传统继电保护研究往往将抗电流互感器（CT）饱和视作离线判据整定的必要条件，实际上，利用在线快速重构所得电流数据参与保护计算是一种新思路。但在风电接入系统后，流经电流互感器的是风电与同步机的混合故障电流，然而现有的电流重构数值计算方法无法对含间谐波的复杂电流建模，在风电接入电网容量增大后该问题将更为突出。

此外，现有数据驱动方法虽然具有应对复杂电流作用下电流互感器饱和的潜力，但很少有研究将影响电流互感器饱和的各因素考虑全面，也未计及间谐波和噪声干扰的影响，将含噪声的实际电流输入数据驱动模型中可能产生较大误差，尤其是缺乏验证能否满足保护的实时性要求，这是现有数据驱动方法的盲点。

针对相关研究的缺陷，强电磁工程与新技术国家重点实验室（华中科技大学电气与电子工程学院）的黄梓欣、林湘宁、马啸、吴宇奇、魏繁荣，在2022年第19期《电工技术学报》上撰文，在现有方法的基础上进行改进，提出一种能在各种电流互感器饱和工况下进行高精度电流重构的方法，具有一定的抗噪能力和较快的运算速度，能满足继电保护的应用需求。

图1 所提方法的理论框架

该含风电继电保护应用中的电流互感器饱和电流重构方法主要分为主要分为离线训练与在线应用两个阶段。离线阶段：首先结合影响电流互感器饱和的多重因素生成样本数据集，然后训练堆叠式长短期记忆神经网络（Stacked LSTM），继而构建电流互感器二次电流到一次电流的映射模型，再结合贝叶斯优化求取模型最优超参数；在线阶段：首先对故障后电流互感器半周二次电流进行白噪声降噪，再将其输入离线模型重构整周一次电流，最后利用重构电流数据参与保护计算。

在大规模风电接入的母线系统中，该方法能不受DFIG故障电流中转速频间谐波分量和Crowbar投入导致电流波形陡度变化的影响，相较于时差法，能在3ms内快速饱和场景下实现电流高精度重构。

研究人员指出，该方法充分利用了LSTM处理时间序列问题的优势，消除了噪声对模型预测的影响，可用于含噪声和间谐波的复杂饱和电流重构，为继电保护提供真实有效的数据从而，为复杂电流作用下继电保护面临的电流互感器饱和问题提供了一种新的解决思路。同时，他们也表示，该方法尚存在待优化的空间，如对输入数据的长度需求有待进一步缩短，将在后续研究中开展。

本文编自2022年第19期《电工技术学报》，论文标题为“含风电继电保护应用中的电流互感器饱和电流重构方法”。本课题得到国家自然科学基金资助项目的支持。