【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能變電站的保護，特別是一種基于故障判別器的的綜合多重判定的站域保護方法。
技術介紹
1、隨著新能源并網以及越來越復雜的電網結構的出現，傳統電力系統繼電保護面臨交互信息有限，保護裝置的配置以及整定越來越困難的情況，并且可能難以適應快速變化的網絡情況。
2、隨著電力系統網絡數據越來越多，要求反應的時間越來越快，傳統的繼電保護方法難以快速、方便地實現保護目的，各線路網絡拓撲，難以對全局把控，產生了大量正常與故障數據，且海量數據難以區分處理。
3、如今已有研究將人工智能算法應用于變壓器和母線等元件的故障判別，但多數仍需要輔助設置額外的啟動判據，無法由人工智能算法實現故障發生全過程的自動識別，且大多數研究未從保護“四性”的角度出發構建保護方案，難以很好地適應電力系統的復雜性和動態性。
技術實現思路
1、本申請的目的是提出一種基于故障判別器的綜合多重判定的站域保護方法，無需啟動判據就可以獨立完成故障識別、定位的方法，提升了系統的整體性能。
2、第一方面，本申請實施例提供了一種協同判別的站域保護方法，包括：
3、確定協同保護域，所述協同保護域包括多個保護域，所述多個保護域各自配置至少一個故障判別器；
4、在有所述故障判別器判別其保護域中出現故障的情況下，確定所述故障判別器為第一故障判別器，以及確定所述協同保護域中至少另一保護域對應的故障判別器為第二故障判別器；
5、根據所述第一故障判別器對其保護域的故障判別結
6、所述協同保護域的所述故障判別模器的初步判別結果按照無故障和有故障分別記為0和1，即正常運行狀態記為0，區內、外故障都記為1；
7、在運行過程中，若所述協同保護域內一個所述故障判別器判別結果由0變成1，而所述協同保護區內的另一所述故障判別器結果仍是0，則等待所述第一個故障判別器經過預設時長后，所述兩個故障判別器重新連續輸出四分之一個周波的所述初步判別結果，若所述兩個故障判別器連續輸出的四分之一個周波的結果都不一致時，認為是所述第一個故障判別器誤判；
8、在所述第一故障判別器初始判別其保護域中出現故障，且經過預設判別時長后，根據所述第一故障判別器對其保護域的故障判別結果以及所述第二故障判別器對其協同保護域的故障判別結果，協同判別所述第一故障判別器對應的保護域中出現的故障是否誤判；
9、若所述兩個故障判別器輸出四分之一個周波的判別結果都一致時，則認為所述協同保護域內確實出現了故障，此時故障判別器進行協同判別，所述故障判別器不再輸出0和1，所述故障判別器此時將區外、區內的二十種故障依次分類，輸出結果與1到20一一對應，每種故障輸出對應的結果，再經過所述兩個故障判別器協同判別，此時可確定故障類型及位置。根據所述第一故障判別器對應的保護域中出現故障的故障類型和位置，對所述協同保護域進行故障隔離。
10、第二方面，本申請提出一種用人工智能模型訓練的所述故障判別器，首先使用數據訓練集對所述故障判別器進行訓練，再使用遷移學習方法對所述故障判別器進行配置，按照母線、線路以及變壓器配置不同的所述深度學習模型，所述故障判別器就可以適應各種變化的電網運行場景；根據對所述故障判別器的配置，最終可以使所述故障判別器識別單相接地短路、兩相短路、兩相接地短路、三相接地短路的故障類型。
11、第三方面，本申請提出了一種優化故障判別器的預設判別時長設置方法，其特征在于，所述故障判別器預設判別時長設置在八分三個周波之后，防止前四分一周波的經常性擾動以及數據壞點導致誤判，而第四分之一周波到八分之三周波則給判定時間提供裕量。此外，當所述第一故障判別器對應的保護域中出現的故障未誤判且在經過預設判別時長之后，再次根據所述第一故障判別器判別的故障信息與所述協同保護域中除所述第一故障判別器之外的任一故障判別器的故障信息協同判別所述第一故障判別器對應的保護域中出現的故障均未誤判的情況下，調小所述預設判別時長，且調整后的所述預設判別時長大于或等于八分之一個周波，加速跳出所述判別狀態。
12、本申請提出的站域保護方案能夠通過協同保護進行更快速和準確的故障定位，并且當主保護拒動時，能夠加速后備保護動作，提升了變電站的整體保護性能；此外，還提出了通過遷移學習對人工智能模型進行配置，這種方法能實現快速、小樣本量的深度學習模型訓練，并實現故障判別以及定位的站域保護方法，該方法一種無需啟動判據的人工智能模型，可以獨立完成故障全過程判別并符合保護“四性”要求的繼電保護方案，具體應用于變壓器、母線就地保護，以及智能變電站的站域保護，提升了系統的可靠性；另外，本申請提出了一種優化故障判別器的預設判別時長設置方法，提高了數據的準確性，加速了故障判別速度。
13、應當理解的是,以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的,并不能限制本申請實施例的公開內容。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種基于故障判別器的綜合多重判定的站域保護方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的站域保護方法，其特征在于，所述保護域按照保護對象分為線路保護域、變壓器保護域、母線保護域以及斷路器保護域。
3.根據權利要求1所述的站域保護方法，其特征在于，所述故障判別器使用人工智能模型進行訓練，按照線路、變壓器、母線以及斷路器配置所述人工智能模型；所述故障判別器能夠判定單相接地短路、兩相短路、兩相接地短路、三相接地短路的故障類型。
4.根據權利要求1所述的站域保護方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的站域保護方法，其特征在于，所述根據所述第一故障判別器對其保護域的故障判別結果以及所述第二故障判別器對其協同保護域的故障判別結果，協同判別所述第一故障判別器對應的保護域中出現的故障是否誤判，包括：
6.根據權利要求5所述的站域保護方法，其特征在于，所述在所述第一故障判別器初始判別其保護域中出現故障，且經過預設判別時長后，根據所述第一故障判別器對其保護域的故障判別結果以及所述第二故障判別器對其協同保護域的故障
7.根據權利要求5或6所述的站域保護方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.根據權利要求5或6所述的站域保護方法，其特征在于，所述經過預設判別時長后，包括八分三個周波之后。
9.根據權利要求7所述的站域保護方法，其特征在于，所述方法還包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于故障判別器的綜合多重判定的站域保護方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的站域保護方法，其特征在于，所述保護域按照保護對象分為線路保護域、變壓器保護域、母線保護域以及斷路器保護域。
3.根據權利要求1所述的站域保護方法，其特征在于，所述故障判別器使用人工智能模型進行訓練，按照線路、變壓器、母線以及斷路器配置所述人工智能模型；所述故障判別器能夠判定單相接地短路、兩相短路、兩相接地短路、三相接地短路的故障類型。
4.根據權利要求1所述的站域保護方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的站域保護方法，其特征在于，所述根據所述第一故障判別器對其保護域的故障判別結果以及所述第二故障判別器對...
【專利技術屬性】
技術研發人員：何瑞文，陳華炯，李晴晴，葉梓熙，
申請(專利權)人：廣東工業大學，
類型：發明
國別省市：
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