本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的GA優(yōu)化BP-NN在電網(wǎng)故障區(qū)域診斷中的研究

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【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,我國(guó)電力行業(yè)的發(fā)展向著更大容量、自動(dòng)化水平更高的方向轉(zhuǎn)變。對(duì)于電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性的要求越來越高,電網(wǎng)運(yùn)行中出現(xiàn)的故障給供電公司及用戶帶來巨大損失,電網(wǎng)故障的有效診斷是保證電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行的重要手段。為了減少電網(wǎng)故障的時(shí)間,同時(shí)增強(qiáng)電網(wǎng)供電的可靠性,那么電網(wǎng)發(fā)生故障后,應(yīng)該準(zhǔn)確、迅速的診斷電網(wǎng)故障位置,隔離故障元器件,同時(shí)采取相應(yīng)方法恢復(fù)電網(wǎng)運(yùn)行。但是準(zhǔn)確、迅速的診斷電網(wǎng)故障位置至今還是一個(gè)未解決的難題,特別是在電網(wǎng)元器件出現(xiàn)多重故障或錯(cuò)誤動(dòng)作的情況下,診斷故障位置更加困難。本論文主要研究電網(wǎng)保護(hù)元器件分區(qū)域診斷,使用遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network, BP-NN)在區(qū)域元器件出現(xiàn)不正常的情況下,通過對(duì)元器件進(jìn)行診斷,得出故障區(qū)域,提高電網(wǎng)故障診斷的容錯(cuò)性。對(duì)電網(wǎng)中元器件的診斷是分析電網(wǎng)故障的有效手段。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行分布處理、自適應(yīng)、聯(lián)想、記憶以及聚類等諸多優(yōu)點(diǎn),適用于電網(wǎng)元器件的整體故障診斷以及分區(qū)域故障診斷。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用于電網(wǎng)故障診斷中最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)能力以及自適應(yīng)和泛化能力,但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是基于梯度的方法,存在運(yùn)算過程中容易陷入局部極小值的不足,同時(shí)當(dāng)學(xué)習(xí)樣本數(shù)目比較多、輸入與輸出關(guān)系比較復(fù)雜的時(shí)侯,網(wǎng)絡(luò)會(huì)出現(xiàn)收斂速度緩慢,收斂精度不高,甚至不收斂等問題。遺傳算法具有全局尋優(yōu)的能力,利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的初始權(quán)值閾值,可以避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小的問題,有效地提高故障診斷準(zhǔn)確性。但是,傳統(tǒng)的遺傳算法本身也有缺陷,在全局尋優(yōu)的過程中,容易得到局部最優(yōu)解,出現(xiàn)“早熟”的問題。為了提高遺傳算法全局尋優(yōu)的能力,克服“早熟”問題,我們?cè)趥鹘y(tǒng)遺傳算法基礎(chǔ)上引入了鏈?zhǔn)礁?jìng)爭(zhēng)策略,進(jìn)行特征選擇,使種群多樣化,便于達(dá)到全局尋優(yōu)的效果。本論文的主要研究工作：共分為六章,第一章緒論,介紹課題研究的目的和意義及電網(wǎng)故障診斷的研究概況以及GA-BP網(wǎng)絡(luò)算法在電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用；第二章主要介紹遺傳算法的原理和特點(diǎn)及對(duì)遺傳算法的改進(jìn),針對(duì)遺傳算法容易出現(xiàn)“早熟”的現(xiàn)象,使算法過早陷入局部最優(yōu),很難跳出局部走向全局最優(yōu),需采用一些策略來加強(qiáng)全局搜索能力,避免陷入局部最優(yōu)；第三章主要介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和特點(diǎn)及對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇方法,針對(duì)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選取的重要性,一定存在一個(gè)最佳的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù),那么,根據(jù)前人研究并且總結(jié)的一些常用經(jīng)驗(yàn)公式,引用到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,縮小隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的取值范圍,然后建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將確定的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)區(qū)間內(nèi)的整數(shù)分別作為隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練。記錄每一次訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,找出范圍內(nèi)最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；第四章主要描述改進(jìn)的遺傳算法與含有確定最佳隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)合；第五章將結(jié)合后的算法應(yīng)用于電網(wǎng)區(qū)域的故障診斷,同時(shí)對(duì)本論文算法與傳統(tǒng)GA-BP網(wǎng)絡(luò)算法、單獨(dú)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行仿真對(duì)比分析；第六章是總結(jié)與展望部分。
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：1303235