人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探討論文

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探討論文摘要：根據(jù)現(xiàn)代控制技術(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論提出了一種保護(hù)原理構(gòu)成方案，并分析了原理實(shí)現(xiàn)的可行性和技術(shù)難點(diǎn)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AartificialNeuralNetwork，下簡稱ANN）是模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。早在1943年，已由心理學(xué)家WarrenS.Mcculloch和數(shù)學(xué)家WalthH.Pitts提出神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型，后被冷落了一段時間，80年代又迅猛興起1。ANN之所以受到人們的普遍關(guān)注，是由于它具有本質(zhì)的非線形特征、并行處理能力、強(qiáng)魯棒性以及自組織自學(xué)習(xí)的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法（BP算法，BackPropagation）

2、，它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法直觀、簡單，在工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用較多。 經(jīng)訓(xùn)練的ANN適用于利用分析振動數(shù)據(jù)對機(jī)器進(jìn)行監(jiān)控和故障檢測，預(yù)測某些部件的疲勞壽命2。非線形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償和魯棒控制綜合方法的應(yīng)用（其魯棒控制利用了變結(jié)構(gòu)控制或滑動?？刂疲趯?shí)時工業(yè)控制執(zhí)行程序中較為有效3。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和模糊邏輯（FuzzyLogic）的綜合，實(shí)現(xiàn)了電動機(jī)故障檢測的啟發(fā)式推理。對非線形問題，可通過ANN的BP算法學(xué)習(xí)正常運(yùn)行例子調(diào)整內(nèi)部權(quán)值來準(zhǔn)確求解4。 因此，對于電力系統(tǒng)這個存在著大量非線性的復(fù)雜大系統(tǒng)來講，ANN理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用具有很大的潛力，目前已涉及到如暫態(tài)，動穩(wěn)分析，負(fù)荷預(yù)報，機(jī)組最優(yōu)組合，警

3、報處理與故障診斷，配電網(wǎng)線損計(jì)算，發(fā)電規(guī)劃，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及電力系統(tǒng)控制等方面5。 本文介紹了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）理論的保護(hù)原理。 1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論概述 BP算法是一種監(jiān)控學(xué)習(xí)技巧，它通過比較輸出單元的真實(shí)輸出和希望值之間的差別，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)路徑的權(quán)值，以使下一次在相同的輸入下，網(wǎng)絡(luò)的輸出接近于希望值。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投運(yùn)前，就應(yīng)用大量的數(shù)據(jù)，包括正常運(yùn)行的、不正常運(yùn)行的，作為其訓(xùn)練內(nèi)容，以一定的輸入和期望的輸出通過BP算法去不斷修改網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。在投運(yùn)后，還可根據(jù)現(xiàn)場的特定情況進(jìn)行現(xiàn)場學(xué)習(xí)，以擴(kuò)充ANN內(nèi)存知識量。從算法原理看，并行處理能力和非線性功能是BP算法的一大優(yōu)點(diǎn)。 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型繼電

4、保護(hù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的保護(hù)裝置，可判別更復(fù)雜的模式，其因果關(guān)系是更復(fù)雜的、非線性的、模糊的、動態(tài)的和非平穩(wěn)隨機(jī)的。它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）與專家系統(tǒng)（ES）融為一體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，其中，ANN是數(shù)值的、聯(lián)想的、自組織的、仿生的方式，ES是認(rèn)知的和啟發(fā)式的。 文獻(xiàn)1認(rèn)為全波數(shù)據(jù)窗建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在準(zhǔn)確性方面優(yōu)于利用半波數(shù)據(jù)窗建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此保護(hù)應(yīng)選用全波數(shù)據(jù)窗。 ANN保護(hù)裝置出廠后，還可以在投運(yùn)單位如網(wǎng)調(diào)、省調(diào)實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)內(nèi)容針對該省的保護(hù)的特別要求進(jìn)行（如反措）。到現(xiàn)場，還可根據(jù)該站的干擾情況進(jìn)行反誤動、反拒動學(xué)習(xí)，特別是一些常出現(xiàn)波形間斷的變電站內(nèi)的高頻保護(hù)。 3、結(jié)論 本文基

5、于現(xiàn)代控制技術(shù)提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的保護(hù)構(gòu)想。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件的反應(yīng)速度比純數(shù)字計(jì)算軟件快幾十倍以上，這樣，在相同的動作時間下，可以大大提高保護(hù)運(yùn)算次數(shù)，以實(shí)現(xiàn)在時間上即次數(shù)上提高冗余度。 一套完整的ANN保護(hù)是需要有很多輸入量的，如果對某套保護(hù)來說，區(qū)內(nèi)、區(qū)外故障時其輸入信號幾乎相同，則很難以此作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練保護(hù)，而每套保護(hù)都增多輸入量，必然會使保護(hù)、二次接線復(fù)雜化。變電站綜合自動化也許是解決該問題的一個較好方法，各套保護(hù)通過總線聯(lián)網(wǎng)，交換信息，充分利用ANN的并行處理功能，每套保護(hù)均對其它線路信息進(jìn)行加工，以此綜合得出動作判據(jù)。每套保護(hù)可把每次錄得的數(shù)據(jù)文件，加上對其動作正確性與否的判斷，

6、作為本身的訓(xùn)練內(nèi)容，因?yàn)榧词褂袝r人工分析也不能區(qū)分哪些數(shù)據(jù)特征能使保護(hù)不正確動作，特別是高頻模擬量。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件芯片現(xiàn)在仍很昂貴，但技術(shù)成熟時，應(yīng)利用硬件實(shí)現(xiàn)現(xiàn)在的軟件功能。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理和信息分布存儲機(jī)制還不十分清楚，如何選擇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)還沒有充分的理論依據(jù)。所有這些都有待于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論進(jìn)行深入的研究，以形成完善的理論體系，創(chuàng)造出更適合于實(shí)際應(yīng)用的新型網(wǎng)絡(luò)及學(xué)習(xí)算法5。 參考文獻(xiàn) 1、陳炳華。采用模式識別（智能型）的保護(hù)裝置的設(shè)想。中國電機(jī)工程學(xué)會第五屆全國繼電保護(hù)學(xué)術(shù)會議，會址不詳，1993 2、RobertE.Uhrig.ApplicationofArtificialN

7、euralNetworksinIndustrialTechnology.IEEETrans，1994，10（3）。（1）：371377 3、LeeTH，WangQC，TanWK.AFrameworkforRobustNeuralNetwork-BasedControlofNonlinearServomechannisms.IEEETrans，1993，3（2）。（3）：190197 4、ChowMo-Yuen.TheAdvantageofMachineFaultDetectionUsingArtificialNeuralNetworksandFuzzyLogicTechnology.IEEETrans，1992，5（6）。（2）：10781085 5、吳捷?，F(xiàn)代控制技術(shù)在電力