在短路電流早期檢測的基礎(chǔ)上,提出一種基于粒子群優(yōu)化極端學(xué)習(xí)機(jī)（PSO-ELM）的短路電流峰值預(yù)測方法.利用短路電流暫態(tài)特性分析確定預(yù)測模型的輸入特征量,采用粒子群算法對極端學(xué)習(xí)機(jī)的輸入權(quán)值和隱層偏置進(jìn)行優(yōu)化,最后,將提出的預(yù)測算法應(yīng)用于低壓多層級實(shí)驗(yàn)平臺,并且與傳統(tǒng)BP、 ELM算法進(jìn)行比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于PSO-ELM模型的短路電流峰值預(yù)測方法能夠在全相角范圍內(nèi)準(zhǔn)確地預(yù)測短路電流峰值,可作為低壓多層級系統(tǒng)全選擇性保護(hù)的短路故障預(yù)測算法. 

【文章來源】：福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,48(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

簡化短路故障等效電路圖

新型全范圍選擇性保護(hù)機(jī)制的基本架構(gòu)如圖2所示. 其中, 不同層級的本地短路故障早期檢測及其電流預(yù)測裝置是實(shí)現(xiàn)全范圍選擇性保護(hù)機(jī)制的關(guān)鍵, 其主要功能是根據(jù)傳感器采集到的電壓電流特征量對短路故障進(jìn)行檢測及電流預(yù)測, 同時向控制平臺發(fā)送故障信息及電流預(yù)測峰值, 并根據(jù)控制命令對相應(yīng)的斷路器發(fā)送動作信號. 短路電流峰值預(yù)測技術(shù)可在電流尚未達(dá)到較高水平時迅速預(yù)測出電流的峰值, 為智能控制平臺選擇合適的斷路器動作提供依據(jù), 不僅能夠提高斷路器等保護(hù)電器的電氣與機(jī)械性能, 也是實(shí)現(xiàn)低壓多層級選擇性保護(hù)的基礎(chǔ).2 短路電流峰值預(yù)測模型

2.1 極端學(xué)習(xí)機(jī)基本原理極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法, 與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比, 其隱含層神經(jīng)元的參數(shù)隨機(jī)產(chǎn)生, 在訓(xùn)練過程中不加以遞歸調(diào)整, 且能獲得唯一的最優(yōu)解, 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示. 該方法具有學(xué)習(xí)速度快、 準(zhǔn)確度高, 參數(shù)調(diào)整簡單, 泛化能力好的優(yōu)點(diǎn), 目前已廣泛應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測、 電網(wǎng)可靠性評估等領(lǐng)域[19-20].

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3275570