高DG渗透配网基于RBF神经网络的分布式保护原理

摘要

分布式电源(DG)接入配电网以后，原有的简单的单电源辐射网络变为了复杂的多电源网络，导致传统配电网继电保护出现灵敏度降低、拒动、误动等问题。本文提出了一种基于RBF神经网络的分布式保护原理，仅利用配电网故障后的电流分量和正常运行时的负荷电流，便可以在线实时检测系统是否发生故障，实现对高DG渗透配网的故障检测和识别，达到自适应的容错保护技术。通过仿真证明了该原理的正确性，有效性和移植性，为建立适合于多DG渗透，自适应网络拓扑结构变化的新型配网保护策略奠定了理论基础。