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一种基于BP神经网络的SVC用TCR电抗器故障保护判别方法 

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申请/专利权人:辽宁荣信兴业智能电气有限公司

摘要:本发明公开了一种基于BP神经网络的SVC用TCR电抗器故障保护判别方法,具体步骤如下:A、首先将测量到的瞬时电压和电流信号作为原始数据,通过计算,提取电压偏差值、功率因数值、瞬时无功值、负序电流与负序电压等特征信息,作为神经网络输入变量;B、其次通过输出电抗器是否故障来判别变量,并以误判率为目标,计算目标函数的最小值;C、然后采集并处理到的数据通过BP神经网络计算后,最终查看输出电抗器运行的工况。本发明当电抗发生匝间短路时,该电抗值降低,两端电压随之下降,则同一桥臂内两个电抗两端电压值产生差异,通过对比可以将两个电抗器的电压差作为电抗器发生匝间短路故障的判据。

主权项:1.一种基于BP神经网络的SVC用TCR电抗器故障保护判别方法,其特征在于,具体步骤如下:A、首先将测量到的瞬时电压和电流信号作为原始数据,通过计算,提取电压偏差值、功率因数值、瞬时无功值、负序电流与负序电压等特征信息,作为神经网络输入变量;B、其次通过输出电抗器是否故障来判别变量,并以误判率为目标,计算目标函数的最小值;C、然后采集并处理到的数据通过BP神经网络计算后,最终查看输出电抗器运行的工况;D、最后通过神经网络的学习与计算,来分辨出匝间故障工况,当输出结果为匝间故障时,控制器可发出相应的警报及动作信号;E、算法模块的输入输出如下,输入为:x1=Ua1-Ua2-Ub1-Ub2 x3=Qx4=I2x5=U2……xn其中,x1,x2,x3,x4,x5,……,xn分别代表电压偏差值、功率因数值、瞬时无功值、负序电流、负序电压及其他特征变量,均由采集到的瞬时电压及电流信号计算得出;输出为:y1=BPx1,x2,......,xn其中,y1为一取值范围为[0,1]的实数,y1>k1代表电抗器正常运行工况,y1<k2代表电抗器匝间故障工况,k1为故障预警阈值,k2为故障判别阈值,由实验得出。

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