基于改进的GA优化BP-NN在电网故障区域诊断中的研究

发布时间：2017-12-18 07:03

  本文关键词：基于改进的GA优化BP-NN在电网故障区域诊断中的研究

  更多相关文章： BP神经网络 电网故障诊断 遗传算法 链式竞争 隐层节点数 容错性

【摘要】：随着经济的蓬勃发展,我国电力行业的发展向着更大容量、自动化水平更高的方向转变。对于电网运行稳定性的要求越来越高,电网运行中出现的故障给供电公司及用户带来巨大损失,电网故障的有效诊断是保证电网安全可靠运行的重要手段。为了减少电网故障的时间,同时增强电网供电的可靠性,那么电网发生故障后,应该准确、迅速的诊断电网故障位置,隔离故障元器件,同时采取相应方法恢复电网运行。但是准确、迅速的诊断电网故障位置至今还是一个未解决的难题,特别是在电网元器件出现多重故障或错误动作的情况下,诊断故障位置更加困难。本论文主要研究电网保护元器件分区域诊断,使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BP-NN)在区域元器件出现不正常的情况下,通过对元器件进行诊断,得出故障区域,提高电网故障诊断的容错性。对电网中元器件的诊断是分析电网故障的有效手段。由于神经网络具有并行分布处理、自适应、联想、记忆以及聚类等诸多优点,适用于电网元器件的整体故障诊断以及分区域故障诊断。BP神经网络是目前应用于电网故障诊断中最广泛的神经网络模型之一,BP神经网络具有良好的自学习能力以及自适应和泛化能力,但是BP神经网络算法是基于梯度的方法,存在运算过程中容易陷入局部极小值的不足,同时当学习样本数目比较多、输入与输出关系比较复杂的时侯,网络会出现收敛速度缓慢,收敛精度不高,甚至不收敛等问题。遗传算法具有全局寻优的能力,利用遗传算法优化BP神经网络中的初始权值阈值,可以避免BP神经网络陷入局部极小的问题,有效地提高故障诊断准确性。但是,传统的遗传算法本身也有缺陷,在全局寻优的过程中,容易得到局部最优解,出现“早熟”的问题。为了提高遗传算法全局寻优的能力,克服“早熟”问题,我们在传统遗传算法基础上引入了链式竞争策略,进行特征选择,使种群多样化,便于达到全局寻优的效果。本论文的主要研究工作：共分为六章,第一章绪论,介绍课题研究的目的和意义及电网故障诊断的研究概况以及GA-BP网络算法在电网故障诊断中的应用；第二章主要介绍遗传算法的原理和特点及对遗传算法的改进,针对遗传算法容易出现“早熟”的现象,使算法过早陷入局部最优,很难跳出局部走向全局最优,需采用一些策略来加强全局搜索能力,避免陷入局部最优；第三章主要介绍BP神经网络的原理和特点及对BP神经网络中隐含层节点数的选择方法,针对隐含层节点数选取的重要性,一定存在一个最佳的隐层节点数,那么,根据前人研究并且总结的一些常用经验公式,引用到BP神经网络中,缩小隐含层节点数的取值范围,然后建立神经网络,将确定的隐层节点数区间内的整数分别作为隐层节点个数对训练样本训练。记录每一次训练结果进行对比,找出范围内最佳隐含层节点数；第四章主要描述改进的遗传算法与含有确定最佳隐层节点数的BP神经网络算法的结合；第五章将结合后的算法应用于电网区域的故障诊断,同时对本论文算法与传统GA-BP网络算法、单独的BP神经网络算法进行仿真对比分析；第六章是总结与展望部分。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73

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本文编号：1303235