人工神经元网络在电力系统中的应用研究论文

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1、人工神经元网络在电力系统中的应用研究论文.freelcCulloch和数理逻辑学家P模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神

2、经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。2.ANN的特点与结构人工神经网络的研究与发展及神经生理科学、数理科学、信息科和计算机科学等众多领域，是一种新的信息处理理论。它所特有的信息处理机制，与传统的数字计算机有着本质的不同。ANN网络由大量模拟人脑的神经元互连组成，无独立的用于存储的信息空间，

3、更没有单一执行指令的CPU，每个神经元的结构都十分简单，信息处理与存储合二为一，通过调整连接权值，由整体状态来给出响应信息。ANN是一种非线性映射系统，具有强大的模式识别能力，可以对任意复杂状态或过程进行分类和识别。3.ANN在电力系统中的应用目前，ANN已用于负荷预测，警报处理，控制等方面，它已经从研究阶段转为实际应用。3.1智能控制在电力系统中利用ANN实现智能控制，就是利用其估计和联想的能力，实现系统状态与参数的识别和控制，这已在多种控制结构中如自校正控制、模型跟踪控制、预测控制等控制中得到应用。YMPark等

4、采用2个BP网络构成电力系统稳定器(PSS)的模型，其中1个在系统功率摆动中估计发电机的输出功率。另一个用于判断并给出控制决策。范澍等应用4层BP网络对发电机运行方式和系统干扰进行精确在线识别，并以此为基础设计了一种最优励磁调节器模型，计算与仿真结果表明，这种调节器比固定点线性励磁方式具有更强的稳定性能和动态品质，在系统运行方式较大的变化范围内都能提供很好的控制性能，在大小扰动下均表现出很好的阻尼特性和良好的电压性能。袁宇春等提出了用ANN进行电力系统的实时切负荷控制，选用的是多输入单输出的单层前向神经网络，选取18

5、5个样例进行网络训练后，在西北电网模拟某线路故障显示了较好的控制特性。3.2优化计算由于ANN能够建立任意非线性的模型，并适于解决时间序列预报问题，尤其是随机平稳过程的预报，因此电力系统短期负荷预报是其应用研究的一个重要方面，欧建平等以3个ANN构成负荷与天气变化量的周、日、时3个预报分析系统，气象参数和预测周、日、时前某段历史负荷参数作为网络的训练输入参数，各自产生独立的预报，再综合产生最终的预报。姜齐荣等则用ANN建立发电机、励磁系统和调速系统的详细模型，把这三部分的模型连接起来并与电力系统网络接口，形成一个AN

6、N模型与电力系统网络混联的系统，这种混联系统的暂态稳定计算结果与用常规机理模型的计算结果几乎相同。为实现ANN并行、快速、在线处理电力系统实时计算提供新途径。3.3故障诊断要保证电力系统的安全运行和实现电力设备由定期检修转变为状态检修，如何准确地进行电力设备的故障诊断，一直是受关注的焦点之一。而这类故障的征兆错综复杂，往往呈现出非线性和不确定性，很难用某一确定的逻辑或算法进行识别。而这种识别恰好是ANN所擅长的。ANN在电机状态监测与诊断上也获得了成功的应用。何雨傧等提出一种联想记忆神经网络，取零序电流、定子不对称电

7、流及其变化率等电测参数为故障征兆，通过网络的联想能力快速准确地进行电机早期故障的双向诊断，能有效地处理各种模式并存的故障诊断问题。并且容错性好，能有效抑制现场噪声干扰，使诊断系统具有良好的鲁棒性。电网故障诊断中，用全局逼近的BP算法完成故障的快速定位，便于控制人员及时处理故障。3.4继电保护继电保护是电力系统安全运行的重要保障之一，随着电力系统的发展，常规的继电保护技术已经不能完全适应需要。党德玉提到一种基于小波变换和ANN的保护模型，其输入特征量经过小波变换，也选用了3个三层的BP网络用于判断故障种类，故障性质和故

8、障定位。故障种类和故障性质的判断正确率可达100％，对线性短路故障的位置判断正确率为94％，非线性故障(如经非线性过渡电阻接地)的判断正确率为96％。张海峰等使用3层前向网络构成变压器保护模型，取变压器2端的电流和其他故障特征量进行综合判断。经大量样本训练后，可准确判断变压器的励磁涌流和各种故障。张津春等介绍了ANN构成的自适应自动重合闸模型，