DE19613012C1 - Verfahren zum Erzeugen von Fehlerklassifizierungssignalen - Google Patents

Verfahren zum Erzeugen von Fehlerklassifizierungssignalen

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Description

Aus dem Siemens-Gerätehandbuch Digitaler Abzweigschutz 7SA511 V3.0, Bestell-Nr. C53000-G1100-C98-1, 1995, Seite 36, ist ein Verfahren zum Gewinnen von fehlerbehaftete Schleifen in einem mehrphasigen elektrischen Energieversorgungsnetz kennzeichnenden Fehlerklassifizierungssignalen beschrieben. Bei diesem bekannten Verfahren erfolgt eine Impedanzanregung in Form eines schleifenbezogenen Anregeverfahrens. Dabei wer­ den nach Durchführen eines ersten Verfahrensschrittes zur Erdfehlererkennung bei mindestens einem erkannten Erdfehler die Leiter-Erde-Schleifen und bei keinem erfaßten Erdfehler die Leiter-Leiter-Schleifen überwacht. Eine Schleife gilt als angeregt, wenn der ermittelte entsprechende Impedanzzeiger innerhalb des für die jeweilige Schleife geltenden Anrege­ polygons liegt. Sind mehrere Schleifen gleichzeitig angeregt, wird ein Impedanzvergleich vorgenommen, bei dem nur solche Schleifen als angeregt eingestuft werden, deren Impedanz nicht mehr als das 1,5fache der kleinsten Schleifenimpedanz beträgt.
Um mit großer Sicherheit alle die Schleifen zu eliminieren, die trotz anfänglicher Anregung tatsächlich nicht fehlerbe­ haftet sind, werden bei einem in der älteren deutschen Patentanmeldung P 195 45 267.4 beschriebenen Verfahren zum Gewinnen von fehlerbehaftete Schleifen kennzeichnenden Feh­ lerklassifizierungssignalen bei Ermittlung ausschließlich erdfehlerfreier Schleifen durch Vergleich von hinsichtlich der erfaßten Leiter-Leiter-Schleifen errechneten virtuellen Impedanzen nach Betrag und Phase mit bei der Impedanzanregung ermittelten Impedanzen die tatsächlich fehlerbehafteten Schleifen ermittelt. Bei Feststellung mindestens einer Schleife mit Erdfehler werden durch einen Vergleich der Beträge von aus den Impedanzwerten der als Fehler behaftet erfaßten Leiter-Erde-Schleifen gebildeten virtuellen Impe­ danzwerten mit dem kleinsten virtuellen Impedanzwert fehler­ freie Leiter-Erde-Schleifen erkannt und eliminiert. Zur Wei­ terverarbeitung der Impedanzwerte der übrigen nichtelimi­ nierten, und als fehlerbehaftet erfaßten Schleifen werden im Hinblick auf die Anzahl von gleichzeitig festgestellten Lei­ ter-Erde-Schleifen unterschiedlich ausgestaltete Prüfungs­ verfahren verwendet, von denen jeweils das der jeweils fest­ gestellten Anzahl von Leiter-Erde-Schleifen zugeordnete Prüf­ verfahren durchlaufen wird.
Ferner ist es aus der in "Fortschritt-Berichte VDI", Reihe 21: Elektrotechnik, Nr. 173, veröffentlichten Dissertation "Einsatz neuronaler Netze im Distanzschutz", Seiten 71 bis 76 von T. Dalstein bekannt, zum Erzeugen von Fehlerklassifizie­ rungssignalen ein neuronales Netz einzusetzen. Dieses Netz ist in der Weise angelernt, daß es mit mindestens für 50 000 Störfälle simulierten Abtastwerten von Strom und Spannung beaufschlagt wird. Das Anlernen muß jeweils individuell für den jeweiligen Einbauort in einem Energieversorgungssystem durchgeführt werden, wodurch die Herstellungskosten eines mit einem solchen neuronalen Netz ausgerüsteten Schutzgerätes extrem hoch werden, so daß es für einen praktischen Einsatz nicht in Frage kommt. Dem neuronalen Netz ist eine An­ regeanordnung zugeordnet.
Die Erfindung geht von dem zuletzt behandelten bekannten Ver­ fahren aus und betrifft demzufolge ein Verfahren zum Erzeugen von Fehlerklassifizierungssignalen, die in einem mehrphasigen Energieversorgungssystem von einer Schutzeinrichtung mit einer Anregeanordnung aus betrachtet im Fehlerfalle sich aus­ bildende, fehlerbehaftete Schleifen bezeichnen, bei dem ein neuronales Netz verwendet wird, das mit fehlerbehaftete Schleifen simulierenden Eingangsgrößen angelernt ist, und bei dem das neuronale Netz im Fehlerfalle zum Erzeugen der Feh­ lerklassifizierungssignale an seinen Eingängen mit aus Strömen und Spannungen der Schleifen des Energieversorgungs­ systems abgeleiteten Meßgrößen beaufschlagt wird, um an sei­ nen Ausgängen die Fehlerklassifizierungssignale zu erhalten.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, das bekannte Ver­ fahren so fortzuentwickeln, daß es mit vergleichsweise gerin­ gem Aufwand durchführbar und daher auch in der Praxis ein­ setzbar ist.
Zur Lösung dieser Aufgabe wird erfindungsgemäß ein neuronales Netz verwendet, das mit fehlerbehaftete Schleifen simulieren­ den Eingangsgrößen in Form von unter Berücksichtigung der An­ regekennlinie der Anregeanordnung gebildeten, normierten Re­ sistanz- und Reaktanzgrößen angelernt ist; das so angelernte neuronale Netz wird zum Erzeugen der Fehlerklassifizierungs­ signale im Fehlerfalle mit unter Berücksichtigung der Anrege­ kennlinie normierten Resistanz- und Reaktanzmeßgrößen der Schleifen beaufschlagt.
Es ist zwar aus der deutschen Offenlegungsschrift DE 43 33 257 A1 ein Verfahren zum Gewinnen eines Fehlerkenn­ zeichnungs-Signals mittels einer Neuronalnetz-Anordnung be­ kannt, bei dem der Neuronalnetz-Anordnung normierte Span­ nungswerte zugeführt werden, jedoch wird nach diesem Verfah­ ren ein Fehlerkennzeichnungs-Signal erzeugt, mit dem eine Un­ terscheidung zwischen einem Kurzschluß mit Lichtbogen und einem metallischen Kurzschluß ermöglicht ist; außerdem er­ folgt die Normierung der Spannungswerte offenbar in üblicher Weise und nicht mit unter Berücksichtigung einer
Anregekennlinie normierter Resistanz- und Reaktanzmeßgrößen, was bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wegen eines entspre­ chenden Anlernvorganges der Neuronalnetz-Anordnung unbedingt erforderlich ist.
Entsprechendes gilt bezüglich der Verwendung normierter Ab­ tastsignale hinsichtlich eines weiteren, aus der deutschen Offenlegungsschrift DE 43 33 260 A1 bekannten Verfahrens, mit dem im Unterschied zum oben behandelten Verfahren und zum er­ findungsgemäßen Verfahren ein Anregesignal in einer Selektiv­ schutz-Anordnung gewonnen werden kann.
Es ist auch eine Distanzschutzeinrichtung bekannt (deutsche Patentschrift DE 44 33 406 C1), die eine Neuronalnetzanord­ nung als wesentlichen Bestandteil enthält. Diese Anordnung weist für jede auf dem zu überwachenden Abschnitt eines Ener­ gieversorgungsnetzes mögliche Fehlerart jeweils ein eigenes neuronales Netz auf. Der Neuronalnetzanordnung ist eine Fehlerartbestimmungseinrichtung zugeordnet, die eingangsseitig an eine Merkmalsextraktionseinrichtung angeschlossen ist. Ausgangsseitig ist diese Einrichtung mit Kontakteinrichtungen in einer Anzahl verbunden, die der der möglichen Fehlerarten entspricht. Die Ausgänge aller Kontakteinrichtungen sind zu einem gemeinsamen Ausgang geführt, an dem bei einem Fehler einer bestimmten Art auf dem zu überwachenden Abschnitt auf­ grund einer Ansteuerung der entsprechenden Kontakteinrichtung ein Ausgangssignal des neuronalen Netzes auftritt, das für die Erfassung dieses bestimmten Fehlers vorgesehen ist.
Es ist ferner ein Verfahren zum Erzeugen von Signalen bekannt (deutsche Offenlegungsschrift DE 43 33 258 A1), die die Art eines Fehlers im Hinblick auf einpolige Fehler gegen Erde, zweipolige Fehler mit Erdberührung, zweipolige Fehler ohne Erdberührung und dreipolige Fehler mit oder ohne Erdberührung kennzeichnen; Fehlerklassifizierungssignale, die sich im Fehlerfalle ausbildende, fehlerbehaftete Schleifen bezeich­ nen, werden also nicht erzeugt. Bei dem bekannten Verfahren wird ein einziges neuronales Netz mit mehreren Neuronen in seiner Ausgangsschicht verwendet, das mit in üblicher Weise normierten Strom- und Spannungswerten derart angelernt ist, daß bei einem Fehler einer bestimmten Art jeweils ein Neuron der Ausgangsschicht ein Ausgangssignal abgibt.
Darüber hinaus ist es aus dem Buch von E. Schöneburg "Industrielle Anwendung Neuronaler Netze" 1993, Seite 51 bzw. 324 bekannt, im Rahmen einer Getriebediagnose mit Neuronalen Netzen alle Hochschaltungen der zu untersuchenden Getriebe mit einem Neuronalen Netz zu erfassen, indem die unterschied­ lichen Reaktionszeiten und Rutschzeiten normiert werden.
Ein wesentlicher Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens be­ steht darin, daß es mit einem neuronalen Netz durchführbar ist, das für Einsätze an verschiedenen Orten von Energiever­ sorgungssystemen einheitlich angelernt ist, so daß für ver­ schiedene Einsatzzwecke "Kopien" des einmal angelernten neu­ ronalen Netzes eingesetzt werden können. Dies ist darauf zu­ rückzuführen, daß bei dem erfindungsgemäßen Verfahren das An­ lernen des neuronalen Netzes nicht mit im Hinblick auf im Fehlerfalle sich ausbildende, fehlerbehaftete Schleifen simu­ lierenden Strömen und Spannungen erfolgt, sondern mit fehler­ behaftete Schleifen simulierenden, normierten Resistanz- und Reaktanzgrößen; im praktischen Einsatz müssen dann im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens im Hinblick auf die jewei­ lige Anregekennlinie der Anregeanordnung aus den jeweils be­ stimmten Resistanz- und Reaktanz-Meßgrößen normierte Resi­ stanz- und Reaktanz-Meßgrößen gebildet werden, mit denen dann das neuronale Netz beaufschlagt wird. Durch Berücksichtigung der jeweiligen Anregekennlinie bzw. des jeweiligen Anrege­ polygons bei der Bildung der normierten Resistanz- und Reak­ tanz-Meßgrößen der Schleifen erfolgt somit bei dem erfin­ dungsgemäßen Verfahren eine Anpassung an unterschiedliche Verhältnisse am jeweiligen Einbauort im jeweiligen Energie­ versorgungssystem. Ein weiterer Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin, daß aufgrund der Verwendung des entsprechend angelernten neuronalen Netzes die vorteilhafte Möglichkeit besteht, auch in schwierigen Grenzsituation fehlerbehaftete Schleifen von tatsächlich nicht fehler­ behafteten Schleifen eindeutig unterscheiden zu können.
Bei einer alternativen vorteilhaften Ausführungsform des er­ findungsgemäßen Verfahrens wird erfindungsgemäß ein neurona­ les Netz verwendet, das mit fehlerbehaftete Schleifen simu­ lierenden Eingangsgrößen in Form von Resistanz- und Reak­ tanzgrößen der Schleifen und die Lage dieser Größen in bezug auf die Anregekennlinie beschreibenden Einordnungssignalen angelernt ist; das so angelernte neuronale Netz wird zum Er­ zeugen der Fehlerklassifizierungssignale im Fehlerfalle mit Resistanz- und Reaktanzmeßgrößen der Schleifen und mit die Lage dieser Meßgrößen in bezug auf die jeweilige Anregekenn­ linie bezeichnenden Unterscheidungssignalen beaufschlagt.
Auch diese Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beruht darauf, daß das neuronale Netz mit gewissermaßen nor­ mierten Eingangsgrößen angelernt wird, indem bei dieser Aus­ führungsform das Anlernen des neuronalen Netzes nicht nur mit fehlerbehaftete Schleifen simulierenden Eingangsgrößen in Form von Resistanz- und Reaktanzgrößen der Schleifen erfolgt, sondern zusätzlich unter Berücksichtigung von Einordnungs­ signalen, die die Lage dieser Größen in bezug auf die Anre­ gekennlinie der Anregeanordnung beschreiben. Dadurch läßt sich auch diese Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfah­ rens unabhängig von den jeweiligen Netzverhältnissen ohne weiteres an verschiedenen Orten von Energieversorgungs­ systemen einsetzen, indem nur eine Anpassung an die jeweili­ gen Gegebenheiten durch die im Hinblick auf die jeweilige An­ regekennlinie der Anregeanordnung erzeugten Unterscheidungs­ signale vorgenommen wird.
Zur Erläuterung der Erfindung ist in
Fig. 1 ein Ausführungsbeispiel einer Anordnung zur Durch­ führung des erfindungsgemäßen Verfahrens mit einem mit normierten Resistanz- und Reaktanzgrößen ange­ lernten neuronalen Netz und in
Fig. 2 ein Ausführungsbeispiel einer Anordnung zur Durch­ führung des erfindungsgemäßen Verfahrens mit einem mit Resistanz- und Reaktanzgrößen unter Berücksich­ tigung von Unterscheidungssignalen angelernten neu­ ronalen Netz dargestellt.
Der Fig. 1 ist zu entnehmen, daß ein Analog-Digital-Wandler 1 eingangsseitig mit Strömen in den Leitern eines nicht dar­ gestellten mehrphasigen Energieversorgungssystems proportio­ nalen Strömen I über Stromwandler 2 und mit Spannungen an den Leitern proportionalen Spannungen U über Spannungswandler 3 beaufschlagt ist. Der Analog-Digital-Wandler 1 ist aus­ gangsseitig über einen Datenbus 4 mit einer Anregeanordnung 5 verbunden, die nach Art einer Impedanzanregung ausgebildet sein kann und somit für jede Leiterschleife aus den Strömen und Spannungen der beiden beteiligten Leiter Impedanzen bildet und den jeweils gebildeten Impedanzzeiger dahingehend überprüft, ob er innerhalb der jeweiligen Anregekennlinie liegt. Die Anregeanordnung 5 ist außerdem mit einer Einrich­ tung 6 zur Einstellung der Parameter der Anregekennlinie der Anregeanordnung 5 versehen.
In der Anregeanordnung 5 werden im Hinblick auf vom Einbauort der Anordnung aus betrachtet im Fehlerfalle sich ausbildende Schleifen dahingehend ausgemessen, daß aus dem jeder Schleife zugeordneten Strom sowie zugeordneter Spannung eine Resi­ stanz-Meßgröße, beispielsweise RL1-E, und eine Reaktanz-Meß­ größe XL1-E gewonnen wird, wenn es sich bei diesem Fehlerfall um einen Kurzschluß zwischen einem (nicht dargestellten) Leiter L1 einer ebenfalls nicht gezeigten mehrphasigen Energieversorgungsleitung und Erde E handelt, somit also eine Leiter-Erde-Schleife durch den Fehler gebildet ist. Die so gewonnene Resistanz- bzw. Reaktanz-Meßgröße wird im Hinblick auf die mittels der Einrichtung 6 vorgegebene Anregekennlinie bzw. das vorgegebene Anregepolygon dadurch normiert, daß unter Bezugnahme auf die Anregekennlinie mittels Quotien­ tenbildung normierte Resistanz- bzw. Reaktanz-Meßgrößen RL1-E und XL1-E gebildet werden. Diese normierten Resistanz- bzw. Reaktanzgrößen werden Eingängen 7 und 8 eines neuronalen Netzes 9 zugeführt, das über weitere jeder möglichen Schleife zugeordnete Eingänge mit entsprechenden weiteren Resistanz- bzw. Reaktanz-Meßgrößen beaufschlagt werden kann; nur bei­ spielsweise ist zusätzlich gezeigt, daß an weiteren Eingängen 10 und 11 des neuronalen Netzes 9 eine normierte Resistanz- Meßgröße RL3-L1 und eine weitere normierte Reaktanz-Meßgröße XL3-L1 anstehen kann, wenn ein Fehler zwischen den Leitern L3 und L1 der nicht dargestellten mehrphasigen Ener­ gieversorgungsleitung aufgetreten ist. An jedem Eingang 7, 8 sowie 10, 11 und weiteren Eingängen des neuronalen Netzes 9 liegt ein Eingangsneuron des neuronalen Netzes 9, das in be­ kannter Weise als ein mehrschichtiges neuronales Netz ausge­ führt sein kann. Das neuronale Netz 9 weist eine Reihe von Ausgängen auf, von denen in der Fig. 1 nur die Ausgänge 12 und 13 dargestellt sind. Die Zahl der Ausgänge bemißt sich nach der Anzahl der Schleifen, die mit dem neuronalen Netz 9 im Hinblick auf die jeweilige Energieversorgungsleitung als fehlerbehaftet erkannt werden sollen. Die Ausgänge des neuro­ nalen Netzes 9 stellen Ausgänge jeweils eines Ausgangsneurons des neuronalen Netzes 9 dar. An dem Ausgang 12 tritt ein Fehlerklassifizierungssignal F1 auf, wenn ein Fehler zwischen dem Leiter L1 und Erde E aufgetreten ist, während beispiels­ weise am Ausgang 13 ein Signal F2 erscheint, wenn ein Fehler zwischen dem Leiter L3 und L1 der Energieversorgungsleitung aufgetreten ist.
An die Ausgänge 12 und 13 des neuronalen Netzes 9 ist eine Auswahlschaltung 14 angeschlossen, die eingangsseitig mit einem Datenbus 15 an den Ausgang des Analog-Digital-Wandlers 1 angeschlossen ist. Entsprechend den Signalen an den Ausgän­ gen 12 und 13 des neuronalen Netzes 9 werden von der Auswahl­ schaltung 14 die den fehlerbehafteten Schleifen zugeordneten Meßgrößen am Ausgang des Wandlers 1 auf eine über einen Aus­ gangsdatenbus 16 der Auswahlschaltung 14 nachgeordnete, nicht dargestellte Schutzeinrichtung, beispielsweise eine Distanzschutzeinrichtung, zugeführt, die daraufhin im Zuge der Energieversorgungsleitung liegende Leistungsschalter be­ tätigt.
Wesentlich für die Wirkungsweise der Anordnung nach Fig. 1 ist, daß das neuronale Netz 9 so angelernt ist, daß es aus den ihm zugeführten normierten Resistanz- und Reaktanzmeß­ größen, z. B. RL1-E und XL1-E und RL3-L1 und XL3-L1 an den Eingängen 7 und 8 sowie 10 und 11, an den Ausgängen 12 und 13 Fehlerklassifizierungssignale F1 und F2 erzeugt. Dies ist dadurch erreicht, daß das neuronale Netz 9 mit normierten Resistanz- und Reaktanzgrößen angelernt ist, mit denen feh­ lerbehaftete Schleifen simuliert sind. Durch Berücksichtigung der Anregekennlinie der Anregeanordnung bei der Bildung der normierten Resistanz- und Reaktanzgrößen ist das neuronale Netz 9 unabhängig vom jeweiligen Einsatzort anwendbar, sofern ihm eingangsseitig im jeweiligen Einsatzfalle normierte Resistanz- und Reaktanz-Meßgrößen zugeführt werden. Dies ist gewährleistet durch die Einrichtung 6, von der die bevorzugt in Form eines Rechners ausgebildete Anregeanordnung 5 in die Lage gesetzt wird, die normierten Resistanz- und Reaktanz-Meß­ größen zu bilden, die das neuronale Netz 9 aufgrund seines Anlernens erkennt und mit denen es gezielt und zuverlässig Fehlerklassifizierungssignale, unter anderem F1 und F2, erzeugt.
Bei der Anordnung gemäß Fig. 2 sind mit der Anordnung nach Fig. 1 übereinstimmende Bestandteile mit gleichen Bezugszei­ chen versehen. Die Anregeanordnung 20 ist hier in anderer Weise ausgeführt, da sie an ihren Ausgängen unnormierte Resi­ stanz- und Reaktanz-Meßgrößen RL1-E, XL1-E bzw. RL3-L1, XL3-L1 ausgibt, also Meßgrößen, die sich aus Strömen und Spannungen der jeweiligen Schleifen errechnen lassen. Die unnormierten Resistanz- und Reaktanz-Meßgrößen RL1-E und XL1-E werden Eingängen 21 und 22 eines neuronalen Netzes 23 zugeführt. Außerdem wird einem weiteren Eingang 24 des neuro­ nalen Netzes 23 ein Unterscheidungssignal UL1-E von der Anre­ geanordnung 20 zugeführt. Dieses Unterscheidungssignal UL1-E zeigt an, ob mit den zugeordneten Resistanz- bzw. Reaktanz-Meß­ größen RL1-E und XL1-E ein Zeiger beschrieben ist, der in­ nerhalb der durch die Einrichtung 6 vorgegebenen Anregekenn­ linie bzw. des vorgegebenen Anregepolygons liegt. Entspre­ chend ist beispielsweise an weiteren Eingängen 25 und 26 des neuronalen Netzes 23 eine unnormierte Reaktanz-Meßgröße RL3-L1 und XL3-L1 angeschlossen sowie an einen weiteren zugeord­ neten Eingang 27 ein Unterscheidungssignal UL3-L1, das auch hier angibt, ob die genannten Meßgrößen einen Zeiger inner­ halb der Anregekennlinie bzw. innerhalb des Anregepolygons beschreiben. An Ausgängen beispielsweise 28 und 29 des neuro­ nalen Netzes 23 werden dann Fehlerklassifizierungssignale F3 und F4 abgegeben, die beispielsweise die Schleife L1-E der nicht dargestellten Energieversorgungsleitung als fehlerbe­ haftete Schleife und die Schleife L3-L1 als weitere fehlerbe­ haftete Schleife kennzeichnen.
Das neuronale Netz 23 ist in anderer Weise angelernt als das neuronale Netz 9 gemäß Fig. 1. Das neuronale Netz 23 ist nämlich mit Resistanz- und Reaktanzgrößen angelernt unter Be­ rücksichtigung von Einordnungssignalen, die jeweils angeben, ob die paarweise zugeführten Größen einen innerhalb der Anre­ gekennlinie oder außerhalb der Anregekennlinie liegenden Zeiger beschreiben. Dadurch ist eine "Normierung" erzielt, so daß die Anordnung gemäß Fig. 2 auch an verschiedenen Einbau­ orten in einem Netz einwandfrei arbeitet und über eine Aus­ wahlschaltung gemäß der Auswahlschaltung 14 nach Fig. 1 einer nicht dargestellten Schutzeinrichtung, insbesondere einer Distanzschutzeinrichtung, die Meßgrößen zuleitet, die im jeweiligen Fehlerfall auszuwerten sind.

Claims (3)

1. Verfahren zum Erzeugen von Fehlerklassifizierungssignalen, die in einem mehrphasigen Energieversorgungssystem von einer Schutzeinrichtung mit einer Anregeanordnung aus betrachtet im Fehlerfalle sich ausbildende, fehlerbehaftete Schleifen be­ zeichnen, bei dem
  • - ein neuronales Netz verwendet wird, das mit fehlerbehaftete Schleifen simulierenden Eingangsgrößen angelernt ist, und bei dem
  • - das neuronale Netz im Fehlerfalle zum Erzeugen der Fehler­ klassifizierungssignale an seinen Eingängen mit aus Strömen und Spannungen der Schleifen des Energieversorgungssystems abgeleiteten Meßgrößen beaufschlagt wird, um an seinen Aus­ gängen die Fehlerklassifizierungssignale zu erhalten, dadurch gekennzeichnet, daß
  • - ein neuronales Netz (9) verwendet wird, das mit fehlerbe­ haftete Schleifen simulierenden Eingangsgrößen in Form von unter Berücksichtigung der Anregekennlinie der Anregeanord­ nung (5) gebildeten, normierten Resistanz- und Reaktanz­ größen angelernt ist, und
  • - das so angelernte neuronale Netz (9) zum Erzeugen der Fehlerklassifizierungssignale (F1; F2) im Fehlerfalle mit unter Berücksichtigung der Anregekennlinie normierten Resistanz- und Reaktanzmeßgrößen (RL1-E, XL1-E; RL3-L1, XL3-L1) der Schleifen beaufschlagt wird.
2. Verfahren zum Erzeugen von Fehlerklassifizierungssignalen, die in einem mehrphasigen Energieversorgungssystem von einer Schutzeinrichtung mit einer Anregeanordnung aus betrachtet im Fehlerfalle sich ausbildende, fehlerbehaftete Schleifen be­ zeichnen, bei dem
  • - ein neuronales Netz verwendet wird, das mit fehlerbehaftete Schleifen simulierenden Eingangsgrößen angelernt ist, und bei dem
  • - das neuronale Netz im Fehlerfalle zum Erzeugen der Fehler­ klassifizierungssignale an seinen Eingängen mit aus Strömen und Spannungen der Schleifen des Energieversorgungssystems abgeleiteten Meßgrößen beaufschlagt wird, um an seinen Aus­ gängen die Fehlerklassifizierungssignale zu erhalten,
dadurch gekennzeichnet, daß
  • - ein neuronales Netz (20) verwendet wird, das mit fehlerbe­ haftete Schleifen simulierenden Eingangsgrößen in Form von Resistanz- und Reaktanzgrößen der Schleifen und die Lage dieser Größen in bezug auf die Anregekennlinie beschreiben­ den Einordnungssignalen angelernt ist, und
  • - das so angelernte neuronale Netz (20) zum Erzeugen der Fehlerklassifizierungssignale (F1; F2) im Fehlerfalle mit Resistanz- und Reaktanzmeßgrößen (RL1-E, XL1-E; RL3-L1, XL3-L1) der Schleifen und mit die Lage dieser Meßgrößen in bezug auf die jeweilige Anregekennlinie bezeichnenden Unterscheidungssignale (UL1-E; UL3-L1) beaufschlagt wird.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19920654A1 (de) * 1999-05-05 2000-11-09 Abb Research Ltd Verfahren zur Bestimmung eines Leitungsimpedanz-Grenzwertes in einem Distanzschutzgerät
EP4012864A1 (de) * 2020-12-09 2022-06-15 Siemens Aktiengesellschaft Schutzeinrichtung und verfahren zum überwachen eines elektrischen energieversorgungsnetzes

Families Citing this family (71)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6636841B1 (en) * 1997-04-01 2003-10-21 Cybula Ltd. System and method for telecommunications system fault diagnostics
US11134978B2 (en) 2016-01-15 2021-10-05 Cilag Gmbh International Modular battery powered handheld surgical instrument with self-diagnosing control switches for reusable handle assembly
US10835307B2 (en) 2001-06-12 2020-11-17 Ethicon Llc Modular battery powered handheld surgical instrument containing elongated multi-layered shaft
FI118059B (fi) * 2005-01-28 2007-06-15 Valtion Teknillinen Asennontunnistin ja menetelmä asennontunnistimen diagnosoimiseksi
US8086355B1 (en) * 2007-02-28 2011-12-27 Global Embedded Technologies, Inc. Method, a system, a computer-readable medium, and a power controlling apparatus for applying and distributing power
US9089360B2 (en) 2008-08-06 2015-07-28 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Devices and techniques for cutting and coagulating tissue
US8663220B2 (en) 2009-07-15 2014-03-04 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Ultrasonic surgical instruments
US11090104B2 (en) 2009-10-09 2021-08-17 Cilag Gmbh International Surgical generator for ultrasonic and electrosurgical devices
US8469981B2 (en) 2010-02-11 2013-06-25 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Rotatable cutting implement arrangements for ultrasonic surgical instruments
FR2983987B1 (fr) * 2011-12-09 2014-01-10 Thales Sa Dispositif d'entree de donnees a potentiometre et manche destine au pilotage d'un aeronef, le manche comprenant le dispositif d'entree de donnees
WO2013119545A1 (en) 2012-02-10 2013-08-15 Ethicon-Endo Surgery, Inc. Robotically controlled surgical instrument
US9439668B2 (en) 2012-04-09 2016-09-13 Ethicon Endo-Surgery, Llc Switch arrangements for ultrasonic surgical instruments
US20140005705A1 (en) 2012-06-29 2014-01-02 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Surgical instruments with articulating shafts
US20140005702A1 (en) 2012-06-29 2014-01-02 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Ultrasonic surgical instruments with distally positioned transducers
US9393037B2 (en) 2012-06-29 2016-07-19 Ethicon Endo-Surgery, Llc Surgical instruments with articulating shafts
US9198714B2 (en) 2012-06-29 2015-12-01 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Haptic feedback devices for surgical robot
US9351754B2 (en) 2012-06-29 2016-05-31 Ethicon Endo-Surgery, Llc Ultrasonic surgical instruments with distally positioned jaw assemblies
US9408622B2 (en) 2012-06-29 2016-08-09 Ethicon Endo-Surgery, Llc Surgical instruments with articulating shafts
US9326788B2 (en) 2012-06-29 2016-05-03 Ethicon Endo-Surgery, Llc Lockout mechanism for use with robotic electrosurgical device
US9226767B2 (en) 2012-06-29 2016-01-05 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Closed feedback control for electrosurgical device
US9095367B2 (en) 2012-10-22 2015-08-04 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Flexible harmonic waveguides/blades for surgical instruments
US20140135804A1 (en) 2012-11-15 2014-05-15 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Ultrasonic and electrosurgical devices
US9814514B2 (en) 2013-09-13 2017-11-14 Ethicon Llc Electrosurgical (RF) medical instruments for cutting and coagulating tissue
US9265926B2 (en) 2013-11-08 2016-02-23 Ethicon Endo-Surgery, Llc Electrosurgical devices
GB2521228A (en) 2013-12-16 2015-06-17 Ethicon Endo Surgery Inc Medical device
US9795436B2 (en) 2014-01-07 2017-10-24 Ethicon Llc Harvesting energy from a surgical generator
US9554854B2 (en) * 2014-03-18 2017-01-31 Ethicon Endo-Surgery, Llc Detecting short circuits in electrosurgical medical devices
US10092310B2 (en) 2014-03-27 2018-10-09 Ethicon Llc Electrosurgical devices
US9737355B2 (en) 2014-03-31 2017-08-22 Ethicon Llc Controlling impedance rise in electrosurgical medical devices
US9913680B2 (en) 2014-04-15 2018-03-13 Ethicon Llc Software algorithms for electrosurgical instruments
US10285724B2 (en) 2014-07-31 2019-05-14 Ethicon Llc Actuation mechanisms and load adjustment assemblies for surgical instruments
US10639092B2 (en) 2014-12-08 2020-05-05 Ethicon Llc Electrode configurations for surgical instruments
US10245095B2 (en) 2015-02-06 2019-04-02 Ethicon Llc Electrosurgical instrument with rotation and articulation mechanisms
US10595929B2 (en) 2015-03-24 2020-03-24 Ethicon Llc Surgical instruments with firing system overload protection mechanisms
US10765470B2 (en) 2015-06-30 2020-09-08 Ethicon Llc Surgical system with user adaptable techniques employing simultaneous energy modalities based on tissue parameters
US11129669B2 (en) 2015-06-30 2021-09-28 Cilag Gmbh International Surgical system with user adaptable techniques based on tissue type
US10034704B2 (en) 2015-06-30 2018-07-31 Ethicon Llc Surgical instrument with user adaptable algorithms
US10898256B2 (en) 2015-06-30 2021-01-26 Ethicon Llc Surgical system with user adaptable techniques based on tissue impedance
US11051873B2 (en) 2015-06-30 2021-07-06 Cilag Gmbh International Surgical system with user adaptable techniques employing multiple energy modalities based on tissue parameters
US10751108B2 (en) 2015-09-30 2020-08-25 Ethicon Llc Protection techniques for generator for digitally generating electrosurgical and ultrasonic electrical signal waveforms
US10595930B2 (en) 2015-10-16 2020-03-24 Ethicon Llc Electrode wiping surgical device
US10575892B2 (en) 2015-12-31 2020-03-03 Ethicon Llc Adapter for electrical surgical instruments
US10716615B2 (en) 2016-01-15 2020-07-21 Ethicon Llc Modular battery powered handheld surgical instrument with curved end effectors having asymmetric engagement between jaw and blade
US11229471B2 (en) 2016-01-15 2022-01-25 Cilag Gmbh International Modular battery powered handheld surgical instrument with selective application of energy based on tissue characterization
US11129670B2 (en) 2016-01-15 2021-09-28 Cilag Gmbh International Modular battery powered handheld surgical instrument with selective application of energy based on button displacement, intensity, or local tissue characterization
US10555769B2 (en) 2016-02-22 2020-02-11 Ethicon Llc Flexible circuits for electrosurgical instrument
US10646269B2 (en) 2016-04-29 2020-05-12 Ethicon Llc Non-linear jaw gap for electrosurgical instruments
US10456193B2 (en) 2016-05-03 2019-10-29 Ethicon Llc Medical device with a bilateral jaw configuration for nerve stimulation
US10376305B2 (en) 2016-08-05 2019-08-13 Ethicon Llc Methods and systems for advanced harmonic energy
EP3293854B1 (de) * 2016-09-13 2020-01-08 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum ermitteln einer ursache eines fehlers in einem elektrischen energieversorgungsnetz und schutzgerät zur durchführung eines solchen verfahrens
US11266430B2 (en) 2016-11-29 2022-03-08 Cilag Gmbh International End effector control and calibration
US11786291B2 (en) 2019-12-30 2023-10-17 Cilag Gmbh International Deflectable support of RF energy electrode with respect to opposing ultrasonic blade
US11937863B2 (en) 2019-12-30 2024-03-26 Cilag Gmbh International Deflectable electrode with variable compression bias along the length of the deflectable electrode
US11779329B2 (en) 2019-12-30 2023-10-10 Cilag Gmbh International Surgical instrument comprising a flex circuit including a sensor system
US20210196357A1 (en) 2019-12-30 2021-07-01 Ethicon Llc Electrosurgical instrument with asynchronous energizing electrodes
US11950797B2 (en) 2019-12-30 2024-04-09 Cilag Gmbh International Deflectable electrode with higher distal bias relative to proximal bias
US20210196363A1 (en) 2019-12-30 2021-07-01 Ethicon Llc Electrosurgical instrument with electrodes operable in bipolar and monopolar modes
US11812957B2 (en) 2019-12-30 2023-11-14 Cilag Gmbh International Surgical instrument comprising a signal interference resolution system
US11452525B2 (en) 2019-12-30 2022-09-27 Cilag Gmbh International Surgical instrument comprising an adjustment system
US11759251B2 (en) 2019-12-30 2023-09-19 Cilag Gmbh International Control program adaptation based on device status and user input
US11779387B2 (en) 2019-12-30 2023-10-10 Cilag Gmbh International Clamp arm jaw to minimize tissue sticking and improve tissue control
US11684412B2 (en) 2019-12-30 2023-06-27 Cilag Gmbh International Surgical instrument with rotatable and articulatable surgical end effector
US11911063B2 (en) 2019-12-30 2024-02-27 Cilag Gmbh International Techniques for detecting ultrasonic blade to electrode contact and reducing power to ultrasonic blade
US11660089B2 (en) 2019-12-30 2023-05-30 Cilag Gmbh International Surgical instrument comprising a sensing system
US11944366B2 (en) 2019-12-30 2024-04-02 Cilag Gmbh International Asymmetric segmented ultrasonic support pad for cooperative engagement with a movable RF electrode
US20210196362A1 (en) 2019-12-30 2021-07-01 Ethicon Llc Electrosurgical end effectors with thermally insulative and thermally conductive portions
US11696776B2 (en) 2019-12-30 2023-07-11 Cilag Gmbh International Articulatable surgical instrument
US11550682B2 (en) 2020-10-20 2023-01-10 International Business Machines Corporation Synthetic system fault generation
EP4080702A1 (de) 2021-04-23 2022-10-26 Hitachi Energy Switzerland AG Computerimplementiertes verfahren zum stromleitungsschutz, intelligente elektronische vorrichtung und stromsystem
JP2023550158A (ja) 2021-04-23 2023-11-30 ヒタチ・エナジー・スウィツァーランド・アクチェンゲゼルシャフト 電力線保護のコンピュータ実装方法、インテリジェント電子デバイスおよび電力システム
CN114137360B (zh) * 2021-11-24 2024-01-05 广东电网有限责任公司 一种配电网故障定位方法、装置及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4333258A1 (de) * 1993-09-27 1995-03-30 Siemens Ag Verfahren zum Erzeugen von die Art eines Fehlers in einem zu überwachenden elektrischen Energieversorgungsnetz kennzeichnenden Signalen
DE4333257A1 (de) * 1993-09-27 1995-03-30 Siemens Ag Verfahren zum Gewinnen eines Fehlerkennzeichnungs-Signals
DE4333260A1 (de) * 1993-09-27 1995-03-30 Siemens Ag Verfahren zum Erzeugen eines Anregesignals
DE4433406C1 (de) * 1994-09-12 1995-12-21 Siemens Ag Distanzschutzeinrichtung

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5377201A (en) * 1991-06-18 1994-12-27 Nec Research Institute, Inc. Transitive closure based process for generating test vectors for VLSI circuit
DE4333259C1 (de) * 1993-09-27 1995-05-24 Siemens Ag Verfahren zum Erzeugen eines die Richtung eines Kurzschlußstromes angebenden Richtungssignals
DE19545267C2 (de) 1995-11-27 1999-04-08 Siemens Ag Verfahren zum Gewinnen von fehlerbehaftete Schleifen in einem mehrphasigen elektrischen Energieversorgungsnetz kennzeichnenden Signalen

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4333258A1 (de) * 1993-09-27 1995-03-30 Siemens Ag Verfahren zum Erzeugen von die Art eines Fehlers in einem zu überwachenden elektrischen Energieversorgungsnetz kennzeichnenden Signalen
DE4333257A1 (de) * 1993-09-27 1995-03-30 Siemens Ag Verfahren zum Gewinnen eines Fehlerkennzeichnungs-Signals
DE4333260A1 (de) * 1993-09-27 1995-03-30 Siemens Ag Verfahren zum Erzeugen eines Anregesignals
DE4433406C1 (de) * 1994-09-12 1995-12-21 Siemens Ag Distanzschutzeinrichtung

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DALSTEIN, Thomas: Einsatz neuronaler Netze im Distanzschutz. (Dissertation) In: Fortschritt-Berichte VDI, Reihe 21: Elektrotechnik, Nr. 127 *
SCHÖNRBURG, Eberhard (Hrsg.): Industrielle Anwendung Neuronaler Netze, 1. Aufl., Bonn (u.a.):Addison-Wesley, 1993, S. 43-56, 324-326 *
SIEMENS AG (Hrsg.): Digitaler Abzweigschutz 7SA511 V3.O, Gerätehandbuch Bestell-Nr. C53000-G1100-C98-1, 1995, S. 36-37 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19920654A1 (de) * 1999-05-05 2000-11-09 Abb Research Ltd Verfahren zur Bestimmung eines Leitungsimpedanz-Grenzwertes in einem Distanzschutzgerät
EP4012864A1 (de) * 2020-12-09 2022-06-15 Siemens Aktiengesellschaft Schutzeinrichtung und verfahren zum überwachen eines elektrischen energieversorgungsnetzes
WO2022122441A1 (de) * 2020-12-09 2022-06-16 Siemens Aktiengesellschaft Schutzeinrichtung und verfahren zum überwachen eines elektrischen energieversorgungsnetzes

Also Published As

Publication number Publication date
EP0890111A1 (de) 1999-01-13
US6405184B1 (en) 2002-06-11
WO1997036185A1 (de) 1997-10-02

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