[发明专利]一种改进型励磁涌流鉴别方法

摘要

本发明公开了一种改进型励磁涌流鉴别方法，包括主可变数据窗判别算法和辅助加速判别算法在时间轴上下分别设置阈值±ε，利用阈值及某一段采样电流的极值，确定出可变数据窗的开始点及终止点；并在选取出的可变数据窗内，根据采样间隔及数据窗长度，以此极值向前向后虚拟出一条标准正弦曲线，比较标准正弦曲线与采样电流之间差异面积的归一化面积指标，进而实现保护的闭锁和开放。能够最大限度的区分出涌流波形及故障电流波形，在变压器发生励磁涌流时，可以快速可靠的闭锁差动保护；在内部故障时不误闭锁差动保护；还能在变压器带故障空载合闸时，快速开放差动保护；且具有较强的抗互感器饱和能力。

主权项

一种改进型励磁涌流鉴别方法，其特征在于：包括主可变数据窗判别算法和辅助加速判别算法；主可变数据窗判别算法：在时间轴上下分别设置阈值±ε，利用阈值及某一段采样电流的极值，极值为极大值或极小值，确定出可变数据窗的开始点及终止点；并在选取出的可变数据窗内，根据采样间隔及数据窗长度，以此极值向前向后虚拟出一条标准正弦曲线，计算标准正弦曲线与采样电流之间差异面积的归一化指标Z；随着采样点的推移，算法形成多个可变数据窗，每个数据窗都会输出一个归一化指标Z，算法实时的将归一化指标Z与整定值Zset进行比较，进而实现保护的闭锁和开放；主可变数据窗判别算法具体是指：首先根据某一段内的极值点虚拟出来一条标准正弦曲线，虚拟出来的标准正弦曲线可分为两段：第一段为数据窗内极值点至数据窗开始点之间的曲线段Y1，用公式表示为：Y1(k1)＝Ilim*sin[π/2‑2π(N1‑k1)/N]，k1＝1,2,…N1其中k1为虚拟出来的第一段标准正弦曲线Y1的离散点序号；Ilim为数据窗内极值；N为一周期总采样点数，N1为曲线段Y1内总数据点数；第二段为数据窗内极值点至数据窗终止点之间的曲线段Y2，用公式表示为：Y2(k2)＝Ilim*sin[π/2‑2πk2/N]，k2＝1,2,…N2其中k2为虚拟出来的第二段标准正弦曲线Y2的离散点序号，N2为曲线段Y2内总数据点数；则总的标准正弦曲线可以定义为：y＝[Y1 Y2]令S1为采样电流曲线与时间轴的面积，S2为虚拟出来的标准正弦曲线与时间轴的面积，则S1与S2可以表示为：S1=Σj=1N3i(j)]]>S2=Σk=1N3y(k)]]>其中N3为Y1与Y2合起来的数据窗总长度，j为实际电流的采样点序号，k为Y1与Y2合起来的总的标准正弦曲线y的离散点序号，i(j)为上述数据窗总长度中第j个采样点时采样电流瞬时值，y(k)为总的标准正弦曲线在第k个离散点时的瞬时值；令N3数据窗内实际电流的采样点序号与标准正弦曲线y的离散点序号相对应，即j＝k，则计算出采样电流与标准正弦曲线之间差异面积S为：S=Σk=1N3|i(k)-y(k)|]]>将判别指标进行归一化，令Smin＝min(S1，S2)Z＝S/SminSmin为S1，S2中较小者，Zset为Z的整定值；随着采样点的推移，算法形成多个可变数据窗，每个数据窗都会输出一个归一化指标Z，算法实时的将这个归一化指标Z与Zset进行比较，当Z>Zset时，将数据窗中的电流波形判别为涌流；当Z≤Zset时，将数据窗中的电流波形判别为故障电流；辅助加速判别算法：设定当辅助加速判别算法启动后，若一个周期时某相电流没有Z值输出，则立即判定该相电流为涌流，此为辅助加速判别算法，所以辅助加速判别算法最慢在一个周期时闭锁保护。