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簡述變壓器保護ANN工藝的實踐情況
1970年01月01日 08:00 變壓器產業網

  人工智能拋開執行過程,數字繼電器基本上類同于前幾代產品:抽取特定的信號(比如磁場量、有功量/無功量、阻抗分量等)與預置量或可調定值對比,然后產生動作信號。繼電保護的任務之一是將內部故障同其它情況區別,隨后動作或拒絕。這就使人工智能法可替換現有繼電器或用于提高現有繼電保護性能。

  模糊邏輯應用多標準的差動繼電器是模糊邏輯應用于繼電保護好例子。該技術具有以下特點:(l)考慮到測量算法中的動態誤差,幅值、諧波分量等信號都需經模糊化,用模糊化數字替代實際數字。由于模糊過程提供了特殊靈活的過濾器,故可以用更快速的測量算法提高保護動作速度。(2)整定值同樣也由模糊數字替代,以解決動作區和非動作區靈敏度不夠的問題(3)模糊信號經與模糊定值對比后形成模糊邏輯變量,真與假。

  ANN的應用由于ANN可以提供極為出色的識別模式,故為許多致力于變壓器保護應用研究者推崇。變壓器保護ANN技術的應用有以下假設:(1)所有電流包括相、制動差動電流都要送人ANN系統,滾動窗口數據包括現在的、歷史的采樣信號也都要送入ANN。(2)刀側輸出結果經編碼譯為跳閘命令。(3)敞開式的ANN訓練模式包括了涌流、內部故障、外部故障,只有選定數據窗口才可供訓練使用。(4)需要采用額外的預處理、延遲處理。ANN法也可分為整體法和特殊現象處理法。

  對于種情況,網絡被用來區別內部故障和其它現象,第二種情況,用來區別內部故障和特定的非故障模式(比如涌流)。另外,ANN系統還采用其它附加功能,比如修復由于件飽和引起的二次電流變形。以AN為基礎的變壓器保護繼電器呈現出引人注意的安全性和可靠性。三相的差動電流和制動電流的半周波窗口數據送人AN。該網絡有30個輸人神經元,在隱蔽層有巧個神經元,1個輸出神經元。

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