热电厂继电保护系统可靠性提升与整定优化研究

热电厂继电保护系统可靠性和整定精度是保证电力系统安全平稳运行的关键因素。目前，电力工业正在进行智能化、数字化的改造，在复杂运行条件下故障特性出现新的变化，这就需要继电保护系统快速响应和准确动作。同时设备老化和电磁干扰使保护误动和拒动的风险明显增加，传统的整定方法受经验公式和静态模型的限制，很难满足电网的动态运行要求。如何打破技术瓶颈，建立更加可靠和智能化的继电保护体系并对整定方案进行动态优化已经成为电力工程领域中提高热电厂运行效能和减少事故损失的重点工作。

一、热电厂继电保护系统可靠性提升策略

（一）选用高质量设备

继电保护系统是否可靠，首先决定于它的硬件设备是否良好。热电厂应选择工艺成熟，质量可靠，并经严格试验的继电保护装置以保证在恶劣环境中仍然能够稳定地工作。同时要定期维护、检修设备，发现老化、破损零件及时更换，避免由于设备故障造成保护误动作、拒动作[1]。

（二）优化系统设计

合理地进行系统设计，是提高继电保护系统运行可靠性的根本。热电厂要结合自身运行特点与需要，对继电保护系统配置进行科学规划，以保证各个保护装置间能协调一致，组成高效保护网络。同时对系统冗余设计也要充分考虑，例如采取双重化配置和备用电源自动输入等方式以增强抗干扰能力及故障恢复能力。

（三）加强人员培训

继电保护系统的正常运行以及维护工作，需要专业人员给予支持，热电厂应当强化对继电保护专业人员的培训工作，以此提升他们的业务水平以及应急处理能力，培训内容囊括继电保护原理、设备操作、故障分析等多个方面，要保证人员可熟练掌握继电保护系统的运行和维护技能，以便及时应对各类突发情况。

二、热电厂继电保护系统整定优化方法

（一）基于历史故障数据的继电保护定值动态修正法

随着热电厂运行数据的持续积累历史故障数据包含设备故障特征，系统运行状态规律等重要信息，这为动态修改继电保护定值奠定坚实的基础。为实现基于历史故障数据的精准修正，需构建全面的数据采集与存储体系，涵盖热电厂内各类一次设备（例如发电机，变压器和线路）的故障录波数据、保护动作信息、开关状态变化数据，以及二次设备（例如保护装置，测控装置等）的采样数据、定值参数等，确保数据的完整性与准确性[2]。

以大数据分析技术为基础，深度挖掘收集的历史故障数据，并利用聚类分析算法根据故障类型和故障位置对故障数据进行聚类分析、将故障严重程度和其他维度划分为不同故障场景数据簇。对各类故障场景提取故障电流，电压幅值和相位以及故障持续时间等关键特征参数并建立故障特征和继电保护定值关联模型。通过机器学习算法（例如，支持向量机、神经网络）对关联模型进行训练与优化，使其能够准确预测在不同故障场景下所需的继电保护定值。实际运行过程中，依据实时监控的系统运行状态和故障预警信息调用对应关联模型对继电保护定值进行动态校正，保证保护装置故障时能准确迅速地动作，增强热电厂继电保护系统运行的可靠性和适应性。

（二）采用粒子群算法的继电保护配合时限优化策略

热电厂继电保护系统各级保护装置间配合时限的设定直接关系到故障切除速度和选择性。传统的时限设置方法通常是建立在经验或者简单的计算基础上，很难全面考虑到系统操作的复杂性和动态性。作为一种效率极高的优化算法，粒子群算法拥有快速的收敛速度和出色的全局搜索能力，特别适合处理继电保护配合时间限制的优化问题。

在应用粒子群算法进行优化时，首先需要明确优化的目标，例如最小化故障的切除时间和确保各级保护设备的选择性，然后将这些目标转换为数学模型中的目标函数。同时确定优化变量——各等级保护装置配合时限参数。针对热电厂拓扑结构和保护配置，制定上下保护装置时限差值范围和保护装置动作时间最小等合理约束，以保证优化结果满足实际运行需求。初始化粒子群，包括粒子的位置（也就是与时限参数初始值相匹配）与速度，通过不断迭代更新粒子的位置与速度，根据目标函数计算每个粒子的适应度值，挑选出适应度值表现最佳的粒子作为目前的最佳选择，并鼓励其他粒子向它靠拢。在满足收敛条件的情况下，通过多次迭代获得继电保护配合时限最优参数并运用到实际保护装置当中，从而达到保护时限精准优化和热电厂继电保护系统整体性能提升的目的。

（三）建立多场景仿真模型的继电保护整定值校验机制

热电厂在运行时面临许多复杂工况和故障场景，例如系统在不同负荷水平时的运行情况，各种短路故障以及设备过载情况。为保证继电保护整定值能够在多种场景下可靠地动作，需要多场景仿真模型校验机制。采集热电厂系统参数，设备参数和运行数据等基本信息并搭建包含发电机模型，变压器模型和线路模型在内的详细电力系统仿真模型、负荷模型等以保证该模型能正确地反映实际系统动态特性[3]。

基于热电厂历史运行数据和未来运行计划，识别出正常运行情景和最大负荷情景等多个典型运行情景和故障情景、包括最小负荷场景、单相接地故障场景以及三相短路故障场景在内的多种情境。对每一种情景，都设定对应的边界条件和参数，例如系统电压，频率和负荷功率，并在仿真模型上对其进行细致模拟计算，对不同情景下继电保护装置动作行为进行分析，主要是动作时间、动作范围和灵敏度。比较仿真计算结果和继电保护整定值设置要求，校验整定值符合选择性，速动性，灵敏性和可靠性要求。对达不到要求的整定值及时做出调整和优化，经过多次仿真验证保证整定值能够在多种情景下可靠地动作，从而为热电厂安全、稳定地运行提供强有力的保证。

三、结语

在电力系统向着智能化和数字化方向发展的过程中，如何提高热电厂继电保护系统的可靠性和整定优化，是确保电力供应的安全性和稳定性的一个重点问题。通过选择高质量的设备，优化系统设计和加强人员培训等方式夯实可靠性基础，并采用大数据分析，智能算法和多场景仿真等手段进行整定优化，它既可以适应复杂工况的改变，又可以促进电力工程技术的创新，从而构筑起一道保障能源安全、促进社会经济可持续发展的技术屏障，帮助电力行业向更高安全、高效水平发展。

参考文献：

[1] 刘向英 . 刍议热电厂电气系统继电保护综合自动化 [J]. 自动化应用 ,2019,(03):113-114.

[2] 吴晓钢 . 简述热电厂电气系统的继电保护综合自动化技术 [J]. 山东工业技术 ,2019,(03):194.

[3] 杨旭 . 新形势下热电厂继电保护整定计算系统的设计 [J]. 低碳世界 ,2017,(08):91-92.