人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于繼電保護的探討
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，已由心理學家Warren S.Mcculloch和數(shù)學家Walth H.Pitts提出神經(jīng)元數(shù)學模型，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習的能力。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算法學習正常運行例子調(diào)整內(nèi)部權(quán)值來準確求解［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)控學習技巧，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)。當反復(fù)迭代該式時，便可使實際值收斂于目標值［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)場的特定情況進行現(xiàn)場
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