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采用LABVIEW对电力系统故障及采样异常识别
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2017-11-09
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随着智能电网的建设发展，数字化变电站应用越来越广泛，电子式互感器和合并单元的广泛应用是数字化变电站的重要特点。但是数字化变电站的交流数据通过通道传输，在合并单元汇总，在传输过程中不可避免的会受到一些干扰：电子互感器在实际的应用中，受到变电站现场电磁环境的干扰，偶尔也会有异常数据输出：AD采样硬件电路也难免有虚焊情况出现，使得采样波形会出现毛刺。这些原因都会造成采样数据出现异常坏点的情况，而日前合并单元只负责“采集一同步一传送”数据，没有对采集结果执行合理性判别，现有的数字化变压器保护，算法上虽然已经采取了“防飞点”措施，但尚不足以抵御如此大的采样值跃变。这些采样异常数据是引起装置误动、装置误操作的潜在风险。为此对采样异常与电力系统故障的识别的研究显得尤其重要。
目前对于采样异常数据的识别方法，增加电压闭锁判据最大问题电压判据门槛值不易选择，有的仅能检出少量典型的异常值，或者不能明确识别电力系统各种故障情况下与采样异常的区别。本文采用采样值的3点连续求与作为判定，详细比较了电力系统各种故障情况下以及采样异常下判据的有效性，仿真结果显示，该算法满足电力系统的保护需求。
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