双芯对称相角调节变压器中暂态的智能保护与分类
信号处理
2021-06-01 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文研究了基于时域与时频特征的分类器在区分间接对称相角调节变压器（ISPAR）内部故障与其他暂态——励磁涌流、和应涌流、带电流互感器饱和的外部故障以及过励磁——方面的适用性。随后对ISPAR的故障变压器单元（串联/励磁）进行定位，否则识别暂态扰动。事件检测器检测差流中的变化，并寄存一个周期的3相暂态后采样，用于提取时域与时频特征以训练七个分类器。使用了三组不同的特征——小波系数、时域特征以及时域与小波能量的组合——这些特征通过决策树、随机森林特征选择和最大相关最小冗余的穷举搜索获得。内部故障检测的平衡准确率为99.9%，故障单元定位的平衡准确率为98.7%，无故障暂态分类的平衡准确率为99.5%。结果显示了准确的内部故障检测与定位以及暂态识别的潜力。所提方案可监督现有基于微处理器的差动继电器的运行，从而提高稳定性与可靠性。ISPAR在PSCAD/EMTDC中建模，暂态通过变化多个参数进行仿真。
引用
@article{arxiv.2006.09865,
title = {Intelligent Protection & Classification of Transients in Two-Core Symmetric Phase Angle Regulating Transformers},
author = {Pallav Kumar Bera and Can Isik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.09865},
year = {2021}
}