基于神經網絡的并網光伏電站自適應距離保護
薛風華1，徐微微1，王洪寅1，龐吉年1，祁言嘉2，王寶華2
(1 國網江蘇省電力有限公司宿遷供電分公司，江蘇 宿遷 223800；2 南京理工大學 自動化學院，江蘇 南京 210094)
摘 要：光伏電站并入配電網后，原先配電網的距離保護動作特性發生變化，其分支系數隨著光伏電站的出力變化而變化，給含有分布式電源的配電網保護整定計算帶來困難。針對某實際光伏電站結構，分析了光伏電站并網后作為分布式電源對配電網距離保護的影響，利用BP神經網絡建立光伏電站的等效阻抗模型，通過BP神經網絡建立其輸出功率與等效阻抗的關系，并以此得到自適應距離保護的整定方法，實例驗證了該方法的正確性與實用性。
關鍵詞：光伏發電；配電網；分支系數；距離保護；神經網絡
中圖分類號：TM615 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2020)04-0025-05
Adaptive Distance Protection of Grid-Connected Photovoltaic Power Plant Based on Neural Network
XUE Feng-hua1, XU Wei-wei1, WANG Hong-yin1, PANG Ji-nian1, QI Yan-jia2, WANG Bao-hua2
（1 Suqian Power Supply Branch of State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd, Suqian 223800, China;
2 School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China）
Abstract: The distance protection action characteristics of the original distribution network will change after the photovoltaic power station is integrated into the distribution network, and its branching coefficient will change with the output of the photovoltaic power station, which makes it difficult to calculate the distribution protection of distributed power grids. Aiming at the structure of certain actual photovoltaic power station, this paper analyzed the impacts of distributed generation on the distribution network distance protection, used BP neural network to establish the equivalent impedance model in photovoltaic power station and the relationship between the output power and the equivalent impedanceby BP neural network, and obtained the tuning method of adaptive distance protection on this account. The correctness and practicability of this method are verified by an example.
Key words: photovoltaic power generation; distribution network; branching coefficient; distance protection; neural network
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