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基于海明神经网的电压—无功功率自动调节理论的研究

北极星电力网技术频道    作者:佚名   2007/12/26 21:48:59   

 关键词:  变压器 无功功率 电压

基于海明神经网的电压—无功功率自动调节理论的研究李琰郭宗仁佘占兴王志凯(福州大学电气系福州350002) 摘要本文引入了人工神经网络(海明网络),利用状态分类来解决变电站电压—无功功率双参数控制中的边界问题。关键词电压—无功功率控制海明网络状态分类  1引言在电力系统向大规模、超大规模发展的今天,系统对自动化的要求程度越来越高,现在电力系统中许多变电站大都配备了有载调压变压器OLTC(On—LoadTap—ChangerTransformer)和电容器组,并且启用了微机来对OLTC分接头的位置和电容器组的投切进行监视与控制,力求达到无人值班或少人值班的目的。但是在变电站实际的运行过程中,却出现控制器动作频繁、波动大的问题,甚至会导致事故的发生,最后不得不放弃自动调节,改为手动控制,失去了自动化的目的。本文针对这种情况,在变电站采用电压—无功功率双参数调节控制策略的基础之上,引入了人工神经网络ANN(ArtificialNeuralNetwork)中的海明网络(Hamming)来对变电站的运行区间进行分区判别,根据分区判别的结果调动相应的控制策略,从而达到减少分接开关动作和电容器组投切次数,实现自动控制的目的。2海明网络(Hammin)海明网络常用于纠错,其纠错的过程即为状态判别的过程,输入信号后进行运算,与网络中由网络权值ωij和阀值θi表示的各个状态进行比较判别,从而达到判断输入信号状态的目的。2.1最近邻分类与海明距离(HammingDistance)最近邻分类:令V1,V2,…,Vm分别为m个类别的代表向量(N维),即称为类中心,输入相应的n维向量X,并计算取其中最小的,输出dis(X,Vi)最小的那个的Vi,其中dist(X,Vi)表示输入向量X与各个类中心VI的距离,输出的Vi就是属于的类别。海明距离(HammingDistance):关于最近邻分类中,输入向量X与各个类中心Vi的距离,可以用海明距离来表示,海明距离distH(X,Y)表示向量X、Y各自的向量位,值不同的个数之和。2.2类中心的确定所谓类中心,就是这一类所有样本的“核心”,它是一个认为假设的样本,其指标综合反映了该类指标的特性,是该类的一个模式样本。为此,构造泛函: 即在每一个分类中,每一类的样本应该与该类的类中心的距离尽量小,其中|Uk-Vi|为样本Uk与类中心Vi之间的距离,式中权b越大,分类就越模糊,nk为样本中每位的权重,一般取1。求取对于样本U使J(V)最小的V。2.3海明网的构造设V1,V2,V3,…,Vm分别为m个状态的代表(类中心),令Vi=(vi1,…,vin)T∈B( 1,-1)n,考虑到我们可令 其中:i表示不同状态;n表示向量的维数;ωij表示权值;θi为阀值。取其激励函数为: 即输出函数可以刻画出X与Vi的匹配程度。2.4海明网络模型海明网络的结构为二层网络结构,包括输入层和输出层,输入层n个单元(二值取值 1/-1),输出层为m个单元。其模型如图1所示。   其中:输入层海明网输出层本身为Maxnet网络,若输出yi(t)为唯一正值,则判定X∈Vi为所代表的那一类。海明网是二层网的复合网,Maxnet嵌于其中,由权值ωij,阀值θi,激励函数所确定的网络输出n-dH,当distH(X,Vi)最小时,n-dH却最大,从而输出相应的Vi,判明了X所在的类。3控制方案传统的变电站变压器有载调压控制策略是单一参数电压的控制,仅是根据电压的高低来进行判断,根本不涉及无功功率补偿的问题,而采用电压—无功功率双参数控制,则是在根据电压控制的基础上,引入无功功率的调节,将有载调压变压器分接头的位置与电容器的投切结合起来,利用电压和无功功率之间的强相关性,来达到改善电压质量和降低线路损耗的目的。根据电压—无功功率双参数综合控制原制,将控制区域分为九区,分区图如图2所示。
  根据九分区确定的各类模式,电压—无功功率双参数基本控制策略见表1。[1][2]下一页

来源:中国电力资料网
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