| 该判据还受到谐波的影响，如在剩磁较多的时候，其励磁涌流中的谐波含量较少，容易误判为故障电流，在对对称度较高的对称涌流进行判别的时候可能产生误动。另外，当故障电流畸变严重时，需要延时出口。
5小波变换方法
小波变换运用于差动保护，能更加精细地提取信号的幅值、相位等特征，检测信号的突变点，用以判断铁芯是否进入了饱和。它通过比较各种波形奇异度的差异区分涌流和故障情况，能提取出涌流波形与各种故障波形的奇异性。如果实际运行现场的干扰较重，信号的奇异度是否被干扰噪声所淹没而无法提供足够的裕度以满足保护可靠性的问题还有待商榷。另外，一般情况下小波算法的计算量较大，应用于实际的徽机保护，面临实时性不能得到满足的问题。目前小波变换在此方面的应用主要集中于高次谐波检测和奇异点检测，此外并未发现大的突破。另外，对微机保护来讲，获得高频分量势必需要提高采样频率，从而增加了技术难度和成本，而且可能会受到系统谐波的影响，能否经受住环境高频噪声的考验，有待进一步研究。另外，如何正确检测模值也是一个难题。
6神经网络方法
人工神经网络用由短路电流仿真模型和涌流仿真模型得到的频域及时域数据样本训练，按照系统判别励磁涌流的实际要求设计频域和时域神经网络模块。其出发点是把多种判据综合应用于差动保护，能提高差动保护正确率，具有广泛的适用性,神经计算能力、极强的自适应性、容错性，不需要调试,安装简单,运行可靠。但是突出矛盾体现在训练样本能否涵盖过去及将来电力系统，各种运行方式下可能发生的不同故障类型。将同一权值网络应用于不同类型的变压器，其可能性微乎其微。此外，该技术手段应用于实际保护的症结是如何提取神经网络的训练样本。
7功率差动原理的识别方法
它是利用由变压器每个端口处的电压和电流计算的平均功率来鉴别励磁涌流。对双绕组变压器,每个周期取12个采样点，若此值超过设定的门槛值时,则判为内部故障。该方法同样适用于三绕组变压器,不受带负荷的抽头接换开关状态的影响。与传统的辨识方式相比,它能提高继电器的灵敏度,使保护跳闸时间平均为4个周期,其中包括断路器运行时间40ms,能有效地鉴别励磁涌流和短路电流。但在进行EMPT模拟试验时并没有用到变压器模型,这样使测量的波形与实际情况有一些区别。当频率发生变化时,在涌流状态下的测定情况也会受到影响。
五结论
除了以上介绍的几种判据，还有模糊贴近度原理、逆电感等效电路原理、等值电路法等等。以上各个判别法有的是基于谐波制动原理的鉴别方法，有的是基于波形特征的识别方法，有的是基于智能理论的识别方法，还有的基于电气模型的识别方法、基于磁通特性识别方法,但是各有利弊。相比而言，目前以数字信号处理的方法应用最广泛，但离微机保护的实现还有一段距离。因此，为适应未来电力系统的要求，需要尽快在工作原理、整定计算、判断逻辑上多方位进行综合优化和改进,还要在日常的维护过程中加强技术管理工作，才能将变压器的稳定运行提高的理想水平,确保电网安全。
参考文献
1 王国兴,张传利,黄益庄.变压器励磁涌流判别方法的现状及发展.中国电力,
2 冯勇,柳焕章,陈学道.变压器励磁涌流的新判据.继电器,2002,30(10) 2/2 首页 上一页 1 2 |
