一种大容量变压器一次升流保护系统 |
|||||||
| 申请号 | CN202410202028.7 | 申请日 | 2024-02-23 | 公开(公告)号 | CN118017435A | 公开(公告)日 | 2024-05-10 |
| 申请人 | 重庆大学; | 发明人 | 韩志远; | ||||
| 摘要 | 本 发明 涉及 变压器 技术领域，具体涉及一种大容量变压器一次升流保护系统，所述系统包括：支持向量模型部分，用于采集多个时刻下的大容量变压器运行时的参数；所述保护部分响应于接收到的 信号 ，开启对大容量变压器的保护机制，所述保护部分包括：过流迅速 切除 保护部分、负序保护部分和 频率 响应保护部分；性能评估部分，用于根据调整后 电流 、负序电流和频率响应，计算大容量变压器的性能参数，若性能参数未超过设定的 阈值 ，则发送调整指令至支持向量模型部分；支持向量模型部分接收到调整指令后，对支持向量模型的内参进行调整。本发明提高了大容量变压器的一次性升流保护的灵活性和自适应性、提高了准确性和可靠性、实现了自动化和智能化。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种大容量变压器一次升流保护系统，其特征在于，所述系统包括：支持向量模型部分，用于采集多个时刻下的大容量变压器运行时的参数，每个时刻下的参数作为构建支持向量模型的样本点；针对每个样本点，标记一个标签，标签取值为‑1或者1；当标签为1时，代表需要触发保护机制；当标签为‑1时，代表不需要触发保护机制；使用这些样本点和对应的标签来训练一个支持向量机，得到支持向量机模型，支持向量机模型根据实时的参数，判断是否需要触发保护机制，当判断需要触发保护机制时，发送信号至保护部分；所述保护部分响应于接收到的信号，开启对大容量变压器的保护机制，所述保护部分包括：过流迅速切除保护部分、负序保护部分和频率响应保护部分；所述过流迅速切除保护部分，用于根据大容量变压器的额定电流和预设的系数，变压器的电阻，环境温度，考虑外部干扰的影响来设定一个基准电流保护值，使用支持向量机模型，来调整基准电流保护值，得到电流设定值，对电流设定值进行动态调整后，得到调整后电流，用于过流保护；所述负序保护部分，用于根据获取大容量变压器的三相电流，计算变压器的负序电流，用于负序保护；所述频率响应保护部分，用于根据基准频率和频率计算频率响应，用于频率响应保护；性能评估部分，用于根据调整后电流、负序电流和频率响应，计算大容量变压器的性能参数，若性能参数未超过设定的阈值，则发送调整指令至支持向量模型部分；支持向量模型部分接收到调整指令后，对支持向量模型的内参进行调整。 |
||||||
| 说明书全文 | 一种大容量变压器一次升流保护系统技术领域[0001] 本发明涉及变压器技术领域，具体涉及一种大容量变压器一次升流保护系统。 背景技术[0002] 随着电力系统的不断发展和扩展，大容量变压器作为电力系统的核心组件之一，承担着电能传输和分配的关键任务。然而，在电力系统中，大容量变压器面临着各种潜在的运行问题和风险，如过流、负序电流、频率扰动等。为了保障电力系统的安全和稳定运行，升流保护是一项至关重要的任务。升流保护旨在监测电流异常情况并采取适当的措施，以防止设备过热、损坏甚至电力系统崩溃。传统的大容量变压器升流保护通常采用固定的定值保护方法，这些方法基于经验和设备的额定参数来确定何时触发保护机制。例如，过流保护通常根据变压器的额定电流设定一个定值电流保护值。一旦电流超过这个设定值，保护系统就会触发，切断电源或采取其他保护措施。 [0003] 虽然这些传统方法在某些情况下可以工作正常，但它们存在以下几个问题：固定阈值的不适应性：传统的定值保护方法无法适应电力系统运行状态的变化。电力系统的负载和运行条件可能会因季节、天气或其他因素而发生变化，因此固定的阈值可能无法准确反映当前的运行情况。由于传统的定值保护方法不能灵活地调整阈值，因此它们容易产生误报或漏报。误报会导致不必要的保护动作，而漏报则可能导致设备受损或电力系统不稳定。传统的定值保护方法通常只能处理简单的过流问题，而无法有效地识别和应对复杂的故障情况，如负序电流、频率扰动等。为了使用定值保护方法，需要根据经验来设定保护参数。这要求运维人员具有丰富的经验和专业知识，否则可能设置不当。传统的定值保护方法不能实时调整保护参数，因此无法适应电力系统的瞬时变化。传统的升流保护方法通常缺乏对大容量变压器性能的全面评估机制，无法及时发现问题并采取措施进行修复。 发明内容[0004] 本发明的主要目的是提供一种大容量变压器一次升流保护系统，本发明提高了大容量变压器的一次性升流保护的灵活性和自适应性、提高了准确性和可靠性、实现了自动化和智能化。 [0005] 为解决上述技术问题，本发明提供 [0006] 一种大容量变压器一次升流保护系统，所述系统包括：支持向量模型部分，用于采集多个时刻下的大容量变压器运行时的参数，每个时刻下的参数作为构建支持向量模型的样本点；针对每个样本点，标记一个标签，标签取值为‑1或者1；当标签为1时，代表需要触发保护机制；当标签为‑1时，代表不需要触发保护机制；使用这些样本点和对应的标签来训练一个支持向量机，得到支持向量机模型，支持向量机模型根据实时的参数，判断是否需要触发保护机制，当判断需要触发保护机制时，发送信号至保护部分；所述保护部分响应于接收到的信号，开启对大容量变压器的保护机制，所述保护部分包括：过流迅速切除保护部分、负序保护部分和频率响应保护部分；所述过流迅速切除保护部分，用于根据大容量变压器的额定电流和预设的系数，变压器的电阻，环境温度，考虑外部干扰的影响来设定一个基准电流保护值，使用支持向量机模型，来调整基准电流保护值，得到电流设定值，对电流设定值进行动态调整后，得到调整后电流，用于过流保护；所述负序保护部分，用于根据获取大容量变压器的三相电流，计算变压器的负序电流，用于负序保护；所述频率响应保护部分，用于根据基准频率和频率计算频率响应，用于频率响应保护；性能评估部分，用于根据调整后电流、负序电流和频率响应，计算大容量变压器的性能参数，若性能参数未超过设定的阈值，则发送调整指令至支持向量模型部分；支持向量模型部分接收到调整指令后，对支持向量模型的内参进行调整。 [0008] 进一步的，设N个样本点分别为(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)，其中xi是每个时刻下的参数，为M维特征向量，yi取值为1或‑1，表示两个类别；目标是找到一个超平面的参数w和截距b，以最小化以下优化问题： [0009] 最小化 [0010] 约束条件wTΦ(xi)+b≥1‑ξi,i＝1,2,…,N； [0011] ξi≥0,i＝1,2,…,N [0012] 具体的，w是权重向量；b是截距；ξi是松弛变量；C是一个正则化参数，用于权衡最大化间隔和分类错误的惩罚；yi是样本点的标签，取值为1或‑1，表示两个类别；Φ(xi)表示将特征向量xi通过核函数映射到高维空间的特征向量。 [0013] 进一步的，支持向量机模型使用如下公式进行表示： [0014] [0015] 其中，αi为拉格朗日乘子； [0016] K(xi,xt)＝Φ(xt)TΦ(xi)； [0017] 其中，xt为实时的参数；根据计算出的f(xt)的值，判断是否需要触发保护机制。 [0018] 进一步的，基准电流保护值使用如下公式，计算得到： [0019] [0020] 其中，ω为角频率；|xi|为特征向量xi的模值；R変为＝电阻；I额定为额定电流；K为设定的系数；pi为第i个样本点的功率。 [0021] 进一步的，使用如下公式，使用支持向量机模型，来调整基准电流保护值，得到电流设定值： [0022] [0023] 其中，α为高斯分布系数；x为高斯分布变量；C为正则化参数。 [0024] 进一步的，使用如下公式，对电流设定值进行动态调整后，得到调整后电流： [0025] [0026] 其中，f基准为基准频率；γ为第一调整系数，取值范围为0.3到0.6；δ为第二调整系数，取值范围为1.2到1.4；fi为第i个样本点的频率；It为实时的电流。 [0027] 进一步的，所述负序保护部分，使用如下公式，计算变压器的负序电流： [0028] [0029] 其中，n为三相电流的序号索引；j为虚数符号。 [0030] 进一步的，所述频率响应保护部分，根据基准频率和频率，使用如下公式计算频率响应： [0031] [0032] 其中，Δf为频率响应；ft为实时的频率。 [0033] 进一步的，性能评估部分，按照设定的三个加权系数，分别计算调整后电流与样本点的电流的均值的差值、负序电流与样本点的电流的方差的差值和频率响应与样本点的频率的均值的差值的加权平均和，得到大容量变压器的性能参数；若性能参数未超过设定的阈值；则发送调整指令至支持向量模型部分；支持向量模型部分接收到调整指令后，将支持向量模型的权重向量乘以性能参数进行调整。 [0034] 本发明的一种大容量变压器一次升流保护系统，具有以下有益效果：支持向量机模型结合了多个样本点的特征和标签信息，通过计算复杂的数学关系，得出对当前电力系统状态的准确判断。这种数据驱动的方法基于实际观测数据，具有更高的准确性。不同于传统的定值保护方法，支持向量机模型可以根据实际数据的分布情况，动态地判断是否需要触发保护机制。这降低了误报和漏报的概率，确保了及时而精确的保护。支持向量机模型在判断是否需要触发保护机制时，综合考虑了多个参数和特征。这包括电流、频率、负序电流等多个方面的信息。通过将这些信息整合在一起，支持向量机模型可以更全面地评估电力系统的状态，不仅能够处理过流问题，还能应对负序电流、频率扰动等更复杂的故障情况。这提高了系统的可靠性和全面性。本发明的性能评估部分通过计算多个性能参数的差值和加权平均值，评估了大容量变压器的性能状态。如果性能未达到设定的阈值，系统将发送调整指令至支持向量模型部分，以优化模型的参数。这种反馈循环机制使系统能够不断自我优化，适应不同的运行条件，提高了大容量变压器的保护和性能。 附图说明 [0035] 图1为本发明实施例提供的一种大容量变压器一次升流保护系统的系统结构示意图。 具体实施方式[0036] 下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。 [0037] 实施例1：参考图1，一种大容量变压器一次升流保护系统，所述系统包括：支持向量模型部分，用于采集多个时刻下的大容量变压器运行时的参数，每个时刻下的参数作为构建支持向量模型的样本点；针对每个样本点，标记一个标签，标签取值为‑1或者1；当标签为1时，代表需要触发保护机制；当标签为‑1时，代表不需要触发保护机制；使用这些样本点和对应的标签来训练一个支持向量机，得到支持向量机模型，支持向量机模型根据实时的参数，判断是否需要触发保护机制，当判断需要触发保护机制时，发送信号至保护部分；所述保护部分响应于接收到的信号，开启对大容量变压器的保护机制，所述保护部分包括：过流迅速切除保护部分、负序保护部分和频率响应保护部分；所述过流迅速切除保护部分，用于根据大容量变压器的额定电流和预设的系数，变压器的电阻，环境温度，考虑外部干扰的影响来设定一个基准电流保护值，使用支持向量机模型，来调整基准电流保护值，得到电流设定值，对电流设定值进行动态调整后，得到调整后电流，用于过流保护；所述负序保护部分，用于根据获取大容量变压器的三相电流，计算变压器的负序电流，用于负序保护；所述频率响应保护部分，用于根据基准频率和频率计算频率响应，用于频率响应保护；性能评估部分，用于根据调整后电流、负序电流和频率响应，计算大容量变压器的性能参数，若性能参数未超过设定的阈值，则发送调整指令至支持向量模型部分；支持向量模型部分接收到调整指令后，对支持向量模型的内参进行调整。 [0038] 具体的，SVM是一种监督学习算法，用于二分类问题(在这种情况下，判断是否需要触发保护机制)。其基本思想是将样本数据映射到高维空间中，并找到一个超平面，使得不同类别的样本点在高维空间中有最大的间隔，从而使分类更准确。SVM的目标是找到一个最大间隔的超平面，这个间隔是指两个不同类别的样本点离超平面的距离之和。这样的超平面能够更好地分离两个类别，并具有更好的泛化能力。支持向量是距离超平面最近的那些样本点，它们对于定义超平面具有关键性作用。这些样本点决定了超平面的位置和方向，因此被称为支持向量。 [0039] 支持向量模型部分的首要任务是使用采集到的大容量变压器运行参数来训练SVM模型。每个样本点都包括一组参数和一个标签，标签指示了是否需要触发保护机制。在训练过程中，SVM会找到一个超平面，以最大化样本点之间的间隔，并确保正确分类样本点。一旦SVM模型被训练好，它可以根据实时采集到的变压器参数来判断是否需要触发保护机制。具体而言，它会将实时参数映射到与训练数据相同的高维空间中，然后根据这些参数在高维空间中的位置来判断它们是否与超平面的一侧。SVM模型的输出是一个决策函数，根据输入的参数返回一个值。如果该值大于某个阈值，系统将判断需要触发保护机制，否则不需要。这个决策是基于模型在训练过程中学到的样本点的分布和间隔来做出的。 [0040] 在大容量变压器一次升流保护系统中，SVM的首要作用是进行参数训练。这个训练过程基于采集到的多个时刻下的大容量变压器运行参数，并为每个时刻下的参数标记一个标签，标签表示是否需要触发保护机制。通过训练，SVM学习如何根据这些参数来做出决策，以确定是否需要触发保护。一旦SVM模型训练完成，它可以根据实时采集到的变压器参数来进行判断。具体而言，SVM将实时参数映射到高维空间中，然后根据这些参数在高维空间中的位置，判断它们是否位于超平面的一侧。如果在超平面的一侧，SVM会判定需要触发保护机制；否则，不需要触发。与传统的定值保护方法不同，SVM具有更大的灵活性。它可以根据实际情况自适应地调整保护决策，而不是依赖于静态的阈值。这使得系统能够更精确地根据实际变化来保护大容量变压器，提高了电力系统的可靠性和安全性。 [0041] 过流迅速切除保护基于电流测量。它首先考虑大容量变压器的额定电流和预设的系数，以及变压器的电阻和环境温度等因素。然后，根据这些参数来设定一个基准电流保护值。这个基准电流保护值是用于检测过流情况的参考值。负序电流通常是指不对称工作情况下的电流成分，它可以产生负序电压，可能会损害变压器。负序保护的原理是通过获取大容量变压器的三相电流，计算变压器的负序电流。如果负序电流的幅值超过了一定的阈值，就会触发保护动作。频率响应保护涉及到频率计算。它使用基准频率和实际测量的频率数据来计算频率响应。如果频率偏离了正常的范围，就会触发保护动作。过流迅速切除保护的主要作用是防止大容量变压器因过流而受损。它根据实际运行参数和环境条件动态地设定基准电流保护值。如果电流超过了这个保护值，系统会迅速切除电源，以保护变压器免受损坏。负序保护的作用是检测不对称工作情况下的负序电流，这可能是由故障引起的。如果负序电流异常高，可能意味着变压器存在问题，触发保护机制可以防止进一步的损害。频率响应保护用于检测电力系统中的频率异常。频率的偏离可能是由于电力系统故障或其他问题引起的。触发保护机制可以限制异常频率对变压器的影响，确保电力系统的稳定性。。它们的主要作用是监测大容量变压器的运行状态，及时采取保护措施，以确保电力系统的安全和稳定运行。这种动态调整和多重保护层次的设计可以有效应对不同类型的故障和异常情况，提高了保护系统的可靠性。 [0042] 实施例2：所述参数包括：预设的系数、额定电流、电阻、环境温度、频率、基准频率、角频率和三相电流。 [0043] 具体的，预设的系数用于计算基准电流保护值。通过考虑额定电流、电阻、环境温度等因素，预设的系数可以根据特定的变压器设计和运行情况来确定，以确保合适的过流保护。额定电流是变压器能够安全运行的最大电流值。它用于计算基准电流保护值，以确保在正常运行条件下不会误触发过流保护。电阻是变压器的电气特性之一，它用于计算基准电流保护值。电阻越大，同样的电流下电压降低，可能导致误报过流。环境温度可以影响变压器的电气特性，特别是电阻的值。高温环境可能导致电阻增加，因此需要考虑温度因素来计算基准电流保护值。频率是电力系统的一个重要参数，对于频率响应保护机制至关重要。异常的频率偏移可能会触发频率响应保护。基准频率是电力系统的正常运行频率，通常为 50Hz或60Hz。它用于计算频率响应保护的参考值。角频率是频率的角部分，通常以弧度/秒(rad/s)表示。它用于计算频率响应保护中的角频率偏差。三相电流是大容量变压器运行状态的关键参数，用于监测负序电流和实时电流。负序电流保护根据三相电流计算变压器的负序电流。 [0044] 实施例3：设N个样本点分别为(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)，其中xi是每个时刻下的参数，为M维特征向量，yi取值为1或‑1，表示两个类别；目标是找到一个超平面的参数w和截距b，以最小化以下优化问题： [0045] 最小化 [0046] 约束条件wTΦ(xi)+b≥1‑ξi,i＝1,2,…,N； [0047] ξi≥0,i＝1,2,…,N [0048] 具体的，w是权重向量；b是截距；ξi是松弛变量；C是一个正则化参数，用于权衡最大化间隔和分类错误的惩罚；yi是样本点的标签，取值为1或‑1，表示两个类别；Φ(xi)表示将特征向量xi通过核函数映射到高维空间的特征向量。 [0049] 具体的，SVM的主要目标是最大化超平面的间隔。超平面代表了电流状态的边界，而最大化间隔意味着确保在正常运行条件下，电流波形不会触及超平面附近。这为系统提供了额外的安全性，以防止误报或误判。公式中的损失函数L(y,f(x))负责惩罚分类错误。在升流保护系统中，分类错误可能导致对大容量变压器的不必要的保护动作，从而影响电力系统的正常运行。通过损失函数，SVM迫使模型在分类时更为谨慎，以减少误报的可能性。 松驰变量ξi代表着电流波形与超平面之间的距离。这些松驰变量允许一些波动或噪声，但也通过正则化参数C进行控制。正则化参数的选择允许系统在灵活性和精确性之间取得平衡，确保保护系统能够适应不同的电流条件和环境。SVM的主要作用是提高保护系统的安全性。它通过最大化超平面的间隔和对分类错误的惩罚，确保只有在电流异常情况下才会触发保护动作。这降低了误报的可能性，减少了不必要的干预。SVM具有自适应性，能够根据不同的电流波形和参数来调整保护决策。这意味着系统可以适应不同工况和运行条件，提高了大容量变压器保护系统的鲁棒性。SVM通过核函数Φ(xi)可以处理线性不可分的电流波形。这对于检测复杂的故障情况和异常情况非常重要，因为电流波形可能在不同工况下表现出非线性特性。SVM的正则化参数和损失函数调整可以根据具体的应用场景进行优化，以确保保护系统的性能在不同情况下都能达到最佳状态。SVM公式在大容量变压器一次升流保护系统中的原理和作用是通过最大化分类间隔、降低误报、提高安全性和适应性，以及处理线性不可分问题等方式，实现了对电流状态的准确分类和可靠保护，从而改善了保护系统的性能和可靠性。 [0050] 公式中的优化问题的第一部分 表示最小化权重向量的范数，即最大化超平面的间隔。这个间隔表示样本点到超平面的距离，最大化间隔意味着超平面能够更好地分离两个不同类别的样本。公式中的 部分表示对每个样本点的T 损失进行累加。损失函数L(y,f(x))用于惩罚分类错误，即当yi和w Φ(xi)+b异号时，会有损失。这鼓励SVM找到一个超平面，使得样本点被正确分类。约束条件中的松驰变量ξi允许一些样本点位于超平面的误分类区域，但它们会在损失函数中受到惩罚。正则化参数C控制了对分类错误的惩罚程度。当C较大时，SVM会更强调分类的准确性，而当C较小时，SVM会更注重最大化间隔。特征映射函数Φ(xi)将样本点从原始特征空间映射到一个高维的特征空间，这样可以处理线性不可分的情况。核函数的选择可以根据问题的特性进行调整，常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核等。SVM的主要作用是进行二分类，即将样本点分为两个不同的类别。它通过找到一个超平面，使得样本点被正确分类，并且最大化分类间隔。 正则化参数C的作用是权衡最大化间隔和分类错误的惩罚。通过调整C的值，可以控制SVM的分类准确性和容忍度，使其适应不同的应用场景。核函数的使用允许SVM处理非线性问题，将样本点映射到高维空间中，从而在高维空间中寻找一个线性可分的超平面。SVM的特征映射函数Φ(xi)可以在特征空间中突出重要的特征，帮助提高分类性能。SVM追求最大化分类间隔，这有助于提高模型的泛化能力，对新数据的分类表现更好。公式代表的SVM模型在大容量变压器一次升流保护系统中的原理和作用是通过最大化分类间隔、惩罚分类错误、调整正则化参数和使用核函数等方式，找到一个超平面，以最好地分离不同类别的样本，从而实现对变压器状态的准确分类和保护。 [0051] 实施例4：支持向量机模型使用如下公式进行表示： [0052] [0053] 其中，αi为拉格朗日乘子； [0054] K(xi，xt)＝Φ(xt)TΦ(xi)； [0055] 其中，xt为实时的参数；根据计算出的f(xt)的值，判断是否需要触发保护机制。 [0056] 具体的，SVM模型的输出f(xt)是一个用于判断是否需要触发保护机制的函数。它通过一系列参数和权重的组合来进行计算。αi是SVM训练过程中得到的拉格朗日乘子，它们用于对样本点进行权重分配。每个训练样本都有一个对应的拉格朗日乘子，它们在SVM模型中起到重要作用。核函数K(xi，xt)表示了样本xi和实时参数xt之间的相似度。它通过将这两个参数映射到高维特征空间中，然后计算它们在该特征空间中的内积来实现。这允许SVM在高维空间中进行线性分类，即使在原始特征空间中无法线性分隔的情况下也可以实现。截距项b是SVM模型中的常数，它在判断是否触发保护机制时用于平移和调整超平面的位置。SVM模型的主要作用是根据实时参数xt的值来计算f(xt)，并根据计算出的值来判断是否需要触发保护机制。如果f(xt)大于某个阈值，表示电流状态异常，需要触发保护机制，否则保持正常运行。αi是拉格朗日乘子，它们对于SVM的计算和分类决策非常关键。它们的值取决于训练数据和核函数的选择，通过优化算法获得。 [0057] 这些乘子决定了支持向量的权重，这些支持向量在SVM模型中起到关键作用，帮助确定超平面的位置。核函数K(xi,xt)允许SVM在高维特征空间中进行分类，这是SVM处理非线性问题的关键。核函数可以根据问题的特性来选择，以确保SVM在处理不同类型的电流波形时能够适应。截距项b可以用于微调超平面的位置，以确保SVM模型对于实际情况的适应性。它允许SVM在高维空间中找到一个合适的边界，以区分正常和异常电流状态。SVM模型中的公式用于实时判断是否需要触发大容量变压器一次升流保护机制。通过考虑拉格朗日乘子、核函数、截距项等因素，SVM模型能够灵活地对电流状态进行分类和保护，从而提高了大容量变压器保护系统的准确性和可靠性。 [0058] 实施例5：基准电流保护值使用如下公式，计算得到： [0059] [0060] 其中，ω为角频率；|xi|为特征向量xi的模值；R変为＝电阻；I额定为额定电流；K为设定的系数；pi为第i个样本点的功率。 [0061] 实施例6：使用如下公式，使用支持向量机模型，来调整基准电流保护值，得到电流设定值： [0062] [0063] 其中，α为高斯分布系数；x为高斯分布变量；C为正则化参数。 [0064] 具体的，设定系数K允许根据系统需求调整基准电流的大小。它的作用类似于电流倍数。根据电流保护的原理，额定电流通常是变压器的正常运行电流。通过乘以系数K，可以调整基准电流以适应不同的运行条件。电阻R変和时间T的指数项表示了电流在电阻中的衰减。这遵循欧姆定律，即电流与电压和电阻之间的关系： 指数项考虑了电阻对电流的影响，并随着时间的推移而改变。这反映了电流的瞬态特性。功率和正弦函数的加和项将多个样本点的功率和正弦函数值相加。功率pi可以表示电流波形中的能量分布。正弦函数sin(ω|xi|)可能反映了电流波形的周期性变化。这些项综合考虑了电流波形的各种特性，包括振荡、波峰和波谷等。欧姆定律描述了电流、电压和电阻之间的关系。根据欧姆定律，电流I等于电压U除以电阻R，即 因此，电流在电阻中的衰减可以通过指数项来表示，即(R×T)e 。正弦函数sin(ωt)描述了周期性信号的变化。在电力系统中，交流电流通常具有周期性特性，因此正弦函数常常用于描述电流波形的振荡。ω表示角频率，通常与电力系统的频率相关。电流保护的主要原理是监测电流的异常情况，以防止设备受到损害或电力系统不稳定。基准电流保护值是一个重要的参考值，用于判断是否触发保护机制。该公式中的各个项考虑了电流的不同特性，包括电流的大小、瞬态特性和周期性变化等，以更全面地评估电流状态。 [0065] 实施例7：使用如下公式，对电流设定值进行动态调整后，得到调整后电流： [0066] [0067] 其中，f基准为基准频率；γ为第一调整系数，取值范围为0.3到0.6；δ为第二调整系数，取值范围为1.2到1.4；fi为第i个样本点的频率；It为实时的电流。 [0068] 具体的，电流设定值I设定用于设定电流保护的目标值。根据该值，系统将进行动态调整以适应实际电流情况。第二调整系数γ：这是一个调整系数，用于调整电流设定值。它的取值范围为1.2到1.4，可以根据系统需求进行调整。较大的γ值将增加电流设定值，而较小的γ值将减小电流设定值。每个样本点都有一个关联的频率值fi。频率通常用来表示电流波形的周期性。这些频率值用于调整电流设定值以适应电流波形的频率变化。电流It表示实时的电流值。它用于与电流设定值进行比较，以确定是否需要调整电流设定值。拉格朗日乘子αi：每个样本点都有一个相关的拉格朗日乘子αi。这些乘子用于对电流设定值的误差进行惩罚。较大的αi值将增加对误差的惩罚，从而要求更接近设定值。误差项这是一个衡量实时电流与设定值之间误差的项。误差的计算受到参数的影响。较小的误差将导致更接近设定值的电流设定值。 [0069] 公式中的第一项 考虑了电流波形的频率变化。这是基于电力系统中频率与电流波形之间的关系。在电力系统中，频率的变化可能反映了不同工况下电流波形的特性。第二项 引入了拉格朗日乘子αi，它用于对电流设定 值与实际电流之间的误差进行惩罚。这反映了控制系统中误差的重要性。通过增加αi的值，可以提高对误差的敏感度。最后一项 衡量了实时电流与设定值之间的误 差。这个项中的 参数控制了误差的权重。较小的误差将导致更接近设定值的电流设定值，以减小误差。这个动态电流设定值调整公式考虑了多个因素，包括频率调整、误差惩罚和实时误差，以动态地调整电流设定值，以适应不同工况下的电流波形。 [0070] 实施例8：所述负序保护部分，使用如下公式，计算变压器的负序电流： [0071] [0072] 其中，n为三相电流的序号索引；j为虚数符号。 [0073] 具体的，公式中的 部分表示了复数形式的电流叠加。这是基于复数的欧jθ拉公式，其中e 表示复数，θ是相位角。在电力系统中，通常有三个相位的电流，分别是A相、B相和C相。这三个相位的电流可以表示为复数形式，并通过叠加来计算负序电流。复数形式的表示使得计算更加方便，因为它可以将相位信息和幅值信息合并在一个数学表达式中。 在电力系统中，三相电流是通过三个相位的电源或电源线提供的。这三个相位电流之间存在120度的相位差。公式中的 部分表示将三个相位电流叠加起来，并考虑 它们之间的相位差。这是为了计算负序电流，因为负序电流通常由三相电流的不平衡引起。 拉格朗日乘子αi和样本点xi考虑负序电流计算中的额外因素。每个样本点xi都有一个相关的拉格朗日乘子αi，它们是用于对电流计算的误差进行惩罚的系数。这允许系统考虑到不同样本点对负序电流计算的贡献，并可以根据需要加权不同的样本点。误差项用于衡量实际三相电流与设定值之间的误差。误差的计算受到欧氏距离的影响，欧氏距离是一种测量两个向量之间距离的方法。在这里，它用于度量三相电流与设定值之间的差异。 较小的误差值表示实际电流与设定值更接近。 [0074] 具体的，公式的主要作用是计算电力系统中的负序电流。负序电流是一种电流成分，通常由电力系统中的不平衡问题引起，如相位差、不对称负载或故障。负序电流的存在可能会导致设备过热、损坏或系统不稳定，因此需要对其进行监测和评估。公式中的复数形式叠加部分考虑了三个相位电流之间的相位差，并将它们合并成一个综合的负序电流值。这有助于综合考虑三个相位电流的影响，以准确计算负序电流的大小和方向。公式中的拉格朗日乘子αi和样本点xi允许系统根据样本数据来调整负序电流计算的权重。这对于考虑不同样本点的重要性以及处理额外的约束条件非常有用。通过拉格朗日乘子，系统可以更灵活地适应不同的电力系统条件。公式中的误差项 用于衡量实际电 流与设定值之间的误差。较小的误差值表示实际电流更接近于设定值。这个误差衡量对于监测电流的稳定性和准确性非常重要。如果误差超出了一定的阈值，可能意味着电力系统出现了问题，需要采取保护措施。当负序电流超出了设定的阈值或误差达到一定程度时，系统可以触发相应的保护措施，如断开电路或切断电源，以避免设备过载或电力系统故障。这有助于确保电力系统的稳定性和安全性。这个负序电流计算公式的作用是帮助电力系统保护系统监测负序电流，评估系统的稳定性，根据实际情况进行负序电流计算，并在需要时触发保护措施，以确保电力系统的正常运行和安全性。 [0075] 实施例9：所述频率响应保护部分，根据基准频率和频率，使用如下公式计算频率响应： [0076] [0077] 其中，Δf为频率响应；ft为实时的频率。 [0078] 具体的，频率响应Δf用于表示频率响应的变量。频率响应通常用于描述电力系统中频率变化的情况。它反映了系统频率相对于基准频率的变化。实时频率ft表示实时的频率值。它用于与基准频率进行比较，以确定频率响应。实时频率通常会因电力系统的工况变化而发生变化。频率变化率 这一项表示了频率的变化率，即频率随时间的导数。它考虑了多个样本点的频率之和，并计算其随时间的变化。这是为了捕捉频率的瞬时变化。拉格朗日乘子αi和样本点fi这些项用于考虑频率响应计算中的额外因素。每个样本点fi都有一个相关的拉格朗日乘子αi，它们是用于对频率计算的误差进行惩罚的系数。这允许系统在计算频率响应时考虑到不同样本点的权重。误差项 用于衡量实际频率与基准频率之间的误差。误差的计算受到欧氏距离的影响，欧氏距离用于度量两个频率之间的差异。较小的误差值表示实际频率更接近基准频率。 [0079] 公式中的 部分表示了频率的瞬时变化率。频率的变化通常受电力系统中的负载变化、故障或其他因素的影响。通过计算频率变化率，可以监测频率的瞬时变化，以及可能的频率扰动。拉格朗日乘子是用于处理约束条件的方法，这里用于对频率计算的误差进行惩罚。它允许系统在考虑不同样本点时进行灵活的权衡，以适应电力系统的变化。误差项 用于衡量实际频率与基准频率之间的误差。欧氏距离是一种常用的测量两个频率之间距离的方法。在这里，它用于度量实际频率与基准频率之间的差异。这个频率响应计算公式的作用是帮助电力系统监测和评估频率响应，以便及时识别电力系统中的频率变化和扰动。它考虑了频率变化率、拉格朗日乘子和误差项，以便更准确地评估频率响应并采取适当的措施，以确保电力系统的稳定性和性能。 [0080] 实施例10：性能评估部分，按照设定的三个加权系数，分别计算调整后电流与样本点的电流的均值的差值、负序电流与样本点的电流的方差的差值和频率响应与样本点的频率的均值的差值的加权平均和，得到大容量变压器的性能参数；若性能参数未超过设定的阈值；则发送调整指令至支持向量模型部分；支持向量模型部分接收到调整指令后，将支持向量模型的权重向量乘以性能参数进行调整。 [0081] 虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。 |
||||||
QQ群二维码
意见反馈
意见反馈