ЭЛЕМЕНТАРНЫЙ ПЕРСЕПТРОН КАК ИНСТРУМЕНТ АНАЛИЗА ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ

Кощеев Максим Игоревич, Славутский Александр Леонидович, Славутский Леонид Анатольевич

DOI: 10.47026/1810-1909-2020-3-84-93

Ключевые слова

нейронные сети, энергосистема, аварийные режимы, параметры переходных процессов, измерительные органы вторичного оборудования.

Аннотация

Для оценки параметров переходных процессов в электрических сетях предлагается использование элементарного персептрона как простейшей искусственной нейронной сети прямого распространения. Для тестирования нейросетевого алгоритма использовались сигналы со случайными амплитудой, фазой, частотой и затуханием, наложением апериодической составляющей, также имеющей случайную амплитуду и постоянную времени. Каждый сигнал из выборки определялся, таким образом, шестью независимыми случайными параметрами, варьируемыми в разных диапазонах. По результатам численного моделирования показано, что такие сигналы характерны для осциллограмм тока при коротких замыканиях на линиях электропередач. Показано, что при частоте оцифровки сигналов 600 Гц в измерительных органах на временном интервале в период промышленной частоты возможна оценка параметров переходного процесса с точностью не ниже нескольких процентов. Анализируется точность определения каждого из параметров в зависимости от диапазона их варьирования. Выделены параметры переходного процесса, оказывающие наибольшее влияние на ошибки обучения и тестирования нейронной сети. Сделаны оценки возможного быстродействия предлагаемого нейросетевого алгоритма.

Литература

1. Аржанников Е.А., Лукоянов В.Ю., Мисриханов М.Ш. Определение места короткого замыкания на высоковольтных линиях электропередачи / под ред. В.А. Шуина. М.: Энергоатомиздат., 2003. 272 с.
2. Бычков А.В., Никитин А.А. Алгоритм двух выборок. Повышение точности вычислений в переходных режимах // Цифровая электротехника: проблемы и достижения: сб. науч. тр. НПП «ЭКРА». Чебоксары, 2013. С. 32–44.
3. Законьшек Я., Славутский А.Л. Цифровое моделирование современных энергосистем в реальном времени // Релейная защита и автоматизация. 2012. № 1. С. 66–72.
4. Козлов В.Н., Бычков Ю.В., Ермаков К.И. О точности современных устройств ОМП // Релейная защита и автоматизация. 2016. № 1. С. 42–46.
5. Кощеев М.И., Славутский А.Л., Славутский Л.А. Простые нейросетевые алгоритмы для волнового метода определения места повреждения электросети // Вестник Чувашского университета. 2019. № 3. С. 110–118.
6. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия – Телеком, 2001. 382 с.
7. Куликов А.Л., Петрухин А.А., Кудрявцев Д.М. Диагностический комплекс по исследованию линий электропередач // Известия вузов. Проблемы энергетики. 2007. № 7–8. С. 17–22.
8. Лачугин В.Ф., Панфилов Д.И., Смирнов А.Н. Реализация волнового метода определения места повреждения на линиях электропередачи с использованием статистических методов анализа данных // Известия РАН. Энергетик. 2013. №6. С. 137-146.
9. Лямец Ю.Я., Белянин А.А., Воронов П.И. Анализ переходных процессов в длинной линии в базисе дискретного и непрерывного времени // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2012. № 4. С. 11–16.
10. Лямец Ю.Я., Нудельман Г.С., Павлов А.О., Ефимов Е.Б., Законьшек Я. Распознаваемость повреждений электропередачи, ч. 1,2,3 // Электричество. 2001. № 2. С. 16–23; № 3, С. 16–24; № 12, С. 9–22.
11. Славутский А.Л. Применение алгоритма Доммеля для моделирования цепи с полупроводниковыми элементами и ключами с ШИМ управлением // Вестник Чувашского университета. 2014. № 2. С. 57–65.
12. Antonov V.I., Il’in A.A., Lazareva N.M. Adaptive Structural Models of Digital Electrical Signals with Local Irregularity. Russian Electrical Engineering, 2012, 4, pp. 187–189.
13. Dommel H.W. Digital Computer Solution of Electromagnetic Transients in Single- and Multiphase Networks. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, 1969, vol. Pas-88, no. 4, pp. 388–399.
14. Elhaffar A.M. Power Transmission Line Fault Location Based on Current Travelling Waves, Doctoral Dissertation. Helsinki University of Technology, Helsinki,
15. Kasztenny B., Guzman A., Mangapathirao V.M., Titiksha J. Locating Faults Before the Breaker Opens-Adaptive Autoreclosing Based on the Location of the Fault. 44^th Annual Western Protective Relay Conference, 2017, 1–15.
16. Lachugin V.F., Panfilov D.I., Smirnov A.N., Obraztsov S.A., Ryvkin A.A., Shimina A.O. A Multifunctional Device for Recording the Monitoring of Electric Power Quality and for Fault Finding on Electric Transmission Lines. Power technology and engineering, 2014, vol. 47, no. 5, pp. 386–392.
17. Lamture J., Vaidya A. P. Development of distance relay in Matlab. International Journal of Advanced Computational Engineering and Networking, 2016, vol. 3(9). Available at: iraj.in/journal/journal_file/journal_pdf/3-181-144125644577-80.pdf.
18. Malathi V., Marimuthu N.S. Wavelet Transform and Support Vector Machine Approach for Fault Location in Power Transmission Line. World Academy of Science, Engineering and Technology, 2010, vol. 39.
19. Saha M.M., Izykowski J., Rosolowski E. Fault Location in Power Networks. 1^st New York, Springer-Verlag, 2010.
20. Slavutskaya E.V., Abrukov V.S., Slavutskii L.A. Simple neuro network algorithms for evaluating latent links of younger adolescent’s psychological characteristics. Experimental Psychology, 2019, vol. 12, no. 2, pp. 131–142.
21. Soldatov A.V., Naumov V. A., Antonov V.I., Aleksandrova M. I. Information Bases of Algorithms for Protecting a Generator Operating on Busbars from Single-Phase-to-Ground Faults.1 Part III. Investigation of the Information Bases of Algorithms Controlling Higher Current Harmonics. Power Technology and Engineering, 2019, vol. 53(4), pp. 496–502. DOI: 10.1007/s10749-019-01105-w.
22. Swagata Das, Surya Santoso, Anish Gaikwad, Mahendra Patel Impedance-Based Fault Location in Transmission Networks: Theory and Application. IEEE Access, 2009, vol. 2, New York, 2009.
23. Wang J., Liu X., Pan Z. A New Fault Location Method for Distribution Network Based on Traveling Wave Theory. Advanced Materials Research, 2015, vols. 1070–1072, pp. 718–725.
24. Ziegler G. Numerical Distance Protection: Principles and Applications. SIEMENS, 2011, 419 p. Available at: https://www.wiley.com/en-ru/Numerical+Distance+Protection%3A+ Principles+ and+Applications%2C+4th+Edition-p-9783895786679.

Формат цитирования

Кощеев М.И., Славутский А.Л., Славутский Л.А. Элементарный персептрон как инструмент анализа переходных процессов // Вестник Чувашского университета. – 2020. – № 3. – С. 84–93. DOI: 10.47026/1810-1909-2020-3-84-93.

Загрузить полный текст статьи