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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于繼電保護(hù)的探討

時(shí)間:2021-10-01 09:15:23 能源交通論文 我要投稿

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于繼電保護(hù)的探討

   摘 要 根據(jù)現(xiàn)代控制技術(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論提出了一種保護(hù)原理構(gòu)成方案,并分析了原理實(shí)現(xiàn)的可行性和技術(shù)難點(diǎn)。

  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Aartificial Neural Network,下簡(jiǎn)稱ANN)是模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。早在1943年,已由心理學(xué)家Warren S.Mcculloch和數(shù)學(xué)家Walth H.Pitts提出神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型,后被冷落了一段時(shí)間,80年代又迅猛興起[1]。ANN之所以受到人們的普遍關(guān)注,是由于它具有本質(zhì)的非線形特征、并行處理能力、強(qiáng)魯棒性以及自組織自學(xué)習(xí)的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法(BP算法,Back Propagation),它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法直觀、簡(jiǎn)單,在工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用較多。

  經(jīng)訓(xùn)練的ANN適用于利用分析振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器進(jìn)行監(jiān)控和故障檢測(cè),預(yù)測(cè)某些部件的疲勞壽命[2]。非線形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償和魯棒控制綜合方法的應(yīng)用(其魯棒控制利用了變結(jié)構(gòu)控制或滑動(dòng)模控制),在實(shí)時(shí)工業(yè)控制執(zhí)行程序中較為有效[3]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和模糊邏輯(Fuzzy Logic)的綜合,實(shí)現(xiàn)了電動(dòng)機(jī)故障檢測(cè)的啟發(fā)式推理。對(duì)非線形問題,可通過ANN的BP算法學(xué)習(xí)正常運(yùn)行例子調(diào)整內(nèi)部權(quán)值來(lái)準(zhǔn)確求解[4]。

  因此,對(duì)于電力系統(tǒng)這個(gè)存在著大量非線性的復(fù)雜大系統(tǒng)來(lái)講,ANN理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用具有很大的潛力,目前已涉及到如暫態(tài),動(dòng)穩(wěn)分析,負(fù)荷預(yù)報(bào),機(jī)組最優(yōu)組合,警報(bào)處理與故障診斷,配電網(wǎng)線損計(jì)算,發(fā)電規(guī)劃,經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及電力系統(tǒng)控制等方面[5]。

  本文介紹了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)理論的保護(hù)原理。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論概述

  BP算法是一種監(jiān)控學(xué)習(xí)技巧,它通過比較輸出單元的真實(shí)輸出和希望值之間的差別,調(diào)整網(wǎng)絡(luò)路徑的權(quán)值,以使下一次在相同的輸入下,網(wǎng)絡(luò)的輸出接近于希望值。圖1是人工神經(jīng)Ui的結(jié)構(gòu)模型,圖中Ui為神經(jīng)元內(nèi)部狀態(tài),Qi為門檻值,Yi為輸出信號(hào),Xi(i=1,2,…,n)為神經(jīng)元接收信號(hào)。該模型可表示為:

式中  Wji——連接權(quán)值。

  BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形如圖2所示,設(shè)網(wǎng)絡(luò)的輸入模塊為p,令其作用下網(wǎng)絡(luò)輸出單元j的輸出為Opj。如果輸出的希望值是Tpj,則其誤差為Dpj=Tpj-Opj。若輸入模塊的第i個(gè)單元輸入為Ipi,則就輸入模塊p而言,輸入接點(diǎn)I與輸出接點(diǎn)j之間的權(quán)值變化量為:

ΔWpji=zDpjIpi

  式中,z是某一個(gè)常數(shù)。當(dāng)反復(fù)迭代該式時(shí),便可使實(shí)際值收斂于目標(biāo)值[6]。其中隱含層既有輸入網(wǎng)線,又有輸出網(wǎng)線,每一個(gè)箭頭都有一定的權(quán)值。

  在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投運(yùn)前,就應(yīng)用大量的數(shù)據(jù),包括正常運(yùn)行的、不正常運(yùn)行的,作為其訓(xùn)練內(nèi)容,以一定的輸入和期望的輸出通過BP算法去不斷修改網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。在投運(yùn)后,還可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的特定情況進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)

[1] [2] [3] 

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