基于發電廠繼電保護定值整定優化配置研究

摘 要：當前發電廠繼電保護定值整定依賴過往的經驗和歷史數據，通過類比和估算來確定保護定值，但可能因經驗不足或數據不全而導致優化后的整定值依舊偏高。因此，本文基于機器學習的發電廠繼電保護定值整定優化配置方法。該方法首先利用機器學習技術處理和分析繼電保護定值整定的歷史數據。其次，根據處理后的數據，建立一個繼電保護適應度函數，該函數能夠評估不同保護定值在特定系統狀態下的適應性和性能。最后，制定一系列約束條件，動態調整保護定值，以確保在保持系統穩定性和可靠性的同時，優化保護性能。試驗結果表明，基于機器學習的發電廠繼電保護定值整定優化配置方法在調整阻抗定值方面取得了顯著成效，具有較高的應用價值和推廣前景。

關鍵詞：機器學習；發電廠繼電保護；繼電保護定值整定；定值整定優化配置；優化配置

中圖分類號：TM 77 " 文獻標志碼：A

繼電保護定值作為繼電保護裝置的關鍵參數，其設置直接決定了保護動作的準確性和可靠性。然而，傳統的定值整定方法往往依賴經驗公式和人工判斷，誤動或拒動的問題時有發生。因此，學者研究多種方法，基于加速遺傳算法的電力系統繼電保護定值優化方法建立繼電保護定值全局優化模型，利用遺傳算法的并行搜索能力和全局優化特性，解決傳統方法在選擇性、靈敏性方面的不足[1]。但優化結果可能受到初始種群和算法參數的影響。……