电力系统继电保护技术的现状与发展
继电保护装置的微机化、计算机化是不可逆转的发展趋势。但对如何更好地满足电力系统要求，如何进一步提高继电保护的可靠性，如何取得更大的经济效益和社会效益，尚须进行具体深入的研究。\
2.2 网络化
计算机网络作为信息和数据通信工具已成为信息时代的技术支柱，使人类生产和社会生活的面貌发生了根本变化。它深刻影响着各个工业领域，也为各个工业领域提供了强有力的通信手段。到目前为止，除了差动保护和纵联保护外，所有继电保护装置都只能反应保护安装处的电气量。继电保护的作用也只限于切除故障元件，缩小事故影响范围。这主要是由于缺乏强有力的数据通信手段。国外早已提出过系统保护的概念，这在当时主要指安全自动装置。因继电保护的作用不只限于切除故障元件和限制事故影响范围(这是首要任务)，还要保证全
系统的安全稳定运行。这就要求每个保护单元都能共享全系统的运行和故障信息的数据，各个保护单元与重合闸装置在分析这些信息和数据的基础上协调动作，确保系统的安全稳定运行。显然，实现这种系统保护的基本条件是将全系统各主要设备的保护装置用计算机网络联接起来，亦即实现微机保护装置的网络化。这在当前的技术条件下是完全可能的。
对于一般的非系统保护，实现保护装置的计算机联网也有很大的好处。继电保护装置能够得到的系统故障信息愈多，则对故障性质、故障位置的判断和故障距离的检测愈准确。对自适应保护原理的研究已经过很长的时间，也取得了一定的成果，但要真正实现保护对系统运行方式和故障状态的自适应，必须获得更多的系统运行和故障信息，只有实现保护的计算机网络化，才能做到这一点。
对于某些保护装置实现计算机联网，也能提高保护的可靠性。天津大学1993年针对未来三峡水电站500kV超高压多回路母线提出了一种分布式母线保护的原理［6］，初步研制成功了这种装置。其原理是将传统的集中式母线保护分散成若干个(与被保护母线的回路数相同)母线保护单元，分散装设在各回路保护屏上，各保护单元用计算机网络联接起来，每个保护单元只输入本回路的电流量，将其转换成数字量后，通过计算机网络传送给其它所有回路的保护单元，各保护单元根据本回路的电流量和从计算机网络上获得的其它所有回路的电流量，进行母线差动保护的计算，如果计算结果证明是母线内部故障则只跳开本回路断路器，将故障的母线隔离。在母线区外故障时，各保护单元都计算为外部故障均不动作。这种用计算机网络实现的分布式母线保护原理，比传统的集中式母线保护原理有较高的可靠性。因为如果一个保护单元受到干扰或计算错误而误动时，只能错误地跳开本回路，不会造成使母线整个被切除的恶性事故，这对于象三峡电站具有超高压母线的系统枢纽非常重要。
由上述可知，微机保护装置网络化可大大提高保护性能和可靠性，这是微机保护发展的必然趋势。
2.3 保护、控制、测量、数据通信一体化
在实现继电保护的计算机化和网络化的条件下，保护装置实际上就是一台高性能、多功能的计算机，是整个电力系统计算机网络上的一个智能终端。它可从网上获取电力系统运行和故障的任何信息和数据，也可将它所获得的被保护元件的任何信息和数据传送给网络控制中心或任一终端。因此，每个微机保护装置不但可完成继电保护功能，而且在无故障正常运行情况下还可完成测量、控制、数据通信功能，亦即实现保护、控制、测量、数据通信一体化。
目前，为了测量、保护和控制的需要，室外变电站的所有设备，如变压器、线路等的二次电压、电流都必须用控制电缆引到主控室。所敷设的大量控制电缆不但要大量投资，而且使二次回路非常复杂。但是如果将上述的保护、控制、测量、数据通信一体化的计算机装置，就地安装在室外变电站的被保护设备旁，将被保护设备的电压、电流量在此装置内转换成数字量后，通过计算机网络送到主控室，则可免除大量的控制电缆。如果用光纤作为网络的传输介质，还可免除电磁干扰。现在光电流互感器(OTA)和光电压互感器(OTV)已在研究试验阶段，将来必然在电力系统中得到应用。在采用OTA和OTV的情况下，保护装置应放在距OTA和OTV最近的地方，亦即应放在被保护设备附近。OTA和OTV的光信号输入到此一体化装置中并转换成电信号后，一方面用作保护的计算判断；另一方面作为测量量，通过网络送到主控室。从主控室通过网络可将对被保护设备的操作控制命令送到此一体化装置，由此一体化装置执行断路器的操作。1992年天津大学提出了保护、控制、测量、通信一体化问题，并研制了以TMS320C25数字信号处理器(DSP)为基础的一个保护、控制、测量、数据通信一体化装置。
2.4 智能化
近年来，人工智能技术如神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等在电力系统各个领域都得到了应用，在继电保护领域应用的研究也已开始［7］。神经网络是一种非线性映射的方法，很多难以列出方程式或难以求解的复杂的非线性问题，应用神经网络方法则可迎刃而解。例如在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一非线性问题，距离保护很难正确作出故障位置的判别，从而造成误动或拒动；如果用神经网络方法，经过大量故障样本的训练，只要样本集中充分考虑了各种情况，则在发生任何故障时都可正确判别。其它如遗传算法、进化规划等也都有其独特的求解复杂问题的能力。将这些人工智能方法适当结合可使求解速度更快。天津大学从1996年
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