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研究生:蕭博全
研究生(外文):SIAO, BO-CYUAN
論文名稱:應用改良型灰狼演算法於過電流電驛最佳化協調設定
論文名稱(外文):Optimization of Coordination Setting of the Overcurrent Protection Relays Using Improved Grey Wolf Algorithm
指導教授:陳昭榮陳昭榮引用關係
指導教授(外文):CHEN, CHAO-RONG
口試委員:陳昭榮周至如李振弘蔡文達
口試委員(外文):CHEN, CHAO-RONGCHOU, CHIH-JULI, CHEN-HUNGTSAI, WEN-TA
口試日期:2020-07-18
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:電機工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:71
中文關鍵詞:過電流保護電驛保護協調基因演算法灰狼演算法狼群演算法
外文關鍵詞:Overcurrent Protection RelaysProtection coordinationGenetic AlgorithmGrey Wolf AlgorithmWolf pack algorithm
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本論文探討過電流保護電驛之最佳化設定以提供電力系統保護;當故障發生時,保護電驛要啟動來保護整體電力系統,將最接近故障點的保護電驛定義為主保護電驛,故障發生時應最先且迅速的動作,當主保護電驛到某一個設定時間(協調時間)仍未動作時,後衛電驛將動作切離;由於電力系統上的保護電驛眾多,人工設定耗時,且需要重複驗算,故適合使用演算法來得到最佳的設定。
本論文利用改良型灰狼演算法做模擬分析,改良型灰狼演算法是將灰狼演算法加上狼群演算法的更換方式,此演算法所需要的設定不多且運算速度快;灰狼演算法可以使用在各種的問題,如經濟調度、儲能設備優化等。
本論文應用於輻射狀網路和迴路式網路。首先,藉由運算輻射狀網路的收斂結果來證實改良型灰狼演算法的可行性後,再將演算法使用到迴路式網路上;由於電力系統大多數都是迴路式網路,所以本論文利用IEEE-8 Bus為模擬案例,將IEEE -8 Bus所提供的過電流數據套入本論文所提的演算法中做計算並得到保護電驛最佳化設定,最後將基因演算法和改良型灰狼演算法的結果做比較分析,期望未來協助調整現行電驛設定使其效率更佳。

This paper discusses the optimization of Overcurrent Relays settings to provide adaptive protection for the power system. when a fault occurs, the protection relays must be activated to protect the overall power system, the protection relay closest to the fault point is defined as the main protection relay, the first and quick action should be taken when the fault occurs. When the main protection relay hasn’t been activated for a certain set time (coordination time), the back-up relay will cut off the action. Since there are many protection relays on the power system, manual settings are time-consuming and need to be rechecked, so it is suitable to use algorithms to get the best settings.
This paper uses the improved gray wolf algorithm for simulation analysis. The improved gray wolf algorithm is a replacement method that combines the gray wolf algorithm with the wolf pack algorithm. This algorithm requires few settings and fast calculation speed, the gray wolf algorithm can be used in various problems, such as economic dispatching, energy storage equipment optimization, etc.
This paper is applied to radial network and loop network. First, the feasibility of the improved gray wolf algorithm is verified by calculating the convergence result of the radial network, and then the algorithm is applied to the loop network. Since most of the power systems are loop networks, this paper uses IEEE-8 Bus as a simulation case to incorporate the overcurrent data provided by IEEE-8 Bus into the algorithm proposed in this paper for calculation and protection Optimizing the settings of the electrical relay. Finally, comparing and analyze the results obtained by the genetic algorithm and the improved gray wolf algorithm, and hope to help adjust the current relay settings to make it more efficient in the future.

摘要 i
ABSTRACT ii
致謝 iv
目錄 v
表目錄 vii
圖目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 文獻回顧 2
1.3 研究目的與方法 3
1.4 研究貢獻 4
1.5 論文架構 4
第二章 過電流保護電驛 5
2.1電驛之功用 5
2.2電驛分類 6
2.3電驛之動作元件 7
2.4 電驛特性 8
2.5 過電流的原因 9
2.6過電流保護電驛歷史 10
2.7過電流保護電驛之規範 10
2.8 飽和曲線 12
第三章 演算法理論 14
3.1 基因演算法 14
3.1.1 研究背景與基礎理論 14
3.1.2 基因演算法之原理 15
3.1.3 相關設定與流程說明 16
3.1.4基因演算法的特性和工作流程 25
3.2 改良型灰狼演算法 27
3.2.1 研究背景 27
3.2.2 相關設定與流程說明 28
3.2.3 改良型灰狼演算法特性及工作流程 30
第四章 案例模擬 33
4.1 輻射狀網路 33
4.1.1適應函數與案例參數 33
4.1.2 演算法設定與模擬結果 36
4.2 迴路式網路 50
4.2.1 適應函數與案例參數 50
4.2.2 演算法設定與模擬結果 54
第五章 結論與未來研究方向 67
5.1結論 67
5.2未來研究方向 68
參考文獻 69
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http://rportal.lib.ntnu.edu.tw/bitstream/20.500.12235/95760/3/n069475001303.pdf
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