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智能真空断路器的同步关合控制
发表日期:2016-10-9
[智能真空断路器的同步关合控制]:目前,断路器智能化的研究领域,除了对电气参数遥测,对电网故障的保护、信息的远传及断路器自身的状态监控和遥控之外,断路器的同步控制技术也是一个重要而前沿的课题。0 引 言  随着微处理器技术、电力电子技...

  目前,断路器智能化的研究领域,除了对电气参数遥测,对电网故障的保护、信息的远传及断路器自身的状态监控和遥控之外,断路器的同步控制技术也是一个重要而前沿的课题。

  0 引 言

  随着微处理器技术、电力电子技术和智能控制理论的迅速发展及其在电器领域的广泛应用,人们提出了电器智能化的概念。断路器的是电力系统终端设备之一,其智能化水平对电力系统的稳定和智能化程度将产生深远的影响。目前,断路器智能化的研究领域,除了对电气参数遥测,对电网故障的保护、信息的远传及断路器自身的状态监控和遥控之外,断路器的同步控制技术也是一个重要而前沿的课题。

  电力系统中的断路器在分断和关合电力设备的瞬时,系统电压和电流的初相角通常是随机的和不确定的,故而会产生过电压和涌流。同步关合技术是指断路器动、静触头在控制系统的控制下,在系统电压波形的指定相角处关合,使得空载变压器、电容器和空载线路等电力设备在对自身和系统冲击最小的情况下投入电力系统的智能控制技术。采用同步关合可减小暂态过程中的涌流的幅值和对系统电压的扰动,由操作过电压决定的电力设备绝缘水平可大幅度降低,因操作引起设备(包括断路器本身)的损坏也可大大减少,既限制了涌流和过电压,又省去了预置合闸电阻,提高了系统技术经济指标。而永磁机构的出现为断路器同步关合技术的实现又提供了很好的物质基础[ 1 ] 。图1和图2分别描述断路器随机关合空载变压器和同步关合空载变压器的仿真分析[ 2 ] 。


  [$page]  由关合仿真波形可以看出,随机合闸变压器所产生的励磁涌流峰值是高压侧额定电流的几倍,而同步关合变压器所产生的励磁电流趋于稳态时的励磁电流。结果表明,采用断路器同步关合技术,合闸后各相磁通按照系统电压变化规律进入稳态,可避免铁心磁通饱和,达到了消除励磁涌流的目的。

  1 真空断路器同步关合技术的实现

  由断路器同步关合和同步分断的动作过程可知,整个断路器的同步动作过程由断路器的分合闸操动时间( To 和Tc )和移相延时时间Td 组成。其中,断路器的分闸时间To 和合闸时间Tc 是由断路器及操动机构本身的机构和电气参数决定的,在一定的温度和电压条件下为一对定值。因此,为了保证断路器能在电压电流的指定相角处关合或断开,必须调整相位延时时间Td。所以,同步控制技术实现的关键是电压电流信号过零点的检测, To、Tc 和Td 的计算[ 3 ] 。

  1. 1 电压电流信号过零点的提取

  电力系统在故障起始瞬间,电压和电流信号中含有衰减的直流分量、高次谐波成分和白噪声干扰,为了能在信号波形的指定相角处控制断路器动作,电网基波电压和电流零点提取是关键,一般在零点提取中采用硬件过零比较器实现,但由于受比较器的失调电压、交流信号中的谐波和白噪声的影响,实际基波的零点和提取的零点误差较大。为了消除高频干扰,需对控制系统的交流输入信号进行滤波处理。与模拟滤波相比,数字滤波有很多突出的优点,不仅可满足滤波器对幅度和相位特性的要求,还可避免难以克服的电压漂移,温度漂移和噪声等问题。为了减少这些因素对零点提取的影响,本文采用F IR数字滤波器进行信号处理,根据F IR滤波器输出信号的零点,采用线性插值获得参考电压信号的过零时刻[ 324 ] 。本文选用hamming窗函数法设计,具有良好的频谱分辨率。取滤波器阶数N = 62,带宽wn = [ 45,55 ] Hz,采样频率fs = 1 600 Hz,通过Matlab 的Signal Processing工具箱可设计出良好的滤波器,FIR带通滤波器的频率响应特性曲线如图3 所示,所设计的滤波器具有严格的线性相位关系和良好的幅频特性,满足参考零点检测的精度要求。当滤波器输出y ( n + 1)和y ( n)异号时,由线性插值可求得零点时刻:
式中: t0 为电流或电压过零点时刻; tn 为第n个数据y ( n)的采样时刻; Ts 为采样周期。

  设ui 为带谐波白噪声的原始输入信号, uf 为基波信号, 调用上述滤波器系数, 由Matlab仿真可得出滤波输出信号uo , 仿真结果如图4 所示。FIR滤波器成功滤除了输入信号中的高次谐波与白噪声,幅值与基波一致,相位滞后180°,这说明FIR输出零点与参考电压零点时刻一一对应[ 425 ] ,可很好地提取电压电流零点信号。

  1. 2 分合闸时间的神经网络建模及仿真

  [$page]  目前,人工神经网络的实际应用中绝大多数网络模型是一种无反馈多层前向网络2BP网络和其变换形式,BP神经网络通常具有多层结构,除了输入层和输出层,中间部分称为隐含层。为简化BP网络的设计和减少网络的训练时间,采用3层BP网络。

  本文所研究的合闸时间与环境温度、控制电压的关系是一种复杂的、非线性的映射关系,同时测得的数据中还可能含有外界电磁干扰等噪声,很难用数学解析的方法建立模型。因此,利用BP网络强大的非线性映射能力和良好的泛化能力,对合闸时间与环境温度、控制电压的关系进行系统建模。下面是神经网络建模的具体步骤[ 627 ] 。

  首先确定两层BP网络包括两个输入(即环境温度与控制电压) 、一个双曲正切S型隐层和一个线性输出层(输出合闸时间) ,输入层和输出层的神经元数

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