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基于小波—神经网络理论和FPGA的变压器数字保护新方法研究

作　者: 张晓明
导　师: 公茂法
学　校: 山东科技大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 变压器差动保护励磁涌流和应涌流小波分析神经网络 FPGA PSCAD/EMTDC
分类号: TM407
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

在我国以特高压电网为骨干网架的智能电网建设过程中,电力系统规模的扩大和电压等级的提高,在客观上要求配置更大容量和更高电压等级的电力设备。大容量变压器的投入运行,对继电保护提出了更高要求,传统保护手段、保护方法受到严峻挑战。纵差保护长期以来一直作为变压器的主保护,长期的运行经验表明：纵差保护能有效区分变压器内部故障和外部故障,保护的难点在于如何防止因涌流造成的误动作。本文从变压器的暂态机理入手,分别建立了变压器励磁涌流、和应涌流数学模型,通过数学公式推导对涌流进行定量研究；在此基础上,结合实际情况用PSCAD/EMTDC电力系统专业仿真软件搭建了励磁涌流、短路故障电流、和应涌流的仿真模型,重点对两个涌流的产生机理、波形特征、影响因素等做了深入细致的研究。在理论推导和仿真研究的基础上,本文围绕变压器纵差保护中存在的涌流问题,提出了一种基于小波—神经网络理论和FPGA的变压器数字保护新方法：采用db5小波提取涌流信号与短路电流信号的小波变换能量特征值并以此作为改进型BP神经网络模式识别的特征空间,利用神经网络强大的分类功能区分励磁涌流与故障电流。在神经网络训练的过程中,采用了LM优化法,该方法鲁棒性强,收敛速度快,大大提高了网络计算的收敛速度,降低了网络训练误差。经PSCAD/EMTDC和Matlab仿真软件对大量样本的仿真验证,该方法能精确地实现变压器励磁涌流与故障电流的可靠区分。针对和应涌流,本文在进行大量仿真基础上,得出其波形与励磁涌流无明显差异之结论,提出采用小波—神经网络鉴别法联合几种防误动措施的综合防范思想。针对小波—神经网络算法计算量大、对信号采样率要求高的特点,本文提出了采用FPGA高速平台硬件实现该算法的新思路,给出了几种基于FPGA的微机保护硬件构成框架,并对算法的硬件实现进行了可行性论证,打破了传统微机保护MCU不能很好兼顾保护速度与保护精度的瓶颈。总之,本文的研究成果对进一步提高变压器的保护性能具有较高的理论和实用价值。

基于小波—神经网络理论和FPGA的变压器数字保护新方法研究

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