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关键词： 继电保护   采样回路   异常检测   电流互感器  

摘要： 为满足现代社会生产生活对电力资源提出的需求,应切实保障电力系统运行的安全性和稳定性。因此,文章针对继电保护装置无法发现采样回路轻微异常而导致的回路隐患发现时间滞后问题,深入分析继电保护采样异常状况,并指出双重化配置数据比较、单重化配置误差分析和同源录波数据对比三种继电保护采样回路异常检测技术,实现对继电保护采样回路异常的有效检测,使现代化智能变电站运行质量得到更全面的保障。

关键词： 电力系统   变电站   继电保护技术  

摘要： 继电保护主要是利用电力系统中元件发生短路或异常情况时的电气量,如电流、电压、功率、频率等变化构成继电保护动作。本文以某220kV变电站为例,分析了该变电站的突发性跳闸原因,阐述了该变电站中继电保护技术的具体应用。变电站继电保护技术应以国家电力发展战略需求为导向,构建电力安全保障体系,实现电力系统运行提质增效,促进变电站继电保护技术在电力系统中发挥更大应用,打造具有鲜明技术特色和强大创新能力的现代化电力体系。

关键词： 人工智能   继电保护故障   诊断方法  

摘要： 在继电保护故障诊断中应用人工智能,能够提高电力系统故障识别的智能化水平。通过神经网络、遗传算法、模糊逻辑等技术,自动分析与处理电力系统故障数据,构建高效准确的故障诊断模型,不仅能提高故障诊断的准确性和速度,还能实现故障类型的自动分类与预测,为电力系统的稳定运行提供重要保障。同时,人工智能技术能自适应地调整继电保护策略,提升保护的灵活性和适应性,为电力系统的智能化管理提供有力支持。

关键词： 化工企业   继电保护   系统故障   处理策略  

摘要： 在化工企业生产过程中,继电保护系统作为电力系统运行的重点控制设备之一,继电保护系统在运行阶段倘若出现故障问题,就不能够快速的切断故障点,会给系统的运行带来一定的影响,还会引起各种安全事故。所以,为提高化工企业继电保护系统的运行水平,在探讨化工企业继电保护系统常见故障类型的基础上,结合具体工程项目实例,对化工企业继电保护系统的故障形成原因以及处理方法进行了深入研究。

关键词： 电力自动化   继电保护   数字化装置   整定计算  

摘要： 电力系统自动化和继电保护作为现代电力系统的重要组成部分,二者之间存在着密切的关联性。本文以某220 kV变电站的工程实践为例,通过分析电力系统自动化与继电保护装置的协调配合机制,探讨数字化保护装置的应用效果,研究微电网接入条件下的自动化控制策略,提出了基于实测数据的继电保护整定方法,为提升电网运行可靠性提供了技术支撑。

关键词： 大数据技术   继电保护   电气二次回路   隐患排查   智能化   电力系统  

摘要： 电力系统中,继电保护电气二次回路的隐患排查对保障系统稳定性至关重要。传统排查方法在处理能力、识别精度及智能化应对方面存在明显不足,导致隐患排查效率低下、故障预测不准确。为解决这些问题,本文结合大数据技术,提出了一种优化隐患排查的新方案。通过构建实时数据处理系统,结合机器学习算法提高隐患识别精度,并部署智能预警机制强化故障预测能力,有效提升了排查效率和精确度。研究结果表明,应用大数据技术能显著提高系统的智能化水平,减少隐患发生,确保电力系统的安全稳定运行。

关键词： 继电保护系统   负载   储能  

摘要： 继电保护系统作为电力系统中的重要组成部分,主要任务是监测电力设备的运行状态,在发生故障时及时切断故障设备。通信电源在继电保护系统中起着至关重要的作用,负责为各类保护设备、传感器、监控设备以及通信设备提供电力支持。由于继电保护系统的功能直接关系到电网的稳定运行,任何电源故障都可能导致系统保护失效,从而引发更为严重的连锁反应,影响整个电力系统的安全性。文章旨在探讨继电保护系统中通信电源稳定性的影响因素,并提出有效的优化策略。通过分析电源质量与电压稳定性、负荷管理与功率管理、电磁兼容性等因素的影响,结合现代技术的发展,提出电源质量与电压稳定性优化、智能化功率管理与负载适应、电源电磁兼容性控制等方案,以期为继电保护系统中通信电源的稳定运行提供理论依据和技术支持,为电力系统的安全运行提供保障。

关键词： 智能变电站   继电保护   在线监测系统  

摘要： 智能变电站继电保护在线监测系统功能的有效发挥决定了无人值守变电站运营的稳定和安全,针对在线监测系统的具体应用进行全面分析,是变电站运营管理的必要环节。从实际情况来看,智能变电站继电保护在线监测系统的应用主要有三个方面:一是在线信息监测,二是在线故障诊断,三是在线监测保护动作诊断。通过这三项功能的有效施行,使得智能变电站的运营安全和管理质量达到预期目标。

关键词： 数据融合   变电站   继电保护   自动校核  

摘要： 针对变电站继电保护定值自动校核问题,依据数据融合理论,采用基于D500数据集成平台的数据处理与融合方法。研究变电站继电保护运行定值的获取、异常数据识别与处理、数据融合模型与算法,以及定值自动校核的流程与逻辑实现。通过构建数据融合模型,实现多源异构数据的无缝整合与高质量输出,提高数据准确性和完整性。实验结果表明,该方法能够准确判断保护定值的合理性,有效提高保护装置在故障时的正确动作率,具有较短的响应时间。

关键词： 广义回归神经网络   特高压直流输电线路   继电保护   广义S变换   故障识别  

摘要： 针对特高压直流保护容易拒动和故障检测时间过长的问题,提出一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的特高压直流输电线路故障识别方法。首先,基于广义S变换,获取频域下的故障特征量信息,构建GRNN的输入数据。其次,利用混沌量子粒子群算法(chaos quantum particle swarm optimization,CQPSO)优化GRNN参数,以适应度函数最低为原则形成理想的网络模型,更好地学习特高压直流输电线路故障特征,利用Softmax分类器将深层的特征量进行分类,把故障识别分成区外故障、母线故障和线路故障,故障分类为正极故障、负极故障和双极故障,输出识别结果。最后,利用在PSCAD/EMTDC仿真环境下搭建的特高压直流输电模型进行验证,验证结果表明,所提的方法在特高压直流输电线路继电保护的故障检测、故障选极上具有很好的效果,相比于传统卷积神经网络、广义回归神经网络、支持向量机等方法,本文所提方法的故障识别准确率分别提升了6.6%、0.65%、7.69%,满足特高压直流输电线路保护的快速性和可靠性需求。