基于测量阻抗动态轨迹的大型调相机失磁保护OA北大核心CSTPCD

大型调相机失磁故障严重影响设备本体安全以及电网稳定,现有基于静态阈值的低电压与无功反向判据可靠性与选择性不足。文中提出一种可反映调相机运行状态的机端测量阻抗全局动态轨迹智能识别的失磁保护原理,从运动学角度建立能够准确反映失磁与其他工况下测量阻抗轨迹的特征量时间序列,基于统计学提取解释性强的特征量。利用自适应权重的全局与局部核函数组合训练多核支持向量机(multiple kernel learning support vector machine,MKL-SVM),在保证模型学习能力的同时增强其泛化能力;提出基于分类核空间距离的两阶段识别策略,可在保证可靠性的前提下提高保护速动性。基于PSCAD仿真平台搭建调相机接入电网模型进行验证,结果表明所提失磁保护方案无须采集转子侧电气量,识别准确,面对新能源接入和未知扰动时仍具有优良的适用性。