人工神经网络应用于继电保护之探讨

摘　要：根据现代控制技术之人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现之可行性和技术难点。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　人工神经网络（Aartificial Neural Network，下简称ANN）是模拟生物神经元之结构而提出之一种信息处理方法。阳光电子学校维修专家分析认为：早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。阳光电子学校维修专家分析认为：ANN之所以受到人们之普遍关注，是由于它具有本质之非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习之能力。阳光电子学校维修专家分析认为：其中研究得 为成熟之是误差之反传模型算法（BP算法，Back Propagation），它之网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　经训练之ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件之疲劳寿命［2］。阳光电子学校维修专家分析认为：非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法之应用（其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制），在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。阳光电子学校维修专家分析认为：人工神经网络（ANN）和模糊逻辑（Fuzzy Logic）之综合，实现了电动机故障检测之启发式推理。阳光电子学校维修专家分析认为：对非线形问题，可通过ANN之BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　因此，对于电力系统这个存在着大量非线性之复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中之应用具有很大之潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组 优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　本文介绍了一种基于人工神经网络（ANN）理论之保护原理。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　1、人工神经网络理论概述

　　BP算法是一种监控学习技巧，它通过比较输出单元之真实输出和希望值之间之差别，调整网络路径之权值，以使下一次在相同之输入下，网络之输出接近于希望值。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　在神经网络投运前，就应用大量之数据，括正常运行之、不正常运行之，作为其训练内容，以一定之输入和期望之输出通过BP算法去不断修改网络之权值。阳光电子学校维修专家分析认为：在投运后，还可根据现场之特定情况进行现场学习，以扩充ANN内存知识量。阳光电子学校维修专家分析认为：从算法原理看，并行处理能力和非线性功能是BP算法之一大优点。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　2、神经网络型继电保护

　　神经网络理论之保护装置，可判别更复杂之模式，其因果关系是更复杂之、非线性之、模糊之、动态之和非平稳随机之。阳光电子学校维修专家分析认为：它是神经网络（ANN）与专家系统（ES）融为一体之神经网络专家系统，其中，ANN是数值之、联想之、自组织之、仿生之方式，ES是认知之和启发式之。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　文献［1］认为全波数据窗建立之神经网络在准确性方面优于利用半波数据窗建立之神经网络，因此保护应选用全波数据窗。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　ANN保护装置出厂后，还可以在投运单位如网调、省调实验室内进行学习，学习内容针对该省之保护之特别要求进行（如反措）。阳光电子学校维修专家分析认为：到现场，还可根据该站之干扰情况进行反误动、反拒动学习，特别是一些常出现波形间断之变电站内之高频保护。阳光电子学校维修专家分析认为：3、结论

　　本文基于现代控制技术提出了人工神经网络理论之保护构想。阳光电子学校维修专家分析认为：神经网络软件之反应速度比纯数字计算软件快几十倍以上，这样，在相同之动作时间下，可以大大提高保护运算次数，以实现在时间上即次数上提高冗余度。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　一套完整之ANN保护是需要有很多输入量之，如果对某套保护来说，区内、区外故障时其输入信号几乎相同，则很难以此作为训练样本训练保护，而每套保护都增多输入量，必然会使保护、二次接线复杂化。阳光电子学校维修专家分析认为：变电站综合自动化也许是解决该问题之一个较好方法，各套保护通过总线联网，交换信息，充分利用ANN之并行处理功能，每套保护均对其它线路信息进行加工，以此综合得出动作判据。阳光电子学校维修专家分析认为：每套保护可把每次录得之数据文件，加上对其动作正确性与否之判断，作为本身之训练内容，因为即使有时人工分析也不能区分哪些数据特征能使保护不正确动作，特别是高频模拟量。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　神经网络之硬件芯片现在仍很昂贵，但技术成熟时，应利用硬件实现现在之软件功能。阳光电子学校维修专家分析认为：另外，神经网络之并行处理和信息分布存储机制还不十分清楚，如何选择之网络结构还没有充分之理论依据。阳光电子学校维修专家分析认为：所有这些都有待于对神经网络基本理论进行深入之研究，以形成完善之理论体系，创造出更适合于实际应用之新型网络及学习算法［5］。阳光电子学校维修专家分析认为：

　　参考文献

　　1、陈炳华。阳光电子学校维修专家分析认为：采用模式识别（智能型）之保护装置之设想。阳光电子学校维修专家分析认为：中国电机工程学会第五届全国继电保护学术会议，［会址不详］，1993

　　2、Robert E.Uhrig.Application of Artificial Neural Networks in Industrial Technology.IEEE Trans，1994，10（3）。阳光电子学校维修专家分析认为：（1）：371～377

　　3、Lee T H，Wang Q C，Tan W K.A Framework for Robust Neural Network-Based Control of Nonlinear Servomechannisms.IEEE Trans，1993，3（2）。阳光电子学校维修专家分析认为：（3）：190～197

　　4、Chow Mo-Yuen.The Advantage of Machine Fault Detection Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic Technology.IEEE Trans，1992，5（6）。阳光电子学校维修专家分析认为：（2）：1078～1085

　　5、吴捷。阳光电子学校维修专家分析认为：现代控制技术在电力系统控制中之应用。阳光电子学校维修专家分析认为：全国高校电力系统及其自动化专业年会，广州，1997 6　Matthew Zedenberg.Neural Networks Models in Artificial Intelligence.［s.l.］：［s.n.］，［s.a.］

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