随着电力系统的发展，特别是现代新材料、新工艺的发展，变压器单台容量的不断增大，对变压器保护的快速性和可靠性提出了更高的要求。变压器保护性能的提高，依赖于人们对变压器内部故障机理的认识程度。对变压器内部故障进行暂态仿真，是提高变压器保护性能的必要条件。本论文是作者在博士研究生期间对变压器故障仿真和保护新算法方面的科研总结，主要包括以下内容： 本文针对变压器暂态数字仿真中的关键问题----铁磁材料磁滞回环的处理，提出了利用一种新型的混合型径向基神经网络来拟合铁磁材料的主磁滞回环，首次运用分形学说的基本观点，揭示了铁磁材料的磁特性中存在着分形特征，从机理上探讨了变压器主、次磁滞回环之间的关系。利用分形理论中迭代函数系统的基本理论，对主磁滞回环进行选代计算来生成次磁滞回环，并用仿真结果验证了这种思想的正确性。 变压器绕组匝间短路故障是一种常见的变压器内部故障，对变压器内部匝间短路故障暂态过程的精确仿真，了解其内部机理，是确定变压器保护原理和提高变压器保护正确动作的基本前提条件。本文在分析和总结前人经验的基础上，改进和完善了一种处理变压器内部匝间短路的新方法，该方法能够与EMTP软件完全兼容，可以仿真变压器任何位置的匝地短路和匝间短路，并用仿真结果验证了该算法的有效性。 变压器电流差动保护的核心问题是励磁涌流的识别。本文首次提出一种应用波形相关度分析法来识别励磁涌流的新判据。该算法在理论上以严密的数字信号处理理论为基础，用波形相关度的基本概念对励磁涌流进行有机、综合地分析。EMTP仿真结果表明：该算法识别效果明显、迅速，具有较强的抗干扰能力和算法的稳定性。 模糊数学是近代数学发展的产物，模糊贴近测度是模式识别中的有力工具。本文首次把模糊贴近测度的概念引入变压器励磁涌流的识别中，提出了一种波形预测法识别变压器励磁涌流的新原理。该算法是利用较短的数据窗，预测出一标准正弦波，利用实际采样波形与标准正弦波之间模糊贴近测度的大小，来识别变压器励磁涌流，仿真结果验证了该算法的有效性。 把新理论和新技术引入变压器保护中，是促进变压器保护发展的有效途径。本文提出了一种利用小波变换识别变压器励磁涌流和故障电流的新判据。利用小波变换来提取采样数据一定频段上的暂态分量，并进行适当处理，利用处理后对应的暂态分量的小波系数的分布特征，来正确识别变压器励磁涌流和故障电流。理论分析和仿真结果表明：该算法能够有效地区分变压器励磁涌流和各种内部故障电流，不受电流互感器饱和的影响，实现简单，效果明显，具有一定实用价值。 电流互感器（TA）饱和的识别是变压器保护多年来一直未能很好解决的难题。本文首次提出利用小波变换原理精确地检测故障发生时刻和差流出现时刻，根据时差法原理来判断差流的出现是否是由于TA饱和造成的。该方法不仅能够有效地防止区外短路故障时因TA饱和引起的差动保护误动，而且还能够有效地防止因发生 摘要 一 区外短路故障造成电流互感器（TA）饱和后，故障山区外故障转为区内故障时，造 成的变压器保护拒动现象。 把电压量引入变压器保护，从机理上对变压器保护进行重新认识，是提高变压 器保护正确动作率的有效途径。变压器合闸于内部轻微故障下的情况至今缺乏深入 研究，导致当前的保护原理在此故障下动作速度慢，灵敏度低，难以防止故障的发”展。本文把电压量引入变压器保护中，提出了一种由序工频突变量阻抗方向保护算 法和利用励磁阻抗的变化特征来识别励磁涌流的保护算法构成的综合新判据，即利 用变压器两侧的正序工频突变量阻抗方向和负序工频突变量阻抗方向来检测变压器 内、外部故障，利用励磁阻抗的变化特征来识别大励磁涌流情况下的小故障电流。 该保护算法不仅能够正确区分变压器内、外部故障，而且还能够正确识别变压器合 闸于轻微匝间放障的情况。该算怯具有动作速度快、反应灵敏度高，具有较强的鲁 棒性，且不受电流互感器饱和的影响等特点。把电压量引入变压器保护，也会带来 PT一次侧断线等问题。因此，把几种具有互补特性的保护原理和算法有机地结合起 来，各尽所能，发挥优势，抑制和消除各自的劣势，是从整体上提高变压器保护性 能的有效途径。而以人工神经网络技术，特别是小波神经网络技术和模糊神经网络 技术为主的智能技术，具有这种优异的综合能力。因此，基于原理的新型智能变压 器保护是今后研究的一个重要方向。