基于故障电流预测的柔性直流电网自适应限流策略

摘要：

故障限流是保证柔性直流电网安全运行的关键技术.然而,现有基于故障限流器(FCL)的限流策略未考虑与故障严重程度的匹配,增加了FCL在轻微故障下非必要启动的次数及保护拒动的风险.针对上述问题,提出一种基于人工神经网络(ANN)预测故障电流的柔性直流电网自适应限流策略.该策略能在线评估故障严重程度并据此灵活选择加速投入、正常投入或不投入FCL,提升了FCL的限流效率.首先,分析了自适应限流及故障在线预测的必要性,并阐述了基于ANN预测故障电流的流程.在此基础上,结合差模电流积分比和故障电流瞬时值形成故障严重程度分级指标,并基于故障电流及其预测值在线评估故障严重程度.针对极严重故障、严重故障、轻微故障及区外故障分别采取相应时序的限流策略,进而形成匹配故障严重程度的柔性直流电网自适应限流策略,在避免FCL非必要启动的同时降低直流断路器开断容量需求.最后,在PSCAD/EMTDC环境中搭建了四端柔性直流电网仿真模型,以直流断路器开断电流为评估指标,对比验证了所提自适应限流策略在各故障工况下的灵敏性和有效性.

关键词：柔性直流电网、故障电流、故障限流器、自适应限流策略、人工神经网络

所属期刊栏目：47

分类号：TM301.2;TM732;TM464

在线出版日期：2023-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：134-142