基于人工智能技术的输电线路继电保护系统的应用研究
发布时间：2020-12-11 08:25
随着现代电力系统的发展,尤其是三峡电厂的发电及“西电东送”速度的加快,超高压、远距离、大容量输电及全国性联网已成为必然,因而,对保证电网安全与稳定运行的继电保护技术提出了更高的要求。一些传统的继电保护和故障诊断技术已不能满足电力系统不断发展的要求。因此,基于人工智能技术的继电保护系统越来越受到重视,并对此展开了大量的研究工作。 本文分析了传统的输电线路继电保护所存在的不足,运用人工智能技术所具有的自适应、自学习能力,提出基于人工智能技术的输电线路继电保护的概念,并建立了相关的保护模型。全文包括两大部分,第一部分是基于RBF神经网络的输电线路无通道保护的研究,第二部分是基于多Agent技术的输电线路保护系统的研究。 本文第二章阐述传统输电线路保护(电流保护、距离保护和纵联保护)的基本概念和工作原理。论述了它们各自的优缺点:电流保护和距离保护只需要输电线路的单端电气量,实现较为简单,但不能实现全线速动;纵联保护能够实现全线速动,但需要专用通信通道将两端的电气量联系起来,增加了额外费用,且存在运行的可靠性问题。第三章介绍人工神经网络及多Agent系统的概念、特点和结构。第四章详细...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
CATALOG
第一章 绪论
1.1 电力系统继电保护概述
1.2 继电保护技术的发展史
1.3 基于人工智能技术的输电线路继电保护
1.3.1 基于人工智能技术的输电线路继电保护的提出
1.3.2 国内外研究现状
1.4 论文的主要工作
第二章 传统的输电线路继电保护简介
2.1 电流保护
2.1.1 电流保护的工作原理
2.1.2 电流保护的优缺点
2.2 距离保护
2.2.1 距离保护的工作原理
2.2.2 距离保护的优缺点
2.3 纵联保护
2.3.1 纵联保护的工作原理
2.3.2 纵联保护的优缺点
2.4 本章小结
第三章 人工神经网络和多Agent系统简介
3.1 人工神经网络概述
3.1.1 人工神经元模型
3.1.2 人工神经网络模型
3.1.3 人工神经网络的特点
3.1.4 人工神经网络的学习方式和训练
3.2 多Agent系统概述
3.2.1 Agent的定义和特征
3.2.2 Agent的模型结构
3.3.3 Agent的主要类型
3.2.4多Agent系统
3.3 本章小结
第四章 基于RBF神经网络的输电线路无通道保护
4.1 概述
4.2 建立保护模型的原理
4.3 基于RBF神经网络的保护模型
4.3.1 方向判别子网络ANN1
4.3.2 故障类型及相别判断子网络ANN2
4.3.3 瞬时出口动作子网络ANN3
4.3.4 对侧断路器跳闸检测子网络ANN4
4.4 EMTP仿真模型和短路仿真
4.5 网络的训练和检验
4.5.1 子网络ANN1的训练和检验
4.5.2 子网络ANN2的训练和检验
4.5.3 子网络ANN3的训练和检验
4.5.4 子网络ANN4的训练和检验
4.6 保护动作逻辑
4.7 与传统线路保护及神经网络线路保护动作性能的比较
4.8 本章小结
第五章 基于多Agent技术的输电线路保护系统
5.1 概述
5.2 基于MAS的输电线路保护系统的特点和结构
5.3 基于MAS的线路保护系统研究
5.3.1 电力系统网络结构
5.3.2 保护系统的决策过程
5.4 仿真实例
5.4.1 仿真模型
5.4.2 与配置距离保护的比较
5.4.3 与配置纵联保护的比较
5.5 基于MAS的线路保护系统之间的通信
5.6 本章小结
总结
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的论文
独创性声明
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]多Agent技术在多端线路保护系统中的应用[J]. 陈少华,余耀权,叶杰宏,郑帅. 电力科学与工程. 2004(04)
[2]基于RBF神经网络的输电线路无通道保护[J]. 陈少华,余耀权,郑帅,叶杰宏. 电力科学与工程. 2004(02)
[3]人工神经网络的发展[J]. 乌云高娃. 福建电脑. 2004(04)
[4]神经网络技术在同步发电机励磁系统中的应用[J]. 王军,张广溢. 计算机应用. 2003(S1)
[5]专家系统在电力系统结构恢复中的应用[J]. 徐升,房鑫炎. 电力自动化设备. 2003(05)
[6]基于人工神经网络输电线的速断保护[J]. 褚法玉,陈晓科,王宁. 电力自动化设备. 2003(03)
[7]多层SPDS神经网络式电流保护[J]. 徐子利,陈少华,张辉. 广东电力. 2002(05)
[8]基于多Agent技术的继电保护系统[J]. 陈艳霞,尹项根,张哲,曾祥君,李岩,陈德树. 电力系统自动化. 2002(12)
[9]人工神经网络距离继电器[J]. 郑红军,刘燕燕,郑绳楦. 电工技术杂志. 2002(05)
[10]输电线路自适应无通道保护(一) 故障分析与保护原理[J]. 甘忠,董新洲,薄志谦. 电力系统自动化. 2002(07)
本文编号：2910201
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
CATALOG
第一章 绪论
1.1 电力系统继电保护概述
1.2 继电保护技术的发展史
1.3 基于人工智能技术的输电线路继电保护
1.3.1 基于人工智能技术的输电线路继电保护的提出
1.3.2 国内外研究现状
1.4 论文的主要工作
第二章 传统的输电线路继电保护简介
2.1 电流保护
2.1.1 电流保护的工作原理
2.1.2 电流保护的优缺点
2.2 距离保护
2.2.1 距离保护的工作原理
2.2.2 距离保护的优缺点
2.3 纵联保护
2.3.1 纵联保护的工作原理
2.3.2 纵联保护的优缺点
2.4 本章小结
第三章 人工神经网络和多Agent系统简介
3.1 人工神经网络概述
3.1.1 人工神经元模型
3.1.2 人工神经网络模型
3.1.3 人工神经网络的特点
3.1.4 人工神经网络的学习方式和训练
3.2 多Agent系统概述
3.2.1 Agent的定义和特征
3.2.2 Agent的模型结构
3.3.3 Agent的主要类型
3.2.4多Agent系统
3.3 本章小结
第四章 基于RBF神经网络的输电线路无通道保护
4.1 概述
4.2 建立保护模型的原理
4.3 基于RBF神经网络的保护模型
4.3.1 方向判别子网络ANN1
4.3.2 故障类型及相别判断子网络ANN2
4.3.3 瞬时出口动作子网络ANN3
4.3.4 对侧断路器跳闸检测子网络ANN4
4.4 EMTP仿真模型和短路仿真
4.5 网络的训练和检验
4.5.1 子网络ANN1的训练和检验
4.5.2 子网络ANN2的训练和检验
4.5.3 子网络ANN3的训练和检验
4.5.4 子网络ANN4的训练和检验
4.6 保护动作逻辑
4.7 与传统线路保护及神经网络线路保护动作性能的比较
4.8 本章小结
第五章 基于多Agent技术的输电线路保护系统
5.1 概述
5.2 基于MAS的输电线路保护系统的特点和结构
5.3 基于MAS的线路保护系统研究
5.3.1 电力系统网络结构
5.3.2 保护系统的决策过程
5.4 仿真实例
5.4.1 仿真模型
5.4.2 与配置距离保护的比较
5.4.3 与配置纵联保护的比较
5.5 基于MAS的线路保护系统之间的通信
5.6 本章小结
总结
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的论文
独创性声明
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]多Agent技术在多端线路保护系统中的应用[J]. 陈少华,余耀权,叶杰宏,郑帅. 电力科学与工程. 2004(04)
[2]基于RBF神经网络的输电线路无通道保护[J]. 陈少华,余耀权,郑帅,叶杰宏. 电力科学与工程. 2004(02)
[3]人工神经网络的发展[J]. 乌云高娃. 福建电脑. 2004(04)
[4]神经网络技术在同步发电机励磁系统中的应用[J]. 王军,张广溢. 计算机应用. 2003(S1)
[5]专家系统在电力系统结构恢复中的应用[J]. 徐升,房鑫炎. 电力自动化设备. 2003(05)
[6]基于人工神经网络输电线的速断保护[J]. 褚法玉,陈晓科,王宁. 电力自动化设备. 2003(03)
[7]多层SPDS神经网络式电流保护[J]. 徐子利,陈少华,张辉. 广东电力. 2002(05)
[8]基于多Agent技术的继电保护系统[J]. 陈艳霞,尹项根,张哲,曾祥君,李岩,陈德树. 电力系统自动化. 2002(12)
[9]人工神经网络距离继电器[J]. 郑红军,刘燕燕,郑绳楦. 电工技术杂志. 2002(05)
[10]输电线路自适应无通道保护(一) 故障分析与保护原理[J]. 甘忠,董新洲,薄志谦. 电力系统自动化. 2002(07)
本文编号：2910201
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