高压发电机与常规发电机相比,不需要升压变压器可以和高压输电网直接联接,因此无论是在运行效率、设备占地方面,还是在环保经济方面都具有突出优势。然而,对于多台高压发电机并列运行时现有的基于单一故障特征的保护方法和装置,易受各种外界因素干扰,选择性与灵敏性较差,而将多种故障特征相结合可以起到互补的作用。因此,本文在利用S变换和随机森林算法理论基础上,对多种故障特征进行融合处理,有望改善高压发电机定子单相接地保护的性能。本文遵循以下主要内容开展高压发电机选择性保护原理研究:首先,阐述了国内外基于不同原理的定子单相接地故障保护现状研究情况,并指出该领域的难点所在;其次,本文围绕高压发电机与传统发电机定子绕组结构的差异,详细分析了高压发电机内部故障模型与不同故障点下高压发电机零序电流分布特性;然后,本文阐述了S变换和随机森林算法基本原理,并依据现有保护原理,提炼适用于高压发电机保护的故障特征,并在不同故障条件下逐个对单一故障特征量进行仿真分析,指出基于单一的保护特征量方法只考虑了片面的故障信息来完成故障识别,一旦发生更为繁杂的故障,这些原理就不再适用的缺陷,并借助随机森林算法的多决策树模型,利用由多个特征量融合构建而成的训练样本建立了保护判别模型,提出一种基于S变换与随机森林算法的高压发电机保护方法;最后,借助ATP-EMTP与MATLAB软件对所提出的保护方案进行仿真验证与适用性分析,对比研究了不同噪声影响下三种典型神经网络的判别情况、三种不同原理方法的适用性情况。仿真结果表明本文所提方法在不同的故障条件下的故障判别准确率较高,弥补了单一故障特征量判别法的不足,且无须设置整定值,有效减少了系统运行方式对保护的影响,为高压发电机进一步开发运行创造了可行条件。