《BP工神经网络在变压器差动保护中应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《BP工神经网络在变压器差动保护中应用（22页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、BP人工神经网络在变压器差动保护 中的应用 一 变压器的差动保护 二 差动保护存在的问题 三 励磁涌流与内部故障电流的仿真 四 BP人工神经网络对电流的区分仿真 五 结论 变压器的差动保护 一 理论依据 基尔霍夫 电流定律 二 方式 基于电流的差 动保护 三 特点 灵敏度高 选 择性好 差动保护存在的问题 励磁涌流的概念 变压器空载合闸或外部 故障切除后电压恢复时 容易引起铁芯饱和 铁 芯的相对磁导率接近于1 从而在绕组上出现数值 很大的励磁电流 可能达到额定电流的8倍 该电 流称为变压器的励磁涌流 过大的励磁涌流 导致继电器无法区分电磁 涌流与故障电流 从而导致误动作 此处 变压 器故障选为
2、内部匝间短路 问题的提出 本文的研究目的是通过BP人工神经网络 区分励磁涌流和故障电流 使变压器的差 动保护能够正确进行 理论依据 二次谐波判据 励磁涌流仿真 变压器空载合闸励磁涌流波形 变压器匝间短路故障仿真 变压器A相二次绕组50 处接地故障时 二次电流 变压器A B相二次绕组50 处相间短路时 二次电流 对空载合闸励磁涌流和内部匝间短路故障仿真图 形 有以下结论 1 二者都可以再差动保护中引起较大的差动电流 2 励磁涌流的二次谐波含量很高 3 内部匝间短路故障电流二次谐波含量很低 以二次谐波的含有量作为特征量 对二者进行 区分 同时 通过matlab仿真 我们得到了励磁涌 流与故障电流的样本数据 以此作为BP神经网络的 输入量 制作训练样本 构建BP人工神经网络 典型的BP前向神经网络 此处 激励函数选用 Sigmoid函数 其表达 式为 其图像为 实现的步骤 1 提取励磁涌流和故障的电流的二次谐波含量和五次谐波 含量作为特征信号 组成BP神经网络的训练样本和测试样 本 励磁涌流的期望输出为1 内部故障电流的期望输出为 0 2 对提取的特征信号进行归一化处理 转变为BP神经网络 的输入模式 3 进行学习 4 将训练好的BP神经网络用于鉴别励磁涌流和故障电流 5 将网络输出模式转变为诊断结果 BP神经网络结构及训练结果 输出与期望比较
