基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高壓斷路器故障檢測.pdf

1、隨著現(xiàn)代社會(huì)的高速發(fā)展，電力系統(tǒng)在國民經(jīng)濟(jì)、生活中的重要性已經(jīng)越來越明顯了。人們對(duì)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(kuò)大，各區(qū)域電網(wǎng)之間的聯(lián)系更加緊密，并且裝機(jī)容量和電壓等級(jí)也隨之提高，同時(shí)用戶對(duì)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(yùn)行關(guān)乎著整個(gè)電力系統(tǒng)的安全，對(duì)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(shù)越來越受到重視。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于在故障識(shí)別領(lǐng)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(yīng)用。
　　 本文首先介紹了斷路器的種類、結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理，詳細(xì)分析了各種監(jiān)測信號(hào)及其中可能包含的故障信息，為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高壓斷路器故障檢測的實(shí)現(xiàn)打下了基礎(chǔ)。然后闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理，分析了其數(shù)學(xué)模型和學(xué)習(xí)方法。接著針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障識(shí)別中的不足，提出了兩種改進(jìn)方法，一種是基于粒子群算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，另一種是基于減聚類算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這兩種方法是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種常見結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的，即

3、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shí)驗(yàn)平臺(tái)，編寫了基于兩種新方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，構(gòu)建了完整的改進(jìn)的BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。并以ZN48A-40.5型真空高壓斷路器為研究對(duì)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(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果顯示兩種方法都具有良好的故障識(shí)別能力，并通過診斷準(zhǔn)確率的概念，進(jìn)一步形象的說明了診斷結(jié)果的高可靠