变压器励磁涌流多角度时频特征综合辨识方法

陈春; 占露昕; 曹伯仲; 曹一家; 李勇; 刘均乐

doi:10.7500/AEPS20240723005

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变压器励磁涌流多角度时频特征综合辨识方法

研制与开发 | 更新时间：2025-07-14

- 变压器励磁涌流多角度时频特征综合辨识方法
- Comprehensive Identification Method for Transformer Inrush Current Based on Multi-perspective Time-frequency Characteristics
- 电力系统自动化 2025年49卷第14期页码：163-172
- 作者机构：
  
  1.电网防灾减灾全国重点实验室（长沙理工大学），湖南省长沙市 410114
  2.国网益阳供电公司，湖南省益阳市 413000
  3.湖南大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市 410082
  4.广东电网有限责任公司中山供电局，广东省中山市 528400
- 作者简介：
  
  陈春(1987—)，男，通信作者，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：智能配电网规划与自愈控制。E-mail：chch3266@126.com
  占露昕(2001—)，女，硕士研究生，主要研究方向：配电网继电保护。E-mail：782085157@qq.com
  曹伯仲(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配电网继电保护。E-mail：1297620063@qq.com
- 基金信息：
  
  湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ20039);国家自然科学基金资助项目(52007009);中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20231017)
- DOI：10.7500/AEPS20240723005
  中图分类号：
- 收稿：2024-07-23，
  
  修回：2024-11-23，
  
  网络出版：2025-02-27，
  
  纸质出版：2025-07-25
- 稿件说明：
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陈春,占露昕,曹伯仲等.变压器励磁涌流多角度时频特征综合辨识方法[J].电力系统自动化,2025,49(14):163-172.

CHEN Chun,ZHAN Luxin,CAO Bozhong,et al.Comprehensive Identification Method for Transformer Inrush Current Based on Multi-perspective Time-frequency Characteristics[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(14):163-172.
陈春,占露昕,曹伯仲等.变压器励磁涌流多角度时频特征综合辨识方法[J].电力系统自动化,2025,49(14):163-172. DOI： 10.7500/AEPS20240723005.

CHEN Chun,ZHAN Luxin,CAO Bozhong,et al.Comprehensive Identification Method for Transformer Inrush Current Based on Multi-perspective Time-frequency Characteristics[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(14):163-172. DOI： 10.7500/AEPS20240723005.

摘要

配电网中电力电子器件的不断接入导致系统谐波电流日益加大，传统基于二次谐波电流制动的变压器差动保护可靠性面临挑战。同时，单一特征辨识方法受分布式电源类型和合闸角影响，无法准确区分不同场景下的故障电流和励磁涌流。为了提高励磁涌流的辨识准确率，文中提出全面整合时域、频域和时频域特征的多角度时频分析方法，利用Bayes算法优化极端梯度提升(XGBoost)的分类参数，提高模型的泛化能力，实现不同容量、不同类型分布式电源接入下的故障电流与励磁涌流的准确辨识；采用SHAP值分析方法，揭示各特征值在辨识模型中的贡献度。基于仿真及现场实测数据对所提励磁涌流辨识方法进行验证，针对样本数据的识别准确率接近100%。

Abstract

The increasing integration of power electronic devices in distribution networks has exacerbated harmonic currents

challenging the reliability of traditional transformer differential protection based harmonic carrent restraint. Additionally

the single-characteristic identification methods are affected by the distributed generator (DG) types and closing angles

and cannot accurately distinguish fault currents and inrush currents in various scenarios. In order to improve the identification accuracy of inrush current

this paper proposes a multi-perspective time-frequency analysis method that comprehensively integrates time-domain

frequency-domain

and time-frequency-domain characteristics. The Bayes algorithm is used to optimize the classification parameters of extreme gradient boosting (XGBoost)

improve the generalization ability of the model

and achieve accurate identification of fault current and inrush current with different capacities and types of DG connected. The SHapley Additive exPlanation (SHAP) value analysis method is used to reveal the contribution of each characteristic value in the identification model. Based on simulation and on-site measurement data

the proposed inrush current identification method is validated

and the accuracy of identification for sample data is close to 100%.

关键词

Keywords

references

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