[发明专利]一种基于权重数学形态学的变压器励磁涌流识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及变压器继电保护技术领域，特别涉及一种基于权重数学形态学的变压器励磁涌流识别方法。

背景技术

变压器作为电能传输和电压变换的重要电气设备，其运行状态直接影响供电的安全与稳定。同时，变压器造价昂贵，一旦因故障而遭到破坏，检修难度大、时间长，将造成严重的经济损失。因此研究新的性能可靠、技术先进的变压器保护方案具有较大的工程和理论价值。

差动保护因灵敏度高和选择性好而作为变压器的主保护。但是变压器差动保护一直受励磁涌流问题的困扰，在空载合闸或外部故障切除后恢复供电时，差动回路会流入可与内部故障电流相比拟的励磁电流（又称为励磁涌流），从而引起变压器差动保护的误动，因此正确区分励磁涌流和内部故障电流是保证变压器保护可靠动作的关键所在。

由于励磁涌流通常包含有大量以二次谐波为主的高次谐波并且波形之间出现间断，通常采用二次谐波制动原理和间断角原理区分励磁涌流与内部故障电流。二次谐波制动原理是根据检测到变压器励磁涌流的二次谐波含量较高而闭锁保护。但是近年来随着变压器铁芯材料的磁特性变化，励磁涌流中二次谐波含量降低，而在系统带有长线路以及分布电容存在的情况下，内部故障电流的二次谐波含量有时会接近甚至大于励磁涌流的二次谐波含量，从而导致了变压器差动保护的拒动或误动。间断角原理是利用励磁涌流波形之间有较大间断角的特性，通过检测差动电流间断角的大小实现涌流识别，但是由于对硬件的要求较高，并且在CT（current transformer，电流互感器）饱和时因反向电流的出现导致间断角减少，所以一般较少使用。总结以上分析可知传统的识别方法已不能满足现代保护技术高可靠性的要求，因此，进一步探索快速、准确的区分变压器励磁涌流和内部故障电流的新方法以提高变压器差动保护的性能，是十分必要的。

在目前已公开的专利、期刊和会议文献中，许多国内外学者针对如何识别变压器励磁涌流和内部故障电流进行了广泛的研究，并提出了许多新原理、新方法用于励磁涌流识别，也取得了一定成效，主要包括波形对称原理、磁通特性制动原理以及小波理论、模糊数学、数学形态学、神经网络等新手段，但这些方法中仍存在着诸如数据窗口长、保护整定复杂、特殊情况不可靠或计算负担较重等缺陷。

中国华北电力大学的Sun Yang等人在《Novel Theory of Identifying Current Based on Half-cycle Sine Waveform》（International Conference on Computer,Mechatronics,Control and Electronic Engineering,2010）（《基于正弦半波的励磁涌流识别新原理》（2010年IEEE国际计算机、机电、控制和电子工程学术会议））中利用输入波形与标准半波正弦比较。该方法需要的时间窗口为半个基频周期，延迟较小，但是该方法精度不高，因为构造的标准半波正弦受最大采样值的影响。当最大采样值与实际正弦波形峰值误差较大时，将不能可靠识别励磁涌流与内部故障电流。

伊朗伊斯兰阿扎德大学的G.Mokryani等人在《Detection of Inrush Current Based on Wavelet Transform and LVQ Neural Network》（Transmission and Distribution Conference and Exposition,2010IEEE PES）（《基于小波变换和LVQ神经网络的励磁涌流检测》（2010IEEE电力与能源国际会议））中将小波变换与LVQ神经网络相结合用于鉴别励磁涌流，该方法能可靠识别励磁涌流，但利用神经网络需要大量的训练模型，并且小波变换计算较为复杂和需要的一个周波的数据窗口，这些缺点使得其实现起来比较困难。

英国利物浦大学的Z.Lu，W.H.Tang,T.Y.Ji和Q.H.Wu等人在《A Morphological Scheme for Inrush Identification in Transformer Protection》（IEEE Transactions on Power Delivery,Vol.24,No.2,2009）（《一种基于形态学方法的变压器励磁涌流识别》（IEEE输电汇刊，2009年第2期））提出了一种基于数学形态学的分解方法提取励磁涌流的波形特征来进行识别，该算法具有计算负担不大、数据窗口短等特点。但这种方法在一些情况下并不可靠，如当故障出现不是在0度合闸角时出现，在电流的前一个半波将不能可靠识别。