| 一种基于神经网络模型拟合的过流保护自适应整定方法 | |
| 胡恩德; 章立宗; 赵峰; 崔世界; 朱玛; 张磊; 徐程刚; 陈南; 莫亦桦; 曾鹏 | |
| 2022-03-25 | |
| 著作权人 | 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 ; 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 2 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种基于神经网络模型拟合的过流保护自适应整定方法，包括如下步骤：步骤1、对接入的分布式电源出力情况进行预测，获取DG日发电出力的预测值；步骤2、对故障发生位置进行判断，确定故障是发生在DG接入点的上游还是下游位置；步骤3、对故障类型进行判断，确定故障是对称故障还是不对称故障；步骤4、针对故障的发生位置和故障类型，采用神经网络对DG出力与故障电流的关系进行拟合，获取故障电流；步骤5、根据故障电流实时动态整定保护电流设定值。本发明在不同DG容量、不同故障位置、不同故障类型下均能够可靠动作，能够适应大规模DG接入配电网的情况。 |
| 申请日期 | 2021-11-17 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30648]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院沈阳自动化研究所 2.国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 胡恩德,章立宗,赵峰,等. 一种基于神经网络模型拟合的过流保护自适应整定方法. 2022-03-25. |
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论