基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器微機(jī)保護(hù)研究.pdf

1、隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，對(duì)電力的需求日益增加，同時(shí)要求電力系統(tǒng)的容量不斷增加。大容量的電力變壓器被廣泛采用，對(duì)電力變壓器保護(hù)的快速性和可靠性提出了新的要求。差動(dòng)保護(hù)一直以來(lái)是變壓器的主保護(hù)。如何提高大型變壓器差動(dòng)保護(hù)的快速性、靈敏性和可靠性，是倍受關(guān)注的研究領(lǐng)域。迄今，變壓器差動(dòng)保護(hù)的核心問(wèn)題仍然是如何準(zhǔn)確識(shí)別勵(lì)磁涌流。目前應(yīng)用于實(shí)際的勵(lì)磁涌流識(shí)別方法均不能很好地滿足現(xiàn)代大型電力變壓器保護(hù)的要求。為能適應(yīng)大型變壓器保護(hù)的要求，有必要探索

2、更加快速、可靠的勵(lì)磁涌流識(shí)別新方法。
　　 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新穎有效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有其他前向網(wǎng)絡(luò)所不具有的最佳逼近的性能和分類(lèi)能力，并且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，訓(xùn)練速度快。因此，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于分類(lèi)時(shí)有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隱層中心的數(shù)量和位置的選擇是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)劣的關(guān)鍵，直接影響網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)能力。本文在研究RBF網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，提出了基于粒子群的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。
　　 本

3、文依據(jù)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分類(lèi)能力的特點(diǎn)，采用采集到的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，利用這些樣本數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使變壓器保護(hù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有故障電流和勵(lì)磁涌流的判斷能力。利用該模型就兩種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法對(duì)各種故障和勵(lì)磁涌流的分類(lèi)進(jìn)行了分析比較，給出了兩種網(wǎng)絡(luò)下的仿真結(jié)果。結(jié)果表明經(jīng)過(guò)訓(xùn)練以后的變壓器保護(hù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能成功地、快速地鑒別勵(lì)磁涌流和故障電流。論文最后設(shè)計(jì)了一套基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的差動(dòng)主保護(hù)方案，并對(duì)差動(dòng)