发电机出租的电力系统继电保护是一门综合性学科。今天，柴油发电机组随着继电保护技术向数字化的发展，各种新的原理和技术已被广泛应用于数字保护。
人工智能系统具有自学习和自适应能力。将人工智能系统应用于继电保护领域已成为研究的热点。如果将智能系统技术应用于实时控制领域，例如继电保护，则需要相对高的可靠性。性，发电机租赁在投入实际应用时存在一定难度。难点具体体现在智能系统缺乏归一化能力，即受过训练的网络无法保证100％的可靠性，而在国内外。发电机出租根据学者发表的论文，出现了大量的研究成果，如人工智能系统实现距离保护，损坏区分，故障定位等，并取得了良好的效果;智能系统在发电机中的应用保护相对较少。例如，提出了基于微分原理的发电机定子绕组保护。它使用两个智能系统。个用于损坏检验，以检修发电机是处于正常，外部损坏还是内部损坏状态。另一个智能系统用于故障选择。用于发电机电流和中性点以及转子绕组的连续五个样本的智能系统的输入提出了作为智能系统的输入的动作电流和制动电流的计算值，并且使用遗传算法缩短了网络的训练时间，取得了良好的效果。
发电机差动保护实现的原理不同，发电机出租性能在电力系统中的损坏行为有很大差异，特别是在电力系统短路损坏时，系统处于瞬态和CT饱和流量为/ d = IZv + Irl，尤其是制动电流是电流;如果使用不同的数字滤波器和不同的算法，因为谐波和DC的算法，组件的抑制效果不同，损坏的行为也不同，甚至与比率制动发电机的差动保护原理相同。这就是为何电力系统的保护在理论上应该100％正确，但正确动作率不高的起因是因为继电保护装置的保护。基本要求是可靠性。
随着电力系统的装配容量不断增加，设备的可靠性要求也在增加。由于电力系统的运转是不断变化的，现有的经验是不可能的检修所有可能的失败。发电机出租人工智能系统是基于以往经验的自学习和自适应原理，因此电力系统的操作人员往往害怕将它们投入实际系统进行操作，并应用人工智能系统保护技术与以往的经验不同。通过训练具有任意构成的智能系统不能保护它。调整过程中，怎样确保训练后的网络必须可靠，因此将智能系统应用于实际保护的关键问题是如何保证可靠性。基于以上问题，本文提出了一种基于常规保护原理的人工智能系统。网络差动保护方案充分结合了传统的比率差动保护原理和人工智能系统原理，彻底排除了现场人员对智能系统可靠性的问题。由于保护是基于传统的差动保护原理，因此，发电机出租经过训练的网络在可靠性方面并不比传统保护更差，并且很容易从工程中获得2个控制单元比制动特点的实现和详述 。
比率制动特点
单元的差动保护制动特点比的原理是数字保护中传统保护原理的变化。工作电流不固定。它具有外部短路电流大而大，因此可以确保在发生外部短路时保护不会产生损坏，并且内部短路具有更高的灵敏度。
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