Исследование возможности применения искусственного интеллекта для повышения устойчивости функционирования релейной защиты

Начиная с 2014 года, проблема насыщения трансформаторов тока для релейной защиты в России стоит особенно остро. Связано это с чередой крупных аварий, среди которых отметим следующие: • авария на Ростовской АЭС с отключением потребителей суммарной мощностью 1761 МВт, 04.11.2014 г.; • авария на ПС 500 кВ Тамань с отключением потребителей суммарной мощностью 876 МВт, 13.06.2018 г. В указанных примерах из-за насыщения трансформаторов излишне сработали быстродействующие защиты, а именно дифференциальные защиты и быстродействующие ступени комплектов ступенчатых защит линий. В ходе работы разработаны модели искусственных нейронных сетей, восстанавливающих искажённый вторичный ток трансформатора тока и тем самым повышающих устойчивость функционирования релейной защиты. Основные результаты полученные в ходе работы: • Рассмотрены измерительные преобразователи тока, обеспечивающие правильную работу устройств РЗА, а также алгоритмы, повышающих устойчивость функционирования микропроцессорных устройств РЗА. • Разработана модель автотрансформатора на проектируемой Филиалом АО «НТЦ ФСК ЕЭС» – СибНИИЭ ПС 500 кВ Нижнеангарская. • Усовершенствована модель трансформатора тока, разработанная на кафедре электрических станций ФЭН, НГТУ. • Разработаны и протестированы модели нейронных сетей, восстанавливающие искажённый вторичный ток трансформатора тока.