关键词:
继电保护
RBF神经网络
输电线路保护
无通道保护
多Agent系统
摘要:
随着现代电力系统的发展,尤其是三峡电厂的发电及“西电东送”速度的加快,超高压、远距离、大容量输电及全国性联网已成为必然,因而,对保证电网安全与稳定运行的继电保护技术提出了更高的要求。一些传统的继电保护和故障诊断技术已不能满足电力系统不断发展的要求。因此,基于人工智能技术的继电保护系统越来越受到重视,并对此展开了大量的研究工作。
本文分析了传统的输电线路继电保护所存在的不足,运用人工智能技术所具有的自适应、自学习能力,提出基于人工智能技术的输电线路继电保护的概念,并建立了相关的保护模型。全文包括两大部分,第一部分是基于RBF神经网络的输电线路无通道保护的研究,第二部分是基于多Agent技术的输电线路保护系统的研究。
本文第二章阐述传统输电线路保护(电流保护、距离保护和纵联保护)的基本概念和工作原理。论述了它们各自的优缺点:电流保护和距离保护只需要输电线路的单端电气量,实现较为简单,但不能实现全线速动;纵联保护能够实现全线速动,但需要专用通信通道将两端的电气量联系起来,增加了额外费用,且存在运行的可靠性问题。第三章介绍人工神经网络及多Agent系统的概念、特点和结构。第四章详细介绍基于RBF神经网络的输电线路无通道保护的研究。利用神经网络可以通过任意非线性函数,对不确定的系统进行学习或实现自适应等优点,根据输电线路不同地点发生短路时各故障参数的特点,提出了基于RBF神经网络的输电线路无通道保护,该保护只需要输电线路的单端电气量,但能够自动识别各种类型的故障,且能保证全线路85%范围内故障时的瞬时动作,而对于剩下的15%的范围内故障时能实现相继动作,仅有40ms左右的延时,与传统的输电线路保护相比,具有明显的优点。并对此进行了仿真实验,验证该保护的可行性。第五章介绍基于多Agent技术的输电线路保护系统的研究。利用Agent的自治、协调和分布特性,提出了基于多Agent技术的输电线路保护系统,该保护系统由组织层Agent、协调层Agent和执行层Agent构成,通过各变电站之间的光纤通