具有冗余神经元神经网络模型系统的输电线路故障测距的研究

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具有冗余神经元神经网络模型系统的输电线路故障测距的研究

作者：佚名文章来源：不详点击数：更新时间：2008-9-24 9:43:50

行对比。
　　故障电流相位修正算法，对于193个测试故障模式，去除收敛至伪根和不收敛情况，其测距最大绝对误差E_m_a_x＝14．28km，平均绝对误差E_m_e_a_n＝1．37km，其中接地电阻R_f＝90Ω时，此算法的测距误差曲线如图3所示。在此故障模式下，故障点分别位于175km、185km、195km、200km处时，迭代不收敛，测距算法失效。

　　对于同一组故障模式，解方程算法真根（不包含方程无解情况）的最大绝对误差E_m_a_x＝14．29km，平均绝对误差E_m_e_a_n＝1．36km。其中接地电阻R_f＝90Ω时，误差曲线如图4所示。此算法，当故障点分别位于175km、185km、195 km、200 km时，方程无解，测距算法失效。

　　由以上信真测试可看出，两方法对于近端故障，其测距精度是满足要求的，远端及高阻接地情况，其测距精度不理想且有可能失效。角方程算法仅解决了故障电流相位算法迭代至伪根的不足，而测距精度及测距失效问题，并没有得到任何改善。另外，仿真测试时故障模式中的对端系统阻抗与算法中所用的对端系统阻抗取值相等，而在实际系统中此参数是不可知的，故实际应用时测距误差还将变大。
4．2　故障测距NN模型系统的测距结果
　　训练后的测距NN模型系统对训练样本集具有较好的测距性能指标，仅能说明NN模型系统对所给予故障测距记忆模式对集的相互映射关系。故障测距NN模型系统是否具有实用价值，应通过变化各种因素，形成NN模型系统的测试样本集，综合测试和评定NN模型系统的推广能力。
　　本文中测试样本集的选取原则为①故障点：自距测量端5km始，沿全长选取故障点，△l＝10km，另附加输电线路两端母线故障；②过渡电阻R_f＝5Ω、20Ω、50Ω、90Ω；③故障初始角：15°、30°、60°；④对端系统阻抗：额定阻抗的90％、110％；⑤两端电势夹角：－40°、－20°、－5°、5°、20°、40°。
　　经组合形成3 168种故障测距模式，由EMTP仿真生成故障仿真数据，按照训练样本集产生的预处理方法最终生成NN模型系统的测试样本集。其测距结果为：最大绝对误差为E_m_a_x＝1．754548km，平均绝对误差E_m_e_a_n＝0．635664 km，其中接地过渡电阻等于90Ω时，NN模型系统的测距误差曲线如图5所示。

由测试样本的性能指标可看出，训练后测距NN模型系统具有较好的推广能力，可实现精确的故障测距。测距误差沿线路全程基本均匀分布，有益于现场查找。而且，通过测试样本集中包含的故障模式可知，该NN模型系统的测距性能基本上不受故障点位置、过渡电阻、故障初始角、对端系统运行参数及故障前负荷的影响。虽然是单端测距方法，由于NN模块训练时包含了对端系统阻抗、两端电势夹角及负荷变化等因素的影响，为此其具有双端测距方法的性能。基于具有冗余神经元的NN模型系统的测距方法利用故障特征信息和故障点位置之间的映射关系来实现故障测距，从根本上消除了常规方法中存在伪根或测距失效等问题的不足。
　　其它故障类型的测距结果相同于单相接地故障测距，所构造的NN模型系统对于两相短路和三相对称故障，其测距相对误差都小于1％。根据本文提出的建模理论和依据，再进一步研究，有望再提高测距的精度。
5　结论
　　（1）本文提出和构造的功能模块结构和层次结构相结合的、具有冗余神经元的NN模型系统，实现了高压架空输电线路的故障测距，根据理论分析和大量的EMTP仿真测试，证明了所提出的模型系统测距精度高和适应性强，所构造的系统是可行的和有效的。
　　（2）基于具有冗余神经元的NN模型系统的测距方法从根本上解决了长期困绕人们的真伪根问题。其故障测距系统全程有效，全程的测距误差基本均匀，有益于现场查找。
　　（3）由于NN模块的样本训练易于实现包含对端系统阻抗、两端电势夹角等因素的影响，所以虽然是单端测距方法却具有双端测距方法的性能。
（4）所提出的具有冗余神经元的NN模型结构，具有自学习和高层次复杂信息处理的能力，训练后系统具有良好的测距精度和综合测距性能。当然，这是从降低NN模型系统的整体效率而获取的，由于系统是软实现，同时故障测距强调精度，因此所提方法的综合评价仍是合理的，它为输电线路的故障测距研究开辟了新途径。
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