基于模糊集合理论的电力系统振荡与短路的识别变容二极管

基于模糊集合理论的电力系统振荡与短路的识别

基于模糊集合理论的电力系统振荡与短路的识别 2011年12月09日 来源： 摘要：将模糊集合理论中模糊隶属度的概念应用到电力系统振荡与短路的识别中，通过提取恰当的特征量并赋以一定的权值，对短路、振荡及振荡伴随短路这三种情况进行综合判断。仿真分析结果证明该方法的效果是非常明显的，识别的准确程度很高。关键词：模糊集合理论 模糊隶属度 振荡与短路 仿真1　引言 　　振荡与短路是电力系统中的两种不同现象。继电保护要快速准确地区分电力系统振荡与短路，对振荡时可能误动作的保护应可靠闭锁。而对振荡中出现的各种类型的故障，则要求继电保护能够准确及时地识别，并开放保护快速切除故障，以利于系统尽快恢复稳定运行。传统的振荡闭锁方案有：利用有无负序分量的、利用负序电流增量的、利用mI0 m＋mI2 m≥mmI1 m原理的、利用Ucosφ≤K判断对称短路、利用电气量变化速度不同原理的［1］等等。　　仅取振荡时的某一种特征来识别的时候虽然具有不错的性能，但缺陷也是存在的，而且电力系统的运行情况十分复杂，振荡与短路的情况又多种多样，根据单一的判据，利用某一精确而绝对的定值来区分振荡与短路是有局限性的，甚至会引起保护在振荡时的误动作。而采用模糊集合理论，利用模糊模式识别原理建立相应的模糊数学模型，利用多特征量、多判据进行综合判断就能很好地区分振荡与短路［2］。本文采用模糊隶属度的方法对振荡与短路进行识别和仿真计算的结果是令人满意的。2　模糊集合理论　　模糊集合理论是将经典集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整的推理体系的一种智能技术。模糊集合理论寻求一种严谨的方法来处理客观世界不能精确描述的问题［3］。　　模糊集合理论中引入了”隶属函数”这个概念，来描述差异的中间过渡，这是精确性对模糊性的一种逼近。模糊数学是将二值逻辑［0，1］，推广至可取［0，1］闭区间内任意值的无穷多个值的连续值逻辑，因此也必须把特征函数作适当的推广，这就是隶属函数，它属于［0，1］。　　模糊模式识别是指识别给定对象和哪一类模糊样本相同或相接近，即把模糊样本分成若干类，判别给定的对象应该归属于哪一类。在现实生活中，同一事物或现象往往具有多种属性，因此，在对事情进行评判时，就要兼顾各个方面，必须对多个相关因素进行综合考察。如果在识别中考虑的因素有n个，对每一个具体对象来说，这n个特性具有n个相同或不同的隶属度，以μ1，μ2，μ3，…，μn来表示。由于这n个特征在模式识别中有的起主要作用有的起的作用不大，所以每个隶属度都要乘以适当的权重，即

上式中ai（i＝1，2，…，n）在［0，1］区间内取值。　　模糊模式识别的方法有两种：直接法和间接法。在用直接法进行识别的过程中，需要用到最大隶属原则，或阈值原则。本文即是用到了阈值原则来对振荡与短路的多判据进行识别的。3　特征量的提取及模糊化处理3．1　特征量的选择　　本文所采用的模糊集合理论选取三个特征量来区分振荡和短路。　　选用振荡中心电压Ucosφ（考虑阻抗中的电阻分量进行补偿后实际得到的是Ucos（φ＋θ），其中θ＝90°－φ1，φ1为线路阻抗角）作为特征量是因为振荡时该电气量在正负之间周期变化，不存在直流成分，对称性好，Ucosφ的波形与到振荡中心的远近无关，具有一定的普遍性；发生三相短路时Ucosφ又降低到很小的值的特征，通常可以描述为Ucosφ小于一定范围；另外Ucosφ的标幺值易于确定，本文中的Ucosφ都是指标幺值。　　选用d（Ucosφ）／dt作为特征量是因为振荡时该电气量也在正负之间周期变化，不存在直流成分，对称性好，且d（Ucosφ）／dt的值与系统的参数几乎无关，也具有普遍性；而且d（Ucosφ）／dt电气量与Ucosφ电气量在振荡时的变化规律恰好可以彼此弥补各自区分振荡与短路的缺陷，从而可以更好地区分振荡与短路。　　选用d R／dt电气量作为特征量，尽管理论上d R／dt与d（Ucosφ）／dt有着相似的变化规律，但振荡时Ucosφ在0～1pu之间变化，而R在0～∞之间变化，所以用d R／dt比用d（Ucosφ）／dt可获得更高的灵敏度。3．2　确定特征值的隶属函数　　根据滤波得到的三个特征量的值，用绘图软件画出的振荡中发生短路时三个特征量的变化曲线，从而确定各自的隶属函数，如图1、2、3所示。

3．3　赋予权重后的模糊输出　　确定了隶属函数后，就可以得到各个特征量的评判结果，λucosk即，λduco

哪家医院治男科好

安顺哪家医院治疗妇科好

治前列腺炎哪家好

上海哪家医院治疗阳痿好

义乌治疗包皮过长医院