KR100492526B1 - A Digital Protective Relaying Method for Power Transformer - Google Patents

A Digital Protective Relaying Method for Power Transformer Download PDF

Info

Publication number
KR100492526B1
KR100492526B1 KR10-2002-0062982A KR20020062982A KR100492526B1 KR 100492526 B1 KR100492526 B1 KR 100492526B1 KR 20020062982 A KR20020062982 A KR 20020062982A KR 100492526 B1 KR100492526 B1 KR 100492526B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
fuzzy
transformer
current
input variable
input
Prior art date
Application number
KR10-2002-0062982A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20040033750A (en
Inventor
육유경
이순재
최종필
서희석
Original Assignee
디이시스 주식회사
학교법인 두원학원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 디이시스 주식회사, 학교법인 두원학원 filed Critical 디이시스 주식회사
Priority to KR10-2002-0062982A priority Critical patent/KR100492526B1/en
Publication of KR20040033750A publication Critical patent/KR20040033750A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100492526B1 publication Critical patent/KR100492526B1/en

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02HEMERGENCY PROTECTIVE CIRCUIT ARRANGEMENTS
    • H02H7/00Emergency protective circuit arrangements specially adapted for specific types of electric machines or apparatus or for sectionalised protection of cable or line systems, and effecting automatic switching in the event of an undesired change from normal working conditions
    • H02H7/04Emergency protective circuit arrangements specially adapted for specific types of electric machines or apparatus or for sectionalised protection of cable or line systems, and effecting automatic switching in the event of an undesired change from normal working conditions for transformers
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02HEMERGENCY PROTECTIVE CIRCUIT ARRANGEMENTS
    • H02H5/00Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal non-electric working conditions with or without subsequent reconnection
    • H02H5/10Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal non-electric working conditions with or without subsequent reconnection responsive to mechanical injury, e.g. rupture of line, breakage of earth connection

Abstract

변압기용 디지털 보호계전방법에 대해 개시한다. 본 발명의 변압기용 디지털 보호계전방법은, 1차측 순시치 전압 및 전류와, 2차측 순시치 전압 및 전류를 검출하여 크기변환에 따라 전압신호 및 전류신호를 기준화시키는 검출 및 기준화 단계; 퍼지시스템의 입력변수를 생성하는 입력변수 생성단계; 상기 생성된 입력변수 각각을 정의된 소속함수에 의해 퍼지화시켜 하나 또는 다수의 소속함수값으로 변환시키는 퍼지화단계; 다수의 입력변수들로부터 취득된 정보들과 정량화된 불확실성들을 병렬적으로 처리하는 퍼지추론단계; 입력 퍼지집합과 출력 퍼지집합에 각각 대응하는 조건부와 결론부로 이루어진 퍼지추론규칙에 의해 최종 출력되는 출력 퍼지집합을 비퍼지화시키는 비퍼지화단계; 및 비퍼지화단계에서 추출된 비퍼지화값을 이용하여 정상상태, 여자돌입 상태, 과여자 상태 및 고장상태 중에서 어느 하나의 상태를 최종 판정하여 트립 여부를 결정하는 단계를 포함하여 이루어진다. 본 발명에 따르면, 변압기에서 발생한 일반적인 고장은 물론 차전류에 제2 고조파 성분이 다량 함유된 변압기의 고장, 차전류에 제2 고조파 성분이 소량 함유된 여자돌입 상태 등을 정확히 판별할 수 있다. Disclosed is a digital protective relay method for a transformer. The digital protective relay method for a transformer of the present invention includes: a detection and reference step of detecting a primary instantaneous voltage and a current, a secondary instantaneous instantaneous voltage and a current, and standardizing a voltage signal and a current signal according to a magnitude conversion; An input variable generation step of generating an input variable of a fuzzy system; A fuzzy step of fuzzy each of the generated input variables by a defined membership function to convert one or more membership functions; A fuzzy inference step of processing information acquired from a plurality of input variables and quantified uncertainties in parallel; An unfuzzy step of defusing the output fuzzy set finally output by a fuzzy inference rule consisting of a conditional part and a conclusion part corresponding to the input fuzzy set and the output fuzzy set, respectively; And deciding whether to trip by finally determining any one of a steady state, an inrush state, an overexcited state, and a fault state by using the non-fuzzy value extracted in the non-fuzzy step. According to the present invention, it is possible to accurately determine not only a general failure occurring in the transformer, but also a failure of the transformer containing a large amount of the second harmonic component in the differential current, and an inrush state in which the second harmonic component is contained in the differential current.

Description

변압기용 디지털 보호계전방법{A Digital Protective Relaying Method for Power Transformer} A Digital Protective Relaying Method for Power Transformer
본 발명은 변압기용 디지털 보호계전방법에 관한 것으로, 특히 퍼지(Fuzzy) 논리를 이용하여 변압기의 고장과 여자돌입 상태를 정확하게 판별할 수 있는 변압기용 디지털 보호계전방법에 관한 것이다. The present invention relates to a digital protective relay method for a transformer, and more particularly to a digital protective relay method for a transformer that can accurately determine the fault and the excitation state of the transformer using a fuzzy logic.
전력계통의 다른 요소와는 달리 변압기의 보호알고리즘에서는 여자돌입전류(inrush current)에 의한 보호계전기의 오동작을 방지하는 것이 무엇보다 중요하다. 이를 위하여 근래에는 마이크로프로세서를 이용한 디지탈 보호계전방식에 적용이 용이한 제2고조파 억제기능을 갖는 비율차동계전방식이 널리 이용되고 있다[M.A. Rahman, B. Jeyasurya, "A steady of art review of transformer protection algorithms", IEEE, paper 87 WM 114-2, New Orleans, Feb. 1987./Murty, W.J. Smolinski, "Designed implementation of a digital differential relay for 3-phase power transformer based on Kalman filtering theory", IEEE Trans., PWRD, vol. 3, No. 2, April 1988./Y.V.V.S Murty, M.A. Rahman, "A Stand-Alone Digital Protective Relay for Power Transformers", IEEE Trans. PWRD, Vol. 6, No. 1, pp. 85-95, Jan. 1991.」. 그러나 최근의 전력계통은 급격하게 팽창됨과 아울러 대용량화, 복잡화되고 있다. 따라서 보호계전방식도 전력계통의 상황변화에 적응성을 갖는 새로운 방식이 요구되고 있어 최근에는 인공지능(artificial intelligence) 이론을 중심으로 한 지능형 디지털 보호계전방식이 연구되고 있다. 이에 Luis, Bastard 등은 신경회로망(neural network)을 이용한 변압기 보호계전 알고리즘을 연구하였고[Luis G. Perez, Alfred ,j. Flechsig, Jack L. Meador, Zoran obradovic, "Training an Artificial Neural Network to Discriminate between Magnetizing Inrush and Internal Faults", IEEE Trans. PWRD, Vol. 9, No. 1, pp. 434-441, Jan. 1994./P. Bastard, H. Regal, M. Meunier, "Neural Net- work based Algorithm for Power Transformer Differential Relays", IEE Proc., Gen. Trans., Vol. 142, No. 4, pp. 386-392, July 1995.」, 퍼지이론(fuzzy theory)을 이용한 변압기 보호계전 알고리즘이 비쉬니에프스키(Wiszniewski)등에 의해 제시되었다「A. Ferrero, S. Sangiovanni, E. Zappitelli, "A Fuzzy Set Approach to Fault-Type Identification in Digital Relaying", IEEE Trans. PWRD, Vol. 10, No. 1, Jan. 1995, pp. 169-175./A. Wiszniewski, B. Kasztenny, "A Multi-Criteria Differential Transformer Relay Based on Fuzzy Logic", IEEE Trans. PWRD, Vol. 10, No. 4, Oct. 1995.」. 그러나 이러한 방법들은 기존에 이용되고 있는 비율차동계전방식을 인공지능 이론을 이용하여 구성한 것으로, 변압기에서 고장이 발생한 경우의 전압특성 및 차전류에 포함된 제2고조파의 함유율 등을 이용하여 변압기의 여자돌입상태와 고장상태를 판별한다. 따라서 초고압 전력계통에 설치되는 변압기에서 고장이 발생했을 때와 같이 차전류에 제2고조파성분이 많이 포함되거나 여자돌입전류에 제2고조파의 함유율이 적은 경우 등에는 계전기가 오동작하는 경우가 발생하게 된다「"765(KV) 초고압 보호계전방식에 관한 연구", 한국전력 기술연구원, 최종보고서 1994.12.」. Unlike other elements of the power system, it is important to prevent the malfunction of the protection relay due to inrush current in the protection algorithm of the transformer. To this end, recently, a ratio differential relay method having a second harmonic suppression function, which is easy to apply to a digital protective relay method using a microprocessor, has been widely used [M.A. Rahman, B. Jeyasurya, "A steady of art review of transformer protection algorithms", IEEE, paper 87 WM 114-2, New Orleans, Feb. 1987./Murty, W.J. Smolinski, "Designed implementation of a digital differential relay for 3-phase power transformer based on Kalman filtering theory", IEEE Trans., PWRD, vol. 3, No. 2, April 1988./Y.V.V.S Murty, M.A. Rahman, "A Stand-Alone Digital Protective Relay for Power Transformers", IEEE Trans. PWRD, Vol. 6, No. 1, pp. 85-95, Jan. 1991. However, in recent years, the power system is rapidly expanding, and the capacity and complexity are getting complicated. Therefore, the protection relay method also requires a new method that is adaptable to changes in the power system situation, and recently, the intelligent digital protection relay method based on artificial intelligence theory has been studied. Luis and Bastard et al. Studied the transformer protection relay algorithm using neural networks [Luis G. Perez, Alfred, j. Flechsig, Jack L. Meador, Zoran obradovic, "Training an Artificial Neural Network to Discriminate between Magnetizing Inrush and Internal Faults", IEEE Trans. PWRD, Vol. 9, No. 1, pp. 434-441, Jan. 1994./P. Bastard, H. Regal, M. Meunier, "Neural Net-work based Algorithm for Power Transformer Differential Relays", IEE Proc., Gen. Trans., Vol. 142, No. 4, pp. 386-392, July 1995.], a transformer protection relay algorithm using fuzzy theory has been proposed by Wisniewski et al. Ferrero, S. Sangiovanni, E. Zappitelli, "A Fuzzy Set Approach to Fault-Type Identification in Digital Relaying", IEEE Trans. PWRD, Vol. 10, No. 1, Jan. 1995, pp. 169-175./A. Wiszniewski, B. Kasztenny, "A Multi-Criteria Differential Transformer Relay Based on Fuzzy Logic", IEEE Trans. PWRD, Vol. 10, No. 4, Oct. 1995. However, these methods are constructed by using the artificial intelligence theory. The ratio differential relay method used in the existing method is used to excite the transformer by using the voltage characteristics when the transformer breaks down and the content of the second harmonics included in the differential current. Determine inrush and fault conditions. Therefore, the relay malfunctions when the second harmonic component is included in the difference current or the content of the second harmonic is low in the inrush current, such as when a transformer is installed in an ultra high voltage power system. "A Study on 765 (KV) Ultra High Voltage Protection Relay Method", Korea Electric Power Research Institute, Final Report 1994.12.
도 1은 아날로그 비율차동계전방식의 개념을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 1을 참조하면, CT1(current transformer)과 CT2 사이에 형성되어 동작코일(OC)과 억제코일(PC)로 이루어진 비율차동계전기(PDP)를 마련하고 있다. 이를 이용한 비율차동계전방식은 변류기의 특성차에 의해 야기되는 불평형 전류로 인한 계전기의 오동작을 막기 위하여 [식 1]과 같이 차전류(differential current)와 억류전류(restraint current)의 비를 이용하는 것이다. 1 is a view schematically showing the concept of an analog ratio differential relay method. Referring to FIG. 1, a ratio differential relay PDP formed between a current transformer CT2 and a CT2 including an operation coil OC and a suppression coil PC is provided. Ratio differential relay method using this is to use the ratio of the differential current and the restraint current as shown in [Equation 1] in order to prevent the malfunction of the relay due to the unbalance current caused by the characteristic difference of the current transformer.
ㆍㆍㆍㆍㆍㆍ [식 1] ㆍ ······ [Equation 1]
한편, 전력계통의 다른 요소와는 달리 전력용변압기 보호에 있어서는 변압기의 여자돌입(magnetizing inrush)으로 인한 보호계전기의 오동작을 방지하는 것이 중요하다. On the other hand, unlike other elements of the power system, it is important to prevent the malfunction of the protection relay due to the magnetizing inrush of the transformer in power transformer protection.
변압기에서 여자돌입 상태는 변압기 철심의 비선형(nonlinear)적인 자기특성 때문에 발생한다. 이러한 현상은 같은 변압기일지라도 변압기 여자시의 전압 위상 및 잔류 자속에 따라 다르게 나타나며, 변압기에서 사고가 발생한 경우와 유사하게 전류가 증가하여 보호계전기의 오동작을 유발한다. 따라서 변압기용 보호계전 알고리즘은 여자돌입 상태와 고장상태를 구별할 수 있는 선택성(selectivity)을 갖추어야 한다. 이와 같은 선택성을 갖추기 위하여 최근에는 마이크로 프로세서의 발달과 더불어 디지털 계전방식에 적용하기 쉬운 디지털 필터를 이용하는 고조파 억제방식(harmonics restraint method)이 널리 이용되고 있다. 고조파 억제방식은 도 1과 같은 비율차동계전방식에 여자돌입 상태에서 보호계전기의 오동작을 방지할 수 있도록 변압기의 차전류에 포함된 제2 고조파 성분의 함유율을 이용하는 억제요소를 추가한 것이다. The excitation state in the transformer is caused by the nonlinear magnetic properties of the transformer core. This phenomenon appears differently depending on the voltage phase and residual magnetic flux at the time of transformer excitation even in the same transformer, and similarly to the case of an accident in the transformer, the current increases, causing a malfunction of the protective relay. Therefore, the protection relay algorithm for transformer should have selectivity to distinguish between inrush state and fault state. Recently, with the development of microprocessor, the harmonic restraint method using a digital filter which is easy to be applied to the digital relay method has been widely used in order to have such a selectivity. Harmonic suppression method is to add a suppression element using the content of the second harmonic component included in the differential current of the transformer to prevent the malfunction of the protection relay in the inrush state to the ratio differential relay method as shown in FIG.
도 2는 제2 고조파 억제특성을 갖는 변압기보호용 디지털보호방식의 블록도를 나타낸 것이다. 도 2를 참조하면, , 는 각각 CT(current transformer)를 통하여 입력되는 변압기의 1차측 및 2차측 전류이다. 그리고 2차측 전류는 변압비 및 변류기의 오차를 고려하여 보정되어 진다.Figure 2 shows a block diagram of a digital protection method for transformer protection having a second harmonic suppression characteristic. 2, , Are the primary and secondary currents of the transformer input through the current transformer (CT), respectively. And the secondary current is corrected in consideration of the transformer ratio and the error of the current transformer.
그리고 아날로그 입력을 디지털화하기 위하여 A/D 컨버터에 적당하도록 레벨화된다. 이와 같은 레벨화 과정을 거쳐 마이크로 프로세서에 입력된 신호를 이용하여 차전류(differential current)와 억류전류(restraint current)의 비를 계산하고, 차전류에 포함된 제2 고조파의 함유율을 계산하여 조건에 따라 고장을 판단하게 된다. It is then leveled to suit the A / D converter to digitize the analog input. Through this leveling process, the ratio of the differential current and the restraint current is calculated using the signal input to the microprocessor, and the content of the second harmonics included in the differential current is calculated. Therefore, the failure is judged.
즉, 차전류 는 변압기의 1차측과 2차측 사이의 전류차이며, 억제전류 은 [식 2]로 정의된다.That is, the difference current Is the current difference between the primary and secondary sides of the transformer Is defined by [Equation 2].
ㆍㆍㆍㆍㆍㆍ [식 2] ㆍ ······ [Equation 2]
이 때, 가 정격전류의 30%∼40% 이상이면 1차 고장조건이 되며, 차전류와 억제전류의 비가 [식 3]과 같은 조건을 만족하면 2차 고장조건이 된다.At this time, Is a primary failure condition when 30% to 40% or more of the rated current is satisfied, and a secondary failure condition is obtained when the ratio of the difference current and the suppression current is satisfied as shown in [Equation 3].
ㆍㆍㆍㆍㆍㆍ [식 3] ㆍ ······ [Equation 3]
일반적으로 비율 K는 CT 오차, ULTC(Under Load Tap Changer) 오차 및 보조 등에 의한 불일치 CT 오차 등을 고려하여 설정된다. In general, the ratio K is set in consideration of a CT error, an Under Load Tap Changer (ULTC) error, and an inconsistent CT error due to assistance.
그리고, 1차 고장조건과 2차 고장조건이 만족하면 마지막으로 차전류에 포함된 제2 고조파의 함유율이 일정비율 이하인 경우 최종 고장으로 판정하게 된다. In addition, when the first failure condition and the second failure condition are satisfied, when the content rate of the second harmonic included in the difference current is less than a predetermined ratio, the final failure is determined.
아울러 매우 큰 차전류가 흐르는 경우에는 비율차동특성과 관계없이 HOC(High Offset Current)로 판단하여 트립신호를 발생시키게 된다. In addition, when a very large difference current flows, a trip signal is generated by judging HOC (High Offset Current) regardless of the ratio difference characteristic.
변압기 제작기술의 발달과 더불어 근래에 제작되는 변압기는 효율이 더욱 개선되어 변압기의 여자돌입시 차전류에는 제2 고조파 성분의 함유율이 낮아지는 경향이 있는 반면, 고압화 및 지중화에 따른 정전용량의 증가로 변압기에서 고장이 발생한 경우 차전류에는 제2 고조파 성분이 증가하고 중저조파인 3 ∼ 8조파 성분도 많이 포함되는 경향이 있다. 따라서 현재 널리 이용되고 있는 고조파 억제특성을 갖는 비율차동 계전기로는 변압기의 고장상태와 여자돌입 상태를 구별하기 어려운 경우가 발생한다. With the development of transformer manufacturing technology, the transformers manufactured in recent years have improved the efficiency, and the excitation current of the transformer tends to decrease the content of the second harmonic component in the differential current. When a failure occurs in the furnace transformer, the second current tends to increase in the second harmonic component and also includes a large number of 3 to 8 harmonic components, which are medium and low harmonics. Therefore, it is difficult to distinguish between a fault state and an excited state of a transformer with a ratio differential relay having harmonic suppression characteristics which are widely used at present.
따라서 변압기의 차전류에 제2 고조파성분이 다량 함유된 경우에도 변압기의 여자돌입 상태와 고장상태를 구별할 수 있는 새로운 보호계전 방식이 요구된다. Therefore, even when a large amount of the second harmonic component is included in the differential current of the transformer, a new protection relay method for distinguishing an inrush state and a fault state of the transformer is required.
따라서, 본 발명의 목적은 종래의 결정론적 이치 논리의 문제점을 해결하기 위해 퍼지(Fuzzy) 논리를 이용하여 변압기의 고장과 여자돌입 상태를 정확하게 판별할 수 있는 변압기용 디지털 보호계전방법을 제공하는데 있다. 이 퍼지화(Fuzzification)를 위한 입력함수로는 변압기의 비율차동 특성, 변압기의 차전류에 포함된 제2 고조파의 함유율 및 변압기의 히스테리시스 특성( characteristic) 등을 이용하게 된다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a digital protection relay method for a transformer that can accurately determine the fault and the excitation state of the transformer by using the fuzzy logic to solve the problem of the conventional deterministic rational logic. . Input functions for this fuzzy verification include the ratio differential characteristics of the transformer, the content of the second harmonics included in the differential current of the transformer, and the hysteresis characteristics of the transformer ( characteristic).
한편, 변압기의 상태에 대한 퍼지추론(Fuzzy reasoning)은 합성추론법(composite reasoning)에 의해 이루어지며, 변압기의 상태 판별을 위한 비퍼지화(defuzzification)는 무게 중심법(center of gravity method)에 의해 이루어진다. On the other hand, fuzzy reasoning about the state of the transformer is performed by composite reasoning, and defuzzification for determining the state of the transformer is performed by the center of gravity method. Is done.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 설명한다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described a preferred embodiment of the present invention.
먼저, 퍼지시스템에 의한 변압기 보호계전알고리즘을 구성하기 위해서는 먼저 변압기의 이상현상을 판단할 수 있는 퍼지시스템의 입력변수 설정이 무엇보다 중요하다. 본 발명에서는 변압기의 dψ/di - i 특성, 비율차동특성 및 차전류에 포함된 제2고조파의 함유율 등을 이용하여 3개의 입력변수를 설정한다. First, in order to construct the transformer protection relay algorithm by the fuzzy system, first of all, it is important to set the input variable of the fuzzy system that can determine the abnormality of the transformer. In the present invention, three input variables are set by using the d? / Di − i characteristic of the transformer, the ratio differential characteristic, and the content of the second harmonic included in the differential current.
변압기의 히스테리시스현상을 나타내는 ψ-i 곡선은 변압기의 정상상태, 고장상태 및 여자돌입상태를 판별하는데 이용이 가능하다. 그러나 실제의 변압기에서 ψ-i 곡선은 잔류자속의 양에 따라 왜곡되어 변압기의 고장판별이 곤란하다. 이와같은 문제를 해결하기 위하여 다음과 같은 차전류와 쇄교자속의 도함수를 이용한다. The ψ-i curve representing the hysteresis of the transformer can be used to determine the steady state, fault state and excitation state of the transformer. However, in an actual transformer, the ψ-i curve is distorted according to the amount of residual magnetic flux, making it difficult to determine the failure of the transformer. To solve this problem, we use derivatives of the differential current and the linkage flux as follows.
=ㆍㆍㆍㆍㆍ「식 4」 = Equation 4
여기서, , , , 는 전압, 전류를 각각간격으로 표본화했을 때 변압기의 1차측 전압, 전류 및 2차측 전압, 전류의 k번째 표본값이며, 는 변압기의 누설인덕턴스이다. 그리고 도 3, 도 4, 도 5는 변압기의 정상상태, 여자돌입상태 및 내부고장이 발생한 경우 「식 4」를 이용하여 계산한 의 변화를 나타낸 것이다. 도 3, 도 4, 도 5와 같이 는 정상상태인 경우에는 대체로 0에 가까운 값이 되는 반면, 여자돌입인 경우에는 -15와 0사이의 영역에서 진동하는 특성을 나타내고, 고장이 발생한 경우에는 -15 정도로 나타남을 알 수 있다.here, , , , Is the voltage and current respectively The k-th sample of the transformer's primary side voltage, current and secondary side voltage and current as sampled at intervals, Is the leakage inductance of the transformer. 3, 4, and 5 are calculated by using "Equation 4" when the normal state, excitation state and internal failure of the transformer occur. The change is shown. 3, 4, and 5 as shown In case of steady state, the value is almost close to 0, while in case of excitation, it shows the characteristic of vibrating in the region between -15 and 0, and -15 in case of failure.
이와 같은 특성을 이용하여 다음과 같은 퍼지시스템의 입력변수 을 설정한다.Using these characteristics, input variables of fuzzy system as follows Set.
ㆍㆍㆍㆍㆍ「식 5」 Equation 5
은 임계치 K를 설정하여 가 주기당 몇번 K이상으로 되는가를 합산하여 주기당 표본수로 나눈 비율이 된다. 그리고 의 값은 「식 4」에서 알 수 있듯이 변압기의 누설인덕턴스 에 따라 결정되므로 임계치 K 역시 에 의해 결정된다. 본 발명에서는 K를 로 설정하였는데 모델로 이용한 변압기의 누설인덕턴스는 14.55이다.In other words By setting the threshold K Is the ratio divided by the number of samples per cycle. And Is the leakage inductance of the transformer as shown in Equation 4. Depends on the threshold K Determined by In the present invention, K The leakage inductance of the transformer used as a model is 14.55.
본 발명에서는 서로 다른 판별기준들을 융합할 수 있는 퍼지추론 능력을 활용하기 위하여 변압기의 dψ/di -i 특성과 더불어 변압기 차전류에 포함된 제2고조파 함유율 및 비율차동특성을 이용하여 퍼지시스템의 입력변수를 설정한다. 입력변수 는 아래 「식 6」과 같이 설정한다.In the present invention, in order to utilize the fuzzy inference capability to fuse different discrimination criteria, the input of the fuzzy system using the second harmonic content and the ratio difference characteristic included in the transformer differential current, as well as the dψ / di -i characteristics of the transformer. Set the variable. Input variable Is set as shown in Equation 6 below.
ㆍㆍㆍㆍㆍ「식 6」 Equation 6
또 「식 7」과 「식 8」의 차전류 와 억제전류 를 이용하여 입력변수 는 「식 9」로 정의한다.In addition, the difference current of "Expression 7" and "Expression 8" With suppression current Input variables Is defined by Expression 9.
ㆍㆍㆍㆍㆍ「식 7」 Equation 7
ㆍㆍㆍㆍㆍ「식 8」 Equation 8
ㆍㆍㆍㆍㆍ「식 9」 Equation 9
즉 입력변수 는 제2고조파 함유율을 그대로 이용하고, 는 조건에 부합되는 빈도를 이용한다. 여기서 는 CT오차, 부정합율(mismatch ratio) 등을 고려하여 40%로 한다.Input variables Uses the second harmonic content as it is, Uses a frequency that meets the conditions. here Is 40% in consideration of CT error and mismatch ratio.
한편, 소속함수(membership function)의 설정이 이루어지는데, 먼저 퍼지화를 위한 입력 소속함수의 정의가 이루어진다. 퍼지시스템에 주어지는 단일값(crisp)의 입력변수는 정의된 소속함수에 의해 퍼지화(fuzzification)됨으로써 하나 혹은 다수의 소속함수값(degree of membership)으로 변환된다. 이에 따라 제시된 3가지의 입력변수 , , 의 퍼지화를 위하여 각각 0.01간격으로 0∼1사이의 정의역을 설정하였고, 이에 대응되는 소속함수값은 모두 0∼1 사이의 값이 된다. 도 6은 이와 같이 정의된 입력의 소속함수를 나타낸 것이다.On the other hand, a membership function is set, and an input membership function for fuzzy is defined first. An input variable of crisp given to the fuzzy system is transformed into one or more degrees of membership by fuzzification by a defined membership function. The three input variables presented accordingly , , For fuzzy, the domains were set between 0 and 1 at 0.01 intervals, respectively, and the corresponding membership function values were all between 0 and 1. 6 is the input defined in this way The membership function of.
도 6에서 퍼지 입력변수 의 퍼지화를 위한 소속함수는 3개의 퍼지집합 FI_1_S, FI_1_M, FI_1_L로 구성되어 있는데 이것은 퍼지시스템의 특징인 언어적변수로 표현되는 집합이다. 즉 첨자 S, M, L은 각각 변수에 대한 기여도가 매우 작은 것, 중간정도 및 매우 큰 것을 나타내는 한정사이다. 그리고 이와 같은 소속함수는 전문가적 개념에서 결정되는데, 입력변수 은 변압기의 여러 가지 상황을 검토한 결과 정상상태에 대해서는 대채로 0∼0.1사이, 고장상태에 대해서는 0.9∼1로 나타났다. 따라서 그에 대응되는 퍼지집합 FI_1_S, FI_1_M의 정의역은 좁게 설정된다. 그러나 여자돌입상태에서는 경우에 따라 0.5∼0.9로 매우 변동이 심하여 이에 대응되는 퍼지집합도 넓은 영역에 걸쳐 설정된다. 입력변수의 소속함수는 도 7과 같이 2개의 퍼지집합 FI_2_S, FI_2_L로 중복되게 구성되는데, 이것은 차전류내의 제2고조파 함유율이 여자돌입시에는 대체적으로 크고 정상상태나 내부고장발생시에는 적게 나타나기 때문이다. 그리고 의 소속함수는 의 값이 정상상태에서는 0에 근접하고, 고장이 발생한 경우에는 1에 가까운 값을 나타내며, 여자돌입시에는 0.4∼0.6 정도로 나타나는 것을 고려하여 도 8과 같이 설정한다.Fuzzy input variable in Figure 6 The membership function for fuzzy of is composed of three fuzzy sets FI_1_S, FI_1_M, and FI_1_L, which are sets represented by linguistic variables that are characteristic of fuzzy systems. Subscripts S, M, and L are variables Are contributors that represent very small, medium, and very large contributions to. And this membership function is determined from the expert concept. As a result of examining various situations of the transformer, it was found that between 0 and 0.1 for the steady state and 0.9 to 1 for the fault condition. Accordingly, the domains of the fuzzy sets FI_1_S and FI_1_M corresponding thereto are narrowly set. However, in the exciting state, the fluctuation varies from 0.5 to 0.9 depending on the case, and the corresponding fuzzy set is also set over a wide range. Input variable The membership function of is composed of two fuzzy sets FI_2_S and FI_2_L as shown in FIG. 7 because the content of the second harmonic in the differential current is large in the case of excitation and is generally small in the case of steady state or internal failure. And The membership function of The value of is close to 0 in the normal state, and close to 1 in case of a failure, and is set as shown in FIG. 8 in consideration of appearing at about 0.4 to 0.6 at the time of excitation.
본 발명에서 이용한 퍼지 추론규칙은 모두 20개로 2개의 조건부와 하나의 결론부로 구성되어 있으며, 결론부에는 출력퍼지집합에 영향을 미치는 헤지(headge)가 포함되어 있다. 그리고 정의된 20개의 퍼지 추론규칙들은 조건부를 구성하는 입력변수의 조합에 따라 다음과 같이 3개의 군으로 구성된다. The fuzzy inference rule used in the present invention is composed of two conditional parts and one conclusion part in all 20, and the conclusion part includes a hedge (headge) affecting the output purge set. The defined 20 fuzzy inference rules are composed of three groups as follows according to the combination of input variables constituting the conditional.
(가) Rule type 12 (A) Rule type 12
R1 : if FI_1 is FI_1_S and FI_2 is FI_2_S, then R1: if FI_1 is FI_1_S and FI_2 is FI_2_S, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OSTEDY  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OSTEDY
R2 : if FI_1 is FI_1_M and FI_2 is FI_2_S, then R2: if FI_1 is FI_1_M and FI_2 is FI_2_S, then
OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS  OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS
R3 : if FI_1 is FI_1_L and FI_2 is FI_2_S, then R3: if FI_1 is FI_1_L and FI_2 is FI_2_S, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OFAULT  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OFAULT
R4 : if FI_1 is FI_1_S and FI_2 is FI_2_L, then R4: if FI_1 is FI_1_S and FI_2 is FI_2_L, then
OUT_FZ_SET is QUITE OSTEDY  OUT_FZ_SET is QUITE OSTEDY
R5 : if FI_1 is FI_1_M and FI_2 is FI_2_L, then R5: if FI_1 is FI_1_M and FI_2 is FI_2_L, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OINRUS  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OINRUS
R6 : if FI_1 is FI_1_L and FI_2 is FI_2_L, then R6: if FI_1 is FI_1_L and FI_2 is FI_2_L, then
OUT_FZ_SET is QUITE OFAULT  OUT_FZ_SET is QUITE OFAULT
(나) Rule type 13 (B) Rule type 13
R7 : if FI_1 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_S, then R7: if FI_1 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_S, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OSTEDY  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OSTEDY
R8 : if FI_1 is FI_1_M and FI_3 is FI_3_S, then R8: if FI_1 is FI_1_M and FI_3 is FI_3_S, then
OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS  OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS
R9 : if FI_1 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_S, then R9: if FI_1 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_S, then
OUT_FZ_SET is SOMEWHAT OFAULT  OUT_FZ_SET is SOMEWHAT OFAULT
R10 : if FI_1 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_M, then R10: if FI_1 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_M, then
OUT_FZ_SET is QUITE OSTEDY  OUT_FZ_SET is QUITE OSTEDY
R11 : if FI_1 is FI_1_M and FI_3 is FI_3_M, then R11: if FI_1 is FI_1_M and FI_3 is FI_3_M, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OINRUS  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OINRUS
R12 : if FI_1 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_M, then R12: if FI_1 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_M, then
OUT_FZ_SET is QUITE OFAULT  OUT_FZ_SET is QUITE OFAULT
R13 : if FI_1 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_L, then R13: if FI_1 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_L, then
OUT_FZ_SET is SOMEWHAT OSTESY  OUT_FZ_SET is SOMEWHAT OSTESY
R14 : if FI_1 is FI_1_M and FI_3 is FI_3_L, then R14: if FI_1 is FI_1_M and FI_3 is FI_3_L, then
OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS  OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS
R15 : if FI_1 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_L, then R15: if FI_1 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_L, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OFAULT  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OFAULT
(다) Rule type 23 (C) Rule type 23
R16 : if FI_2 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_S, then R16: if FI_2 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_S, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OSTEDY  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OSTEDY
R17 : if FI_2 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_S, then R17: if FI_2 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_S, then
OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS  OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS
R18 : if FI_2 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_M, then R18: if FI_2 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_M, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OINRUS  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OINRUS
R19 : if FI_2 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_L, then R19: if FI_2 is FI_1_S and FI_3 is FI_3_L, then
OUT_FZ_SET is DEFINITELY OFAULT  OUT_FZ_SET is DEFINITELY OFAULT
R20 : if FI_2 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_L, then R20: if FI_2 is FI_1_L and FI_3 is FI_3_L, then
OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS  OUT_FZ_SET is QUITE OINRUS
여기서 Rule type12는 입력에 관련된 규칙이고, Rule type13, type23은 각각 입력, 에 관련된다. 그리고 OSTEDY는 정상상태, OINRUS는 여자돌입, OFAULT는 고장을 나타내는 출력퍼지집합이며, QUITE, DEFINITELY, SOMEWHAT은 출력퍼지집합의 기여도를 나타내는 언어적 한정사이다. 예를 들어 출력퍼지집합이 QUITE OFAULT인 경우 고장일 확률이 90% 이상이고, DEFINITELY OFAULT는 50% 정도이며, SOMEWHAT은 고장일 확률이 10% 이하임을 의미한다. 그러나 실제로 퍼지시스템에서 이용되는 언어적 한정사는 일반적인 확률론적 개념과는 차이가 있다.Where Rule type12 is input and The rules related to, type Rule13, type23 respectively and , Wow Is related. OSTEDY is the steady state, OINRUS is the excitation inrush, OFAULT is the output purge set indicating failure, and QUITE, DEFINITELY, and SOMEWHAT are linguistic qualifiers that indicate the contribution of the output purge set. For example, if the output purge set is QUITE OFAULT, the probability of failure is over 90%, DEFINITELY OFAULT is about 50%, and SOMEWHAT means that the probability of failure is less than 10%. In practice, however, the linguistic qualifiers used in fuzzy systems differ from the general probabilistic concepts.
상기한 퍼지추론규칙에 의한 추론과정을 통해 생성된 출력퍼지집합은 도 9와 같이 정의된 출력소속함수에 의해 퍼지연산된다. 즉 퍼지추론이 실행될 때마다 출력퍼지집합은 퍼지연산을 통해 새로운 최종출력퍼지집합으로 갱신(updata)된다. 이러한 과정을 거쳐 최종출력퍼지집합 OUT_FZ_SET이 결정되고, 이것이 비퍼지화(defuzzification)의 대상이 된다. 퍼지시스템에서 최종출력퍼지집합을 비퍼지화하기 위한 방법으로는 합성모멘트법, 합성최대치법, 최대치의 평균법, 지지집합의 평균법 등이 있으나 이 중 합성모멘트법이 비교적 계산이 간단하고 서로 다른 출력퍼지집합간의 융합이 잘되는 특징이 있다. 따라서 본 발명에서는 「식 10」으로 표현되는 합성모멘트법을 이용한다. The output purge set generated through the inference process by the fuzzy inference rule is fuzzy by the output belonging function defined as shown in FIG. 9. That is, each time fuzzy inference is executed, the output purge set is updated with a new final output purge set through fuzzy operation. Through this process, the final output purge set OUT_FZ_SET is determined, which is the object of defuzzification. There are several methods for defusing the final output purge set in a fuzzy system: synthetic moment method, synthetic maximum value method, average value of maximum value method, and average of support set method. There is a characteristic of fusion between sets. Therefore, in this invention, the synthetic moment method represented by "equation 10" is used.
ㆍㆍㆍㆍㆍ「식 10」 Equation 10
여기서, 는 출력퍼지집합의 정의역이며, 는 정의역에 대응되는 최종출력퍼지집합의 지지도(degree)이다. 「식 10」에서 알 수 있듯이 출력퍼지집합의 정의역은 비퍼지화값을 계산하기 위하여 임의로 설정되는데 본 발명에서의 비퍼지화값은 미리 정해진 임계치와 비교하여 고장을 판단하는데만 이용되므로 도 9와 같이 1에서 9까지 0.2 단위로 설정하였다. 즉, 출력퍼지집합의 정의역은 고장이 아닌 경우에는 비퍼지화값이 3정도, 고장이 발생한 경우에는 비퍼지화 값이 6이상이 되도록 설정한다.here, Is the domain of the output purge set, Is the degree of support of the final output purge set corresponding to the domain. As can be seen from Equation 10, the domain of the output purge set is arbitrarily set in order to calculate the non-fuzzy value. However, since the non-fuzzy value in the present invention is used only to determine a failure in comparison with a predetermined threshold value, as shown in FIG. Up to 9 in 0.2 units. That is, the domain of the output purge set is set so that the non-fuzzy value is about 3 when the failure does not occur and the non-fuzzy value is 6 or more when the failure occurs.
본 발명에서는 EMTP를 이용하여 3 45/60(MVA) 154/ 23(KV) △-Y결선 변압기를 대상으로 여자돌입상황 및 고장상태 등을 시뮬레이션하고, 그 출력 데이터를 이용하여 제시한 알고리즘의 타당성을 검토한다. 도 10은 제시된 변압기 보호계전알고리즘이 수행되는 과정을 나타낸 것이다.In the present invention, using EMTP 3 45/60 (MVA) 154/23 (KV) Δ-Y connection transformer is simulated and excitation and fault condition are simulated. The output data are used to examine the validity of the proposed algorithm. 10 shows a process in which the proposed transformer protection relay algorithm is performed.
알고리즘의 수행은 먼저 표본화된 변압기의 1차측 전압, 전류인 , 와 2차측 전압, 전류인 , 가 입력되면(S10), 이를 이용하여 입력변수 , , 를 계산한다(S20). 다음으로 정의된 소속함수를 이용하여 각각의 입력을 언어적변수로 퍼지화한다(S30). 퍼지화한 언어적변수들은 퍼지규칙을 이용한 퍼지추론과정을 거쳐 출력퍼지집합화하고, 이전의 출력퍼지집합과 퍼지연산을 통해 최종출력퍼지집합을 생성한다(S40). 이렇게 출력된 최종출력퍼지집합이 비퍼지화과정을 통해 단일값으로 출력되고(S50), 그 값을 정해진 임계치(threshold)와 비교하여(S60) 임계치보다 작은 경우에는 고장이 아니고, 큰 경우에는 고장으로 판단하여 트립신호를 발생하게 된다(S70).The performance of the algorithm is first the primary voltage, current, , With secondary voltage and current , If is input (S10), using this input variable , , Calculate (S20). Next, each input is fuzzy into linguistic variables using the defined membership function (S30). The fuzzy linguistic variables are output purge set through the fuzzy inference process using the fuzzy rule, and generates the final output purge set through the previous output purge set and the fuzzy operation (S40). The final output purge set outputted as above is output as a single value through a non-purging process (S50), and the value is compared with a predetermined threshold (S60) and is not a failure when it is smaller than the threshold, and when it is large, the failure In operation S70, the trip signal is generated.
이하, 변압기의 고장 및 여자돌입상황 등에 따른 EMTP 출력데이터를 이용하여 제시한 알고리즘의 타당성을 검토하기로 한다. 도 11은 정상적으로 운전중이던 변압기의 1차측 A상 권선중 10:15:75로 분리되는 부분에서 권선간 단락고장이 발생한 경우 1차측 3상전류를 나타낸 것이다. 이것은 EMTP에서 0.06초후에 고장을 발생시킨 것으로 표본으로는 46번째가 된다. 그리고 도 12는 알고리즘의 수행에 따라 출력퍼지집합이 갱신되는 과정을 38번째 표본부터 나타낸 것으로, X축은 출력퍼지집합의 정의역, Y축은 표본번호를 나타내며 Z축은 출력퍼지집합의 지지도(degree) 를 나타낸다. 도 12에서 알 수 있듯이 정상상태의 출력퍼지집합을 나타내던 출력은 46번째 샘플에서부터 정상상태를 벗어나기 시작하여 54번째 샘플부터는 고장에 해당하는 출력퍼지집합으로 나타난다. 그리고 도 13과 같이 정상상태에서 3으로 유지되던 비퍼지화값이 고장이 발생한 46번째샘플부터 증가하기 시작하여 54번째 표본에서는 임계치 6에 도달한다. 따라서 계전기는 고장이 발생한 후 약 2/3주기인 54번째샘플에서 트립신호를 발생한다. Hereinafter, the validity of the proposed algorithm will be examined using the EMTP output data according to the transformer failure and the inrush situation. FIG. 11 shows the primary three-phase current when a short circuit failure occurs between the windings in a portion separated by 10:15:75 of the primary A-phase windings of the transformer in operation. This occurred after 0.06 seconds in EMTP and is 46th in the sample. 12 shows the process of updating the output purge set according to the execution of the algorithm from the 38th sample, where the X axis represents the domain of the output purge set, the Y axis represents the sample number, and the Z axis represents the support of the output purge set. . As can be seen in FIG. 12, the output showing the output purge set in the steady state starts from the normal state from the 46th sample and the output purge set corresponding to the failure from the 54th sample. As shown in FIG. 13, the non-fuzzy value maintained at 3 in the steady state starts to increase from the 46 th sample where the failure occurs, and reaches the threshold 6 in the 54 th sample. Thus, the relay generates a trip signal at the 54th sample, about 2/3 of the time after the failure.
도 14는 변압기의 1차측 B상 권선의 20:80인 지점에서 0.052초인 39번째 표본에서 권선지락고장이 발생한 경우 1차측전류를 나타낸 것이다. 그리고 도 15와 같이 정상상태로 나타나던 출력퍼지집합은 39번째 표본에서부터 변하기 시작하여 47번째 표본이후에는 고장상태의 출력퍼지집합으로 변한다. 따라서, 도 16과 같이 비퍼지화값이 변하여 고장발생후 약 2/3주기인 47번째 표본에서 트립신호가 발생된다. Fig. 14 shows the primary side current when the winding ground fault occurs in the 39th sample, which is 0.052 seconds at the 20:80 point of the primary B phase winding of the transformer. As shown in FIG. 15, the output purge set, which appeared to be in a normal state, starts to change from the 39th sample and changes to the output purge set of the fault state after the 47th sample. Therefore, as shown in FIG. 16, the non-fuzzy value is changed to generate a trip signal in the 47th sample, which is about 2/3 cycles after the failure.
도 17은 변압기의 2차측 부싱등과 같은 외부단자 C상에서 0.054초후인 41번째샘플에서 지락고장이 발생한 경우의 1차측 전류를 나타낸 것이다. 도18은 외부단자에서 고장이 발생한 경우 출력퍼지집합이 고장상태의 집합으로 갱신되는 과정을 나타낸 것이다. 비퍼지화값은 도 19와 같이 41번째 표본부터 변화를 시작하여 50번째 표본에서 임계치를 넘어 계전기는 트립신호를 발생한다. 이 경우에도 트립신호가 고장발생 후 약2/3주기 후에 발생하여 변압기의 권선에서 고장이 발생한 경우와 같은 결과를 나타낸다. Fig. 17 shows the primary side current when a ground fault occurs in the 41st sample, which is 0.054 seconds later on the external terminal C such as the secondary side bushing of the transformer. 18 illustrates a process in which the output purge set is updated to a set of failure states when a failure occurs in the external terminal. As shown in FIG. 19, the non-fuzzy value starts to change from the 41st sample, and the relay generates a trip signal beyond the threshold value of the 50th sample. In this case, the trip signal occurs about 2/3 cycles after the failure, and the result is the same as the failure in the winding of the transformer.
도 20은 변압기가 여자돌입상태인 경우 1차측 전류를 나타낸 것이다. 즉 0.041초 후에 변압기를 전력계통에 투입한 경우로 표본으로는 30번째에 해당한다. 도 21은 여자돌입시 출력퍼지집합이 갱신되는 과정을 나타낸 것이다. 도 21에서 변압기가 투입되기 전 출력퍼지집합은 정상상태와 여자돌입상태의 중복된 퍼지집합으로 나타나는데, 이것은 퍼지화를 위한 입력 소속함수를 정의할 때 입력이 0인 경우에도 입력변수의 값이 1또는 0으로 존재하기 때문이며 고장판단에는 전혀 영향을 미치지 않는다. 그러나 변압기가 계통에 투입되는 30번째 표본부터 출력퍼지집합은 변화하여 37번째 표본부터는 완전한 여자돌입에 해당하는 출력퍼지집합으로 나타나게 된다. 이 경우 도 22와 같이 비퍼지화값은 5정도로 나타나 트립신호는 발생되지 않는다. 도 23은 A상 전압의 위상이 90일 때 변압기에 투입되는 여자돌입상황시의 변압기 1차측 전류를 나타낸 것이다.20 shows the primary current when the transformer is in the inrush state. In other words, the transformer is inserted into the power system after 0.041 seconds. 21 illustrates a process of updating the output purge set upon excitation. In Fig. 21, the output purge set before the transformer is turned on is represented as a duplicated fuzzy set of steady state and inrush state, which is defined as 1 even when the input is 0 when defining the input membership function for fuzzy. Or 0, which does not affect failure determination. However, the output purge set changes from the 30th sample when the transformer enters the system, and from the 37th sample, it appears as the output purge set corresponding to the full excitation. In this case, as shown in FIG. 22, the non-fuzzy value is about 5, and no trip signal is generated. 23 shows that the phase of the A-phase voltage is 90 Is the primary current of the transformer during the inrush situation.
변압기의 여자돌입전류는 투입되는 전압의 위상이 0일 때 반파형태로 뚜렷하게 나타나며, 전압의 위상이 90일 때 투입된 경우에는 도 23의 A상전류와 같이 정현파에 가까운 형태로 나타난다. 따라서 전압의 위상이 90부근에서 투입된 경우에는 변압기의 여자돌입전류에 제2고조파가 약 13%정도로 적게 함유되어 있어 기존의 제2고조파 억제특성을 갖는 비율차동계전기에서는 고장으로 오판하는 경우가 발생할 수 있다. 그러나 본 발명에서 제안한 알고리즘에서는 도 24와 같은 출력퍼지집합의 결과를 나타내고, 도 25와 같이 비퍼지화값은 4정도로 나타나 트립신호는 발생하지 않는다.The exciting inrush current of the transformer is zero in phase When it appears as a half wave form, the phase of voltage is 90 In the case of input in the case of, the shape is close to the sine wave as shown in the A-phase current of FIG. Therefore, the phase of the voltage is 90 In case of input in the vicinity, the excitation inrush current of the transformer contains about 13% less of the second harmonic, which may cause a malfunction due to the ratio difference relay having the second harmonic suppression characteristic. However, in the algorithm proposed in the present invention, the result of the output purge set as shown in FIG. 24 is shown, and as shown in FIG.
도 26은 변압기의 외부단자 A상에서 특수한 고장을 발생시킨 경우 변압기 1차측 전류를 나타낸 것이다. 이것은 초고압변압기에서 발생할 수 있는 고장을 가정하여 모델링한 것으로 캐패시터스를 통한 고장을 모의하여 고장전류에 고조파성분이 많이 포함되도록 한 것이다. 따라서 차전류에 제2고조파성분이 많이 포함되어 기존의 비율차동계전방식으로는 고장검출이 불가능하다. 그러나 본 발명에서 제시한 알고리즘에서는 도 27과 같이 출력퍼지집합의 변화를 나타내므로서 고장검출이 가능하다. 즉 고장이 발생한 26번째 표본부터 출력퍼지집합이 변하고 도 28과 같이 비퍼지화값이 변하여 35번째 표본에서 비퍼지화값이 임계치 이상으로 되어 트립신호가 발생한다. Fig. 26 shows the transformer primary side current when a special failure occurs on the external terminal A of the transformer. This model is modeled on the assumption of failures that can occur in ultra high voltage transformers. It simulates the failures through the capacitors and includes a large amount of harmonics in the failure current. Therefore, since the second harmonic component is included in the difference current, it is impossible to detect a failure by the existing ratio differential relay method. However, in the algorithm proposed in the present invention, fault detection is possible by showing a change in the output purge set as shown in FIG. That is, the output purge set is changed from the 26th sample in which the failure occurs, and the unpurged value is changed as shown in FIG.
이상과 같이 본 발명에서 제시한 퍼지시스템을 이용한 변압기 보호계전 알고리즘에서는 변압기의 임의의 상에서 임의의 고장이 발생한 경우에는 고장발생 후 약2/3주기내에 고장을 판별하여 트립신호를 발생하며, 여자돌입시에는 트립신호를 발생하지 않는다. 아울러 고장전류에 제2고조파의 함유율이 높은 경우와 여자돌입전류에 제2고조파성분이 적게 포함된 경우 등에도 퍼지추론에 의해 고장발생 후 약 2/3주기내에 고장을 판단한다. As described above, in the transformer protection relay algorithm using the fuzzy system proposed in the present invention, when any fault occurs in any phase of the transformer, the fault is detected within about 2/3 cycles after the fault is generated, and a trip signal is generated. Does not generate a trip signal. In addition, even when the second harmonic content is high in the fault current and the second harmonic component is included in the excitation inrush current, the fault is determined within about two thirds of the cycle by the fuzzy inference.
본 발명에서는 인공지능의 한 분야인 퍼지시스템을 이용하여 변압기용 디지털 보호계전 알고리즘을 구현하고 있다. 이것은 변압기에서 고장이 발생하여 고장전류에 제2고조파성분이 다량 함유되어 있을 때, 여자돌입시 돌입전류에 제2고조파성분이 소량 포함되어 있을 때 등 기존의 비율차동계전방식으로는 고장과 여자돌입상황의 판별이 모호한 경우 등에도 이를 정확히 판별한다. 아울러 고장판단시간도 고장발생 후 약 2/3주기내에 가능하여 기존의 보호계전 알고리즘에 전혀 뒤지지 않는다. In the present invention, a digital protection relay algorithm for a transformer is implemented using a fuzzy system, which is one of artificial intelligence. This occurs when a fault occurs in the transformer and the fault current contains a large amount of the second harmonic component, and when the inrush current includes a small amount of the second harmonic component. Even if the situation is ambiguous, it is accurately determined. In addition, the fault determination time is possible within about 2/3 cycles after the occurrence of the fault, which is inferior to the existing protection relay algorithm.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 변압기용 디지털 보호계전방법은, 변압기에서 발생한 일반적인 고장은 물론 차전류에 제2 고조파 성분이 다량 함유된 변압기의 고장, 차전류에 제2 고조파 성분이 소량 함유된 여자돌입 상태 등을 정확히 판별한다. 따라서 초고압 전력용 변압기의 디지털 보호계전 기법으로 이용될 수 있다. As described above, the digital protective relay method for a transformer according to the present invention includes a general fault generated in a transformer, a failure of a transformer in which a large amount of second harmonic component is contained in the differential current, and a small amount of second harmonic component in the differential current. Accurately determine the state of inrush. Therefore, it can be used as a digital protection relay technique of a high voltage power transformer.
본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당분야의 통상의 지식을 가진 자에 의하여 많은 변형이 가능함은 명백할 것이다. The present invention is not limited to the above-described embodiment, and it will be apparent that many modifications are possible by those skilled in the art within the technical spirit of the present invention.
도 1은 아날로그 비율차동계전방식의 개념을 개략적으로 나타낸 도면, 1 is a view schematically showing the concept of an analog ratio differential relay method;
도 2는 제2 고조파 억제특성을 갖는 변압기보호용 디지털보호방식의 블록도, 2 is a block diagram of a digital protection scheme for transformer protection having a second harmonic suppression characteristic;
도 3 내지 도 5는 정상상태시, 여자돌입시, 내부고장시 의 시간에 따른 추이를 각각 나타낸 그래프,3 to 5 is a normal state, when the excitation, when the internal failure Graphs showing trends over time,
도 6 내지 도 8은 정의된 입력 의 소속함수, 의 소속함수, 의 소속함수를 각각 나타낸 그래프,6-8 are defined inputs Membership function of, Membership function of, Graph showing each function of
도 9는 정의된 출력소속함수를 나타낸 그래프, 9 is a graph showing a defined output function;
도 10은 본 발명의 변압기용 보호계전방법의 과정을 나타낸 흐름도, 10 is a flowchart illustrating a process of the protective relay method for a transformer of the present invention;
도 11은 외부 권선단락 고장시 변압기의 1차측 3상전류를 나타낸 그래프, 11 is a graph showing the primary three-phase current of the transformer when the external winding short circuit failure;
도 12는 외부 권선단락 고장시 출력퍼지집합의 지지도를 나타낸 그래프, 12 is a graph showing the support of the output purge set when the external winding short fault;
도 13은 외부 권선단락 고장시 비퍼지화값을 나타낸 그래프, FIG. 13 is a graph illustrating an unpurged value when an external winding short fault occurs.
도 14 내지 도 16은 권선지락 고장시 변압기의 1차측 전류, 출력퍼지집합의 지지도, 비퍼지화값을 각각 나타낸 그래프, 14 to 16 are graphs showing primary currents of transformers, support of output purge sets, and unpurged values when winding ground faults occur,
도 17 내지 도 19는 변압기의 붓싱 등에서 발생하는 지락 고장시 변압기의 1차측 전류, 출력퍼지집합의 지지도, 비퍼지화값을 각각 나타낸 그래프, 17 to 19 are graphs each showing the primary current of the transformer, the support of the output purge set, and the unpurged value when the ground fault occurs in the bushing of the transformer;
도 20 내지 도 22는 여자돌입시 변압기의 1차측 전류, 출력퍼지집합의 지지도, 비퍼지화값을 각각 나타낸 그래프, 20 to 22 are graphs showing the primary current of the transformer during excitation, the support of the output purge set, and the unpurged value, respectively;
도 23 내지 도 25는 특수한 여자돌입시 변압기의 1차측 전류, 출력퍼지집합의 지지도, 비퍼지화값을 각각 나타낸 그래프, 23 to 25 are graphs showing the primary current of the transformer during the special inrush, the support of the output purge set, and the unpurged value, respectively;
도 26 내지 도 28은 특수한 외부고장시 변압기의 1차측 전류, 출력퍼지집합의 지지도, 비퍼지화값을 각각 나타낸 그래프이다. FIG. 26 to FIG. 28 are graphs showing primary currents of a transformer, support of output purge sets, and unpurged values in a special external failure, respectively.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 * Explanation of symbols on main parts of the drawing
OC : 동작코일 PC : 억제코일 OC: Operation coil PC: Suppression coil
PDP : 비율차동계전기 PDP: Ratio Differential Relay

Claims (7)

  1. 입력된 계전신호에 대해 변압기로부터 1차측 순시치 전압() 및 전류()와, 2차측 순시치 전압() 및 전류()를 검출 및 크기변환하여 전압신호 및 전류신호를 기준화시키는 검출 및 기준화 단계;Primary instantaneous voltage from transformer for input relay signal ( ) And current ( ) And secondary instantaneous voltage ( ) And current ( Detecting and resizing) to standardize the voltage signal and the current signal;
    기준화된 전압신호, 전류신호를 이용하여 변압기의 자속-전류의 도함수 특성을 이용하여 여자돌입과 고장 상태를 지지하도록 설정하는 제1 입력변수, 변압기의 차전류에 포함된 제2 고조파의 함유율로 여자돌입을 지지하도록 정의하는 제2 입력변수, 및 차전류와 억제전류의 비를 이용하여 설정조건에 부합되는 빈도로 정의하는 제3 입력변수를 포함한 퍼지시스템의 입력변수를 생성하는 입력변수 생성단계; The first input variable configured to support excitation and failure states by using the derivative characteristics of the magnetic flux-current of the transformer using the standardized voltage signal and the current signal, and the content of the second harmonic contained in the differential current of the transformer. An input variable generation step of generating an input variable of a fuzzy system including a second input variable defined to support an excitation inrush and a third input variable defined at a frequency meeting a set condition using a ratio of a difference current and a suppression current. ;
    상기 생성된 입력변수 각각을 정의된 소속함수에 의해 퍼지화시켜 하나 또는 다수의 소속함수값으로 변환시키는 퍼지화단계; A fuzzy step of fuzzy each of the generated input variables by a defined membership function to convert one or more membership functions;
    상기 제1 입력변수와 제2 입력변수, 제2 입력변수와 제3 입력변수, 제1 입력변수와 제3 입력변수가 각각 관련되어 다수의 입력변수들로부터 취득된 정보들과 정량화된 불확실성들을 병렬적으로 처리하는 퍼지추론단계; The first input variable and the second input variable, the second input variable and the third input variable, the first input variable and the third input variable are respectively associated with each other to obtain information obtained from a plurality of input variables and quantified uncertainties. Fuzzy reasoning step of processing;
    입력 퍼지집합과 출력 퍼지집합에 각각 대응하는 조건부와 결론부로 이루어진 퍼지추론규칙에 의해 최종 출력되는 출력 퍼지집합을 비퍼지화시키는 비퍼지화단계; 및 An unfuzzy step of defusing the output fuzzy set finally output by a fuzzy inference rule consisting of a conditional part and a conclusion part corresponding to the input fuzzy set and the output fuzzy set, respectively; And
    상기 비퍼지화단계에서 추출된 비퍼지화값을 이용하여 정상상태, 여자돌입 상태 및 고장상태 중에서 어느 하나의 상태를 최종판정하여 트립여부를 결정하는 판정단계Determination step of determining whether or not the trip by determining the final state of any one of the normal state, the inrush state and the failure state by using the non-fuzzy value extracted in the non-fuzzy step
    를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 변압기용 디지털 보호계전방법. Digital protective relay method for a transformer, characterized in that consisting of.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제1 입력변수는, 임계치 K를 설정하여 도함수의 결과값이 주기당 몇번 K이상으로 되는가를 합산하여 주기당 표본수로 나눈 비율로 정의하는 것을 특징으로 하는 변압기용 디지털 보호계전방법. The digital protection for a transformer according to claim 1, wherein the first input variable is defined as a ratio divided by the number of samples per period by setting a threshold value K, adding the number of times the resultant value of the derivative becomes K or more per cycle. Relay method.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 도함수는 하기한 식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 변압기용 디지털 보호계전방법. The digital protective relay method for a transformer according to claim 1 or 2, wherein the derivative is defined by the following equation.
    = =
    (여기서, , , , 는 전압, 전류를 각각간격으로 표본화했을 때 변압기의 1차측 전압, 전류 및 2차측 전압, 전류의 k번째 표본값이며, 는 변압기의 누설인덕턴스임.)(here, , , , Is the voltage and current respectively The k-th sample of the transformer's primary side voltage, current and secondary side voltage and current as sampled at intervals, Is the leakage inductance of the transformer.)
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 제3 입력변수는, 주기당 CT오차가 일정값 이상인 표본수를 주기당 표본수로 나눈 비율로 정의하는 것을 특징으로 하는 변압기용 디지털 보호계전방법. The digital protective relay method for a transformer according to claim 1, wherein the third input variable is defined as a ratio obtained by dividing the number of samples having a CT error per cycle equal to or more than a predetermined value by the number of samples per cycle.
    (여기서, X%는 30% 내지 50% 범위내의 값) (Wherein X% is a value in the range of 30% to 50%)
  5. 제 1 항에 있어서, 퍼지 추론법으로는 합성 추론법을 사용하며, 퍼지 합성 추론을 수행하기 위한 퍼지 연산법으로는 Min-Max법을 이용하는 것을 특징으로 하는 변압기용 디지털 보호계전방법. 2. The digital protective relay method for a transformer according to claim 1, wherein a synthetic inference method is used as the fuzzy inference method, and a Min-Max method is used as a fuzzy calculation method for performing fuzzy synthesis inference.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 최종 출력 퍼지집합의 비퍼지화를 위하여 합성모멘트법, 합성최대치법, 최대치의 평균법, 지지집합의 평균법, 및 무게중심법 중에서 선택된 어느 하나의 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 변압기용 디지털 보호계전방법. The method according to claim 1, wherein any one method selected from among synthetic moment method, synthetic maximum value method, maximum value average method, support set average method, and center of gravity method is used for unpurging the final output fuzzy set. Digital protective relay method for transformers.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 합성모멘트법은 하기한 식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 변압기용 디지털 보호계전방법. 7. The method of claim 6, wherein the synthesis moment method is defined by the following equation.
    (여기서, 는 출력퍼지집합의 정의역이며, 는 정의역에 대응되는 최종출력퍼지집합의 지지도(degree)임.)(here, Is the domain of the output purge set, Is the degree of support of the final output purge set corresponding to the domain.)
KR10-2002-0062982A 2002-10-15 2002-10-15 A Digital Protective Relaying Method for Power Transformer KR100492526B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2002-0062982A KR100492526B1 (en) 2002-10-15 2002-10-15 A Digital Protective Relaying Method for Power Transformer

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2002-0062982A KR100492526B1 (en) 2002-10-15 2002-10-15 A Digital Protective Relaying Method for Power Transformer

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20040033750A KR20040033750A (en) 2004-04-28
KR100492526B1 true KR100492526B1 (en) 2005-06-02

Family

ID=37333152

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2002-0062982A KR100492526B1 (en) 2002-10-15 2002-10-15 A Digital Protective Relaying Method for Power Transformer

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100492526B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102156216A (en) * 2011-03-17 2011-08-17 清华大学 Method for discriminating magneting inrush current of direct current transmission converter transformer
KR101668436B1 (en) * 2015-04-16 2016-10-21 한전케이디엔주식회사 Diagnostic apparatus for underground power tinnel

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100851549B1 (en) 2007-02-01 2008-08-11 삼성전자주식회사 Memory module
US8446750B2 (en) 2007-02-01 2013-05-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Memory module using optical signal
CN107843816B (en) * 2017-10-20 2020-02-04 广东电网有限责任公司河源供电局 Transformer insulation defect state evaluation method considering load rate influence

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5172329A (en) * 1990-06-14 1992-12-15 Rahman Azizur M Microprocessor-based digital protective relay for power transformers
JPH06292322A (en) * 1993-03-31 1994-10-18 Omron Corp Overcurrent relay
KR970076955A (en) * 1996-05-17 1997-12-12 이종훈 DEVICE AND METHOD FOR DETECTING POWER FACILITY FAILURE USING INTELLIGENT TECHNI
JPH10327530A (en) * 1997-05-23 1998-12-08 Mitsubishi Electric Corp Ratio-differential relay for protecting transformer
JP2001231157A (en) * 2000-02-17 2001-08-24 Electric Power Dev Co Ltd Digital transformer protection relay
KR20020076413A (en) * 2001-03-28 2002-10-11 학교법인 성균관대학 Fault Classification of Power System using Neuro-Fuzzy Network and method for judgement thereof

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5172329A (en) * 1990-06-14 1992-12-15 Rahman Azizur M Microprocessor-based digital protective relay for power transformers
JPH06292322A (en) * 1993-03-31 1994-10-18 Omron Corp Overcurrent relay
KR970076955A (en) * 1996-05-17 1997-12-12 이종훈 DEVICE AND METHOD FOR DETECTING POWER FACILITY FAILURE USING INTELLIGENT TECHNI
JPH10327530A (en) * 1997-05-23 1998-12-08 Mitsubishi Electric Corp Ratio-differential relay for protecting transformer
JP2001231157A (en) * 2000-02-17 2001-08-24 Electric Power Dev Co Ltd Digital transformer protection relay
KR20020076413A (en) * 2001-03-28 2002-10-11 학교법인 성균관대학 Fault Classification of Power System using Neuro-Fuzzy Network and method for judgement thereof

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102156216A (en) * 2011-03-17 2011-08-17 清华大学 Method for discriminating magneting inrush current of direct current transmission converter transformer
KR101668436B1 (en) * 2015-04-16 2016-10-21 한전케이디엔주식회사 Diagnostic apparatus for underground power tinnel

Also Published As

Publication number Publication date
KR20040033750A (en) 2004-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ungrad et al. Protection techniques in electrical energy systems
Hashemi et al. Islanding detection for inverter-based DG coupled with using an adaptive neuro-fuzzy inference system
Lee et al. An intelligent and efficient fault location and diagnosis scheme for radial distribution systems
Novosel et al. Algorithms for locating faults on series compensated lines using neural network and deterministic methods
Cairoli et al. Fault detection and isolation in medium-voltage DC microgrids: Coordination between supply power converters and bus contactors
RU2540851C2 (en) Method for selection of short-circuited phase and determination of short circuit type
US3984737A (en) Protective relaying system
US4795983A (en) Method and apparatus for identifying a faulted phase
El-Arroudi et al. Data mining approach to threshold settings of islanding relays in distributed generation
Jamali et al. New approach to adaptive single pole auto-reclosing of power transmission lines
US7528611B2 (en) Methods and system for detecting winding faults in a generator with parallel windings
Filizadeh et al. An optimization-enabled electromagnetic transient simulation-based methodology for HVDC controller design
Saha et al. First zone algorithm for protection of series compensated lines
Hou et al. Capacitive voltage transformer: transient overreach concerns and solutions for distance relaying
Kumar et al. A fast and scalable protection scheme for distribution networks with distributed generation
CN108828405B (en) Power transmission line fault detection method based on random matrix
Singh et al. Detection and identification of topological errors in online power system analysis
Yabe Power differential method for discrimination between fault and magnetizing inrush current in transformers
Rebizant et al. Digital signal processing in power system protection and control
CN101091295B (en) Method and device for fault detection in an n-winding three-phase power transformer
Piasecki et al. Mitigating ferroresonance in voltage transformers in ungrounded MV networks
US20030040846A1 (en) Stability prediction for an electric power network
Wiszniewski et al. A multi-criteria differential transformer relay based on fuzzy logic
Barbosa et al. Power transformer differential protection based on Clarke's transform and fuzzy systems
Rezaei-Zare et al. Impacts of transformer core hysteresis formation on stability domain of ferroresonance modes

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130524

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140526

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150514

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160616

Year of fee payment: 12

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170517

Year of fee payment: 13

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180524

Year of fee payment: 14

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190813

Year of fee payment: 15