RU2720710C1 - Method for relay protection of power facility - Google Patents
Method for relay protection of power facility Download PDFInfo
- Publication number
- RU2720710C1 RU2720710C1 RU2019138249A RU2019138249A RU2720710C1 RU 2720710 C1 RU2720710 C1 RU 2720710C1 RU 2019138249 A RU2019138249 A RU 2019138249A RU 2019138249 A RU2019138249 A RU 2019138249A RU 2720710 C1 RU2720710 C1 RU 2720710C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- protection
- relay protection
- generalized
- simulation
- parameters
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract 2
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 14
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 abstract description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 25
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 11
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 11
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 5
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 1
- 101710096655 Probable acetoacetate decarboxylase 1 Proteins 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 244000309464 bull Species 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000016507 interphase Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02H—EMERGENCY PROTECTIVE CIRCUIT ARRANGEMENTS
- H02H3/00—Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal electric working condition with or without subsequent reconnection ; integrated protection
- H02H3/40—Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal electric working condition with or without subsequent reconnection ; integrated protection responsive to ratio of voltage and current
Landscapes
- Emergency Protection Circuit Devices (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к электроэнергетике, а именно к релейной защите и автоматике (РЗА) электрических систем.The invention relates to the electric power industry, namely to relay protection and automation (RZA) of electrical systems.
Одно из направлений интеллектуализации связано с обучением релейной защиты. Известны способы релейной защиты, где обучение является существенным техническим признаком [например, Патент РФ №2316871, МПК H02H 3/40, 2006; Патент РФ №2316872, МПК H02H 3/40, 2006; Патент РФ №2404499, МПК Н02Н 3/40, 2009; Патент РФ №2450402, МПК H02H 3/40, 2010]. Обучение проводится с учителем, в роли которого выступает имитационная модель защищаемого объекта, воспроизводящая его режимы. Модель может модифицироваться применительно к типу режима. Принципиально различают два типа: контролируемые режимы (α-режимы), на которые защите надлежит реагировать, и альтернативные им режимы (β-режимы), при которых срабатывание защиты категорически запрещено.One of the areas of intellectualization is related to relay protection training. Known methods of relay protection, where training is an essential technical feature [for example, RF Patent No. 2316871, IPC
Например, в случае дистанционной защиты линии электропередачи к контролируемым режимам относятся короткие замыкания в зоне защиты, а к альтернативным - замыкания вне зоны, замыкания "за спиной", а также все неаварийные режимы.For example, in the case of remote protection of the power line, the controlled modes include short circuits in the protection zone, and alternative ones include short circuits outside the circuit, short circuits “behind”, as well as all non-emergency modes.
В технических решениях [например, Патент РФ №2316871, МПК H02H 3/40, 2006; Патент РФ №2316872, МПК H02H 3/40, 2006; Патент РФ №2404499, МПК Н02Н 3/40, 2009; Патент РФ №2450402, МПК H02H 3/40, 2010] предполагается, что РЗА является многомерной, то есть для ее функционирования привлекается одновременно несколько признаков, характеризующих аварийный режим и извлекаемых из соответствующих аварийных токов и напряжений. Одновременное использование нескольких признаков для распознавания аварийных режимов на фоне допустимых приводит к необходимости формирования сложных процедур принятия решения и снижению быстродействия РЗА.In technical solutions [for example, RF Patent No. 2316871, IPC
Таким образом, недостатком известных способов релейной защиты является сложная процедура принятия решения при распознавании аварийных режимов и пониженное быстродействие РЗА.Thus, the disadvantage of the known methods of relay protection is the complex decision-making procedure for recognizing emergency conditions and the low speed of relay protection and automation.
Наиболее близким техническим решением является способ релейной защиты энергообъекта [Патент РФ № 2594361 МПК H02H 3/40, опубл. 20.08.2016, бюл. №23] с использованием его имитационных моделей в контролируемых режимах короткого замыкания и в альтернативных режимах путем фиксации отсчетов электрических величин, преобразования отсчетов в промежуточную величину, преобразования промежуточных величин в замер, обучения релейной защиты замерами от имитационных моделей и определения характеристики срабатывания на плоскости замера. Согласно предложения промежуточные величины формируют как текущие сигналы на каждом шаге наблюдения режима короткого замыкания, начиная с двух отсчетов каждой величины, текущие сигналы преобразуют в текущий замер релейной защиты, обучение защиты проводят текущими замерами на каждом шаге наблюдения и для каждого шага наблюдения определяют собственные характеристики срабатывания защиты.The closest technical solution is the method of relay protection of an energy object [RF Patent No. 2594361 IPC
Недостатком способа релейной защиты энергообъекта является сложная процедура принятия решения при распознавании аварийных режимов и пониженное быстродействие.The disadvantage of the method of relay protection of an energy facility is a complex decision-making procedure for recognizing emergency conditions and reduced speed.
Еще раз отметим, что применение информационного подхода в РЗА сопровождается увеличением размерности признакового пространства и соответствующим усложнением процедуры принятия решений с учетом многомерных уставок [например, Лямец, Ю.Я. Многомерная релейная защита, Ч. 2. Анализ распознающей способности реле. / Ю.Я. Лямец, Г.С. Нудельман, Д.В. Зиновьев // Электричество. - 2009. - № 11. - C. 9-15.]. Причем, информативность, как отдельных параметров токов и напряжений, анализируемых защитой, так и их совокупности может быть различной. Цифровая РЗА позволяет формировать сложные алгоритмы с применением множества различных признаков распознавания и обладает, как правило, повышенной чувствительностью, но зачастую требует больших вычислительных затрат [например, Куликов, А.Л. Анализ реализаций информационного подхода в релейной защите / А.Л. Куликов, Д.И. Бездушный // Релейщик. - 2016. - № 2. - C. 28-33].Once again, we note that the application of the information approach in relay protection and automation equipment is accompanied by an increase in the dimension of the attribute space and a corresponding complication of the decision-making procedure taking into account multidimensional settings [for example, Lyamets, Yu.Ya. Multidimensional Relay Protection,
Целесообразна разработка алгоритмов РЗА на основе обобщенных признаков, позволяющих реализовать процедуры принятия решений с учетом «сжатия информации» и требующих значительно меньших вычислений.It is advisable to develop relay protection and automation algorithms based on generalized features that make it possible to implement decision-making procedures taking into account "information compression" and requiring significantly less computation.
Одним из вариантов перехода к обобщенным признакам срабатывания РЗА является применение метода главных компонент. Метод главных компонент, также известный как разложение Карунена-Лоева - это один из методов понижения размерности пространства признаков, применяемый в задачах распознавания и регрессии [например, Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен : Пер. с англ. Г.Г. Вайнштейна и А.М. Васильковского под ред. В.Л. Стефанюка / Р. Дуда, П. Харт. - М.: Мир, 1976. - 511 c].One of the options for the transition to generalized signs of relay protection and relay protection is the application of the principal component method. The method of principal components, also known as the Karunen-Loev decomposition, is one of the methods for reducing the dimension of a feature space used in recognition and regression problems [for example, Duda, R. Pattern recognition and scene analysis: Per. from English G.G. Weinstein and A.M. Vasilkovsky, ed. V.L. Stefanyuk / R. Duda, P. Hart. - M .: Mir, 1976. - 511 c].
Преобразование Карунена-Лоева является целесообразным к использованию в задачах распознавания, поскольку позволяет отказаться от сложных многомерных алгоритмов классификации и ввести единственный обобщенный признак или пространство признаков, имеющее существенно меньшую размерность, чем исходная обучающая выборка.The Karunen-Loev transformation is suitable for use in recognition problems, since it allows you to abandon complex multidimensional classification algorithms and introduce a single generalized attribute or attribute space that has a significantly smaller dimension than the original training sample.
Применительно к РЗА электроэнергетических объектов переход к обобщенным признакам предполагает накопление статистики по выбранным для измерения параметрам токов и напряжений с последующим анализом и отбором на основе метода главных компонент наиболее информативных признаков, достаточных для реализации процедуры распознавания. В частности, можно использовать лишь первую главную компоненту и построить на ее основе одномерную релейную защиту. Такая защита будет иметь максимально простую реализацию, с точки зрения вычислений. Достаточно лишь сравнивать с уставкой линейную комбинацию первичных признаков.In relation to relay protection and automation of electric power facilities, the transition to generalized signs involves the accumulation of statistics on the parameters of currents and voltages selected for measurement, followed by analysis and selection, based on the main component method, of the most informative signs sufficient to implement the recognition procedure. In particular, you can use only the first main component and build on its basis a one-dimensional relay protection. Such protection will have the simplest implementation, from the point of view of calculations. It is enough to compare with the setpoint a linear combination of primary features.
Для иллюстрации предложенного подхода рассмотрим вариант исполнения РЗА участка сети (фиг. 1) с применением одномерного обобщенного признака. Предположим, что задача РЗА состоит в отключении междуфазных коротких замыканий на линии ω1. При этом параллельная линия ω2 не входит в зону действия защиты линии ω1, поэтому должна быть обеспечена соответствующая отстройка защиты от коротких замыканий на ω2.To illustrate the proposed approach, we consider the embodiment of the relay protection and automation section of the network (Fig. 1) using a one-dimensional generalized feature. Suppose that the task of relay protection and control devices is to disconnect interphase short circuits on the ω1 line. In this case, the parallel line ω2 is not included in the coverage area of the line ω1, therefore, an appropriate detuning of protection against short circuits on ω2 must be provided.
Как и для любого метода распознавания, основанного на имитационном моделировании, для построения РЗА на основе метода главных компонент необходимо получить требуемый статистический набор для значений первичных признаков, отражающих реальное поведение моделируемого объекта в различных режимах. При этом, как правило, используется метод Монте-Карло, заключающийся в многократной реализации модели исследуемого процесса с параметрами, сгенерированными случайно из заранее заданных диапазонов. В частности, такие параметры схемы замещения, как эквивалентные ЭДС и сопротивления систем изменяются во времени, поэтому, при моделировании, вместо конкретных значений следует задаться возможными диапазонами изменения указанных величин. Дополнительно, место короткого замыкания зададим относительной случайной величиной, изменяющейся в диапазоне от 0 до 1. Нулю соответствует КЗ в самом начале линии, а единице - в конце линии. Считаем, что сопротивления линий неизменными и их значения однозначно определены. Постоянные и переменные параметры схемы замещения приведены в табл. 1 и 2.As with any recognition method based on simulation modeling, to construct a relay protection based on the principal component method, it is necessary to obtain the required statistical set for the values of the primary features that reflect the actual behavior of the modeled object in various modes. In this case, as a rule, the Monte Carlo method is used, which consists in the multiple implementation of the model of the process under study with parameters generated randomly from predetermined ranges. In particular, such equivalent circuit parameters as equivalent EMF and system resistances change over time, therefore, when modeling, instead of specific values, one should set the possible ranges of variation of the indicated values. Additionally, we define the place of the short circuit as a relative random variable that varies in the range from 0 to 1. Zero corresponds to a fault at the very beginning of the line, and one corresponds to the end of the line. We believe that the line resistances are unchanged and their values are uniquely determined. Constant and variable parameters of the equivalent circuit are given in table. 1 and 2.
Каждый эксперимент для получения обучающей выборки начинается с генерации переменных параметров схемы замещения. Для этого используется генератор случайных чисел, формирующий случайные независимые друг от друга значения, имеющие равномерное распределение внутри заданных диапазонов. После того, как получены все параметры для текущего эксперимента, производится расчет путем составления и последующего решения системы контурных уравнений, определяющих анализируемую схему замещения. Решение системы уравнений в виде совокупности токов в ветвях и напряжения в узлах схемы позволяет получить значения первичных признаков с последующим формированием обобщенного признака.Each experiment to obtain a training sample begins with the generation of variable parameters of the equivalent circuit. For this, a random number generator is used that generates random values independent of each other and having a uniform distribution within given ranges. After all parameters for the current experiment are obtained, the calculation is made by compiling and then solving the system of contour equations that determine the analyzed equivalent circuit. The solution of the system of equations in the form of a set of currents in the branches and voltages in the nodes of the circuit allows us to obtain the values of primary signs with the subsequent formation of a generalized sign.
Результаты моделирования схемы замещения (фиг. 1) представлены на фиг. 2.а и позволяют анализировать изменение действующего значения тока короткого замыкания Ia при повреждении на защищаемой и параллельной (обозначены различным фоном) линии в зависимости от удаления точки короткого замыкания. Для наглядности на фиг. 2.а показаны только двухфазные короткие замыкания между фазами A и B.The simulation results of the equivalent circuit (FIG. 1) are presented in FIG. 2.a and they allow you to analyze the change in the effective value of the short-circuit current Ia in case of damage on the protected and parallel (indicated by different background) lines, depending on the removal of the short-circuit point. For clarity, in FIG. 2.a shows only two-phase short circuits between phases A and B.
Для обеспечения селективности алгоритм цифровой РЗА не должен допускать срабатывания защиты при КЗ на параллельной линии. Анализ гистограммы распределения токов f(Ia) (фиг. 2.б) показывает, что при использовании величины тока поврежденной фазы в качестве распознающего признака с учетом отстройки уставки от максимального тока КЗ на шинах ПС Б большая часть коротких замыканий на линии ω1 не попадает в область срабатывания. Точный расчет показывает, что защита, выполненная таким образом, будет обеспечивать отключение лишь 40,85% всех КЗ на линии ω1.To ensure selectivity, the digital RPA algorithm must not allow protection to be activated during short circuit on a parallel line. Analysis of the histogram of the distribution of currents f (Ia) (Fig. 2.b) shows that when using the value of the current of the damaged phase as a recognizing sign, taking into account the detuning of the setpoint from the maximum short-circuit current on the buses of the substation B, most of the short circuits on the line ω1 do not fall into response area. An accurate calculation shows that the protection performed in this way will ensure that only 40.85% of all faults on the ω1 line are switched off.
Приблизительно такой же процент отключений можно обеспечить, если вместо тока Ia использовать величину активной мощности поврежденной фазы Pa, измеренной в месте установки защиты (фиг. 2.в,г).Применение в качестве признака активной мощности позволяет распознавать 44,9 % от общего числа коротких замыканий. Очевидно, что использование аналогичных параметров фазы B (Ib и Pb) приведет к аналогичным результатам.Approximately the same percentage of trips can be achieved if, instead of current Ia , the value of the active power of the damaged phase Pa , measured at the place of installation of the protection (Fig. 2.c, d) is used. short circuits. Obviously, the use of similar parameters of phase B ( Ib and Pb ) will lead to similar results.
Однако, объединив все четыре признака (Ia, Ib, Pa, Pb) в единое четырехмерное пространство и выделив в нем первую главную компоненту, можно добиться значительного увеличения качества распознавания режимов. Процедуру реализации такого алгоритма релейной защиты целесообразно разделить на несколько этапов: формирование обучающей выборки; центрирование и нормирование обучающей выборки; получение корреляционной матрицы; расчет собственных значений и собственных векторов корреляционной матрицы; определение параметров срабатывания защиты; расчет коэффициентов для получения обобщенного признака.However, combining all four features ( Ia , Ib , Pa , Pb ) into a single four-dimensional space and highlighting the first main component in it, one can achieve a significant increase in the quality of mode recognition. It is advisable to divide the procedure for implementing such a relay protection algorithm into several stages: the formation of a training sample; centering and rationing of the training sample; obtaining a correlation matrix; calculation of eigenvalues and eigenvectors of the correlation matrix; determination of protection operation parameters; calculation of coefficients to obtain a generalized characteristic.
Формирование обучающей выборкиTraining sample formation
Предполагается проведение N необходимых модельных экспериментов, в каждом из которых фиксируются величины, используемые для построения защиты - Ia, Ib, Pa и Pb. В первых N/2 экспериментах моделируются КЗ на линии ω1 (распознаваемый режим), тогда как в оставшихся N/2 экспериментах - КЗ на линии ω2 (альтернативный режим). Размерность N необходимых модельных экспериментов определяется из требований репрезентативности выборки.It is supposed to carry out N necessary model experiments, in each of which the values used to build the defense are fixed - Ia , Ib , Pa and Pb . In the first N / 2 experiments, SCs on the ω1 line (recognizable mode) are simulated, while in the remaining N / 2 experiments, SCs on the ω2 line (alternative mode) are simulated. The dimension N of the necessary model experiments is determined from the requirements of representativeness of the sample.
В последующем результаты имитационного моделирования заносятся в матрицу Q, формируемую следующим образом. Номер строки соответствует номеру эксперимента, причем результаты экспериментов для распознаваемых и альтернативных режимов размещаются одни под другими. Номер столбца соответствует номеру признака. Принципы заполнения матрицы Q иллюстрирует табл. 3.Subsequently, the results of simulation are recorded in the matrix Q , formed as follows. The line number corresponds to the number of the experiment, and the results of the experiments for recognized and alternative modes are placed one below the other. The column number corresponds to the characteristic number. The principles of filling the matrix Q are illustrated in Table. 3.
Центрирование и нормирование обучающей выборкиCentering and rationing the training sample
Основная задача центрирования состоит в смещении координат точек обучающей выборки таким образом, чтобы математическое ожидание каждого из признаков было равно 0. Соответственно нормирование включает процедуру, которая масштабирует совокупность точек обучающей выборки для обеспечения равенства 1 дисперсии (среднеквадратического отклонения).The main task of centering is to shift the coordinates of the points of the training set so that the mathematical expectation of each of the signs is 0. Accordingly, standardization includes a procedure that scales the set of points of the training set to ensure equality of 1 variance (standard deviation).
Для реализации указанных задач получим математические ожидания признаков по выражению (1) To implement these tasks, we obtain mathematical expectations signs by expression (1)
(1) (1)
где m - номер признака; n - номер модельного эксперимента; N - число экспериментов для каждого из режимов; - математическое ожидание признака с номером m; q n , m - элемент матрицы Q, представляющий собой значение признака m в эксперименте n. where m is the number of the sign; n is the number of the model experiment ; N is the number of experiments for each of the modes; - the mathematical expectation of the sign with the number m ; q n , m is the element of the matrix Q , which is the value of the attribute m in experiment n.
Аналогичным образом получим среднеквадратичные отклонения для каждого из признаков (3) Similarly, we obtain the standard deviations for each of the signs (3)
(2) (2)
Для дальнейших вычислений введем вектор-строку математических ожиданий признаков и вектор-строку среднеквадратичных отклонений σ согласно выражениям (3) и (4) For further calculations, we introduce a row vector of mathematical expectations of signs and a row vector of standard deviations σ according to expressions (3) and (4)
(3) (3)
(4) (4)
С учетом численных результатов (таб. 3) векторы и σ принимают следующий видTaking into account the numerical results (tab. 3), the vectors and σ take the following form
С целью получения нормированной и центрированной выборки для каждого измерения каждого признака вычтем математическое ожидание данного признака и разделим на его среднеквадратичное отклонение.In order to obtain a normalized and centered sample for each dimension of each feature, we subtract the mathematical expectation of this feature and divide it by its standard deviation.
(5) (5)
Из полученных результатов сформируем матрицу B, компоненты которой определяются выражением (7) From the obtained results, we form the matrix B , whose components are determined by the expression (7)
(6) (6)
Получение корреляционной матрицыGetting the correlation matrix
Корреляционная матрица (S) - это квадратная матрица, главная диагональ которой содержит единицы, а остальные элементы представляют собой коэффициенты корреляции между соответствующими случайными величинами (признаками). При формировании корреляционной матрицы S используются центрированные и нормированные выборочные значения b n , m (5), а для рассматриваемого примера корреляционная матрица принимает видThe correlation matrix ( S ) is a square matrix, the main diagonal of which contains units, and the remaining elements are the correlation coefficients between the corresponding random variables (features). In the formation of the correlation matrix S , centered and normalized sample values b n , m (5) are used, and for the considered example, the correlation matrix takes the form
Получение собственных векторов и собственных значенийGetting eigenvectors and eigenvalues
Следующим этапом при формировании обобщенного признака является получение собственных векторов и собственных значений корреляционной матрицы S. Собственный вектор V матрицы S - это такой вектор, умножение которого на матрицу S дает вектор, коллинеарный с вектором V (то есть вектор V, умноженный на некоторое скалярное значение λ). Такое значение λ называется собственным числом матрицы S.The next step in the formation of a generalized feature is to obtain the eigenvectors and eigenvalues of the correlation matrix S. The eigenvector V of the matrix S is a vector whose multiplication by the matrix S gives a vector collinear with the vector V (that is, the vector V multiplied by some scalar value λ). Such a value of λ is called the eigenvalue of the matrix S.
Получим собственные векторы V 1 – V 4 корреляционной матрицы S, а также соответствующие им собственные значения λ1-λ4 согласно [Например, Долгополов, Д.В. Методы нахождения собственных значений и собственных векторов матриц: Методические указания / Д.В. Долгополов.- СПб.: СПбГТИ(ТУ), 2005. - 39 c.]We obtain the eigenvectors V 1 - V 4 of the correlation matrix S , as well as the corresponding eigenvalues λ 1 -λ 4 according to [For example, Dolgopolov, D.V. Methods for finding the eigenvalues and eigenvectors of matrices: guidelines / D.V. Dolgopolov.- SPb .: SPbGTI (TU), 2005. - 39 p.]
Компоненты собственного вектора, соответствующего наибольшему собственному значению (первому обобщенному признаку), являются коэффициентами проецирования центрированной и нормированной обучающей выборки на ось первой главной компоненты (C 1), то есть на ось, вдоль которой наблюдается наибольшая дисперсия. Получение данных проекций реализуется путем векторно-матричного преобразованияThe components of the eigenvector corresponding to the largest eigenvalue (the first generalized criterion) are the projection coefficients of the centered and normalized training sample on the axis of the first principal component ( C 1 ), that is, on the axis along which the greatest dispersion is observed. Obtaining projection data is implemented by vector-matrix transformation
(7) (7)
где PC 1 – вектор, элементы которого являются проекциями точек на ось первой главной компоненты.WherePC 1 - a vector whose elements are projections of points on the axis of the first principal component.
Определение параметров срабатывания защитыDefining protection operation parameters
Построим распределение проекций обучающей выборки, полученных по выражению (7) на ось первой главной компоненты (фиг. 3).Let us construct the distribution of the projections of the training sample obtained by expression (7) on the axis of the first principal component (Fig. 3).
Сравнительный анализ фиг. 3 с фиг. 2.б, г показывает, что обобщенный признак является более подходящим для классификации, чем любой из исходных признаков. Однако переход к обобщенному признаку не обеспечивает полного разделения режимов. A comparative analysis of FIG. 3 from FIG. 2.b, d shows that the generalized characteristic is more suitable for classification than any of the initial characteristics. However, the transition to a generalized feature does not provide a complete separation of modes.
В релейной защите применяется подход, заключающийся в полной отстройке от срабатываний защиты за пределами ее зоны. Несмотря на снижение чувствительности, такой подход позволяет гарантированно обеспечить селективную работу нескольких устройств РЗА, работающих без выдержки времени. Для рассматриваемого примера, целесообразно выбрать уставку таким образом, чтобы ни одно короткое замыкание на линии ω2 не попало в зону срабатывания (фиг. 3). Уставка, выбранная в соответствии с вышеизложенными принципами, принимает значение -1,035.In relay protection, the approach is applied, which consists in a complete detuning from the operation of the protection outside its zone. Despite the decrease in sensitivity, this approach ensures guaranteed selective operation of several relay protection and automation devices operating without time delay. For the considered example, it is advisable to select the setpoint so that not a single short circuit on the line ω2 falls into the operation zone (Fig. 3). The setpoint selected in accordance with the above principles takes the value -1.035.
Принимая первую главную компоненту в качестве признака для распознавания и выбирая уставку (фиг. 3) по условию полной отстройки от альтернативных режимов (КЗ на линии ω2), можно получить достаточно высокую вероятность отключения КЗ на линии ω1. Применительно к анализируемым в примере условиям защита будет отключать 80,75% всех КЗ на линии ω1, в то время как аналогично реализованная защита, использующая один из исходных признаков отключает не более 45% КЗ (фиг. 2.б,г).Taking the first main component as a sign for recognition and choosing the setpoint (Fig. 3) by the condition of complete detuning from alternative modes (short circuit on the ω2 line), you can get a rather high probability of disconnecting the short circuit on the ω1 line. In relation to the conditions analyzed in the example, the protection will disable 80.75% of all faults on the ω1 line, while a similarly implemented protection using one of the initial signs will disable no more than 45% faults (Fig. 2.b, d).
Расчет коэффициентов для получения обобщенного признака.Calculation of coefficients to obtain a generalized characteristic.
Техническая реализация релейной защиты, основанной на использовании обобщенного признака, предполагает линейную комбинацию результатов оценки параметров токов и напряжений.The technical implementation of relay protection, based on the use of a generalized characteristic, involves a linear combination of the results of evaluating the parameters of currents and voltages.
Если результаты измерений исходных величин I a , I b , P a и P b представить вектором-строкой M, тогда с учетом процедур нормирования и центрирования (5), а также преобразования (7) получаем, что текущее значение обобщенного признака h (проекции вектора M на ось C 1)определяется равенством (8)If the results of the measurement of initial values of I a, I b, P a and P b present row vector M, when considering normalization procedures and centering (5), and the transformation (7) that the current value of the generalized characteristic h (vector projection M on the axis C 1 ) is determined by the equality (8)
(8) (8)
Матрица и коэффициент вычисляются согласно соотношениямThe matrix and coefficient are calculated according to the relations
, (9) , (9)
, (10) , (10)
где - диагональная матрица, состоящая из элементов вектора среднеквадратичных отклонений σ, полученного по выражению (5).Where is the diagonal matrix, consisting of elements of the standard deviation vector σ obtained by expression (5).
Отметим, что K и не зависят от текущего режима работы защищаемого объекта, и, следовательно, могут быть вычислены заранее по результатам имитационного моделирования.Note that K and do not depend on the current operating mode of the protected object, and, therefore, can be calculated in advance according to the results of simulation.
Для рассматриваемого примера (фиг. 1) K и принимают следующие численные значения:For the considered example (Fig. 1) K and take the following numerical values:
Таким образом, для наиболее простой реализации алгоритма РЗА в реальном времени требуется лишь получение линейной комбинации исходных признаков (параметров токов и напряжений) с заранее известными коэффициентами и сравнение ее с уставкой.Thus, for the simplest implementation of the REA algorithm in real time, it is only necessary to obtain a linear combination of the initial features (parameters of currents and voltages) with previously known coefficients and compare it with the setpoint.
Следует отметить, что рассмотренный подход к формированию обобщенных признаков РЗА специфичен для каждой распознаваемой ситуации. Он основан на имитационном моделировании с последующей статистической обработкой результатов имитационных экспериментов. Предлагаемый алгоритм РЗ обладает упрощенной реализацией при высокой распознающей способности и адаптирован для каждой конкретной схемно-режимной ситуации.It should be noted that the considered approach to the formation of generalized relay protection features is specific for each recognizable situation. It is based on simulation with subsequent statistical processing of the results of simulation experiments. The proposed RP algorithm has a simplified implementation with high recognition ability and is adapted for each specific circuit-mode situation.
Задача изобретения - создание способа релейной защиты энергообъекта, обладающего высокой распознающей способностью аварийных режимов, а также быстродействием и простотой технической реализации.The objective of the invention is the creation of a method of relay protection of an energy facility with a high recognition ability of emergency modes, as well as speed and ease of technical implementation.
Поставленная задача достигается способом релейной защиты энергообъекта с использованием его имитационных моделей в контролируемых режимах короткого замыкания и в альтернативных режимах путем фиксации отсчетов электрических величин, преобразования отсчетов в промежуточную величину, преобразования промежуточных величин в замер, обучения релейной защиты замерами от имитационных моделей и определения характеристик срабатывания релейной защиты, промежуточные величины формируют на каждом шаге наблюдения режима короткого замыкания и преобразуют в текущий замер релейной защиты, обучение защиты проводят текущими замерами, сформированными при имитационном моделировании. Согласно предложения в качестве промежуточных величин выбираются различные параметры электрических величин, а также их соотношения, сформированные по зафиксированным отсчетам, при имитационном моделировании формируют обучающую выборку, осуществляют ее центрирование и нормирование с последующим получением корреляционной матрицы промежуточных величин замера и расчетом собственных векторов и собственных значений корреляционной матрицы промежуточных величин замера, выбирают обобщенные признаки замера по собственным векторам, соответствующим максимальным собственным значениям корреляционной матрицы промежуточных величин замера, формируют обобщенные признаки замера путем линейной комбинации промежуточных величин, а коэффициенты линейной комбинации выбирают в соответствии со значениями соответствующего собственного вектора корреляционной матрицы промежуточных величин замера, определяют характеристики срабатывания релейной защиты, исходя из ее отстройки от допустимых режимов функционирования, путем анализа статистических распределений обобщенных признаков замера, полученных по результатам имитационного моделирования, по текущему замеру формируют обобщенные признаки замера и обеспечивают срабатывание релейной защиты при превышении обобщенными признаками характеристик срабатывания защиты.The task is achieved by the method of relay protection of an energy object using its simulation models in controlled short circuit modes and in alternative modes by fixing the readings of electrical quantities, converting the samples to an intermediate value, converting intermediate values to measurement, training relay protection with measurements from simulation models and determining the response characteristics relay protection, intermediate values are formed at each step of observation of the short circuit mode and converted into the current measurement of relay protection, protection training is carried out by current measurements formed during simulation. According to the proposal, various parameters of electrical quantities are selected as intermediate values, as well as their ratios formed from fixed samples, during simulation they form a training sample, center it and normalize it, followed by obtaining a correlation matrix of intermediate measurement values and calculating eigenvectors and eigenvalues of the correlation matrices of intermediate measurement values, select the generalized measurement features according to eigenvectors corresponding to the maximum eigenvalues of the correlation matrix of intermediate measurement values, generate generalized measurement indicators by a linear combination of intermediate values, and linear combination coefficients are selected in accordance with the values of the corresponding eigenvector of the measurement correlation matrix , determine the characteristics of the relay protection, based on its detuning from the acceptable modes of operation, by analyzing the statistical distributions of the generalized measurement attributes obtained from the simulation results, the general measurement attributes are generated from the current measurement and provide relay protection triggering when the generalized characteristics exceed the protection response characteristics.
На фиг. 1 представлена схема участка электрической сети, принятая для имитационного моделирования.In FIG. 1 is a diagram of a portion of an electrical network adopted for simulation.
Фиг. 2.а характеризует токи фазы А при КЗ различной удаленности на защищаемой и параллельной линиях для участка электрической сети фиг. 1.FIG. 2.a characterizes phase A currents in case of faults of different distances on the protected and parallel lines for a section of the electric network of FIG. 1.
Фиг. 2.б иллюстрирует статистические распределения токов при КЗ на линиях ω1 и ω2 для участка электрической сети фиг. 1.FIG. 2.b illustrates the statistical distribution of currents during short-circuit on lines ω1 and ω2 for a section of the electric network of FIG. 1.
Фиг. 2.в характеризует значения активной мощности фазы А при КЗ различной удаленности на защищаемой и параллельной линиях для участка электрической сети фиг. 1.FIG. 2.c characterizes the values of the active power of phase A during short-circuit of different distances on the protected and parallel lines for the section of the electric network of FIG. 1.
Фиг. 2.г иллюстрирует статистические распределения активных мощностей при КЗ на линиях ω1 и ω2 для участка электрической сети фиг. 1.FIG. 2.d illustrates the statistical distribution of active capacities during short-circuit on the lines ω1 and ω2 for a section of the electric network of FIG. 1.
Фиг. 3 иллюстрирует статистическое распределение значений первого обобщенного признака замера, соответствующего максимальному собственному значению, при КЗ на линиях ω1 и ω2 для участка электрической сети фиг. 1.FIG. 3 illustrates the statistical distribution of the values of the first generalized measurement characteristic, corresponding to the maximum eigenvalue, for a fault on lines ω1 and ω2 for a section of the electric network of FIG. 1.
На фиг. 4 представлена структурная схема устройства, реализующего предлагаемый способ релейной защиты энергообъекта.In FIG. 4 presents a structural diagram of a device that implements the proposed method of relay protection of an energy facility.
Устройство (фиг. 4) содержит: аналого-цифровые преобразователи 1 и 2; преобразователи (цифровые фильтры) 3 и 4; вычислительный блок 5; исполнительные модули (схемы сравнения) 61…6М, где М - число обобщенных признаков замера; блок логики 7; блок хранения результатов имитационного моделирования 8.The device (Fig. 4) contains: analog-to-
Устройство работает следующим образом.The device operates as follows.
При реализации способа релейной защиты энергообъекта предварительно проводят имитационное моделирование и выполняют обучение РЗА в контролируемых режимах КЗ и альтернативных режимах, свойственных энергообъекту. При обучении в различных режимах функционирования реализуются следующие этапы формирования обобщенных признаков замера и параметров срабатывания РЗА: формирование обучающей выборки; центрирование и нормирование обучающей выборки; получение корреляционной матрицы промежуточных величин замера; расчет собственных значений и собственных векторов корреляционной матрицы промежуточных величин замера; определение параметров срабатывания защиты; расчет коэффициентов для получения обобщенных признаков замера. Таким образом, в результате обучения формируются наборы коэффициентов для получения обобщенных признаков замера и определяются параметры срабатывания РЗА. Причем, для повышения распознающей способности устройства РЗА формирование указанных коэффициентов и параметров срабатывания целесообразно реализовать с использованием набора заданных (допустимых) режимов функционирования энергообъекта.When implementing the method of relay protection of an energy object, simulation simulation is carried out and relay protection training is carried out in controlled fault modes and alternative modes characteristic of the energy object. When learning in various modes of operation, the following stages are implemented for the formation of generalized measurement attributes and relay protection parameters: formation of a training sample; centering and rationing of the training sample; obtaining a correlation matrix of intermediate measurement values; calculation of eigenvalues and eigenvectors of the correlation matrix of intermediate measurement values; determination of protection operation parameters; calculation of coefficients to obtain generalized measurement features. Thus, as a result of the training, sets of coefficients are formed to obtain generalized measurement features and the parameters of relay protection and relay protection are determined. Moreover, in order to increase the recognition ability of the relay protection and automation device, it is advisable to implement the formation of the specified coefficients and response parameters using a set of predetermined (permissible) modes of operation of the energy object.
Отметим, что в простейшем случае выбирается единственный обобщенный признак замера, соответствующий максимальному собственному значению корреляционной матрицы промежуточных величин замера. При этом РЗА принимается одномерной и предполагающей упрощенную процедуру сравнения единственного полученного обобщенного признака с уставочным значением.Note that in the simplest case, the only generalized measurement criterion is selected that corresponds to the maximum eigenvalue of the correlation matrix of intermediate measurement values. At the same time, relay protection and automation equipment is adopted one-dimensional and assuming a simplified procedure for comparing the only received generalized characteristic with the set value.
Результаты имитационного моделирования, соответствующие заданным режимам функционирования энергообъекта, заносятся в блок 8 хранения результатов имитационного моделирования.The results of simulation corresponding to the specified modes of functioning of the energy object are recorded in
На входы аналого-цифровых преобразователей 1 и 2 подаются аналоговые величины токов и напряжений i(t) и u(t), а на выходе АЦП 1 и 2 формируются дискретные величины i(k) и u(k). Преобразователи (цифровые фильтры) 3 и 4 фиксируют отсчеты электрических величин i(k) и u(k) на окне наблюдения из n отсчетов, а также формируют комплексы тока и напряжения I (n) и U (n), участвующие в получении промежуточных величин. At the inputs of analog-to-
В качестве промежуточных величин могут выбираться различные параметры токов и напряжений. Например, для ранее рассмотренного примера в состав промежуточных величин вошли действующие значения токов и активные мощности (Ia, Ib, Pa, Pb) фаз А и В. Промежуточные величины формируются расчетным путем в вычислительном блоке 5 из комплексов токов и напряжений I (n) и U (n), а совокупность промежуточных величин представляет собой текущий замер. По данным текущего замера и коэффициентам, поступающим из блока 8 хранения результатов имитационного моделирования, в вычислительном блоке 5 формируются обобщенные признаки замера.As intermediate values, various parameters of currents and voltages can be selected. For example, for the previously considered example, the intermediate values included the effective values of currents and active powers ( Ia , Ib , Pa , Pb ) of phases A and B. Intermediate values are formed by calculation in
Полученные обобщенные признаки текущего замера с выходов вычислительного блока 5 поступают на входы исполнительных модулей (схем сравнения) 61…6М, где М - число обобщенных признаков замера. На другие входы исполнительных модулей (схем сравнения) 61…6М поступают параметры срабатывания (уставки) защиты с выходов блока 8. Результаты сравнения обобщенных признаков защиты с уставочными значениями (параметрами срабатывания) поступают на входы блока 7 логики.The obtained generalized signs of the current measurement from the outputs of the
Блок логики 7 формирует сигнал срабатывания защиты в соответствии с сигналами на выходах исполнительных модулей. В простейшем случае логика функционирования блока 7 может быть реализована по групповому «И», если требуется обеспечить высокую надежность срабатывания устройства релейной защиты (фиг. 4), когда сигнал срабатывания на выходе блока 7 формируется при срабатывании всех исполнительных модулей 61… 6М. Если требуется обеспечить высокую чувствительность срабатывания устройства релейной защиты (фиг. 4), то логику функционирования блока 7 целесообразно реализовать по групповому «ИЛИ», когда сигнал срабатывания на выходе блока 7 формируется при срабатывании хотя бы одного исполнительного модуля 61…6М.The
Следует отметить, что поскольку формирование коэффициентов для получения обобщенных признаков и параметров срабатывания защиты зависит от заданного (текущего) режима функционирования энергообъекта, то на вход блока 8 хранения результатов имитационного моделирования поступает управляющий сигнал, характеризующий режим и определяющий выбор требуемых для функционирования защиты данных. Подача управляющего сигнала может осуществляться вручную оперативным (релейным) персоналом энергообъекта, или автоматически из программного обеспечения оперативно-информационного комплекса (SCADA-системы), отслеживающего режим энергообъекта.It should be noted that since the formation of the coefficients for obtaining generalized signs and parameters of the protection operation depends on the specified (current) mode of operation of the energy object, a control signal is received at the input of the simulation
В заключении следует отметить:In conclusion, it should be noted:
1. Возможность современных устройств релейной защиты накапливать и обрабатывать большой объем информации, касающейся режимов защищаемого объекта, позволяет реализовать новые способы релейной защиты, адаптивные под конкретную режимную ситуацию.1. The ability of modern relay protection devices to accumulate and process a large amount of information regarding the modes of the protected object, allows you to implement new methods of relay protection, adaptive to a specific operational situation.
2. В предлагаемом способе предложен переход к малому числу обобщенных признаков (по сравнению с текущим замером), обеспечивающих срабатывание релейной защиты, при максимальном сохранении информации, заключенной в них. Переход к обобщенным признакам сокращает число операций обработки, необходимых для реализации защиты, и обеспечивает ее высокое быстродействие.2. In the proposed method, the transition to a small number of generalized features (compared with the current measurement), providing the operation of relay protection, while maximally preserving the information contained in them, is proposed. The transition to generalized features reduces the number of processing operations required to implement protection, and ensures its high speed.
3. Целесообразно использование единственного обобщенного признака и построение одномерной защиты. Рассмотренный пример проиллюстрировал реализацию РЗА с высокой распознающей способностью при простом техническом исполнении.3. It is advisable to use a single generalized attribute and the construction of one-dimensional protection. The considered example illustrated the implementation of relay protection and automation with high recognition ability with a simple technical design.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019138249A RU2720710C1 (en) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | Method for relay protection of power facility |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019138249A RU2720710C1 (en) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | Method for relay protection of power facility |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2720710C1 true RU2720710C1 (en) | 2020-05-12 |
Family
ID=70735309
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019138249A RU2720710C1 (en) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | Method for relay protection of power facility |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2720710C1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113267696A (en) * | 2021-05-24 | 2021-08-17 | 四川华能宝兴河水电有限责任公司 | Relay protection device constant value in-situ dynamic checking system and method |
RU2826602C1 (en) * | 2023-10-24 | 2024-09-13 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева" (НГТУ) | Power facility relay protection method |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5796258A (en) * | 1997-01-30 | 1998-08-18 | Abb Power T&D Company, Inc. | Adaptive quadrilateral characteristic distance relay |
RU2316871C1 (en) * | 2006-05-04 | 2008-02-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Исследовательский центр "Бреслер" | Method for relay protection of an energy object |
RU2553448C1 (en) * | 2014-03-04 | 2015-06-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Исследовательский центр "Бреслер" | Remote protection method for power transmission lines |
RU2594361C1 (en) * | 2015-09-03 | 2016-08-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Исследовательский центр "Бреслер" | Method for relay protection of a power facility |
-
2019
- 2019-11-27 RU RU2019138249A patent/RU2720710C1/en active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5796258A (en) * | 1997-01-30 | 1998-08-18 | Abb Power T&D Company, Inc. | Adaptive quadrilateral characteristic distance relay |
RU2316871C1 (en) * | 2006-05-04 | 2008-02-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Исследовательский центр "Бреслер" | Method for relay protection of an energy object |
RU2553448C1 (en) * | 2014-03-04 | 2015-06-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Исследовательский центр "Бреслер" | Remote protection method for power transmission lines |
RU2594361C1 (en) * | 2015-09-03 | 2016-08-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Исследовательский центр "Бреслер" | Method for relay protection of a power facility |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113267696A (en) * | 2021-05-24 | 2021-08-17 | 四川华能宝兴河水电有限责任公司 | Relay protection device constant value in-situ dynamic checking system and method |
RU2826602C1 (en) * | 2023-10-24 | 2024-09-13 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева" (НГТУ) | Power facility relay protection method |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11967823B2 (en) | Method for monitoring short-term voltage stability of power system | |
WO2021004154A1 (en) | Method for predicting remaining life of numerical control machine tool | |
Nguyen et al. | Spatial-temporal recurrent graph neural networks for fault diagnostics in power distribution systems | |
CN110137944B (en) | A Method for Locating Voltage Stability Disturbance Sources Based on Random Matrix Theory | |
He et al. | Neural network-based l1-norm optimisation approach for fault diagnosis of nonlinear circuits with tolerance | |
Chen et al. | Impulse response estimation with binary measurements: A regularized FIR model approach | |
CN109445411B (en) | Transformer substation fault diagnosis method | |
Massignan et al. | PMUs and SCADA measurements in power system state estimation through Bayesian inference | |
Yang et al. | Projected unscented Kalman filter for dynamic state estimation and bad data detection in power system | |
Netto et al. | Robust Koopman operator-based Kalman filter for power systems dynamic state estimation | |
Wang et al. | Online analysis of voltage security in a microgrid using convolutional neural networks | |
CN111796233A (en) | Method for evaluating secondary errors of multiple voltage transformers in double-bus connection mode | |
RU2720710C1 (en) | Method for relay protection of power facility | |
Hernández et al. | Comparison between WLS and Kalman Filter method for power system static state estimation | |
Khattak et al. | Fault Classificaton and Location in Power Distribution Networks using 1D CNN with Residual Learning | |
Tóth et al. | Order and structural dependence selection of LPV-ARX models revisited | |
Hušková et al. | Monitoring jump changes in linear models | |
Bala et al. | Random forest based fault analysis method in IEEE 14 bus system | |
CN106778692B (en) | Cable partial discharge signal identification method and device based on S transformation | |
Weimer et al. | Resilient parameter-invariant control with application to vehicle cruise control | |
Gotti et al. | Comparative analysis between state estimation algorithms under static and dynamic scenarios | |
Donmez et al. | Robust state estimation using node-breaker substation models and phasor measurements | |
US20220292232A1 (en) | Method and Apparatus for the State Estimation of an Electrical Grid | |
CN113221306B (en) | Distribution network topology detection method, device and equipment based on adaptive state observer | |
Shareef et al. | An alternative voltage sag source identification method utilizing radial basis function network |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20201118 Effective date: 20201118 |