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1、变压器励磁涌流鉴别方法 在变压器的差动保护中，励磁涌流的识别是关键性问题。许多学者提出了许多判别励磁涌流的新方法新原理。1 二次谐波制动原理 二次谐波制动原理简单明了，但是在应用时也有较大的局限性。缺点之一是很难适当选择制动比。其二是励磁涌流是暂态电流，不适合用傅氏级数的谐波分析方法。因为对于暂态信号而言，傅氏级数的周期延拓将导致错误的判断。其三是大型变压器励磁涌流衰减较慢，导致差动保护被长时间闭锁，内部故障时暂态电流中含有较大的二次谐波，保护不易识别，并且动作延时。在剩磁较多时涌流中二次谐波含量变的很低，很容易导致差动保护误动。2 电压谐波制动原理 该原理能可靠鉴别涌流,闭锁保护。对 LC
2、振荡对不敏感，使二次谐波制动的某些不足得以某种程度的改善。由于只用半个周期的数据，动作速度快。缺点是门槛值的整定比较复杂，应用与系统阻抗密切相关，在整定时需要精确的了解系统的阻抗。而当阻抗很小的时候，保护特性将要受到破坏，到极端情况(系统联系阻抗为 O)，该原理拒动，所以运用该原理的保护必须对系统阻抗有比较精确的了解。3 间断角原理 间断角闭锁原理是利用励磁涌流波形具有较大的间断而短路电流波形连续变化不间断的特征作为鉴别判据，简单直接。但它是以精确测量间断角为基础，如遇到暂态饱和传变会使涌流二次侧间断角发生畸变，有时会消失，必须采取某些措施来恢复间断角，这样就增加了保护硬件的复杂性。同时间断角
3、原理还要受到采样率、采样精度的影响及硬件的限制，它面临着因 TA 传变引起的间断角变形问题。它需要较高的采样率以准确地测量间断角，这对 CPU 的计算速度提出了更高的要求。此外，用微机实现间断角原理时硬件成本高。4 波形对称原理 波形对称原理原理是利用差电流导数的前半波与后半波进行对称比较，根据比较的结果判断是否发生了励磁涌流。该原理是间断角原理的推广，比间断角原理容易实现，克服了间断角原理对微机硬件要求太高的缺点，可实现快速出口和可靠闭锁于涌流。但是该原理的应用的问题有:比较阈值 K 如何确定？对称范围（对称角度）应当取多大？这两个问题很难通过严格的理论分析解决，应用中只能根据实际情况，通过
4、试验的方式设定或修正，结果潜伏了误判的隐患。该判据还受到谐波的影响，如在剩磁较多的时候，其励磁涌流中的谐波含量较少，容易误判为故障电流，在对对称度较高的对称涌流进行判别的时候可能产生误动。另外，当故障电流畸变严重时，需要延时出口。5 小波变换方法 小波变换运用于差动保护，能更加精细地提取信号的幅值、相位等特征，检测信号的突变点，用以判断铁芯是否进入了饱和。它通过比较各种波形奇异度的差异区分涌流和故障情况，能提取出涌流波形与各种故障波形的奇异性。如果实际运行现场的干扰较重，信号的奇异度是否被干扰噪声所淹没而无法提供足够的裕度以满足保护可靠性的问题还有待商榷。另外，一般情况下小波算法的计算量较大，
5、应用于实际的徽机保护，面临实时性不能得到满足的问题。目前小波变换在此方面的应用主要集中于高次谐波检测和奇异点检测，此外并未发现大的突破。另外，对微机保护来讲，获得高频分量势必需要提高采样频率，从而增加了技术难度和成本，而且可能会受到系统谐波的影响，能否经受住环境高频噪声的考验，有待进一步研究。另外，如何正确检测模值也是一个难题。6 神经网络方法 人工神经网络用由短路电流仿真模型和涌流仿真模型得到的频域及时域数据样本训练，按照系统判别励磁涌流的实际要求设计频域和时域神经网络模块。其出发点是把多种判据综合应用于差动保护，能提高差动保护正确率，具有广泛的适用性,神经计算能力、极强的自适应性、容错性，
6、不需要调试,安装简单,运行可靠。但是突出矛盾体现在训练样本能否涵盖过去及将来电力系统，各种运行方式下可能发生的不同故障类型。将同一权值网络应用于不同类型的变压器，其可能性微乎其微。此外，该技术手段应用于实际保护的症结是如何提取神经网络的训练样本。7 功率差动原理的识别方法 它是利用由变压器每个端口处的电压和电流计算的平均功率来鉴别励磁涌流。对双绕组变压器,每个周期取 12 个采样点，若此值超过设定的门槛值时,则判为内部故障。该方法同样适用于三绕组变压器,不受带负荷的抽头接换开关状态的影响。与传统的辨识方式相比,它能提高继电器的灵敏度,使保护跳闸时间平均为 4 个周期,其中包括断路器运行时间40ms,能有效地鉴别励磁涌流和短路电流。但在进行EMPT模拟试验时并没有用到变压器模型,这样使测量的波形与实际情况有一些区别。当频率发生变化时,在涌流状态下的测定情况也会受到影响。