基于多层分布式卷积神经网络的电力故障预测系统

发布时间：2020-03-27 21:02

【摘要】：社会经济发展的同时,人们对用电质量的需求也不断增加。在电力系统故障方面进行预测,开始逐步成为人们在电力研究上的热点。且伴随人工智能技术的不断发展,传统电力系统与人工智能技术不断交融,产生了许多技术手段,一般包括专家系统,人工神经网络,模糊逻辑诊断方法以及遗传诊断方法等。而作为人工智能中一个重要的分支,人工神经网络,在近几年得到不断的发展,深度学习的出现,标志着神经网络热潮的开始。在本文中,多层分布式卷积神经网络被用来解决如何预测电力系统故障的问题。通过多层分布式卷积神经网络的设计,一个较大的区域电力网络系统,得以被分割成诸多小的区域电力网络,其中分割后的单个区域对应多层分布式结构中的单个卷积神经网络,这样做可用来降低复杂电网预测的难度,并减少整个神经网络的计算量。其中单个的卷积神经网络,采用Alexnet结构,包含了卷积层,池化层,全连接层等,并选取多个卷积核进行测试。模型建立完成后,通过PSASP仿真电力平台搭建模拟一个简单电路,电路中通过修改R1,R2,R3抗阻,来模拟现实电路电流,电压变化,用以收集实验数据,从而对神经网络模型进行训练和测试。同时本文通过软件工程的开发理念,从需求分析到概要设计再到详细设计,设计并实现出一个完整的电力故障预测系统。并采用网站的实现方式,将多层分布式的卷积神经网络模型作为该系统的一个功能模块,电力信息展示,电力信息查询,员工维修等作为其他功能模块。并重新定义了预测故障点同维修员之间的最近距离。并通过软件工程黑盒,白盒的测试方法,对系统功能模块进行测试,用真实区域电力系统数据对预测准确率进行测试,并与模拟电路的数据进行比较,以确保整个系统健壮性。通过本文多层分布式卷积神经网络模型和预测系统的设计与实现,我们发现与传统的BP(51%),SVM(83%),ANN(45%)相比较,CNN提供了更高的识别率93%,同时多层分布式的设计降低了其模型计算的复杂度,使得电力系统故障信息能更快更准确的被预测到。
【图文】：

图１．２电力系统结构图逡逑

低压配电网逦〉电能用户逡逑图１．２电力系统结构图逡逑所以在不同的环节，电力系统的故障也会有很多种，一般可以分为以下几类，短路故逡逑障，断相故障，复杂故障，和由自然灾害引起的故障。短路故障一般发生在传输过程中，逡逑一般指的是输电线路中导电部分与导电部分或与地面短接。造成短路的原因有很多种，可逡逑能是由于电力系统长时间运行，造成电气设备绝缘层老化而引起的，也可能是电气设备本逡逑身存在质量问题，，造成电压击穿绝缘层引起的，或者是由于操作人员误操，造成线路安全逡逑故障引起的，或者由于鸟兽咬坏接电设备和导线的绝缘层，造成电器设备载流部分故障引逡逑
【学位授予单位】：扬州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP183;TM711

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本文编号：2603387