- 相關(guān)推薦
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，并分析了原理實現(xiàn)的可行性和技術(shù)難點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Aartificial Neural Network，下簡稱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數(shù)據(jù)對機器進(jìn)行監(jiān)控和故障檢測，預(yù)測某些部件的疲勞壽命［2］。非線形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補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�？刂�)，在實時工業(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，實現(xiàn)了電動機故障檢測的啟發(fā)式推理。對非線形問題，可通過ANN的BP算法學(xué)習(xí)正常運行例子調(diào)整內(nèi)部權(quán)值來準(zhǔn)確求解［4］。
因此，對于電力系統(tǒng)這個存在著大量非線性的復(fù)雜大系統(tǒng)來講，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)，動穩(wěn)分析，負(fù)荷預(yù)報，機組最優(yōu)組合，警報處理與故障診斷，配電網(wǎng)線損計算，發(fā)電規(guī)劃，經(jīng)濟運行及電力系統(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，Xi(i=1,2,…，n)為神經(jīng)元接收信號。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個單元輸入為Ipi，則就輸入模塊p而言，輸入接點I與輸出接點j之間的權(quán)值變化量為：
ΔWpji=zDpjIpi
式中，z是某一個常數(shù)。當(dāng)反復(fù)迭代該式時，便可使實際值收斂于目標(biāo)值［6］。其中隱含層既有輸入網(wǎng)線，又有輸出網(wǎng)線，每一個箭頭都有一定的權(quán)值。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投運前，就應(yīng)用大量的數(shù)據(jù)，包括正常運行的、不正常運行的，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。在投運后，還可根據(jù)現(xiàn)場的特定情況進(jìn)行現(xiàn)場學(xué)習(xí)，以擴充ANN內(nèi)存知識量。從算法原理看，并行處理能力和非線性功能是BP算法的一大優(yōu)點。
2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型繼電保護(hù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的保護(hù)裝置，可判別更復(fù)雜的模式，其因果關(guān)系是更復(fù)雜的、非線性的、模糊的、動態(tài)的和非平穩(wěn)隨機的。它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)與專家系統(tǒng)(ES)融為一體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，其中，ANN是數(shù)值的、聯(lián)想的、自組織的、仿生的方式，ES是認(rèn)知的和啟發(fā)式的。
如圖3所示，裝置可直接取線路及其周邊的模擬量、數(shù)字量，經(jīng)模式特征變換輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)以前學(xué)習(xí)過的訓(xùn)練材料，對數(shù)據(jù)進(jìn)行推理、分析評價、輸出。專家系統(tǒng)對運行過程控制和訓(xùn)練，按最優(yōu)方式收集數(shù)據(jù)或
[1] [2] [3]
【人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于繼電保護(hù)的探討】相關(guān)文章：
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法及技術(shù)應(yīng)用探討05-02
習(xí)語學(xué)習(xí)應(yīng)用于英語教學(xué)的探討05-02
工學(xué)結(jié)合應(yīng)用于大學(xué)英語教育的探討04-28
NOAA衛(wèi)星圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法的探討04-29
淺談BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)04-30
繼電保護(hù)個人工作總結(jié)08-27
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在GPS高程擬合中的應(yīng)用探討04-30