繼電保護技術的發展趨勢是保護、控制、測量和數據通信的計算機化、網絡化、智能化和一體化[[5]。隨著計算機技術的飛速發展和計算機在電力系統繼電保護領域的廣泛應用，新的控制原理和方法不斷應用于計算機繼電保護中，以取得更好的效果，從而使微機繼電保護的研究發展到更高的水平，出現了一些引人注目的新趨勢。3.1自適應控制技術在繼電保護中的應用自適應繼電保護的概念始于20世紀80年代。它可以定義為根據電力系統運行方式和故障狀態的變化，實時改變保護性能、特性或定值的新型繼電保護。自適應繼電保護的基本思想是使保護盡可能適應電力系統的各種變化，進一步提高保護的性能。這一新的保護原則的出現引起了[的極大關注和興趣[6]。自適應繼電保護具有提高系統響應、增強可靠性和提高經濟效益等諸多優點。它在輸電線路距離保護、干式變壓器保護、發電機保護、自動重合閘等領域具有廣闊的應用前景。針對電力系統頻率變化的影響、單相接地短路時過渡電阻的影響、電力系統振蕩和故障發展的影響，文獻[7]提出了自適應對策，并從理論和實踐兩方面探討了實現自適應微機距離保護的可行性。文獻[8]對自適應原理在輸電線路繼電保護中的應用進行了全面的分類描述，進一步發展和完善了自適應繼電保護原理。文獻[9]研究了自適應繼電保護原理在距離保護中的應用，根據系統運行條件的變化調整距離保護的動作特性，從而提高距離保護的性能。3.2人工神經網絡在繼電保護中的應用自20世紀90年代以來，神經網絡、遺傳算法、進化規劃、模糊邏輯等人工智能技術被應用于電力系統的各個領域，電力系統保護領域的一些研究工作也轉向了人工智能研究[10]。專家系統、人工神經網絡和模糊控制理論逐漸應用于電力系統繼電保護，為繼電保護的發展注入了活力。基于生物神經系統的人工神經網絡具有分布式信息存儲、并行處理、自組織和自學習的特點，其應用研究發展迅速。目前主要集中在人工智能、信息處理、自動控制和非線性優化等方面。近年來，在電力系統繼電保護領域，人工神經網絡被用來實現故障類型判別、故障測距、方向保護、主設備保護等。文獻[11]提出利用CPN(反向傳播網絡)模型識別交流/DC混合輸電系統的故障類型。Emtdc(電磁連接含dc)仿真結果表明，CPN模型可用于區分故障類型，并根據判別結果調整DC控制器的參數，從而優化交流/DC混合輸電系統的動態運行特性。文獻[12]提出了一種基于人工神經網絡的電力系統故障診斷系統，該系統利用電力系統中繼電器和斷路器的狀態信息來估計故障范圍。該系統可應用于電力系統控制中心，協助調度員識別故障范圍，及時采取措施處理故障，從而保證電力系統供電的安全性和經濟性。文獻[13]研究了人工神經網絡在實現高壓輸電線路方向保護中的應用，提出用BP模型作為方向保護的方向判別元件。研究結果表明，方向判別元件能夠準確、快速地判別故障方向。 #p#分頁標題#e#

文獻[14]闡述了基于神經網絡的繼電保護系統的優點；論證了較小二乘算法可以用單層感知器網絡或TH網絡實現，兩種網絡都可以在很短的時間內(幾納秒或幾百納秒)完成全部運算，給出了電流繼電器、圓形特性和四邊形特性阻抗繼電器的神經網絡模型，證明了三種模型具有很強的適應性。文獻[15]介紹了一種基于人工神經網絡的智能自適應繼電保護原理，它比傳統保護使用更多的信息。與傳統保護相比，它可以區分更多的故障類型，提高繼電保護的應用范圍，從原理上解決高阻短路故障保護的問題。參考文獻[16]提出了一種使用人工神經網絡的自適應電流保護方法。該方法充分利用人工神經網絡強大的自適應能力、學習能力和模式識別能力，實現對電力系統各種故障的識別，解決電流保護中的靈敏度補償和故障方向識別問題，使電流保護對正向各種故障有足夠的保護范圍，同時反向鎖定各種故障，從而實現電流保護的自適應。

來源：中電站集控運行技術網