基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能型母線保護技術的研究.pdf

1、母線是發(fā)電廠和變電所的重要組成部分之一，母線保護是保障母線安全和可靠運行的保護設備。對可靠性高、智能化程度高的母線保護技術及方法的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 為了實現(xiàn)性能更加優(yōu)良的母線保護，采用—些新理論和新技術來研究母線保護是必要的。人工智能技術在電力系統(tǒng)中得到了廣泛的應用，在繼電保護領域中也具有廣闊的研究空間。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)是—種具有高度智能化的數(shù)學工具，可以應用到新型母線保護的研究中。 本文依據(jù)人

2、工神經(jīng)網(wǎng)絡具有分類能力的特點，采用實際采集到的各種類型故障數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，利用這些樣本數(shù)據(jù)對構建的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，使母線保護神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有故障識別和判斷能力。神經(jīng)網(wǎng)絡模型分別采用了BP算法和RBF算法。利用該模型就兩種不同的改進型的神經(jīng)網(wǎng)絡算法對各種母線故障的分類進行了分析比較，給出了兩種網(wǎng)絡下的仿真結(jié)果。結(jié)果表明經(jīng)過訓練以后的母線保護人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型能準確判斷母線的正常運行方式對其內(nèi)部的各種故障能正確區(qū)分，并目滿足保護精度的

3、要求。 但是由于母線保護故障數(shù)據(jù)的完整樣本不易獲取，本文還提出了用神經(jīng)網(wǎng)絡模型去替代母線保護的實際物理對象，同時給出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)逼近能力的母線保護方法。首先就母線保護物理對象的輸入輸出之間的函數(shù)關系進行研究，將物理對象的輸入定為母線上各回路電流互感器(CT)傳變后的同一時刻二次檢測電流，輸出定為母線上各回路的一次測同一時刻流過的電流之和。然后對母線保護的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行了研究和討論，就激活函數(shù)為線性函數(shù)和非線性函數(shù)兩種