随着分布式发电技术的快速发展，特别是可再生能源的广泛应用，配电网的结构和运行特性发生了显著变化。这些变化对配电网的继电保护系统提出了新的挑战，尤其是对保护范围、灵敏度以及自动重合闸装置等产生了影响。本文聚焦于分布式电源接入对传统配电网继电保护系统的影响，并提出了基于故障分量的自适应电流速断保护与BP人工神经网络相结合的继电保护方案。
在分布式电源(DG)并网运行过程中，其对配电网络的影响主要表现在短路电流大小和方向的变化，具体可概括为以下几点：
1. 对保护范围的影响：由于DG的介入，传统的单侧电源供电网络转变为遍布电源和负荷的互联网络，导致故障电流的分布不均，使得原有的保护范围设置不再适用。
2. 对保护灵敏度的影响：DG的加入可能降低某些线路上的保护灵敏度，甚至在本级线路发生故障时导致保护装置拒动。
3. 对自动重合闸装置的影响：由于DG的存在，配电网中故障电流的特性发生了改变，可能导致自动重合闸装置无法正确判断故障情况，影响系统恢复供电的速度和可靠性。
为了解决这些问题，本文提出了一个基于故障分量的自适应电流速断保护方案，并利用BP人工神经网络进行辅助。该方案的具体内容包括：
1. 利用故障电流序分量识别故障类型：方案中提出了一种利用故障电流的序分量来识别故障类型的方法。故障电流的序分量能够提供有关故障点位置、类型以及故障程度的详细信息，从而帮助保护装置更精确地识别故障。
2. BP人工神经网络间接找出系统等效阻抗的变化规律：通过BP人工神经网络的训练和学习功能，能够间接找出配电网系统等效阻抗的变化规律，进而实现自适应电流速断保护功能。
3. 自适应电流速断保护：结合上述两方面，提出了自适应电流速断保护方案，以适应DG输出功率变化带来的影响，确保无论DG输出功率如何变化，都能可靠地切除故障。
为了验证所提出保护方案的有效性，本文还对一个10kV配电系统进行了仿真测试。测试结果表明，该方案能够有效应对含DG的配电网中出现的各种故障情况，并且能够准确快速地完成故障切除，保障了系统的安全稳定运行。
在关键词方面，本研究重点使用了“分布式发电”、“配电网”、“故障分量”、“人工神经网络”和“自适应电流保护”等概念。这些关键词描述了研究的主题和方法，指明了研究的范围和深度，并为该领域研究者提供了参考。
在分类和编号方面，文中列出了中图分类号、文献标识码和文章编号，这些信息对于文献的分类整理和检索具有重要作用。
含分布式电源的配电网继电保护方案的研究，不仅涉及了传统继电保护技术的改进和创新，还涵盖了人工智能在电力系统保护中的应用，对于促进配电网的安全、稳定和智能化具有重要意义。随着技术的不断进步和应用的日益广泛，该领域将会有更多前沿研究出现。
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