本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小電流接地系統(tǒng)故障選線方法研究

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【摘要】：國(guó)內(nèi)外中低壓配電網(wǎng)的中性點(diǎn)接地方式普遍為小電流接地方式,該接地方式發(fā)生單相接地故障時(shí),故障電流小,不會(huì)立即引起開(kāi)關(guān)跳閘,可以繼續(xù)為負(fù)荷供電1~2h,供電可靠性高。但隨著故障時(shí)間的增加,非故障相電壓升高,絕緣可能受到破壞,導(dǎo)致故障進(jìn)一步擴(kuò)大,因此,需要快速選出和切除故障線路。研究并設(shè)計(jì)一種可靠的故障選線方法對(duì)提高電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行起到關(guān)鍵作用。首先,對(duì)中性點(diǎn)不接地系統(tǒng)、諧振接地系統(tǒng)這兩類(lèi)最常用的小電流接地方式的配電網(wǎng)單相接地故障展開(kāi)研究,詳細(xì)描述了故障情況下零序電流的基波穩(wěn)態(tài)特征、暫態(tài)特征和諧波特征。其次,介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論知識(shí),針對(duì)小電流接地系統(tǒng)的故障特征,建立了一個(gè)3-8-3-1型結(jié)構(gòu)的故障選線BP(Back Propagation,反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。詳細(xì)分析3種故障特征的定義和提取方法,結(jié)合已提出的網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選線方法的具體流程。分析該方法的缺陷,并提出解決方案。再次,在分析遺傳算法的基礎(chǔ)之上,討論對(duì)遺傳算法中的適應(yīng)度函數(shù)、交叉率、變異率等要素進(jìn)行改進(jìn),得到改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法。并將其與BP算法相結(jié)合對(duì)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及閾值進(jìn)行優(yōu)化,以達(dá)到提高學(xué)習(xí)效率,避免學(xué)習(xí)陷入局部最小的目的,使選線模型具備優(yōu)良的收斂性能和廣泛的適應(yīng)性能。最后,采用EMTP對(duì)單相接地故障進(jìn)行仿真,通過(guò)MATLAB提取故障特征分量,整理得到訓(xùn)練樣本。利用改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到故障選線模型。同時(shí),將仿真得到的測(cè)試樣本對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試,把測(cè)試結(jié)果與隨機(jī)權(quán)值和閾值的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選線模型、簡(jiǎn)單遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)得到的選線模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較,結(jié)果表明其選線結(jié)果更為理想。
【關(guān)鍵詞】：小電流接地系統(tǒng) 單相接地故障 故障選線 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM862;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-11
• 1.1 選題背景及研究意義8-10
• 1.1.1 選題背景8
• 1.1.2 故障選線研究現(xiàn)狀8-9
• 1.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法研究現(xiàn)狀及應(yīng)用領(lǐng)域9-10
• 1.2 主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)10-11
• 2 小電流接地系統(tǒng)單相接地故障特征分析11-19
• 2.1 中性點(diǎn)不接地系統(tǒng)單相接地故障特征分析11-16
• 2.1.1 中性點(diǎn)不接地系統(tǒng)11
• 2.1.2 基波穩(wěn)態(tài)特征11-14
• 2.1.3 暫態(tài)特征分析14-15
• 2.1.4 諧波特征分析15-16
• 2.2 諧振接地系統(tǒng)單相接地故障特征分析16-18
• 2.2.1 中性點(diǎn)經(jīng)消弧線圈接地系統(tǒng)16
• 2.2.2 基波穩(wěn)態(tài)特征16-18
• 2.2.3 暫態(tài)特征分析18
• 2.2.4 諧波特征分析18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障選線方法研究19-29
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理19-24
• 3.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)算法的原理19-20
• 3.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)算法步驟20-22
• 3.1.3 BP網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)過(guò)程22-24
• 3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障選線模型24-27
• 3.2.1 樣本數(shù)據(jù)處理24-26
• 3.2.2 故障選線的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定26-27
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障選線方法不足27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 4 基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小電流接地系統(tǒng)故障選線方法研究29-40
• 4.1 遺傳算法原理29-32
• 4.1.1 遺傳算法的步驟29-30
• 4.1.2 遺傳算法的要素30-31
• 4.1.3 遺傳算法的初始運(yùn)行參數(shù)31-32
• 4.2 基于GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障選線的方法32-33
• 4.2.1 基于GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障選線原理32-33
• 4.2.2 基于GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障選線的局限33
• 4.3 遺傳算法的改進(jìn)33-36
• 4.3.1 自適應(yīng)遺傳算法33-35
• 4.3.2 改進(jìn)的自適應(yīng)交叉變異率35-36
• 4.4 基于改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障選線方法36-39
• 4.4.1 改進(jìn)遺傳算法故障選線原理36
• 4.4.2 改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障選線算法36-39
• 4.5 本章小結(jié)39-40
• 5 故障選線的仿真分析與測(cè)試40-47
• 5.1 故障選線仿真模型40-45
• 5.2 仿真模型的驗(yàn)證45-46
• 5.3 本章小結(jié)46-47
• 結(jié)論47-48
• 致謝48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：824102