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励磁涌流对变压器差动保护的影响及励磁涌流判别方法
介绍
变压器作为电力系统中重要的电气设备，其可靠运行对于保证系统的稳定性和可靠性具有重要作用。同时，由于变压器运行时存在各种各样的故障，必须要设置合理有效的保护措施。差动保护是变压器保护的主要手段之一，然而，励磁涌流作为一种在变压器中产生的特殊故障，会对差动保护产生较大的影响。因此，本文将分别从励磁涌流对差动保护的影响和励磁涌流判别方法这两个方面进行探讨。
励磁涌流对差动保护的影响
差动保护是一种保护原理，通过监测变压器两侧电流的差值来实现对变压器绕组短路等内部故障的保护。然而，在变压器运行时，由于绕组中存在磁滞现象，电磁感应和变压器磁路的变化，就会导致励磁涌流的产生。励磁涌流的出现会改变变压器两侧的电流相位，从而降低差动保护的灵敏度和可靠性。
具体来说，励磁涌流会导致变压器二次侧的电流变得不对称，这就会使得差动保护中的两侧电流比值不再为1，从而误判为变压器内部发生故障。同时，励磁涌流还会降低差动保护的灵敏度，使得保护的动作时间延长。特别是在变压器低负荷运行时，励磁涌流的影响更加明显，很容易引起误动作或者漏保现象。
为了消除励磁涌流对差动保护的影响，通常需要采取一些有效的措施。一种常见的方法是采用零序电流差动保护，可以在保持原有二次侧差动保护的基础上，通过加入零序电流信号进行补偿，从而抵消励磁涌流的影响。另外一种方法是采用同相序电流差分保护，在差动保护的基础上，通过利用同相序电流比较的特点，来实现对励磁涌流的抵消。
励磁涌流判别方法
为了更加准确地判断变压器是否存在励磁涌流，通常需要采用一些特殊的判别方法。常用的励磁涌流判别方法主要有以下几种：
1.基于小波变换的判别方法
小波变换是一种时频分析技术，在处理时变信号时具有很好的优势。基于小波变换的励磁涌流判别方法可以将变压器的电流信号分解为多个子频带，通过分析不同频率段的信号振幅变化，来判断是否存在励磁涌流。
2.基于模糊神经网络的判别方法
模糊神经网络是一种基于人工神经网络的非线性系统，具有很好的适应性和学习能力。基于模糊神经网络的励磁涌流判别方法可以通过对变压器电流信号的复杂特征进行学习和分类，来实现对励磁涌流的高精度判别。
3.基于复杂小波变换的判别方法
复杂小波变换是一种用于复数信号分析的小波变换方法，具有较强的时频局域性和相位信息。基于复杂小波变换的判别方法可以对变压器电流信号的频率、相位和幅度等多个特征进行分析，提高判别的精度和准确性。
总结
综上所述，励磁涌流是变压器运行过程中的一种特殊故障，会对差动保护产生较大的影响。为了解决这个问题，需要采用一些有效的预防和判别措施。对于未来的研究，还可以进一步研究励磁涌流的特性以及进一步开发高精度的判别技术。