用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，包括步驟有：(1)建立小電流接地系統(tǒng)的仿真模型，得到徑向基神經網絡的輸入特征量，建立訓練樣本與檢測樣本；(2)構建徑向基神經網絡；(3)對徑向基神經網絡進行自適應調整前設定，作為自適應調整結束的條件；(4)采用梯度下降法調節(jié)徑向基神經網絡隱層節(jié)點的中心位置和隱層與輸出層之間的權值；(5)執(zhí)行添加操作；(6)執(zhí)行刪除操作；(7)調整結束；(8)小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法開展在線應用。本發(fā)明提出一種徑向基神經網絡方法，并將其應用于小電流接地系統(tǒng)的故障選線中，可大大提高故障選線的精度與速度，進而提高系統(tǒng)運行的可靠性與安全性。
【專利說明】用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)自動化【技術領域】，尤其是一種用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法。
【背景技術】
[0002]在我國的配電網中，中性點一般采取不接地，經高阻值電阻接地，或經消弧線圈的接地方式。中性點以這類方式接地的電網，在發(fā)生單相接地故障時短路電流只能通過對地電容或阻抗形成小電流回路，被稱為小電流接地系統(tǒng)。小電流接地方式由于在保證運行，過電壓水平，設備絕緣水平，經濟性方面等存在很多優(yōu)點，所以一直被用于我國城鄉(xiāng)中低壓電網中。
[0003]在中性點不接地或經消弧線圈接地的小電流接地系統(tǒng)中，單相接地故障發(fā)生頻率最高，發(fā)生單相接地之后由弧光引起的過電壓，極易造成兩相或三相短路事故，能否快速準確的找出故障線路，排除接地故障，避免事故的進一步擴大，
[0004]最初的故障選線方法是逐條線路拉線監(jiān)視零序電壓有無，雖可保證其正確性，但速度慢且影響供電的可靠性。隨后提出的多種故障選線原理，按照所用電氣量，可分為利用注入信號和故障信號兩類。其中利用故障信號的方法又可分為利用故障信號穩(wěn)態(tài)量和暫態(tài)量兩類。
[0005]I)利用注入信號選線簡介，參考文獻:1，電力系統(tǒng)繼電保護原理[M]，中國電力出版社，2004.49-58.2，用注入法實現(xiàn)小電流接地系統(tǒng)單相接地保護[J].電力系統(tǒng)及其自動化，1996，20 (2):11-12.注入信號最早用于輸電線路的故障測距。提出通過檢測注入信號的傳輸路徑和特征實現(xiàn)故障選線、測距和定位。在母線PT 二次側加裝一個高頻(不同于電網中原有的諧波頻率，如220Hz，便于濾波檢測)電流信號源，在故障后通過PT向故障相注入高頻電流信號。這樣在PT—次側中性接地點與故障接地點之間形成注入信號電流回路，該頻率信號電流僅在接地故障線路中流通，非故障線路上則不存在。通過加裝在出線處的信號電流探測器，檢測各線路上有無注入的特定頻率信號電流，便可查出接地線路。但是由于需要在每條線路上裝設信號電流探測器，造成現(xiàn)場實現(xiàn)的復雜化。而且單相接地故障的接地電阻由于受接地介質和環(huán)境電壓等諸多因素的影響，數(shù)值往往達到千歐級，造成信號電流阻抗角變小，容易產生測量和計算誤差，造成誤判。
[0006]2)利用故障信號穩(wěn)態(tài)分量選線簡介，中性點不接地電網中單相接地保護的相對原理[J].電力自動化備，1994，3 (8):15-17.在中性點非直接接地系統(tǒng)中，一條線路出現(xiàn)單相接地故障，整個系統(tǒng)中都會出現(xiàn)零序電壓和零序電流。母線PT 二次開口角繞組的電壓為三倍零序電壓，測量此處的零序電壓即可在系統(tǒng)中構成絕緣監(jiān)視裝置，對故障選線裝置發(fā)出啟動彳目號。具體的有:零序電流無功方向選線，零序電流有功方向選線，零序電流諧波幅值方向選線等。
[0007]3)利用故障信號暫態(tài)分量選線，上面的方法都存在電氣量幅值偏小的缺陷，在中性點非直接接地系統(tǒng)單相接地故障時，存在一個明顯的暫態(tài)工程。電氣量中含有大量豐富的高頻分量和直流分量。其中電流量通常較大，尤其是接地電容電流的暫態(tài)分量往往比其穩(wěn)態(tài)值大幾倍到幾十倍，容易測量。而消弧線圈對于暫態(tài)量中豐富的高頻信號相當于開路，所以中性點不接地系統(tǒng)和經消弧線圈接地系統(tǒng)的暫態(tài)過程是基本相同的。隨著技術手段的發(fā)展，暫態(tài)電氣量的采集精度和計算速度提高很大，使得利用故障暫態(tài)量進行選線成為可倉泛。
[0008]4)傳統(tǒng)神經網絡故障選線
[0009]已有研究利用BP或徑向基神經網絡(RBF)神經網絡通過自適應調整后應用于小電流接地系統(tǒng)的故障選線。如[4]提出了基于RBF神經網絡的故障選線方法。RBF神經網絡是一種局部逼近的神經網絡，選取高斯基函數(shù)作為RBF基函數(shù)。另外，網絡的自適應調整過程和工作過程完全獨立，如果外部環(huán)境發(fā)生變化，系統(tǒng)的特性會隨之發(fā)生變化，由此需要重新對網絡進行自適應調整，這使問題變得更加復雜，也使網絡的應用領域受到限制，難以適用于小電流接地系統(tǒng)的不確定應用環(huán)境。
[0010]綜上所述，對中性點非直接接地系統(tǒng)單相接地故障選線原理的研究，多年來取得了很多成果。但是根據(jù)這些故障選線原理制造的選線裝置，還不具備在電力系統(tǒng)中推廣應用的可靠性和準確性。本發(fā)明提出一種基于改進自適應徑向基函數(shù)神經網絡的小電流接地系統(tǒng)故障選線方法，并將其應用于小電流接地系統(tǒng)的故障選線中，可大大提高故障選線的精度與速度，進而提高系統(tǒng)運行的可靠性與安全性。

【發(fā)明內容】

[0011]本發(fā)明鑒于小電流接地系統(tǒng)故障選線對系統(tǒng)優(yōu)化調度的重要性，針對目前已有的選線方法存在各種不足，提供一種基于改進自適應徑向基函數(shù)神經網絡的小電流接地系統(tǒng)故障選線方法，并將其應用于小電流接地系統(tǒng)的故障選線中，可大大提高故障選線的精度與速度，進而提高系統(tǒng)運行的可靠性與安全性。
[0012]本發(fā)明解決其技術問題是采取以下技術方案實現(xiàn)的:
[0013]一種用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，包括步驟如下:
[0014](I)建立小電流接地系統(tǒng)的仿真模型，對系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障時的典型特征量進行仿真，得到徑向基神經網絡的輸入特征量，建立訓練樣本與檢測樣本；
[0015](2)構建徑向基神經網絡；
[0016](3)對徑向基神經網絡進行自適應調整前設定，確定最大自適應調整次數(shù)M和自適應調整允許誤差民，作為自適應調整結束的條件；
[0017](4)采用梯度下降法調節(jié)徑向基神經網絡隱層節(jié)點的中心位置和隱層與輸出層之間的權值；
[0018](5)執(zhí)行添加操作，統(tǒng)計每個輸入矢量產生的輸出誤差，然后通過比較找出誤差相對較大的點，再在這些點附近插入隱層節(jié)點；
[0019](6)執(zhí)行刪除操作，針對每個隱層節(jié)點對整個網絡所作貢獻的大小不同，貢獻大的節(jié)點，繼續(xù)保留，貢獻小的節(jié)點刪除；
[0020](7)調整結束，當滿足調整次數(shù)為M或自適應調整允許誤差小于民時調整結束；
[0021](8)將上述小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法開展在線應用。
[0022]而且，所述步驟(4)的采用梯度下降法就是利用負梯度方向來決定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待優(yōu)化的目標函數(shù)逐步減小，梯度下降法是2范數(shù)下的最速下降法。
[0023]而且，所述步驟(4)采用梯度下降法自適應調整徑向基神經網絡的隱層節(jié)點中心位置和權值時需要計算每個輸入矢量對應的輸出誤差ek，以及每個隱層節(jié)點的輸出值Pih -c,\\)，在調整隱層的中心位置和權值的過程中先保存ek和的值。
[0024]而且，所述步驟(5)的執(zhí)行添加操作具體采用間歇的方式執(zhí)行添加操作，只有當任意隱層節(jié)點i=4n+l(n=0，l，2，…)時，才執(zhí)行添加操作，并且需要計算每個輸入矢量對應的輸出誤差ek，以及每個隱層節(jié)點的輸出值<P(h-c,ll)，以提高運算效率。
[0025]而且，所述添加操作的具體方法為:
[0026]設(xk，yk)，k = 1，2，...N是一組自適應調整樣本，初始時刻，隱層節(jié)點數(shù)為零，每次執(zhí)行添加操作，依據(jù)以下條件判斷是否添加隱層節(jié)點:
[0027]
【權利要求】
1.一種用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，其特征在于包括步驟如下: (1)建立小電流接地系統(tǒng)的仿真模型，對系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障時的典型特征量進行仿真，得到徑向基神經網絡的輸入特征量，建立訓練樣本與檢測樣本； (2)構建徑向基神經網絡； (3)對徑向基神經網絡進行自適應調整前設定，確定最大自適應調整次數(shù)M和自適應調整允許誤差民，作為自適應調整結束的條件； (4)采用梯度下降法調節(jié)徑向基神經網絡隱層節(jié)點的中心位置和隱層與輸出層之間的權值； (5)執(zhí)行添加操作，統(tǒng)計每個輸入矢量產生的輸出誤差，然后通過比較找出誤差相對較大的點，再在這些點附近插入隱層節(jié)點； (6)執(zhí)行刪除操作，針對每個隱層節(jié)點對整個網絡所作貢獻的大小不同，貢獻大的節(jié)點，繼續(xù)保留，貢獻小的節(jié)點刪除； (7)調整結束，當滿足調整次數(shù)為M或自適應調整允許誤差小于&時調整結束； (8)將上述小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法開展在線應用。
2.根據(jù)權利要求1所述的用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，其特征在于:所述步驟(4)的采用梯度下降法就是利用負梯度方向來決定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使 待優(yōu)化的目標函數(shù)逐步減小，梯度下降法是2范數(shù)下的最速下降法。
3.根據(jù)權利要求1所述的用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，其特征在于:所述步驟(4)采用梯度下降法自適應調整徑向基神經網絡的隱層節(jié)點中心位置和權值時需要計算每個輸入矢量對應的輸出誤差ek，以及每個隱層節(jié)點的輸出值，在調整隱層的中心位置和權值的過程中先保存ek和<Κ||λ>-^||
4.根據(jù)權利要求1所述的用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，其特征在于:所述步驟(5)的執(zhí)行添加操作具體采用間歇的方式執(zhí)行添加操作，只有當任意隱層節(jié)點i = 4n+l(n = 0,1,2,…
5.根據(jù)權利要求1或4所述的用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，其特征在于:所述添加操作的具體方法為: 設(xk，yk)，k= 1，2，...N是一組自適應調整樣本，初始時刻，隱層節(jié)點數(shù)為零，每次執(zhí)行添加操作，依據(jù)以下條件判斷是否添加隱層節(jié)點:
6.根據(jù)權利要求1所述的用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，其特征在于:所述步驟(6)執(zhí)行刪除操作時需要計算每個輸入矢量對應的輸出誤差ek，以及每個隱層節(jié)點的輸出值<P(lb-q||)，以提高運算效率。
7.根據(jù)權利要求1或6所述的用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，其特征在于:所述執(zhí)行刪除操的具體步驟為: 對任意隱層節(jié)點1，用Ai來表示它對整個網絡所作的貢獻，Ai定義為:
8.根據(jù)權利要求1所述的用于小電流接地系統(tǒng)故障選線的徑向基神經網絡方法，其特征在于:所述步驟(6)執(zhí)行刪除操作采用間歇的方式執(zhí)行，只有當隱層節(jié)點i = 8m+7(m =.0,1,2,…)時才執(zhí)行刪除操作。
【文檔編號】G06N3/02GK103543376SQ201310405480
【公開日】2014年1月29日 申請日期:2013年9月9日 優(yōu)先權日:2013年9月9日
【發(fā)明者】梁剛, 李忠, 康連良, 梁程, 國三立 申請人:國家電網公司, 國網天津市電力公司