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1、電氣設(shè)備在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)和實(shí)時(shí)診斷是輸電智能化的重要內(nèi)容。隨著智能電網(wǎng)和特高壓輸電的迅速發(fā)展,對(duì)高壓電氣設(shè)備進(jìn)行準(zhǔn)確的狀態(tài)評(píng)估和故障診斷變得尤為重要。高壓斷路器作為控制和保護(hù)電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備,對(duì)它的早期監(jiān)測(cè)、評(píng)估和診斷能有效地保護(hù)電網(wǎng),提高電力系統(tǒng)的可靠性。近幾年來(lái)人們運(yùn)用了多種理論知識(shí)來(lái)分析高壓斷路器狀態(tài),做出了實(shí)用性的高壓斷路器的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),能很好的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)其狀態(tài)和判斷故障。本文采用了一種將混沌理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法來(lái)對(duì)高壓斷路
2、器機(jī)械性能方面進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估。
本文初期對(duì)高壓斷路器的狀態(tài)評(píng)估參數(shù)進(jìn)行分析,研究了機(jī)械方面特性及具有混沌特征的參數(shù),并構(gòu)建了狀態(tài)信息表,該表能定性的評(píng)估出高壓斷路器的狀態(tài)。研究了混沌神經(jīng)元模型,并由此構(gòu)建了混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)其進(jìn)行了學(xué)習(xí)。本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,建立了一種基于Logistic映射的混合混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并研究了該網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練流程。通過引入混沌機(jī)制,該混合混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中易陷入局部最小的缺點(diǎn),
3、并對(duì)細(xì)微差別的模式具有更優(yōu)的識(shí)別效果。
為了驗(yàn)證該方法的有效性,本文從實(shí)驗(yàn)室課題組的數(shù)據(jù)庫(kù)中,分別提取分、合閘線圈電流和動(dòng)觸頭行程的特征值的部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理。結(jié)合Matlab R2014a,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行了仿真及分析,以多組特征向量作為這兩種網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試輸入,其對(duì)應(yīng)的故障狀態(tài)作為網(wǎng)絡(luò)的輸出。仿真結(jié)果表明混合混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效的識(shí)別高壓斷路器的狀態(tài),并與現(xiàn)在應(yīng)用廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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