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电力系统继电保护是一门综合性的学科,在继电保护技术发展到数字化的今天,各种新原理和新技术在数字保护中得到了广泛的应用。人工经网络具有自学习及自适应能力,将人工经网络应用到继电保护领域成为研究的热点,如果将经网络技术应用到实时控制领域,如继电保护等方面由于它要求比较高的性,所以在具体推向发电机实际应用的时候具有的难度,其中的困难主要反映在经网络的范化能力不够。
即训练出来的网络不能100%的性但是,从国内外学者发表的论文来看,还是涌现出了大量的研究成果,如用人工经网络实现距离保护,故障分类,故障定位等,并且己经取得了比较好的效果;将经网络应用于发电机的保护,比较,如提出了基于差动原理的发电机定子绕组保护,它采用了两个经网络,个用来做故障检测,检测发电机是处于正常、外部故障还是内部故障状态;另外一个经网络用来做故障选相。输入经网络的为发电机机端和中性点和转子绕组的电流的连续5个采样值提出了将计算出来的动作电流和制动电流的采样值作为经网络的输入,并利用基因算法来缩短网络的训练时间,取得了较好的效果。
根据发电机差动保护的整定原则,需要整定差动保护的曲线拐点电流/g,曲线的启动电流/q本次试验通过常规差动保护的整定原则先将/g/q两个参数固定,将动作电流和经元的连接权值固定设置为常数1,此时该单经元的参数就只剩下比率制动部分的曲线斜率Ks,再根据人工经网络的训练方法来寻找比率制动曲线的斜率Ks,由所示可以看出,该感知器的输出方程就是差动保护的比率制动部分的方程。更进一步的研究还应该是/g和/q也通过人工经网络的训练过程来获取,并且网络采用多层结构,传递函数为非线性特性,以此获得由于等二次回路设备误差产生的不平衡电流特性曲线的逼近,得到非线性的制动性能具有比率制动特性的单经元根据实际收集到的现场数据和的数据来构成训练样本,并通过学习算法来训练该单经元网络,使网络的权值Ks收敛到一个合适的值由现场测量的数据和的数据可以得到很多个Ig)(记为知)及输出的动作信号作为目标组成的样本对,由这些样本对组成了该单经元网络的样本空间。
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