基于神經(jīng)網(wǎng)絡的高壓斷路器故障檢測.pdf

1、隨著現(xiàn)代社會的高速發(fā)展，電力系統(tǒng)在國民經(jīng)濟、生活中的重要性已經(jīng)越來越明顯了。人們對電能的需求量持續(xù)增長，這促使了電力事業(yè)不斷向前發(fā)展。隨著電網(wǎng)的擴大，各區(qū)域電網(wǎng)之間的聯(lián)系更加緊密，并且裝機容量和電壓等級也隨之提高，同時用戶對供電質(zhì)量及可靠性也提出了更高的要求。高壓斷路器的正常運行關乎著整個電力系統(tǒng)的安全，對國民生產(chǎn)生活有重要意義。因此，隨著電網(wǎng)的發(fā)展，斷路器的故障檢測技術越來越受到重視。而神經(jīng)網(wǎng)絡由于在故障識別領域具有突出的能力，所以在

2、斷路器故障檢測方面有很深入的研究和應用。
　　 本文首先介紹了斷路器的種類、結(jié)構(gòu)和工作機理，詳細分析了各種監(jiān)測信號及其中可能包含的故障信息，為基于神經(jīng)網(wǎng)絡的高壓斷路器故障檢測的實現(xiàn)打下了基礎。然后闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和原理，分析了其數(shù)學模型和學習方法。接著針對神經(jīng)網(wǎng)絡在故障識別中的不足，提出了兩種改進方法，一種是基于粒子群算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，另一種是基于減聚類算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡。這兩種方法是以神經(jīng)網(wǎng)絡的兩種常見結(jié)構(gòu)為基礎的，即

3、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡。兩種神經(jīng)網(wǎng)絡融合了新的算法之后，表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。
　　 本研究以MATLAB為實驗平臺，編寫了基于兩種新方法的神經(jīng)網(wǎng)絡程序，構(gòu)建了完整的改進的BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡。并以ZN48A-40.5型真空高壓斷路器為研究對象，選取了35組輸入輸出樣本，將其輸入基于以上兩種方法訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡進行仿真。仿真結(jié)果顯示兩種方法都具有良好的故障識別能力，并通過診斷準確率的概念，進一步形象的說明了診斷結(jié)果的高可靠