Способ релейной защиты энергообъекта Российский патент 2024 года по МПК H02H3/40 

Изобретение относится к электроэнергетике, а именно к релейной защите и автоматике (РЗА) электрических систем.

Одно из направлений интеллектуализации связано с обучением релейной защиты. Известны способы релейной защиты, где обучение является существенным техническим признаком [например, Патент РФ № 2316871 МПК Н02Н 3/40, 2006; Патент РФ № 2316872, МПК Н02Н 3/40, 2006; Патент РФ № 2404499, МПК Н02Н 3/40, 2009; Патент РФ № 2450402, МПК Н02Н 3/40, 2010]. Обучение проводится с учителем, в роли которого выступает имитационная модель защищаемого объекта, воспроизводящая его режимы. Модель может модифицироваться применительно к типу режима. Принципиально различают два типа: контролируемые режимы (α-режимы), на которые защите надлежит реагировать, и альтернативные им режимы β-режимы), при которых срабатывание защиты категорически запрещено.

Например, в случае дистанционной защиты линии электропередачи к контролируемым режимам относятся короткие замыкания в зоне защиты, а к альтернативным - замыкания вне зоны, замыкания "за спиной", а также все неаварийные режимы.

В технических решениях [например, Патент РФ № 2316871, МПК Н02Н 3/40, 2006; Патент РФ № 2316872, МПК Н02Н 3/40, 2006; Патент РФ № 2404499, МПК Н02Н 3/40, 2009; Патент РФ № 2450402, МПК Н02Н 3/40, 2010] предполагается, что РЗА является многомерной, то есть для ее функционирования привлекается одновременно несколько признаков, характеризующих аварийный режим и извлекаемых из соответствующих аварийных токов и напряжений. Одновременное использование нескольких признаков для распознавания аварийных режимов на фоне допустимых приводит к необходимости формирования сложных процедур принятия решения и снижению быстродействия РЗА. Таким образом, недостатком известных способов релейной защиты является сложная процедура принятия решения при распознавании аварийных режимов и пониженное быстродействие РЗА.

Наиболее близким техническим решением является способ релейной защиты энергообъекта [Патент РФ № 2720710 МПК Н02Н 3/40, опубл. 12.05.2020, Бюл. № 14] с использованием его имитационных моделей в контролируемых режимах короткого замыкания и в альтернативных режимах путем фиксации отсчетов электрических величин, преобразования отсчетов в промежуточную величину, преобразования промежуточных величин в замер, обучения релейной защиты замерами от имитационных моделей и определения характеристик срабатывания релейной защиты, промежуточные величины формируют на каждом шаге наблюдения режима короткого замыкания и преобразуют в текущий замер релейной защиты, обучение защиты проводят текущими замерами, сформированными при имитационном моделировании.

Согласно предложения результаты предварительного имитационного моделирования вносят в блок хранения результатов имитационного моделирования, выполняют аналого-цифровое преобразование сигналов токов и напряжений с последующей их цифровой фильтрацией, а также определением параметров токов и напряжений в виде промежуточных величин, на основе полученных промежуточных величин путем их линейной комбинации в вычислительном блоке формируют обобщенные признаки замера, которые подают на схемы сравнения, количество которых выбирают соответствующим количеству обобщенных признаков замера, на вторые входы схем сравнения с блока хранения результатов имитационного моделирования подают параметры срабатывания защиты для каждого обобщенного признака, с выходов схем сравнения сигналы подают на блок логики, в котором на основе сигналов с выходов схем сравнения формируют сигнал срабатывания защиты в зависимости от необходимости обеспечения высокой надежности срабатывания или чувствительности устройства релейной защиты, формирование обобщенных признаков и параметров срабатывания защиты, подаваемых на схемы сравнения, осуществляют с учетом режима функционирования защищаемого энергообъекта, поэтому при смене режима сигналами с выхода блока хранения результатов имитационного моделирования корректируют в вычислительном блоке расчет обобщенных признаков и осуществляют изменение параметров срабатывания защиты на вторых входах соответствующих схем сравнения.

Недостатком способа релейной защиты энергообъекта является недостаточная распознаваемость режимов, обусловленная использованием обобщенных признаков, формирование которых происходит с некоторой потерей информации.

Несмотря на внедрение цифровых технологий и мероприятий по совершенствованию алгоритмов защиты, в электрических сетях сохраняются режимы, в которых типовое применение комплектов релейной защиты и автоматики (РЗА) не удовлетворяет требованиям чувствительности и селективности. В качестве упрощенного примера, рассмотрим фрагмент электрической сети, изображенный на фиг. 1.

Пусть защита линии ω1 выполнена с использованием комплекта дифференциальной защиты линии (ДЗЛ). Для того, чтобы обеспечить блокировку ДЗЛ при КЗ за трансформатором T₁ необходим дополнительный разрешающий пусковой орган. Как правило, в качестве такого пускового органа применяют дистанционное реле [Шкаф дифференциальной защиты линии типа ШЭ2607 091. Руководство по эксплуатации. ЭКРА.656453.126 РЭ - Чебоксары: ООО НЛП «ЭКРА», 2008]. Его уставочная характеристика выбирается таким образом, чтобы реле срабатывало при КЗ на линии и не срабатывало при КЗ за трансформатором. Чаще всего, выбор характеристики, отвечающей указанным требованиям возможен, однако, КЗ на линии и за трансформатором становятся трудно различимыми, когда трансформатор обладает достаточно большой номинальной мощностью (малым сквозным сопротивлением), а ответвление расположено рядом с подстанцией, на которой установлена защита.

Для иллюстрации, в соответствии со схемой (фиг. 1) были реализованы множественные имитационные эксперименты КЗ на линиях ω1 и ω2 в программном комплексе MatLab. Имитировались двухфазные и трехфазные КЗ на различной удаленности от места установки защиты. При моделировании производилось разделение режимов на две категории: α-режимы и β-режимы [Лямец Ю.Я., Нудельман Г.С, Подшивалина И.С., Романов Ю.В. Эффекты многомерности в релейной защите. - Электричество. 2011. №9. С. 48-54]. Под α-режимами понимаются КЗ и другие аварийные режимы, при которых должно производится срабатывание РЗА, а β-режимами считаются альтернативные режимы, от которых защита должна быть отстроена.

На фиг. 2 приведены замеры комплексного сопротивления дистанционного реле, при КЗ в различных точках ЛЭП 1 и за трансформатором T₁ (фиг. 1), причем отмечается значительная степень перекрытия параметров режимов (фиг. 2а). На фиг. 2б показаны гистограммы действующих значений токов, протекающих через защиту, при тех же условиях и видах КЗ.

Очевидно, что выбор характеристики срабатывания дистанционного реле, способной обеспечить надежное срабатывание защиты при КЗ на линии и отсутствие срабатывания при КЗ за трансформатором, не представляется возможным. Любое решение будет связано с компромиссом между чувствительностью и селективностью. Рассмотрим две граничные характеристики срабатывания дистанционного реле (фиг. 3 а, б).

Область срабатывания, показанная на рис. 3а, является наиболее чувствительной, так как в нее попадают 100% КЗ на линии ω1. Однако, внутри такой характеристики также оказывается 26,15% КЗ на линии ω2, расположенной за трансформатором. Характеристика на рис. 3б является селективной, не допускает ложного срабатывания дистанционного реле, но обеспечивает лишь 35,25% КЗ на линии ω1.

Статистические показатели эффективности алгоритма релейной защиты

Для оценки надежности функционирования РЗА в условиях эксплуатации используется усредненный статистический показатель h ее работы, называемый процентом правильных действий [Андреев В.А. Релейная защита и автоматика систем электроснабжения: учебник для вузов. - 4-е изд., перераб. и доп.- М.: Высш. Шк., 2006. -639 с. ]:

или

где n_п.с, n_и.с, n_л.с - число правильных, излишних и ложных срабатываний соответственно; n_о.с - число отказов срабатывания.

Такой показатель является статистическим, отражает функционирование устройств РЗА в условиях эксплуатации и не может быть применен для оценки распознающей способности алгоритмов защиты по данным имитационного моделирования (например, фиг. 2).

Однако использование статистического подхода, а также методов, широко распространенных в задачах машинного обучения и радиотехнических приложениях [например, Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1981. - 416 с], позволяют ввести требуемые критерии оценки эффективности РЗА. При этом принимается, что значения переменных n_п.с., n_и.с, n_о.с.получены по данным имитационного моделирования.

Введем вероятностные показатели распознавания алгоритма РЗА при условии наличия КЗ (α-режим). Используя переменные выражений (1), (2), к таким показателям можно отнести условные вероятности:

- правильного распознавания КЗ алгоритмом РЗА

- не распознавания КЗ алгоритмом РЗА

Поскольку одному и тому же условию (наличие КЗ, α-режим) соответствуют взаимоисключающие решения, то

Качественными показателями распознавания алгоритмом РЗА нормального режима (отсутствие КЗ, β-режим) являются условные вероятности:

- ложного решения алгоритмом на срабатывание РЗА

- правильного решения алгоритмом на несрабатывание РЗА

где n_н.c. - число правильных несрабатываний в общем числе имитационных экспериментов, причем

Следует отметить, что в расчетах по выражениям (3) - (8) не используется показатель n_и.с, поскольку он не относится непосредственно к процессу распознавания исследуемой схемно-режимной ситуации, а соотносится с иными режимами функционирования электрической сети.

При такой постановке задачи в теории машинного обучения и радиотехнических приложениях для оценки распознающей способности обучаемых алгоритмов используют «рабочую характеристику приемника» (ROC-кривая, от англ. receiver operating characteristic). Рабочую характеристику приемника применительно к алгоритму РЗА можно построить, отложив на плоскости по оси ординат значения D, а по оси абсцисс переменную F для различных порогов (уставок) срабатывания защиты (фиг. 4). Поскольку величина n_п.с.в серии имитационных экспериментов характеризует чувствительность защиты, рабочая характеристика приемника наглядно показывает баланс между чувствительностью устройства РЗА и его несрабатыванием в допустимых (нормальных) режимах при различных значениях уставки.

Используя терминологию машинного обучения, можно сказать, что зависимость (фиг. 4) представляет собой характеристику классификатора, в роли которого выступает дистанционное реле, и дает наглядное представление о качестве работы алгоритма бинарной (релейной) классификации.

Применение алгоритма регающего дерева для распознавания режимов электрической сети

Используем в задаче распознавания аварийных режимов имитационное моделирование и методы машинного обучения, причем в качестве алгоритма распознавания КЗ выберем «решающее дерево». При этом вычислительная процедура представляет собой определенный набор (совокупность) простейших решающих правил, объединенных в иерархическую структуру (дерево). Пример такой структуры показан на фиг. 5.

Каждое решающее правило представляет собой сравнение некоторого информационного признака с заданным порогом срабатывания (уставкой). Листовые узлы дерева ассоциированы с одним из возможных классов. Задача распознавания режима электрической сети по его параметрам при помощи обученного решающего дерева требует движения от корня дерева к одному из его листовых узлов, по траектории, зависящей от выполнения или невыполнения условий в узлах.

Обучение алгоритма решающего дерева предполагает выполнение следующей рекурсивной процедуры:

1. Нахождение информационного признака и порога срабатывания для него, которые обеспечат разделение обучающей выборки таким образом, что суммарная неоднородность классов в дочерних узлах максимально уменьшится по сравнению с неоднородностью в исходном узле. В качестве меры неоднородности чаще всего выбирается:

- Энтропия. Расчет энтропии до и после разбиения выполняется по выражениям (9), (10), разность энтропий равна количеству информации, получаемому от данного узла дерева

где H(X) - исходная энтропия узла; H(X ⎟ У) - суммарная энтропия после разбиения по условию Y; p(х_i) - доля объектов обучающей выборки, имеющих класс;i; p(у₀) - доля объектов обучающей выборки, не удовлетворяющих условию в узле; p(y₁) - доля объектов обучающей выборки, удовлетворяющих условию в узле; p(x_j⎟ly₀) - доля объектов, имеющих класс i, среди объектов, не удовлетворяющих условию в узле; p(х_j⎟y₁) - доля объектов, имеющих класс i среди объектов, удовлетворяющих условию в узле.

- Индекс Джини

где Gini(X) - исходная неоднородность узла; Gini (X⎟У) - суммарная неоднородность после разбиения по условию Y;

2. После разделения обучающей выборки на подмножества по выбранному критерию, каждое такое подмножество вновь подвергается разделению в соответствии с п. 1. Процедура выполняется рекурсивно, пока в узлах не окажутся представители лишь одного класса, либо не будет достигнута заданная максимальная глубина дерева. Максимальная глубина дерева решений - это максимально возможная длина от корня до листа.

К особенностям алгоритма дерева решений следует отнести:

1. Интерпретируемость;

2. Возможность использовать большое количество информационных признаков;

3. Отсутствие необходимости масштабировать данные перед обучением алгоритма;

4. Невозможность изменять порог принятия решения обученной модели с целью ее очувствления/загрубления.

Формирование признакового пространства

В результате выполнения каждой итерации имитационной модели, формируются комплексные значения тока и напряжения трех фаз в месте установки разрабатываемой защиты (фиг. 1). На основе полученных данных, рассчитываются параметры режима, которые используются в качестве информационных признаков в процессе обучения алгоритма решающего дерева. Перечень параметров режима, а также расчетные их выражения сведены в таблицу 1.

Пример обучения алгоритма решающего дерева.

Произведем обучение и проанализируем результаты функционирования алгоритма решающего дерева. Зададим требования к структуре алгоритма: глубина решающего дерева равна 3, минимальное значение числа выборочных значений информационного признака, попадающих в листовой узел, равно 1. В качестве меры неоднородности воспользуемся индексом Джини.

Разделим множество смоделированных аварийных и нормальных режимов на обучающую и тестовую выборки в пропорции 67% к 33%. Обучающая выборка будет использоваться для обучения алгоритма решающего дерева, а тестовая - для оценки качества его функционирования.

В результате множественных имитационных экспериментов, направленных на обучение алгоритма защиты, получаем решающее дерево, обладающее структурой (фиг. 6).

В корневом узле (фиг. 6) решающее дерево реализует разделение нормальных и аварийных режимов по величине реактивного сопротивления X_CA, а вероятностные распределения этого информационного признака приведены на фиг. 7.

Хотя вероятностные распределения информационного признака для α и β режимов накладываются друг на друга (фиг. 7), уставочное значение (порог) позволяет отделить область, характерную для КЗ на линии ω1 от области, характерной для КЗ на ω2. В результате такого разделения в узел 1 решающего дерева попадают только режимы, удовлетворяющие условию узла 0. Как можно видеть из анализа фиг. 6, 7, в узел 1 попадают режимы в пропорции 82% (α-режим) и 18% (β-режим).

В результате обучения алгоритма решающего дерева признаком, по которому обеспечивается разделение режимов в узле 1, также оказалось реактивное сопротивление, но на этот раз X_BC. На фиг. 8 представлены вероятностные распределения информационного признака X_BC в узле 1 и уставочное (пороговое) значение признака.

Режимы, расположенные слева от порогового значения на фиг. 8 попадают в узел 3, в то время как режимы, находящиеся справа - в узел 4. Из фиг. 8 видно, что в узел 4 попадают только β-режимы, следовательно, дальнейший их анализ не имеет смысла.

На вход узла 3 выборочные значения, характерные для α- и β-режимов, поступают в процентном соотношении 96,6% к 3,4%. Здесь, по результатам обучения алгоритма решающего дерева наиболее информативным признаком для разделения режимов, вновь оказалось реактивное сопротивление X_CA, вероятностные распределения которого для а- и β-режимов показаны на фиг. 9.

Уставочное (пороговое) значение для узла 3 разделило режимы таким образом, что слева от него оказалось практически 100% α-режимов, а справа - режимы оказались в пропорции 88% к 12%. Из-за ограничения по максимальной глубине, дальнейшее построение решающего дерева не производится.

Аналогичным образом реализуется анализ функционирования алгоритма решающего дерева для режимов, расположенных справа от порогового значения корневого узла 0. Характерные вероятностные распределения информационных признаков узлов, а также уставочные значения приведены на фиг. 10 (а, б).

Анализ эффективности функционирования алгоритма решающего дерева

Для оценки эффективности функционирования обученного алгоритма решающего дерева привлекалась тестовая выборка, реализации которой не участвовали в процессе обучения алгоритма. Отнесение тестируемого режима к одному из двух классов при наличии обученного решающего дерева выполнялось от корня дерева с продвижением вдоль ветвей и, реализуя сравнение требуемых параметров классифицируемого режима (информационных признаков) с пороговыми значениями узлов. Оказавшись в листовом узле, принималось решение в пользу того класса, вероятность которого является наибольшей по результатам обучения.

При проведении имитационных экспериментов с тестовой выборкой была получена матрица ошибок (табл. 2), характеризующая процесс распознавания режимов алгоритмом РЗА, включающим решающее дерево (фиг. 6). В табл. 2 КЗ на линии ω2 (фиг. 1) обозначены как класс 0, тогда как КЗ на линии на ω1 - как класс 1.

Как можно видеть из таблицы 2, алгоритм решающего дерева в устройстве РЗА (фиг. 1) обеспечивает обнаружение 98,7% КЗ на ЛЭП ω1, при этом вероятность ложного срабатывания устройства РЗА при КЗ за трансформатором составляет около 2%.

Соотнесем получившийся результат (таблица 2) с результатом работы дистанционного органа, разместив D и F решающего дерева и ранее полученную рабочую характеристику (фиг. 4) дистанционного органа на одном графике (точка 1 на фиг. 11).

Анализ фиг. 11 наглядно показывает преимущество алгоритма решающего дерева по сравнению с дистанционным органом при распознавании устройством РЗА (фиг. 1) аварийных и нормальных режимов.

Задача изобретения - создание способа релейной защиты, обладающего повышенной распознающей способностью различных режимов функционирования энергообъекта.

Поставленная задача достигается способом релейной защиты энергообъекта с использованием его имитационных моделей в контролируемых режимах короткого замыкания и в альтернативных режимах путем фиксации отсчетов электрических величин, преобразования отсчетов в информационные признаки, обучения релейной защиты с использованием информационных признаков от имитационных моделей и определения характеристик срабатывания релейной защиты (уставочных значений), информационные признаки формируют на каждом шаге наблюдения режима короткого замыкания, результаты предварительного имитационного моделирования вносят в блок памяти, выполняют аналого-цифровое преобразование сигналов токов и напряжений с последующей их цифровой фильтрацией, а также определением параметров токов и напряжений в виде информационных признаков в блоке оценки параметров режима, формируют сигнал срабатывания релейной защиты с выхода блока логики.

Согласно предложения для подключения схем сравнения блока схем сравнения выбирают древовидную структуру, а сами схемы сравнения подразделяют на промежуточные (узловые) и выходные (листовые), причем на входы промежуточных схем сравнения с блока оценки параметров режима подают информационные признаки, соответствующие режиму функционирования энергообъекта, а вариант коммутации информационных признаков и уставочные значения для промежуточных схем сравнения задают в виде сигналов с выходов блока памяти, уставочные значения для выходных схем сравнения задают в виде нулевых значений, сигналы с выходов выходных схем сравнения подают на соответствующие входы блока логики, численное соотношение между промежуточными и выходными схемами сравнения, а также их общее количество определяют заранее, исходя из схемно-режимных особенностей функционирования энергообъекта.

На фиг. 1 представлена расчетная схема фрагмента электрической сети.

На фиг. 2 представлены результаты имитационного моделирования: а) замеры комплексного сопротивления; б) гистограммы действующего значения тока.

Фиг. 3 иллюстрирует граничные характеристики срабатывания дистанционного реле: а) чувствительная характеристика; б) селективная характеристика.

Фиг. 4 показывает соотношение долей правильных и ложных срабатываний при различных характеристиках дистанционного органа.

На фиг. 5 приведен пример структуры алгоритма решающего дерева.

Фиг. 6 характеризует структуру решающего дерева применительно к рассматриваемому примеру.

На фиг. 7 представлены вероятностные распределения значений признака X_CA в корневом узле решающего дерева.

На фиг. 8 приведены вероятностные распределения значений признака X_BC в узле 1

решающего дерева.

На фиг. 9 представлены вероятностные распределения значений признака X_CA в узле 3 решающего дерева.

На фиг. 10 приведены Вероятностные распределения значений признаков в узлах дерева: a) узел 2; б) узел 6.

Фиг. 11 иллюстрирует соотношение характеристик эффективности функционирования алгоритма решающего дерева и дистанционного органа РЗА.

На фиг. 12 представлена структурная схема устройства, реализующего предлагаемый способ релейной защиты энергообъекта.

Устройство (фиг. 12) содержит: аналого-цифровые преобразователи (АЦП) 1 и 2; преобразователи (цифровые фильтры) 3 и 4; блок оценки параметров режима 5; блок схем сравнения 6; блок логики 7; блок памяти 8.

Устройство, реализующего способ релейной защиты энергообъекта, работает следующим образом.

При аппаратурной реализации способа релейной защиты для подключения схем сравнения блока схем сравнения 6 выбирают древовидную структуру, а сами схемы сравнения подразделяют на промежуточные (узловые) и выходные (листовые). Численное соотношение между промежуточными и выходными схемами сравнения, а также их общее количество определяется заранее, исходя из схемно-режимных особенностей функционирования энергообъекта (сложности распознавания режимов функционирования энергообъекта). Такие количественные соотношения являются параметрами реализации как алгоритма решающего дерева, так и устройства РЗА.

Перед началом функционирования устройства РЗА (фиг. 12) алгоритм решающего дерева подлежит обучению на выборке информационных параметров (например, табл. 1), полученной по результатам предварительного имитационного моделирования. В ходе моделирования имитируются все возможные режимы, характерные для выбранного фрагмента электрической сети. Для каждого из режимов, имеющего свой номер-идентификатор, результаты обучения в виде уставочных значений признаков, а также вариантов (параметров) подключения информационных признаков блока 5 оценки параметров режима к узловым схемам сравнения блока 6, сохраняются в блоке памяти 8. При смене режима функционирования энергообъекта сигналами с выхода блока памяти корректируют в блоке оценки параметров режима 5 параметры выдачи (коммутации) информационных признаков на промежуточные схемы сравнения блока 6, а также осуществляют изменение параметров срабатывания защиты (уставочных значений), путем выдачи соответствующих сигналов из блока памяти 8 на промежуточные схемы сравнения блока 6. Выходные схемы сравнения блока 6 имеют нулевые уставочные значения.

При функционировании устройства РЗА (фиг. 12) на входы аналого-цифровых преобразователей 1 и 2 подаются аналоговые величины токов и напряжений i(t) и u(t), а на выходе АЦП 1 и 2 формируются дискретные величины i(k) и u(k). Преобразователи (цифровые фильтры) 3 и 4 фиксируют отсчеты электрических величин i(k) и u(k) на окне наблюдения из n отсчетов, а также формируют комплексы тока и напряжения участвующие в получении информационных параметров (признаков).

В блоке оценки параметров режима 5 вычисляются параметры (информационные признаки), участвующие в реализации алгоритма решающего дерева (например, в табл. 1). В соответствии с текущим режимом фрагмента электрической сети на вход блока памяти 8 поступает управляющий сигнал (например, в виде номера режима), обеспечивающий выдачу информации с блока памяти 8 на вход блока оценки параметров режима 5 о параметрах коммутации для передачи информационных признаков в требуемые промежуточные схемы сравнения (узлы решающего дерева) блока 6. Дополнительно по управляющему сигналу на входе блока памяти 8 реализуется выдача уставочных значений (параметров срабатывания защиты) на промежуточные схемы сравнения для реализации принятия решения алгоритмом решающего дерева (устройством РЗА) относительно необходимости срабатывания. Соединение схем сравнения блока 6 осуществляется в соответствии с выбранной структурой алгоритма решающего дерева (например, фиг. 6).

На выходах выходных схем сравнения блока 6, соответствующих листовым узлам алгоритма решающего дерева, формируются сигналы, по которым принимается решение относительно распознаваемого режима (α- или β-режим) и которые поступают в блок логики 7. В блоке логики 7 формируется окончательное решение относительно распознаваемого режима (например, по мажоритарному принципу) и выдается на выход устройства РЗА.

Следует отметить, что реализация алгоритма решающего дерева, например, для микропроцессорных устройств РЗА не потребует модернизации аппаратной части, а связана с доработкой специального программного обеспечения.

Очевидно, что в предлагаемом техническом решении для распознавания режимов функционирования энергообъекта может использоваться большое число информационных признаков (табл. 1). За счет этого достигается задача изобретения - создание способа релейной защиты, обладающего повышенной распознающей способностью различных режимов функционирования энергообъекта.

Изобретение относится к электроэнергетике, а именно к релейной защите и автоматике (РЗА) электрических систем. Технический результат изобретения - создание способа релейной защиты, обладающего повышенной распознающей способностью различных режимов функционирования энергообъекта. Технический результат достигается способом релейной защиты энергообъекта с использованием его имитационных моделей в контролируемых режимах короткого замыкания и в альтернативных режимах путем фиксации отсчетов электрических величин, преобразования отсчетов в информационные признаки, обучения релейной защиты с использованием информационных признаков от имитационных моделей и определения характеристик срабатывания релейной защиты (уставочных значений), информационные признаки формируют на каждом шаге наблюдения режима короткого замыкания, результаты предварительного имитационного моделирования вносят в блок памяти, выполняют аналого-цифровое преобразование сигналов токов и напряжений с последующей их цифровой фильтрацией, а также определением параметров токов и напряжений в виде информационных признаков в блоке оценки параметров режима, формируют сигнал срабатывания релейной защиты с выхода блока логики. Согласно предложению для подключения схем сравнения блока схем сравнения выбирают древовидную структуру, а сами схемы сравнения подразделяют на промежуточные (узловые) и выходные (листовые), причем на входы промежуточных схем сравнения с блока оценки параметров режима подают информационные признаки, соответствующие режиму функционирования энергообъекта, а вариант коммутации информационных признаков и уставочные значения для промежуточных схем сравнения задают в виде сигналов с выходов блока памяти, уставочные значения для выходных схем сравнения задают в виде нулевых значений, сигналы с выходов выходных схем сравнения подают на соответствующие входы блока логики, численное соотношение между промежуточными и выходными схемами сравнения, а также их общее количество определяют заранее, исходя из схемно-режимных особенностей функционирования энергообъекта. 12 ил., 2 табл.

Способ релейной защиты энергообъекта с использованием его имитационных моделей в контролируемых режимах короткого замыкания и в альтернативных режимах путем фиксации отсчетов электрических величин, преобразования отсчетов в информационные признаки, обучения релейной защиты с использованием информационных признаков от имитационных моделей и определения характеристик срабатывания релейной защиты (уставочных значений), информационные признаки формируют на каждом шаге наблюдения режима короткого замыкания, результаты предварительного имитационного моделирования вносят в блок памяти, выполняют аналого-цифровое преобразование сигналов токов и напряжений с последующей их цифровой фильтрацией, а также определением параметров токов и напряжений в виде информационных признаков в блоке оценки параметров режима, формируют сигнал срабатывания релейной защиты с выхода блока логики, отличающийся тем, что для подключения схем сравнения блока схем сравнения выбирают древовидную структуру, а сами схемы сравнения подразделяют на промежуточные (узловые) и выходные (листовые), причем на входы промежуточных схем сравнения с блока оценки параметров режима подают информационные признаки, соответствующие режиму функционирования энергообъекта, а вариант коммутации информационных признаков и уставочные значения для промежуточных схем сравнения задают в виде сигналов с выходов блока памяти, уставочные значения для выходных схем сравнения задают в виде нулевых значений, сигналы с выходов выходных схем сравнения подают на соответствующие входы блока логики, численное соотношение между промежуточными и выходными схемами сравнения, а также их общее количество определяют заранее, исходя из схемно-режимных особенностей функционирования энергообъекта.