基于混沌神经网络的高压断路器状态评估方法应用研究

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4、cationofHighVoltageCircuitBreakerStatusEvaluationMethodBasedonChaoticNeuralNetworksCandidate：WangShihuiSupervisor：Prof.ZhaoWenqingSchool：SchoolofControlandComputerEngineeringDateofDefence：March,2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要电气设备在线状态监测和实时诊断是输电智能

5、化的重要内容。随着智能电网和特高压输电的迅速发展，对高压电气设备进行准确的状态评估和故障诊断变得尤为重要。高压断路器作为控制和保护电力系统的关键设备，对它的早期监测、评估和诊断能有效地保护电网，提高电力系统的可靠性。近几年来人们运用了多种理论知识来分析高压断路器状态，做出了实用性的高压断路器的在线监测系统，能很好的实时监测其状态和判断故障。本文采用了一种将混沌理论和神经网络相结合的方法来对高压断路器机械性能方面进行状态评估。本文初期对高压断路器的状态评估参数进行分析，研究了机械方面特性及具有混沌特征的参数，并构建了状态信息表，该表能定性的评估出高压断路器的状态。研究了混沌神经元模型，

6、并由此构建了混沌神经网络，对其进行了学习。本文在BP神经网络的基础上，建立了一种基于Logistic映射的混合混沌神经网络，并研究了该网络的学习算法和训练流程。通过引入混沌机制，该混合混沌神经网络能克服BP神经网络中易陷入局部最小的缺点，并对细微差别的模式具有更优的识别效果。为了验证该方法的有效性，本文从实验室课题组的数据库中，分别提取分、合闸线圈电流和动触头行程的特征值的部分数据样本，对数据进行了归一化处理。结合MatlabR2014a，对BP神经网络和混合混沌神经网络分别进行了仿真及分析，以多组特征向量作为这两种网络的训练和测试输入，其对应的故障状态作为网络的输出。仿真结果表明混

7、合混沌神经网络能有效的识别高压断路器的状态，并与现在应用广泛的BP神经网络的仿真结果对比，准确率极高，运行速度快，误差小，具有高度的实用性和可靠性，体现了混合混沌神经网络应用于高压断路器状态评估的优越性。该方法能扩展到其他设备的状态评估中。关键词：高压断路器；状态评估；混沌神经元；混合混沌神经网络；I华北电力大学硕士学位论文AbstractElectricalequipmenton-lineconditionmonitoringanddiagnosisis