导读：正因为如此，采样值差动可有效地鉴别励磁涌流和制动外部故障电流互感器饱和的差流，同时还具备抗过励磁的功能。采样值差动的数据窗只有一个点，因此它在变压器或电流互感器进入线性区时，差动保护判据必然不满足，比采用全周数据窗的相量差动更能适应这种饱和非线性。
中国新能源行业运营态势与投资前景评估报告（2013-2017）
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1 二次谐波制动的电力变压器差动保护
利用二次谐波制动的电力变压器差动保护的方法是：励磁涌流中含有较大的偶次谐波分量，并且二次谐波分量最大，而故障电流中的二次谐波分量较小。因此计算出差流中的二次谐波分量，如果其值较大就可以判断为励磁涌流。判别式为：I2＞K2I1，其中I1、I2分别称为差动电流中的基波分量和二次谐波分量的幅值；K2称为二次谐波制动比，其整定范围通常为K2=15%～20%。
随着电力系统容量增大、电压等级提高及变压器容量增大，采用二次谐波制动原理的变压器保护，面临着以下3个问题：(1)大型电力变压器差动保护中，15%～17%的制动比是按照一般饱和磁通为1.4倍额定磁通幅值时合闸涌流的大小来考虑的。但现代变压器的饱和磁通倍数经常在1.2～1.3甚至更低，在此情况下涌流的最小二次谐波含量有可能低于10%以下，从而导致变压器差动保护误动。(2)对大型变压器，由于在高压输电系统中，长输电线的分布电容效应十分明显。在变压器端部接长线或静补电容时，内部故障的暂态电流也可能产生较大的二次谐波。因此当大型变压器内部严重故障时，谐振而产生较大成分的二次谐波，使保护动作延时。(3)励磁涌流是暂态电流，不适合用傅氏级数的谐波分析方法。因为严格地说，傅氏级数的谐波分析方法只适用于稳态交流分量的分析，励磁涌流是含有较大衰减直流分量的暂态电流，将衰减的直流分量在时间轴上截断并进行周期延拓，会导致产生离散的幅度谱，混叠到周期信号的频谱中，影响二次谐波分量的大小，甚至导致误判。
2 虚拟三次谐波式涌流制动方法
虚拟三次谐波制动方案是利用涌流中信息量最为丰富的以尖脉冲为中心的半周波形作为前半周信息，利用“平移”和“变号”原则虚拟构成后半周信息，前后合起来构成一个完整的周波信息，这一合成信号符合奇对称原则，其三次谐波含量较大；而变压器内部短路电流基本上是正弦波，“虚拟”后的波形中三次谐波含量较小，故可由此将两者区分开来。研究表明，不仅在单侧尖脉冲性涌流时含有丰富的三次谐波分量，而且在对称性涌流时，也含有比较多的三次谐波分量。
该方案的原理是仅用工频半周期信息，可使算法要求的数据窗缩短，加快了保护的动作速度，保护可在故障后半个周波加一个采样点的时间，约10～12 ms即可发出跳闸脉冲，加上出口继电器动作时间，约15ms即可跳闸。该方案数字实现时，算法简单，实际上相当于用半周傅氏算法计算基波及三次谐波的运算量。该原理的波形虚拟过程，从滤波器的角度来看其实就是滤除偶次谐波，保留奇次谐波的过程，充分利用虚拟后的尖顶波中的三次谐波分量来确定涌流波形。
3 基于波形对称识别原理的变压器差动保护
波形对称识别原理是对流入继电器的差流波形特征进行分析的一种方法，首先将流入继电器的差流进行微分，将微分后差流的前半波与后半波作对称比较，根据比较的结果去判断是否发生了励磁涌流。基于波形对称性基本原理可以概括为：首先对一个周期的差动电流进行预处理，然后通过一定的算法确定出波形的不对称度K，最后根据不对称度K来判别差流是否为涌流。
利用波形对称性特征鉴别涌流方法，从实质上讲都是利用涌流波形会出现间断角从而造成波形的不对称性这一特点的，都属于间断角原理的衍生和改进，且较间断角原理易于实现。但由于涌流波形与许多因素有关，对于波形不对称度K的整定，很难通过严格的理论分析或推导来确定，应用中只能根据实际情况，以及大量试验的方式来确定，从而隐藏了误判的隐患。
4 基于采样值差动的励磁涌流鉴别方法
采样值差动鉴别励磁涌流的方法为：由励磁涌流和内部故障电流波形比较可知，励磁涌流在1个周期内，三相差流(即流入继电器的电流)波形中有两相由于变压器饱和特性的影响使波形总是有几个点靠近零点，电流数值上趋向于零，这几个采样点，其电流数值不满足采样值差动的动作条件。这个规律实质上是和产生涌流时波形会出现间断角的规律相一致。剩下的一相由于变压器绕组接线方式的影响往往呈现出周期性电流的特征，考虑最严重的情况即为产生对称性涌流，此时该相差流的直流分量为零，完全为周期性电流。但1个周期内仍然存在一定的间断角，受这个因素的影响，在1个周期内，该相电流满足采样值差动条件的点数与标准正弦基波相比要少，而变压器发生内部故障时，差流波形基本上为正弦基波，故一般只在过零点前后才不满足采样值差动动作条件。利用这个规律，可以用数字保护差流启动后R个采样点作为所需要的判别数据窗，寻找定值S分相判别，当三相差流中有一相或多相的R≥S时，就可认为发生了内部故障，输出动作信号，否则认为是励磁涌流而不动作。采样值差动不同于相量差动，它不但考虑波形幅值的大小，更重要的是它需要考察波形的集散度，即使波形的幅值很大，若不具备较好的分布均匀性，同样无法满足采样值差动判据。正因为如此，采样值差动可有效地鉴别励磁涌流和制动外部故障电流互感器饱和的差流，同时还具备抗过励磁的功能。采样值差动的数据窗只有一个点，因此它在变压器或电流互感器进入线性区时，差动保护判据必然不满足，比采用全周数据窗的相量差动更能适应这种饱和非线性。
5 励磁涌流识别新方法
5.1 神经网络在励磁涌流识别中的应用
人工神经网络采用计算机模拟人脑神经细胞的结构和功能，并将其运用于工程和其它的领域。神经网络应用于电力变压器保护的优势在于其强大的计算能力和容错性。其出发点是把多种判据综合应用于差动保护，理论上可以有效地提高差动保护正确率。神经网络的突出矛盾体现在训练样本能否涵盖过去及将来电力系统，各种运行方式下可能发生的不同故障类型。将同一权值网络应用于不同类型的电力变压器，其可能性微乎其微。然而，提取各种类型电力变压器的训练样本来训练该种电力变压器自身的权值网络又几乎是不可能的。因此，如何提取神经网络的训练样本是该技术手段应用于实际保护的症结。
5.2 小波理论在涌流识别方面的应用
小波运用于差动保护，主要是为了更加精细地提取信号的幅值、相位等特征，检测信号的突变点，用以判断电流互感器CT铁芯是否进入了饱和。针对故障电流和对称性励磁涌流的波形，选取第三尺度小波变化，对照得出：故障电流的小波变换的模极大值是一正一负等间距出现的，而后者的小波变换的相邻两模极大值为同号，且两个极大值对应于涌流波形的间断角。作者利用小波变化，得出差分后的非对称涌流间断角对应的相邻两极大值是同号，而故障电流差分后波形第三尺度模极大值相邻异号，以此作为区别两种电流的判据。
小波算法的一大明显特征是提取出涌流波形与各种故障波形的奇异性，通过比较各种波形奇异度的差异区分涌流和故障情况。如果实际运行现场的干扰较重，实测信号的奇异度是否被干扰噪声所淹没而无法提供足够的裕度以满足保护可靠性的问题还有待商榷。另外，一般情况下小波算法的计算量较大，应用于实际的微机保护，面临实时性不能得到满足的问题。因此，如何构建快速、可靠、计算量较小的小波算法是缩小小波理论研究与实际应用之间差距的关键。
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