СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОЧНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВОГО АЛГОРИТМА ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ МЕСТА ПОВРЕЖДЕНИЯ ПО МОМЕНТУ НАЧАЛА И ПАРАМЕТРАМ ПЕРЕХОДНОГО ПРОЦЕССА

Табаков Игорь Александрович, Славутский Леонид Анатольевич, Славутский Александр Леонидович

DOI: 10.47026/1810-1909-2020-3-132-140

Ключевые слова

нейросетевой анализ, элементарный персептрон, определение места повреждения, переходные процессы, энергосистема, линия электропередач.

Аннотация

Определение места повреждения в линиях электропередач и других элементах энергосистемы основано на анализе параметров переходных процессов или, для волнового метода, – на фиксации момента начала переходного процесса. Оба подхода требуют современных цифровых методов анализа и обработки сигналов. В представленной работе анализ сигналов для определения места повреждения проводится при помощи простейшей искусственной нейронной сети на основе элементарного персептрона. Обучение и тестирование нейронной сети осуществляются на примере выборки сигналов (от 1000 до 5000 записей), полученных при моделировании короткого замыкания на линии электропередач. Сигналы, соответствующие переходному процессу при коротком замыкании, определяются двумя независимыми случайными величинами: моментом начала короткого замыкания (фазой напряжения и тока) и местом повреждения. При моделировании использовался качественный упрощенный подход: вместо разбиения линии электропередач на множество П-секций удельные сопротивление, индуктивность и емкость линии электропередач в одной секции считались переменными в зависимости от места короткого замыкания. На вход искусственной нейронной сети подавались отсчеты напряжения со стандартной для измерительных органов частотой дискретизации 600 Гц, а на выход, в качестве целевой функции, – момент начала или расстояние до места короткого замыкания. Проведен сравнительный анализ погрешностей обучения и тестирования искусственной нейронной сети для разных целевых функций на ее выходе. Обсуждается точность определения места повреждения и возможности использования предлагаемого нейроалгоритма.

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. Арцишевский Я.Л., Жамсран А. Метод повышения точности определения мест повреждения элементов электрической сети путем уточнения ее параметров // Вестник Московского энергетического института. 2007. № 1. С. 64–71.
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. 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. Шалыт Г.М. Определение мест повреждения в электрических сетях. М.: Энергоиздат, 1982. 312 с.
13. Bhattacharya B., Sinha A. Intelligent Fault Analysis in Electrical Power Grids. IEEE 29^th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI). Boston, IEEE, 2017, 985–990. DOI: 10.1109/ICTAI.2017.00151.
14. Bewley L.V. Travelling waves on transmission systems. New York, John Wiley and Sons, 1933, 333 p.
15. 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.
16. Elhaffar A.M. Power Transmission Line Fault Location Based on Current Travelling Waves, Doctoral Dissertation. Helsinki University of Technology, Helsinki,
17. 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.
18. 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.
19. Laruhin A., Nikandrov M., Slavutskii L. Anomalous modes recognizing secondary equipment in electric power industry: adaptive neuro algorithms. In: 2019 International Ural conference on electrical power engineering, Proceedings URALCON 2019, pp. 399–403.
20. 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, 39, 2010.
21. Rosenblatt F. Principles of neurodymamics. Washington, D.C., Spartan books, 1962.
22. Saha M.M, Izykowski J., Rosolowski E. Fault Location in Power Networks. 1^st New York, Springer-Verlag, 2010.
23. 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.
24. Swagata Das, Surya Santoso, Anish Gaikwad, Mahendra Patel Impedance-Based Fault Location in Transmission Networks: Theory and Application. IEEE Access, vol. 2, New York, 2009.
25. Thomas D.W.P., Carvalho R.J.O., Pereira E.T. Fault Location in Distribution Systems Based on Traveling Waves. IEEE Bologna PowerTech Conference. Bologna, Italy,
26. 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.

Формат цитирования

Табаков И.А., Славутский А.Л., Славутский Л.А. Сравнительный анализ точности нейросетевого алгоритма при определении места повреждения по моменту начала и параметрам переходного процесса // Вестник Чувашского университета. – 2020. – № 3. – С. 132–140. DOI: 10.47026/1810-1909-2020-3-132-140.

Загрузить полный текст статьи