基于深度循环神经网络的换相失败边界检测

• 作者: 刘席洋 王卉 王增平
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 交直流混联电网 深度循环神经网络 换相失败边界检测 多因素 站域信息
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 系统分析
• 页码范围: 88-93
• 页数: 6页
• 分类号: TM71
• 字数: 3975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2322.2019.06.013

摘要

交直流混联电网中交流故障导致的换相失败,可能引发交流保护误动、拒动,造成连锁性故障.因此,快速精准的换相失败边界检测对提升交流保护性能、优化交直流保护协同配合、保障电网安全稳定运行具有重要意义.对此,提出了基于深度循环神经网络的换相失败边界检测方法.利用逆变站换流母线三相电压、直流电流及触发角指令实时值等站域信息,实现可综合考虑多因素耦合作用,可准确追溯引发换相失败原因,并含有一定的预测功能的换相失败边界检测新方法.