基于機器學習的變壓器故障識別及繼電保護研究

摘 要：變壓器繼電保護裝置易受勵磁涌流的干擾，出現誤動、跳閘，進而導致供電系統穩定性下降。為了解決該問題，本文基于機器學習算法建立變壓器故障識別模型，以提高對勵磁涌流的辨識率。在技術層面，利用電磁暫態分析軟件模擬變壓器運行過程，采集運行數據，再根據多通道融合模型對原始數據進行預處理，并利用卷積神經網絡訓練故障識別算法。最后將算法引入差動保護和縱聯保護，根據識別結果控制保護動作，從而達到防止誤動的目的。

關鍵詞：機器學習；變壓器；故障辨識；繼電保護

中圖分類號：TP 181 " " 文獻標志碼：A

三相變壓器進行空載合閘時，會不可避免地產生勵磁涌流。繼電保護系統主要根據電流、電壓設定動作定值，一旦超過相應定值，就會觸發跳閘。在這種情況下，勵磁涌流可能引發繼電系統誤動。因此，在電力系統運維管理工作中，應該采取技術措施提高對勵磁電流的辨識能力，并在此基礎上優化繼電保護措施。利用機器學習技術和變壓器運行數據訓練相應的辨識模型，成為解決上述問題的有效途徑。

1 基于機器學習的變壓器故障辨識方法

1.1 問題描述

當變壓器空載合閘時，變壓器的繞組中會產生暫態電流，這種暫態電流稱為勵磁涌流。雖然勵磁涌流屬于瞬態現象，僅能維持較短時間，但卻能影響繼電保護系統。原因是繼電保護大多基于電流、電壓設置動作定值，如電流速斷保護、差動保護等。當勵磁電流大于繼電保護的動作定值時，通常會引起誤動，進而干擾變壓及其對應電力系統的正常運行[1]。……