随着现代电力系统的发展,尤其是三峡电厂的发电及“西电东送”速度的加快,超高压、远距离、大容量输电及全国性联网己成为必然,因而,对保证电网安全与稳定运行的继电保护技术提出了更高的要求。一些传统的继电保护和故障诊断技术已不能满足电力系统不断发展的要求。研究可靠性高、选择性好、动作速度快的母线保护一直为继电保护工作者们所关注。目前,基于人工智能技术的继电保护系统越来越受到重视,本文对此展开了研究工作。 母线是电力系统厂站最重要的设备之一,母线保护是保障母线安全和可靠运行的保护设备。寻找性能完善、功能强大、可靠性高及智能化程度高的母线保护是母线保护研究的方向。 本文分析了传统的母线继电保护所存在的不足,运用人工智能技术所具有的自适应、自学习能力,提出基于人工智能技术的母线继电保护的概念,并建立了相关的保护模型。全文包括两大部分,第一部分是基于人工神经网络的母线保护的研究,第二部分是基于多Agent技术的母线保护的研究。 本文第二章阐述传统母线保护的发展过程和其优缺点。从母线实现方式、实现原理和实现结构上阐述了母线保护的发展状况,并提出了母线保护的几个关注问题。传统的母线保护大多采用电流比相原理或带比率制动的电流差动原理来实现,这两种原理保护的主要缺点是抗电流互感器饱和的能力较差。第三章介绍人工神经网络及多Agent系统的概念、特点和结构。第四章详细介绍基于人工神经网络的母线保护的研究。对母线保护人工神经网络模型的构建、模型参数的学习估计算法等进行了研究分析,并进行母线保护人工神经网络模型的实例训练,验证该保护的可行性。第五章介绍基于多Agent技术的母线保护系统的研究。利用Agent的自治、协调和分布特性,提出了基于多Agent技术的母线保护系统,该保护系统由协调层Agent和执行层Agent构成,通过各变电站之间的光纤通信网进行通信,该保护系统相对于传统的母线保护具有不受电流互感器饱和的影响,能够自适应被保护母线的各种运行方式,运行可靠,保护动作速度快(动作时间