母线保护的人工神经网络模型

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第11卷第3期重J犬电力高等专科学校学报2006年9HVo1．1lNO．3JournalofChongqingElectricPowerCollegeSept．2006————母线保护的人工神经网络模型詹红霞，王秋红。(1．西华大学电气信息学院，成都610039；重庆电力高等专科学校，重庆400053)【摘要】叙述基于ANN函数逼近能力的母线保护原理，分析母线保护物理对象的函数关系，构建母线保护的人工神经网络模型。【关键词】母线保护；人工神经网络；函数逼近能力【中图分类号】TM771【文献标识码】

2、A【文章编号】1008—8032(2006)03—001卜05近年来，人工智能技术如神经网络在电力系统，包括电力系统计算，安全稳定分析，电力系统规划等领域都得到应用。而且也开始应用于继电保护领域。人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。它是一种非线性映射的方法，很多难以列出方程式或难以求解的复杂的非线性问题，应用神经网络方法则可迎刃而解⋯。现有母线保护存在的问题除TTA饱和的影响外，还有最小不平衡电流的调节、区外故障转区内故障的识别和TA断线等问题。因此，采用一些

3、新理论和新技术来研究母线保护是必要的。1人工神经网络模型人工神经网络模型是一种具有高度智能化的数学工具。考虑一个确定的物理对象，可以将物理对象的输入和输出的确定关系视为一个传递函数，将物理对象的输入和输出作为人工神经网络模型的输入和期望输出，依据人工神经网络模型的计算输出和期望输出之间的误差，调节人工神经网络模型各层的权系数，使计算输出和期望输出之间的平方误差趋于最小，则这个带隐藏层的人工神经网络模型可以逼近物理对象的传递函数。将一段电力系统母线视为一个确定的物理对象，其物理对象输入为母线上各回路TA传变后的一时刻二次检测电流，物理对象输出为母

4、线上各回路的一次侧同一时刻流过的电流之和，显然这一输出可以与同一时刻二次检测电流之问建立一个函数关系，用一个带隐藏层的人工神经网络模型来逼近这个函数关系，就是问题解决的途径。2基于ANN函数逼近能力的母线保护原理依据ANN具有的函数逼近能力，可将电力系统中的保护对象(线路、母线、变压器等)视为一个输入输出关系确定的函数对象，用一个ANN数学模型去逼近这个函数对象，或者用一个ANN数学模型去替代这个保护对象。在一个时间区间内，由于保护对象在无故障运行时的输入输出关系可视为一个确定的函数关系，因此利于保护对象在无故障运行时输入输出数据样本学习训练出

5、来的这个保护对象的ANN数学模型，就能反映保护对象在区外故障时的输入输出之间的关系；在保护对象区内[收稿日期]2006—04—27维普资讯http://www.cqvip.com：重庆电力高等专科学校学报第11卷故障时，由于保护对象的输入输出关系已改变，因此依据这个在无故障运行时学习训练出来的保护对象的ANN数学模型，就不能反映保护对象在区内故障时的输入输出之间的关系。基于以上理由，通过这个在无故障运行时学习训练出来的保护对象的ANN数学模型，就胄V-．W0断区分保护对象的区内和区外故障。这种基于ANN函数逼近能力的ANN数学模型的保护方法，实

6、际上是传统模型保护原理的推广和发展。传统模型保护原理是将保护对象视为一个确实的物理对象，其物理对象参数可通过给定、计算或实测得到，在确实物理对象的输入输出之间的关系确定，依据这种确定的输入输出之问的关系就可判断区分保护对象的区内和区外故障儿引。但是物理对象的参数实际上是不易获取的，如果物理对象参数不能真实地获取，则基于模型保护原理的保护方法的性能将大为降低，这也是基于模型保护原理的保护方法不能很好应用的原因。依据ANN具有函数逼近能力的特点，将物理对象视为一个输入输出关系确定的函数对象，用一个ANN数学模型去逼近这个函数对象，或者用一个ANN数

7、学模型去替代这个物理对象，物理对象参数的获取问题就转变为ANN数学模型参数的学习估计问题，而ANN数学模型参数的学习估计问题，则可通过恰当的数学方法予与解决，避免由于计算或实测这些物理参数带来的困难和误差。3母线保护物理对象的函数关系母线保护物理对象的输入输出之间的函数关系可考虑如下：将一段电力系统母线视为一个确定的物理对象，其物理对象输入为母线上各回路经TA传变后的同一时刻二次检测电流，记为z(n=l，2，⋯N，N为母线上的回路数)，将母线上各回路的一次侧同一时刻流过的电流记为Z，则物理对象的输出为∑f。依照克希霍夫电流定律，同一时刻母线上各

8、回路的一次侧流过的电流和应为零，即物理对象输出∑=0。经TA传变后in引入传变误差，使Zi．~o，考虑i是珀勺函数，即／(f)，这个函数应是单调的，因