人工神經網絡基本功能精選(九篇)

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第1篇：人工神經網絡基本功能范文

關鍵詞：BP神經網絡； 小波變換； 目標識別； 數據融合

中圖分類號：TN91934 文獻標識碼：A 文章編號：1004373X(2012)10010003

戰場目標識別一直是重要的研究課題，只用正確的識別目標，才能有效地采用克敵制勝的方法。多年以來，科學家為研究識別目標的方法，投入了大量的精力。最主要的方法是通過目標的外形進行識別，然而這很容易受到目標各種外形特征的影響，而且通過偽裝和遮蔽，大大增加了通過圖像識別目標的難度。另外也可以通過采集目標運動產生的地震動信號對目標進行識別。不同類型地面目標行進產生的地震動信號具有不同的頻率和能量特征［1］。通過數據采集得到這些信號，然后利用小波分析，得到地震動信號的特征向量，利用神經網絡分類器完成目標識別［2］。由于所有的檢測信號都來源于目標本身，不會由于發射偵測信號被目標識別，屬于被動目標識別方法，大大增加了隱蔽性。通過應用最新的信號分析處理方法和識別技術，能極大地提高識別效果和識別準確率。

1 數據采集和信號處理

1.1 測試系統組成

整個測試系統包括震動傳感器、電荷放大器、PXI數據采集儀。采集系統構成如圖1所示。為了提高信號質量，在采集之前增加了濾波電路。

所有的數據采集都是由PXI數據采集儀完成的。它來自地震動傳感器的信號（頻率較高）和頻率為24.8 MHz的RF信號混合調制。為了減小雜波噪聲，在量化的時候，通過一個低通濾波器將高于2 MHz的信號去除。PXI數據采集儀的內部包含數據采集卡，數據采集卡的采樣頻率為1 MHz，設定采樣2 s的數據。采樣得到的數據為WAV格式，能夠通過外部音響播放出來。采樣數據轉換成MAT格式后，使用Matlab完成離線信號處理，包括解調和頻譜計算。

圖1 測試系統構成1.2 信號消噪

通過數據采集得到的信號通常包含各種噪聲，必須將信號中的噪聲信號去除。在實際工程中，有用信號通常表現為平穩信號，包含在低頻部分，而噪聲信號通常包含在高頻部分。為此采用小波降噪的方法，將高頻部分濾除。小波降噪的原理是首先對信號進行小波分解，分解后噪聲包含在高頻分量中，通過門限閾值等形式對小波系數進行處理，然后對信號進行重構，即達到了小波降噪的目的［3］。小波降噪一般分為3個步驟：

（1） 信號的小波分解。選擇一個小波并確定分解的層次，然后進行分解運算。

（2） 小波分解高頻系數閾值量化。對各個分解尺度的高頻系數選擇一個閾值進行閾值量化處理。

（3） 一維小波重構。根據小波分解的底層低頻系數和各層高頻系數進行一維小波重構。

這三個步驟中，最重要的步驟是如何選取閾值和如何進行閾值量化，這直接關系到信號消噪的質量［4］。本文采用的是sym8小波進行了6層分解，并用Heursure軟閾值進行小波系數閾值量化。

通過對比原始信號(見圖2)和濾波后信號（見圖3）可以看出，濾波后的信號中包含的噪聲信號明顯減少了。這樣就是減少了數據量，使后續的處理更方便，速度更快，結果更準確，從而達到最佳的識別效果。

圖2 原始信號

圖3 濾波信號2 人工神經網絡

2.1 人工神經網絡

人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN），也稱為神經網絡，是由大量的神經元（Neurons）廣泛連接組成的網絡，是對人腦的抽象和模擬，實現人腦的基本功能。人工神經網絡通過輸入/輸出數據調節參數、算法和結構模型，其自誕生至今，由于人工神經網絡具有自學習能力和并行處理大量數據等特點，已經在智能控制和模式識別等領域得到越來越廣泛的應用。尤其是基于誤差信號反向傳播（Error Back Propagation）的多層前饋網絡(Multiplelayer Feedback Network)，簡稱BP神經網絡，因其可以以任意精度逼近任意連續函數而廣泛應用于函數逼近、模式識別等領域。

BP神經網絡一般有一個輸入層，一個隱含層（有時有2個或者更多）和一個輸出層［5］。輸入層和輸出層的神經元個數分別是輸入層和輸出層輸入數據的維數，隱含層的層數和隱含層節點的個數要根據具體情況而定。BP神經網絡模型如圖4所示。

圖4 BP神經網絡神經網絡模型有n輸入和m輸出。假設k代表采樣序列，則數學上神經網絡模型代表輸入Xk=(xk1,xk2,…,xkn)T和輸出Yk=(yk1,yk2,…,ykm)T之間的非線性映射，有以下等式：Yk=g(W,Xk)式中：W={wij,i=1,2,…,Ni,j=1,2,…,Nj}是一個權重矩陣反映層之間的連接；Ni和Nj分別代表i層和j層神經元數目。對神經網絡模型的訓練實際上就是利用訓練樣本計算權重矩陣W。訓練完成的神經網絡計算速度會很快，無論問題的復雜程度如何［6］。

2.2 信號特征分量提取

第2篇：人工神經網絡基本功能范文

關鍵詞： BP神經網絡；價格預測；歸一化處理

期貨市場是一個不穩定的、非線性動態變化的復雜系統。市場上期貨合約價格的變動受金融、經濟、政治及投資者心理等眾多因素的影響，其過程具有非線性、混沌性、長期記憶性等特點。傳統的經濟模型大部分是線性模型，具有一定的局限性.而人工神經網絡則能很好地解決這個問題。

一、BP神經網絡原理與過程

BP神經網絡（反向傳播網絡Back Propagation）是一種多層前饋型神經網絡，其神經元的激活函數是sigmoid函數，一般為log sigmoid 函數和tan sigoid 函數，函數的圖形是S 型的，其值域是為0到1的連續區間。它是嚴格遞增函數，在線性和非線之間有著較好的平衡性。

1.數據歸一化處理

數據歸一化方法是神經網絡預測前對數據常做的一種處理方法。數據歸一化處理把所有數據都使其落在[0，1]或[-1，1]之間，其目的是取消各維數據間數量級差別。避免因為輸入輸出數據數量級差別較大而造成網絡預測誤差較大。數據歸一化的方法主要有以下兩種。

（1）平均數方差法，其公式如下：

2.BP神經網絡的學習過程

BP網絡的學習過程由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。其基本原理是：網絡先根據輸出層的誤差來調整輸出層和隱含層的權值和閾值，再將部分誤差分配置隱含層，然后根據誤差來調整隱含層和輸入層之間的權值和閾值，并不斷地重復上述過程，直到網絡的輸出與目標之間的誤差趨于最小，達到規定的要求。

一般地，BP網絡的學習算法描述為如下步驟。

（1）初始化網絡及學習參數，如設置網絡初始權矩陣，給出學習速率和神經元激活函數等。

（2）提供訓練模式，訓練網絡，直到滿足學習要求。

（3）前向傳播過程：對給定訓練模式輸入，計算網絡的輸出模式，并與期望模式比較，若有誤差，若執行步驟（4），否則，返回步驟（2）。

（4）反向傳播過程：計算同一層單元的誤差，修正權值和閾值，返回步驟（2）。

二、玉米期貨價格預測分析

美國是世界上玉米生產大國和消費大國，良好的現貨基礎為美國玉米期貨市場的發展提供了優越條件。其中，以CBOT為代表的美國玉米期貨市場同現貨市場有效接軌，不僅在美國內玉米生產流通領域發揮了重要作用，而且在世界玉米市場上也影響巨大。

發現價格作為期貨市場的基本功能之一，CBOT作為全球最大的玉米期貨交易市場，其玉米期貨價格的國際影響力是非常巨大的。目前，在國際玉米市場上，玉米貿易價格的形成和交易活動是以CBOT的玉米期貨價格為中心展開的，該價格是國際玉米貿易中簽約雙方需要考慮的最重要的依據之一。美國已經通過芝加哥玉米期貨市場取得國際玉米貿易的定價權，在國際玉米市場中發揮著主導作用，并且能夠對本國和其他國家玉米產業的發展產生深刻影響。

本文研究所采取的樣本來自WIND資訊金融終端，以2008年07月-2015年10月的CBOT的玉米期貨為研究對象。共計100組樣本數據，將其中92組數據作為訓練數據。8組作為分析樣本。本文從影響全球玉米的供需平衡的角度出發，從期初庫存、產量、進口、飼料消費、國內消費總計、出口、期末庫存、總供給、貿易量共九個因素進行分析研究，對玉米期貨的價格進行預測。利用MATLAB軟件訓練生成BP神經網絡并進行預測，將隱含層神經元設為20個，訓練次數為100次，訓練精度為0.00005。最后得到結果見表1。

從表1中可以看出，通過BP神經網絡計算得出的預測值與實際值絕對誤差相對較小，這說明通過BP神經網絡預測模型產生的預測結果的精確度較高。具有較強的實用性。但是由于玉米期貨除了受到供需因素的影響外，同時還受金融、經濟、政治及投資者心理等眾多因素的影響。所以本文的結果還帶有一定的局限性。若把上述因素考慮進去，其精確度可能進一步提高。

三、結語

本文采用BP神經網絡對美國玉米期貨的價格進行了研究。使用了多因素BP神經網絡預測模型，對玉米期貨的價格進行預測，得到了擬合度在較高的預測值。這說明BP神經網絡方法可以對玉米期貨價格走勢進行有效預測。通過預測，可以對投資者的投資行為進行指導，從而達到規避風險而獲取較好的經濟利益。

參考文獻：

第3篇：人工神經網絡基本功能范文

關鍵詞：智能傳感器；回歸分析法；人工神經網絡；遺傳算法；模擬退火算法

中圖分類號：TP212.6 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2017）02-00-03

0 引 言

隨著研究技術的不斷深入及數字化和虛擬儀器的快速發展，科技與發展更多的成為時代主旋律。在這個信息化時代，人們的社會活動將主要依靠對各種信息資源的有效利用。為適應社會的進步，滿足人們的日常需求，傳感器漸漸成形，且越來越多的深入到現代科技和生活中。

傳感器是指對系統特性和性能指標起決定作用的一種儀器。如果把計算機比喻為處理和識別信息的“大腦”，把通信系統比喻為傳遞信息的“神經系統”，那么傳感器就是感知和獲取信息的“感覺器官”。傳感器能夠感受或響應規定的被測量并按照一定的規律轉換為某種可用輸出信號的器件和裝置，通常由敏感元件和轉換元件組成[1]。它是人們獲取自然領域中信息的主要途徑與工具，是現代科學的中樞神經系統，是信息系統的源頭，是現代科技的前沿技術，發展迅猛。傳感器技術同計算機技術與通信技術一起被稱為信息技術的三大支柱，許多國家已將其與通信技術和計算機技術放置于同等重要的位置。

現代傳感器技術具有巨大的應用潛力，廣泛的開發空間和廣闊的發展前景。從最初的傳統傳感器逐漸發展為現在的智能傳感器。智能傳感器系統的實現是在傳感器技術、計算機技術、信號處理、網絡控制等技術的基礎上發展起來的，并隨這些技術的發展而發展。為了更大程度發揮傳感器的性能，并提高傳感器的精度，將多種傳感器與回歸方法、人工神經網絡等計算智能方法和數據融合等信息處理方法相結合，廣泛應用于越來越復雜的檢測中，同時還實現了自校準等功能。

1 傳感器技術的發展

傳感器技術誕生于20世紀中期，與當時的計算機技術和數字控制技術相比，傳感技術的發展呈落后趨勢，不少先進成果仍停留在實驗研究階段，并沒有投入到實際生產與應用中。然而，隨著各國相關信息化產業的迅猛發展，以日本和歐美等國家地區為代表的傳感器研發及其相關技術產業的發展已在國際市場中逐步占據了較為重要的地位[2]。

我國早在20世紀60年代開始涉足傳感器制造業，由于技術基礎薄弱，研發水平不高，大多引用國外的芯片進行改造和加工，自主研發的產品較少。經過從“六五”到“九五”的國家攻關，我國在傳感器研究開發、設計、制造、可靠性改進等方面獲得較為明顯的進步，初步建立了傳感器研究、開發、生產和應用的綜合體系。

一個傳統的傳感器測量一個物理、生物或者化學參數，例如位移、加速度、壓力、溫度、濕度、氧氣或一氧化碳含量可將其轉換成一個電壓或電流信號[3]。傳統意義上的傳感器的技術發展趨勢主要有以下兩方面：

（1）傳感器本身的基礎研究，即研究新型傳感器；

（2）和電子技術、計算機技術及通信技術組合在一起的傳感器系統的研究，即將新材料、新工藝與多種技術相結合，并向集成化、智能化及網絡化方向發展。

2 智能傳感器概述

2.1 智能傳感器定義

智能傳感器在本質上應定義為基于人工智能理論，利用微處理器實現智能處理功能的傳感器[4]。它不僅可以對信號進行檢測、分析、處理，也在一定程度上具備了人類的記憶、思維、交流能力，它集傳統傳感器與微處理器于一體并賦予其智能化功能。所謂的智能包括三個層次，即生物智能、人工智能和計算機智能。

（1）生物智能由人腦的物理化學過程體現出來，其物質基礎是有機物；

（2）人工智能則是非生物的，基礎是人類的知識和傳感器測量得到的數據；

（3）計算智能是由計算機軟件和現代數學計算方法實現的，其基礎是數值方法和傳感器測量得到的數據。

2.2 智能傳感器的優點與功能

相比傳統傳感器，智能傳感器主要有以下基本功能：

（1）具有自校準和故障自診斷功能；

（2）具有數據存儲、邏輯判斷和信息處理功能；

（3）具有組態功能，使用靈活；

（4）具有雙向通信和標準化數字輸出功能；

（5）人―機對話功能。

智能傳感器具有靈敏度和測量精度高、量程寬、可靠性與穩定性高、信噪比與分辨率高、自適應性強、性價比高等優點，已被廣泛應用于航天、國防、科技、生產等各領域中。

2.3 智能算法及其在智能傳感器中的應用

某些傳感器的特性可以預先用數學模型表示，但很多傳感器特性卻無法明確表達。在這種情況下，與其通過經驗對電路網絡作復雜的調整，不如對傳感器特性作數學描述。就目前研究而言，基于計算智能方法的智能信息處理主要包括回歸方法、人工神經網絡、進化計算、模糊邏輯等計算智能方法和小波分析、數據融合等信息處理方法。各種智能算法具有以下共同特點：

（1）具有不確定性，因為大多考慮了隨機因素，不少計算過程實際是在計算機上做隨機過程的模擬；

（2）大多具有自適應機制的動力體系或隨機動力體系，有時在計算過程中體系結構還在進行不斷的調整；

（3）不具有特殊性，針對通用的一般目標而設計；

（4）不少算法在低維或簡單的情況下顯得“笨”，但到了高維復雜情形中就具有很強的適應性[5]。

高敏[6]等建立了二位回歸方程，應用回歸分析設計了硬件系統，實現了對電流傳感器的實時溫度補償。史麗萍[7]等利用最小二乘法和切比雪夫不等式對傳感器數據進行回歸分析，得出了@兩種方法誤差較小且分布均勻，可被應用于傳感器測試的結論。趙敏[8]等在設定溫度下對傳感器進行數據輸入，并標定輸出數據，采用神經網絡算法對輸出數據進行分析，得出了神經網絡算法可對標定的溫度數據和非標定的數據進行處理的結論。郝云芳[9]等運用遺傳算法對傳感器自校正方程中的待定常數進行計算，可準確反映出傳感器的設計和實際信息的測定要求。陳華根[10]等對模擬退火算法的定位原理和定位應用進行了分析，得出模擬退火算法可以較好地應用于GPS定位的結論。

2.3.1 回歸分析法

回歸分析是以概率論與數理統計為基礎，主要對隨機現象統計資料進行分析和推斷，用來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系，是數理統計中常用的方法之一。按照設計自變量的多少，可以分為一元回歸和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可以分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

在一元線性回歸中，假定因變量y是隨機變量，自變量x是可以精確觀察或嚴格控制的一般變量，建立回歸方程y=β0+β1x+ε，其中β0、β1為回歸系數，ε為隨機變量，也稱為剩余誤差。一元線性回歸問題的主要問題是依據（x，y）的n組觀測數據（xi，yi）（i=1，2，…，n）給出回歸系數β0、β1的估計值b0、b1，同時對β1做統計檢驗，以便指出這些估計的可靠程度，并在此基礎上進行預測與控制等。

多元線性回歸分析主要有以下幾個主要步驟：

（1）根據研究的目的和內容確定被解釋變量和解釋變量，正確選擇分析變量是得出正確結論的前提和基礎；

（2）模型的設定，模型設定根據研究的對象與相應的理論加以確定；

（3）參數估計；

（4）模型的檢驗和修正；

（5）模型的運用。

回歸分析方法可以與智能傳感器數學模型結合使用，以傳感器測得的輸入值或輸出值作為擬合多項式的自變量，通過建立包括待消除的非目標參量在內的函數解析式，來消除非目標參量對傳感器的影響，這樣就可對數據進行需要的處理，實現非線性補償[11]。高敏等[6]在測溫系統中，用溫度傳感器對霍爾電流傳感器的工作溫度進行實時監測，用二維回歸分析法建立起被測電流、霍爾電流傳感器輸出電壓和其工作溫度三者之間的函數關系，并存儲于單片機中，結合電路實現對該電流傳感器的實時補償，構成一個具有溫度補償功能的電流傳感測試系統，在一定程度上提高了傳感器的測量精度和自適應能力。同時，在一個受限的測試系統中，與其對電路網絡做復雜的調整，不如對傳感器特性做數學描述，如回歸分析等[7]。

2.3.2 人工神經網絡

人工神經網絡起源于生物學上的重大發現，是由簡單的處理單元（神經元）大量并行分布而組成的處理機。它使用大量神經元處理信息，而神經元按層次結構的形式組織，每層神經元以加權的方式與其它層神經元聯接，采用并行結構和并行處理機制，因而網絡具有很強的容錯性以及自學習、自組織及自適應能力，能夠模擬復雜的非線性映射，具有多種典型的人工神經網絡拓撲結構。在BP神經網絡中，信息是前向傳播的，而誤差是反向傳播的，即誤差的調整過程是從最后的輸出層依次向之前各層逐漸進行。神經網絡的這些特性和強大的非線性處理能力，恰好滿足了多傳感器數據融合技術處理的要求，故近年來得到了較快的發展和一定應用[8，12]。

BP神經網絡被用于傳感器技術中，對多傳感器數據進行融合，在一定程度上提高了傳感器的穩定性和準確性[13]。有時為了滿足不同的測量需要，也提出了多種改進基于BP 神經網絡的校正方法。例如用于檢測瓦斯濃度的瓦斯傳感器，其輸入與輸出之間存在著較嚴重的非線性，實際應用中一般采用分段線性化校正的方法，這在一些檢測精度要求較高的場合中往往達不到實際需求，因此必須進行高精度的線性化校正。劉剛[14]提出了一種基于改進型BP神經網絡的瓦斯傳感器的非線性校正方法，利用神經網絡良好的非線性映射能力，通過實驗數據訓練神經網絡，使網絡逐步調節層間的連接權，逼近反非線性函數，利用該函數傳感器可實現按非線性特性輸出系統的被測量值。在位移傳感系統中，為了提高精度與穩定性，有效抑制溫度漂移，可以把位移傳感器的輸出與溫度傳感器的輸出進行數據融合。朱海梅[15]提出一種基于RBF網絡（徑向基函數神經網絡）的多傳感器數據融合方法，把位移傳感器和溫度傳感器的輸出送入融合中心，通過RBF網絡的學習訓練，得到穩定的位移輸出。

2.3.3 遺傳算法

遺傳算法是一種概率性自適應迭代尋優過程。它從某一隨機產生的或是特定的初始群體（父體）出發，按照一定的操作規則，如選擇、交叉、變異等，不斷進行迭代計算，并根據不同個體的適應度保留優良淘汰次品，即便所定義的適應值函數是不連續的、非規則的，也能引導搜索過程向最優解逼近。

目前，最小二乘法作為一種較為成熟的軟件校正，為了克服它得不到全局最優解且有可能造成矩陣方程出現病態而破壞其方法有效性的特點[16]，郝云芳等[9]把遺傳算法應用于擬合傳感器的特性方程，求解智能傳感器自校正系統中的待定常數值，它可以很好地解決當噪音存在時，傳統自校正系統求解過程中方程遇到矩陣的病態問題，從而實現傳感器特性的線性化。對于輸入輸出關系是本質非線性的傳感器，沈毅等[17]提出了一種基于人工神經網絡的紙漿濃度傳感器非線性估計和動態標定方法，錢光耀等[18]采用混合遺傳算法模型擬合其輸出特性，這些均表明，當環境條件發生變化時，只要測量幾組數據對，該方法可自動重新訓練網絡，獲得新的多項式系數，實現濃度傳感器的非線性估計和在線動態標定。

在理想情況下，多傳感器、多目標靜態數據關聯選用遺傳算法也是可行的，很有應用前景。王寧等[19]采用多傳感器對數目未知的目標進行檢測，并通過遺傳算法來解決靜態數據關聯問題，且關聯成功率較高。因此，遺傳算法是一種能在復雜空間中進行魯棒搜索的方法，可以解決許多傳統優化方法難以解決的問題。

2.3.4 模擬退火算法

模擬退火算法是模擬物理熱力學中固體退火原理的一種全局優化算法。在對固體退火過程研究的啟示下，以組合優化問題和固體退火過程之間存在的相似性為基礎，把Metropolis接受試蛞入優化過程中，通過恰當控制被稱為溫度參數的下降過程實現模擬退火，從而得到全局的近似最優解，該算法適用于解大型組合優化問題的技術。

模擬退火的實質是進行兩次循環運算，內循環是在同一溫度下的多次擾動產生不同模型狀態，并按照Metropolis概率接受準則接收新模型，因此內循環以模型擾動次數控制。外循環包括溫度下降的模擬退火、算法迭代次數的遞增和算法停止的條件，因此外循環基本是由迭代次數控制的[10]。

模擬退火算法的應用廣泛，而無線傳感器網絡在國防、環境監測、空間探索、醫療衛生、精細農業、交通管理、制造業、反恐抗災等領域具有廣闊的應用前景[20]。有學者巧妙地將二者結合使用，取得了良好的效果。李玉增等[21]提出一種新的無線傳感器網絡節點定位算法，并通過仿真驗證了該算法具有良好的效果。趙仕俊等[22]在對無線傳感器網絡定位的基礎上采用模擬退火算法作為后期優化，提高了定位精度，且設計簡單、計算量小，適用性較好。在壓力傳感器的測控系統中，為了消除非目標參量對壓力傳感器輸入―輸出特性的影響，樊曉宇等[23]采用遺傳模擬退火算法對壓力傳感器非線性特性進行了改善，實現了智能抑制干擾和溫度補償，因此其可靠性好、測量精度高。

3 結 語

智能傳感器已廣泛應用于電子產品加工、精密儀器制造、高科技產品生產等行業，例如機器人的研發就與高科技傳感器密不可分，智能傳感器可以收集周圍環境信息并發送指令給機器人，從而控制它的活動；在工業生產領域，智能傳感器可控制商品的各類指標，以提高產品質量；在醫學領域，傳感器已被應用于各類醫學儀器中，用以測量人體血液、內臟、骨骼、神經等各方面的指標，為醫生確診提供依據，使廣大患者受益，提高人們的健康水平；在日常生活中，各種由智能傳感器制造的先進家用電器不斷問世，更加方便了人們的生活。當代智能傳感器技術正在向著虛擬化、網絡化、信息化方面發展，并與計算機技術和芯片技術緊密結合，應用于各個方面，目前研發適用于各種特殊條件下的智能傳感器將仍是學術界一項重要的任務。

參考文獻

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第4篇：人工神經網絡基本功能范文

【關鍵詞】 電力系統 繼電保護 發展趨勢

1、引言

電力系統繼電保護是保證電力系統安全運行、提高經濟效益的有效技術。計算機控制技術成功運用到電力系統繼電保護中,使得未來繼電保護技術發展趨勢具有計算機化、網絡化、智能化等特點。

我國繼電保護學科、技術、繼電器制造和人才隊伍培養從無到有,在小活吸收國外先進繼電保護設備和運行技術的基礎上,建成了一支具有深厚理論功底和豐富運行經驗的繼電保護隊伍。經過60年的發展和探索,我國已經建成了繼電保護研究、設計、加工制造、運行維護和教學的完整體系。

2、我國繼電保護的發展現狀

上世紀60年代到80年代是晶體管繼電保護蓬勃發展和廣泛采用的時代。其中天津大學與南京電力自動化設備廠合作研究的500kV晶體管方向高頻保護和南京電力自動化研究院研制的晶體管高頻閉鎖距離保護,運行于葛洲壩500kV線路上,結束了500kV線路保護完全依靠從國外進口的時代。在20世紀70年代中,基于集成運算放大器的集成電路保護已開始研究。到80年代末集成電路保護已形成完整系列,逐漸取代晶體管保護。到90年代初集成電路保護的研制、生產和應用仍處于主導地位,這是集成電路保護時代。

3、 電力系統繼電保護發展趨勢

3.1 計算機化

按照著名的摩爾定律,芯片上的集成度每隔18―24個月翻一番。其結果是不僅計算機硬件的性能成倍增加,價格也在迅速降低。微處理機的發展主要體現在單片化及相關功能的極大增強,片內硬件資源得到很大擴充,單片機與DSP芯片二者技術上的融合,運算能力的顯著提高以及嵌入式網絡通信芯片的出現及應用等方面。這些發展使硬件設計更加方便,高性價比使冗余設計成為可能,為實現靈活化、高可靠性和模塊化的通用軟硬件平臺創造了條件。

我國在2000年220kV及以上系統的微機保護率為43.99%,線路微機保護占86%,到2003年底,220kV以上系統的微機保護已占到70.29%,線路的微機化率達到97.6%。實際運行中,微機保護的正確動作率要明顯高于其他保護,一般比平均正常動作率高0.2―0.3個百分點。

繼電保護裝置的計算機化是不可逆轉的發展趨勢。電力系統對微機保護的要求不斷提高,除了保護基本功能外,還應具有大容量故障信息和數據的長期存放空間,快速的數據處理功能,強大的通信功能,與其他保護、控制裝置和調度聯網以供享全系統數據、信息和網絡資源的能力、高級語言編程等。

3.2 網絡化

網絡保護是計算機技術、通信技術、網絡技術和微機保護相結合的產物,通過計算機網絡來實現各種保護功能,如線路保護、變壓器保護、母線保護等。網絡保護的最大好處是數據共享,可實現本來由高頻保護、光纖保護才能實現的縱聯保護。另外,由于分站保護系統采集了該站所有斷路器的電流量、母線電壓量,所以很容易就可實現母線保護,而不需要另外的母線保護裝置。

電力系統網絡型繼電保護是一種新型的繼電保護,是微機保護技術發展的必然趨勢。它建立在計算機技術、網絡技術、通信技術以及微機保護技術發展的基礎上。網絡保護系統中網省級、省市級和市級主干網絡拓撲結構,以及分站系統拓撲結構均可采用簡單、可靠的總線結構、星形結構、環形結構等。分站保護系統在整個網絡保護系統中是最重要的一個環節。分站保護系統有2種模式:一是利用現有微機保護;另一個是組建新系統,各種保護功能完全由分站系統保護管理機實現。由于繼電保護在電網中的重要性,必須采取有針對性的網絡安全控制策略,以確保網絡保護系統的安全。

3.3 智能化

隨著計算機技術的飛速發展及計算機在電力系統繼電保護領域中的普遍應用,新的控制原理和方法不斷被應用于計算機繼電保護中,近年來人工智能技術如專家系統、人工神經網絡 、遺傳算法、模糊邏輯、小波理論等在電力系統各個領域都得到了應用,從而使繼電保護的研究向更高的層次發展,出現了引人注目的新趨勢。例如電力系統繼電保護領域內出現了用人工神經網絡(ANN)來實現故障類型的判別、故障距離的測定、方向保護、主設備保護等。在輸電線兩側系統電勢角度擺開情況下發生經過渡電阻的短路就是一非線性問題,距離保護很難正確作出故障位置的判別,從而造成誤動或拒動;如果用神經網絡方法,經過大量故障樣本的訓練,只要樣本集中充分考慮了各種情況,則在發生任何故障時都可正確判別。

3.4 綜合自動化

現代計算機技術、通信技術和網絡技術為改變變電站目前監視、控制、保護和計量裝置及系統分割的狀態提供了優化組合和系統集成的技術基礎。高壓、超高壓變電站正面臨著一場技術創新。實現繼電保護和綜合自動化的緊密結合,它表現在集成與資源共享、遠方控制與信息共享。以遠方終端單元(RTU)、微機保護裝置為核心,將變電所的控制、信號、測量、計費等回路納入計算機系統,取代傳統的控制保護屏,能夠降低變電所的占地面積和設備投資,提高二次系統的可靠性。

綜合自動化系統打破了傳統二次系統各專業界限和設備劃分原則,改變了常規保護裝置不能與調度(控制) 中心通信的缺陷,給變電所自動化賦予了更新的含義和內容,代表了變電所自動化技術發展的一種潮流。隨著科學技術的發展,功能更全、智能化水平更高、系統更完善的超高壓變電所綜合自動化系統,必將在中國電網建設中不斷涌現,把電網的安全、穩定和經濟運行提高到一個新的水平。

第5篇：人工神經網絡基本功能范文

【關鍵詞】 發電廠SVM模型數據辨別避免誤動

現代科學技術突飛猛進,電力系統的現代化程度越來越高,傳統的電壓控制技術逐漸被自動化的電壓控制技術所替代和升級,控制的精度得到較大幅度的提高。

1 發電廠控制系統的現狀和問題

從目前全球角度來看,絕大多數發電巨頭的電壓控制已經都完全應用了AVC(自動電壓控制技術),大大提高了控制的水平和質量,也大大降低了人工的投入。從國內電力系統來看,根據我國電力體制的特點,電壓自動控制由兩端控制的模式進行控制,即時省級電壓調度中心的自動電壓控制主站和發電企業終端的自動電壓控制子站,在自動控制的方式上,采取了三級的階梯控制。從華東地區分析,位于發電企業終端的電壓控制系統,經過升級改造,已經具備了遠程測報、遠程信息傳遞、遠程控制調節等電壓遠程控制的基本功能,在發電企業內部控制上,常見的是自動采集各機組運行的電壓變動、電流變動和企業自己母線的電壓變動、發電機組的有功和無功狀態參數。在電壓自動控制系統中,數據采集是最為核心的環節,也就是說,數據采集的準確率和可靠度是電壓自動控制的生命線。從華東地區的幾個大型電廠的實際運行情況來看,電壓自動控制系統還存在很多問題,如電流互感器運行不盡人意,最為突出的就是數據采集出現誤碼,一級傳遞一級以后,給整體的電壓自動控制系統造成偏差,繼而造成自動保護裝置觸發動作,此類誤動就必然會導致供電系統電壓的較大波動,危害是不容忽視的。

自動控制系統中數據采集的源頭發生問題,就會導致全系統的誤動,因此,對數據采集中的糾偏和及時發現和辨別顯得至關重要。目前,從華東地區的發電企業來看,為防止AVC誤動,都采取了一些針對措施,如:將常規的數據判斷和辨別方法過渡到人工智能仿生神經網絡模式,效果也是立竿見影的,但是,由于人工神經網絡模式需要巨量的數據處理,計算和處理數據比較滯后,而電力系統最大的特點就是不間斷運行,高度強調的是時間,為此,人工神經網絡系統并不是最好的糾偏系統。需要尋找和研究一種零延時的超高速度超高精度的源頭數據識別系統,支持向量機((Support Vector Machine))就應運而生,這是一種全新的方法,目前在全球各個領域都得到了告訴和廣發的發展,在統計學和回歸分析中早已是揚名海內外,特別在處理小數據量、多維度模式和非線性設別中具有了得天獨厚的優勢。由于發電機組的電壓輸出是非線性的、多維度的,因此,可以采用支持向量機對采集的數據進行把關,能及時高效地解決問題。

2 支持向量機的數學模型

支持向量機SVM作為一種可訓練的機器學習方法,依靠小樣本學習后的模型參數進行導航星提取,可以得到分布均勻且恒星數量大為減少的導航星表,它是在統計學的理論基礎上演變出來的,將結構風險最小化處理回歸分析和實時統計模式,優勢是不言而喻的,對于發電企業來說,是投入小收益大的明智之舉。

2.1 支持向量機的算法特點

(1)非線性映射是SVM方法的理論基礎,SVM利用內積核函數代替向高維空間的非線性映射;(2)對特征空間劃分的最優超平面是SVM的目標,最大化分類邊際的思想是SVM方法的核心;(3)支持向量是SVM的訓練結果,在SVM分類決策中起決定作用的是支持向量。因此,模型需要存儲空間小,算法魯棒性強;(4)無序任何前提假設,不涉及概率測度。

2.2 支持向量機的非線性回歸算法

支持向量機的非線性回歸算法的基本原理是在數據采集的樣本(a1b1),(a2b3),…,(ambm),ai∈R,bi∈R中,尋找一個特定的函數B=wtΔ(a)+c,作為一個可以融合的參照,其中m為樣本數據的量,w為m維向量,Δ(a)是尋找的非線性函數,c為閥值。

在支持向量機中,需要最小化這個數值:

w:是參量,值越大邊界越明顯C代表懲罰系數,即如果某個x是屬于某一類,但是它偏離了該類,跑到邊界上后者其他類的地方去了,C越大表明越不想放棄這個點,邊界就會縮小代表:松散變量。

但問題似乎還不好解,又因為SVM是一個凸二次規劃問題,凸二次規劃問題有最優解,于是問題轉換成下列形式(KKT條件):

(1)

這里的ai是拉格朗日乘子(問題通過拉格朗日乘法數來求解)

對于(a)的情況,表明ai是正常分類,在邊界內部(我們知道正確分類的點yi×f(xi)>=0)

對于(b)的情況,表明了ai是支持向量,在邊界上對于(c)的情況,表明了ai是在兩條邊界之間而最優解需要滿足KKT條件,即滿足(a)(b)(c)條件都滿足以下幾種情況出現將會出現不滿足:

yiui

yiui>=1但是ai>0則是不滿足的而原本ai=0

yiui=1但是ai=0或者ai=C則表明不滿足的,而原本應該是0

所以要找出不滿足KKT的這些ai,并更新這些ai,但這些ai又受到另外一個約束,即

因此,我們通過另一個方法,即同時更新ai和aj,滿足以下等式

就能保證和為0的約束。

利用yiai+yjaj=常數,消去ai,可得到一個關于單變量aj的一個凸二次規劃問題,不考慮其約束0

(2)

表示舊值,然后考慮約束0

(4)

對于

那么如何求得ai和aj呢？

對于ai,即第一個乘子,可以通過剛剛說的那幾種不滿足KKT的條件來找,第二個乘子aj可以找滿足條件

(5)

b的更新:

在滿足條件:下更新 (6)

最后更新所有ai,y和b,這樣模型就出來了,然后通過函數:

(7)

3 支持向量機的輸入參數確定

第6篇：人工神經網絡基本功能范文

【關鍵詞】繼電保護現狀發展

一、繼電保護發展現狀

電力系統的飛速發展對繼電保護不斷提出新的要求，電子技術、計算機技術與通信技術的飛速發展又為繼電保護技術的發展不斷地注入了新的活力，因此，繼電保護技術得天獨厚，在40余年的時間里完成了發展的4個歷史階段。

建國后，我國繼電保護學科、繼電保護設計、繼電器制造工業和繼電保護技術隊伍從無到有，在大約10年的時間里走過了先進國家半個世紀走過的道路。50年代，我國工程技術人員創造性地吸收、消化、掌握了國外先進的繼電保護設備性能和運行技術［1］，建成了一支具有深厚繼電保護理論造詣和豐富運行經驗的繼電保護技術隊伍，對全國繼電保護技術隊伍的建立和成長起了指導作用。阿城繼電器廠引進消化了當時國外先進的繼電器制造技術，建立了我國自己的繼電器制造業。因而在60年代中我國已建成了繼電保護研究、設計、制造、運行和教學的完整體系。這是機電式繼電保護繁榮的時代，為我國繼電保護技術的發展奠定了堅實基礎。

自50年代末，晶體管繼電保護已在開始研究。60年代中到80年代中是晶體管繼電保護蓬勃發展和廣泛采用的時代。其中天津大學與南京電力自動化設備廠合作研究的500kV晶體管方向高頻保護和南京電力自動化研究院研制的晶體管高頻閉鎖距離保護，運行于葛洲壩500kV線路上［2］，結束了500kV線路保護完全依靠從國外進口的時代。

在此期間，從70年代中，基于集成運算放大器的集成電路保護已開始研究。到80年代末集成電路保護已形成完整系列，逐漸取代晶體管保護。到90年代初集成電路保護的研制、生產、應用仍處于主導地位，這是集成電路保護時代。在這方面南京電力自動化研究院研制的集成電路工頻變化量方向高頻保護起了重要作用［3］，天津大學與南京電力自動化設備廠合作研制的集成電路相電壓補償式方向高頻保護也在多條220kV和500kV線路上運行。

我國從70年代末即已開始了計算機繼電保護的研究［4］，高等院校和科研院所起著先導的作用。華中理工大學、東南大學、華北電力學院、西安交通大學、天津大學、上海交通大學、重慶大學和南京電力自動化研究院都相繼研制了不同原理、不同型式的微機保護裝置。1984年原華北電力學院研制的輸電線路微機保護裝置首先通過鑒定，并在系統中獲得應用［5］，揭開了我國繼電保護發展史上新的一頁，為微機保護的推廣開辟了道路。在主設備保護方面，東南大學和華中理工大學研制的發電機失磁保護、發電機保護和發電機?變壓器組保護也相繼于1989、1994年通過鑒定，投入運行。南京電力自動化研究院研制的微機線路保護裝置也于1991年通過鑒定。天津大學與南京電力自動化設備廠合作研制的微機相電壓補償式方向高頻保護，西安交通大學與許昌繼電器廠合作研制的正序故障分量方向高頻保護也相繼于1993、1996年通過鑒定。至此，不同原理、不同機型的微機線路和主設備保護各具特色，為電力系統提供了一批新一代性能優良、功能齊全、工作可靠的繼電保護裝置。隨著微機保護裝置的研究，在微機保護軟件、算法等方面也取得了很多理論成果?？梢哉f從90年代開始我國繼電保護技術已進入了微機保護的時代。

二、繼電保護的未來發展

繼電保護技術未來趨勢是向計算機化，網絡化，智能化，保護、控制、測量和數據通信一體化發展。

1計算機化

隨著計算機硬件的迅猛發展，微機保護硬件也在不斷發展。原華北電力學院研制的微機線路保護硬件已經歷了3個發展階段：從8位單CPU結構的微機保護問世，不到5年時間就發展到多CPU結構，后又發展到總線不出模塊的大模塊結構，性能大大提高，得到了廣泛應用。華中理工大學研制的微機保護也是從8位CPU，發展到以工控機核心部分為基礎的32位微機保護。

南京電力自動化研究院一開始就研制了16位CPU為基礎的微機線路保護，已得到大面積推廣，目前也在研究32位保護硬件系統。東南大學研制的微機主設備保護的硬件也經過了多次改進和提高。天津大學一開始即研制以16位多CPU為基礎的微機線路保護，1988年即開始研究以32位數字信號處理器(DSP)為基礎的保護、控制、測量一體化微機裝置，目前已與珠海晉電自動化設備公司合作研制成一種功能齊全的32位大模塊，一個模塊就是一個小型計算機。采用32位微機芯片并非只著眼于精度，因為精度受A/D轉換器分辨率的限制，超過16位時在轉換速度和成本方面都是難以接受的；更重要的是32位微機芯片具有很高的集成度，很高的工作頻率和計算速度，很大的尋址空間，豐富的指令系統和較多的輸入輸出口。CPU的寄存器、數據總線、地址總線都是32位的，具有存儲器管理功能、存儲器保護功能和任務轉換功能，并將高速緩存(Cache)和浮點數部件都集成在CPU內。

電力系統對微機保護的要求不斷提高，除了保護的基本功能外，還應具有大容量故障信息和數據的長期存放空間，快速的數據處理功能，強大的通信能力，與其它保護、控制裝置和調度聯網以共享全系統數據、信息和網絡資源的能力，高級語言編程等。這就要求微機保護裝置具有相當于一臺PC機的功能。在計算機保護發展初期，曾設想過用一臺小型計算機作成繼電保護裝置。由于當時小型機體積大、成本高、可靠性差，這個設想是不現實的?，F在，同微機保護裝置大小相似的工控機的功能、速度、存儲容量大大超過了當年的小型機，因此，用成套工控機作成繼電保護的時機已經成熟，這將是微機保護的發展方向之一。天津大學已研制成用同微機保護裝置結構完全相同的一種工控機加以改造作成的繼電保護裝置。這種裝置的優點有：(1)具有486PC機的全部功能，能滿足對當前和未來微機保護的各種功能要求。(2)尺寸和結構與目前的微機保護裝置相似，工藝精良、防震、防過熱、防電磁干擾能力強，可運行于非常惡劣的工作環境，成本可接受。(3)采用STD總線或PC總線，硬件模塊化，對于不同的保護可任意選用不同模塊，配置靈活、容易擴展。

繼電保護裝置的微機化、計算機化是不可逆轉的發展趨勢。但對如何更好地滿足電力系統要求，如何進一步提高繼電保護的可靠性，如何取得更大的經濟效益和社會效益，尚須進行具體深入的研究。

2網絡化

計算機網絡作為信息和數據通信工具已成為信息時代的技術支柱，使人類生產和社會生活的面貌發生了根本變化。它深刻影響著各個工業領域，也為各個工業領域提供了強有力的通信手段。到目前為止，除了差動保護和縱聯保護外，所有繼電保護裝置都只能反應保護安裝處的電氣量。繼電保護的作用也只限于切除故障元件，縮小事故影響范圍。這主要是由于缺乏強有力的數據通信手段。國外早已提出過系統保護的概念，這在當時主要指安全自動裝置。因繼電保護的作用不只限于切除故障元件和限制事故影響范圍(這是首要任務)，還要保證全系統的安全穩定運行。這就要求每個保護單元都能共享全系統的運行和故障信息的數據，各個保護單元與重合閘裝置在分析這些信息和數據的基礎上協調動作，確保系統的安全穩定運行。顯然，實現這種系統保護的基本條件是將全系統各主要設備的保護裝置用計算機網絡聯接起來，亦即實現微機保護裝置的網絡化。這在當前的技術條件下是完全可能的。

對于一般的非系統保護，實現保護裝置的計算機聯網也有很大的好處。繼電保護裝置能夠得到的系統故障信息愈多，則對故障性質、故障位置的判斷和故障距離的檢測愈準確。對自適應保護原理的研究已經過很長的時間，也取得了一定的成果，但要真正實現保護對系統運行方式和故障狀態的自適應，必須獲得更多的系統運行和故障信息，只有實現保護的計算機網絡化，才能做到這一點。

對于某些保護裝置實現計算機聯網，也能提高保護的可靠性。天津大學1993年針對未來三峽水電站500kV超高壓多回路母線提出了一種分布式母線保護的原理［6］，初步研制成功了這種裝置。其原理是將傳統的集中式母線保護分散成若干個(與被保護母線的回路數相同)母線保護單元，分散裝設在各回路保護屏上，各保護單元用計算機網絡聯接起來，每個保護單元只輸入本回路的電流量，將其轉換成數字量后，通過計算機網絡傳送給其它所有回路的保護單元，各保護單元根據本回路的電流量和從計算機網絡上獲得的其它所有回路的電流量，進行母線差動保護的計算，如果計算結果證明是母線內部故障則只跳開本回路斷路器，將故障的母線隔離。在母線區外故障時，各保護單元都計算為外部故障均不動作。這種用計算機網絡實現的分布式母線保護原理，比傳統的集中式母線保護原理有較高的可靠性。因為如果一個保護單元受到干擾或計算錯誤而誤動時，只能錯誤地跳開本回路，不會造成使母線整個被切除的惡性事故，這對于象三峽電站具有超高壓母線的系統樞紐非常重要。

由上述可知，微機保護裝置網絡化可大大提高保護性能和可靠性，這是微機保護發展的必然趨勢。

3保護、控制、測量、數據通信一體化

在實現繼電保護的計算機化和網絡化的條件下，保護裝置實際上就是一臺高性能、多功能的計算機，是整個電力系統計算機網絡上的一個智能終端。它可從網上獲取電力系統運行和故障的任何信息和數據，也可將它所獲得的被保護元件的任何信息和數據傳送給網絡控制中心或任一終端。因此，每個微機保護裝置不但可完成繼電保護功能，而且在無故障正常運行情況下還可完成測量、控制、數據通信功能，亦即實現保護、控制、測量、數據通信一體化。

目前，為了測量、保護和控制的需要，室外變電站的所有設備，如變壓器、線路等的二次電壓、電流都必須用控制電纜引到主控室。所敷設的大量控制電纜不但要大量投資，而且使二次回路非常復雜。但是如果將上述的保護、控制、測量、數據通信一體化的計算機裝置，就地安裝在室外變電站的被保護設備旁，將被保護設備的電壓、電流量在此裝置內轉換成數字量后，通過計算機網絡送到主控室，則可免除大量的控制電纜。如果用光纖作為網絡的傳輸介質，還可免除電磁干擾。現在光電流互感器(OTA)和光電壓互感器(OTV)已在研究試驗階段，將來必然在電力系統中得到應用。在采用OTA和OTV的情況下，保護裝置應放在距OTA和OTV最近的地方，亦即應放在被保護設備附近。OTA和OTV的光信號輸入到此一體化裝置中并轉換成電信號后，一方面用作保護的計算判斷；另一方面作為測量量，通過網絡送到主控室。從主控室通過網絡可將對被保護設備的操作控制命令送到此一體化裝置，由此一體化裝置執行斷路器的操作。1992年天津大學提出了保護、控制、測量、通信一體化問題，并研制了以TMS320C25數字信號處理器(DSP)為基礎的一個保護、控制、測量、數據通信一體化裝置。

4智能化

近年來，人工智能技術如神經網絡、遺傳算法、進化規劃、模糊邏輯等在電力系統各個領域都得到了應用，在繼電保護領域應用的研究也已開始［7］。神經網絡是一種非線性映射的方法，很多難以列出方程式或難以求解的復雜的非線性問題，應用神經網絡方法則可迎刃而解。例如在輸電線兩側系統電勢角度擺開情況下發生經過渡電阻的短路就是一非線性問題，距離保護很難正確作出故障位置的判別，從而造成誤動或拒動；如果用神經網絡方法，經過大量故障樣本的訓練，只要樣本集中充分考慮了各種情況，則在發生任何故障時都可正確判別。其它如遺傳算法、進化規劃等也都有其獨特的求解復雜問題的能力。將這些人工智能方法適當結合可使求解速度更快。天津大學從1996年起進行神經網絡式繼電保護的研究，已取得初步成果［8］?？梢灶A見，人工智能技術在繼電保護領域必會得到應用，以解決用常規方法難以解決的問題。

三、結束語

建國以來，我國電力系統繼電保護技術經歷了4個時代。隨著電力系統的高速發展和計算機技術、通信技術的進步，繼電保護技術面臨著進一步發展的趨勢。國內外繼電保護技術發展的趨勢為：計算機化，網絡化，保護、控制、測量、數據通信一體化和人工智能化，這對繼電保護工作者提出了艱巨的任務，也開辟了活動的廣闊天地。

參考文獻

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5楊奇遜.微型機繼電保護基礎.北京：水利電力出版社，1988

6HeJiali,Luoshanshan,WangGang,etal.ImplementationofaDigitalDistributedBusProtection.IEEETransactionsonPowerDelivery,1997,12(4)

第7篇：人工神經網絡基本功能范文

關鍵詞：電力系統；繼電保護；技術；發展趨勢

中圖分類號：TD611+.2 文獻標識碼：A

繼電保護技術是維持電力系統平穩運行的一項核心技術。在電力系統運行過程中，電氣元件一旦出現故障，將嚴重影響電力系統的正常運行，斷電不可避免，這將對居民正常的生產生活造成非常嚴重的影響。繼電保護系統以繼電保護技術作為支撐能夠在第一時間準確的判斷出電氣元件的故障所在地，并對電力元件的故障及時的做出反應，向值班人員做出示警，并且能夠準確、迅速地將電力系統內部出現故障的電氣元件與整個電力系統相隔離。保護電力系統內部不受故障的影響造成損失。同時對提高故障排除工作的效率，保障電力系統的正常運行發揮著積極的作用。

1 現階段我國繼電保護技術發展的基本情況

隨著我國供電事業的不斷發展，我國繼電保護技術為了滿足保護電力系統正常運行的基本要求，而順應電力系統的發展趨勢而不斷向前發展。近年來隨著電子信息技術以及計算機技術的在繼電保護系統中的運用，極大的提高了繼電保護系統的智能化與自動化，符合繼電保護系統未來的發展趨勢。總的來說我國繼電保護系統在長時間的發展過程中先后經歷了四個發展階段。

我國最早運用熔斷器來實施繼電保護，這種裝置動作精度較差，而且與其它保護技術同時使用時不容易進行配合，斷流能力受技術水平的影響受到一定的限制。同時，該項保護設備的應用對供電系統的恢復使用也有一定程度的影響。隨著供電事業的發展這種繼電保護裝置逐步被取消，繼而產生的是一種電磁型電流繼電器，這種繼電器在傳統熔斷器的基礎上發展而來，對電流的保護明顯高于熔斷器。

20世紀以來我國繼電保護隨著科學技術的不斷發展經歷了長達一個世紀的漫長發展進程。以第一代機電型感應式電流繼電器在電力系統中的應用為標志，各種新型的繼電保護裝置相繼被應用到電力系統當中，最具有代表性的是行波保護裝置。這種裝置在電力系統中的運用充分的體現了光纖技術與電力保護系統的完美結合。繼電保護系統的發展真實的反應了我國科學技術的不斷進步。

隨著我國供電事業的進一步發展，對繼電保護工作也提出了更高的要求，繼電保護裝置在電力系統內部必須具有較強的靈敏性、速度性、選擇性以及可靠性，只有這樣的繼電保護裝置，才能夠對電力系統故障做出準確及時的反應，并在最短的時間內將電力系統故障清除。為了使電力保護裝置滿足這四項基本要求，從事繼電保護工作的人員做出了極大的努力，極大的促進了繼電保護技術的發展。

上世紀中期電力系統領域開始致力于晶體管繼電保護裝置的開發與研究，并在今后的30多年里取得了顯著成果。20實際80年代為滿足電力保護系統發展的根本需求，集成電路靜態繼電保護技術研制成功，晶體管保護技術在繼電保護系統中被逐步取代。集成電路靜態繼電保護技術在上世紀90年代前期取得了巨大的發展，別廣泛的運用到繼電保護系統中。

隨著電子計算機技術的研制成功以及應用，各國紛紛展開了計算機繼電保護裝置的研究，我國也在上世紀70年代開始了該項技術的研究，并且覺得了巨大的研究成果。1984 年以計算機技術為基礎的第一套輸電線路微機距離保護樣機研制成功，它的成功是我繼電保護工作領域的重大突破，將被載入史冊。在短短的幾年時間內我國又研制出了第二代微機線路保護裝置，這種裝置目前被廣泛的應用于電力系統當中。對維護電力系統內部的高壓線路、低壓網絡以及各種不同類型的電氣設備都具有非常顯著的保護效果，基本實現了繼電保護裝置的四項基本要求。

現階段，隨著科學技術與繼電保護系統的相互結合，計算機、電子信息技術在繼電保護領域的普遍應用，我國繼電保護系統將不斷由人工化向智能化方向轉變，我國繼電保護工作將取得巨大的發展成就，電力系統將得到最全面的保護，我國電力事業在繼電保護系統的保護下，將不斷為廣大電力用戶提供更加優質的服務。

2 我國繼電保護技術未來的發展趨勢

科學技術是繼電保護技術發展的重要支撐力量，21世紀隨著我國供電系統的進一步發展，人們生長生活對電力能源需求的進一步提高，我國供電事業將在未來擁有更為廣闊的發展空間。繼電保護事業為滿足電力系統的維護需求，將繼續向前發展，微機保護裝置在電力市場需求與發展的推動下，將向更為高端的領域發展，未來繼電保護技術的發展趨勢是向計算機化，網絡信息化，智能化，保護、控制、測量和數據通信一體化發展。

2.1 計算機化發展

隨著電力工業化的不斷發展，電力系統對微機保護的要求不斷提高。除了保護的基本功能外；還應該具備有長期存放大容量故障信息和數據的空間；強大的通信和快速處理數據的功能；與其它保護裝置、控制裝置和調度聯網共享全系統運行和故障信息的數據的能力；高級語言編程等，這就要求微機保護裝置具有相當于一臺PC 機的功能。因此， 繼電保護裝置的微機化、計算機化成為不可逆轉的發展趨勢。

2.2 網絡信息化發展

計算機網絡作為信息和數據的通信工具已成為信息時代的技術支柱，使人類生產和社會生活發生了根本性的變化。它深刻地影響著各個工業領域，也為各個工業領域提供了強有力的通信手段。因此，繼電保護的作用不僅限于限制事故的影響范圍和切除故障元件,還要保證全系統的安全穩定運行，這就要求每個保護單元都能共享全系統的運行和故障信息的數據，各個保護單元和重合閘裝置在分析這些數據和信息的基礎上協調動作。這樣，繼電保護裝置得到的系統的故障信息越多，對故障地點、故障距離的檢測和故障性質的判斷就越準確，這樣大大提高了繼電保護的性能和可靠性。

2.3智能化發展

上世紀末，人工智能技術被引入繼電保護系統當中，并發揮了重要的作用，人工智能技術的應用開啟了我國繼電保護工作新的篇章。在人工智能技術領域中人工神經網絡與模糊控制理論在繼電保護系統內部的應用較為普遍，神經網絡作為一種非線性映射的方法能夠化解異常復雜通過普通計算手段很難求解的非線性問題，電力系統內部自動控制裝置中的很多問題，采用神經網絡都可以解決。人工智能技術為我國繼電保護領域的智能化發展注入了新鮮的血液。

總結

我國電力系統的正常運行離不開繼電保護技術的支撐與維護，我國繼電保護技術隨著電力事業的發展先后經歷的四個發展階段。我國繼電保護技術的發展歷史與我國科學技術的發展是相互促進與共同發展的過程。在電子信息技術以及計算機技術等現代化的智能技術的推動下，我國繼電保護系統將迎來新的發展契機，為保障我國電力系統的平穩運行提供更為有力的保障，促進我國供電事業的科學發展。

參考文獻

[1]張秋增.淺談電力系統繼電保護技術的現狀與發展[J].科技資訊，2009，(04).

第8篇：人工神經網絡基本功能范文

關鍵詞：變電站；繼電保護；基本原理；瑕疵；完善

中圖分類號：TM77 文獻標識碼：A 文章編號：1009-2374（2012）30-0103-02

在變電站的電力供應過程中，電力系統的檢修和維護尤為重要，同時也是為電力系統提供持之以恒供電能力的一個重要渠道，在檢修和維護中，繼電保護則為重中之重，所謂的繼電保護就是指在研究電力系統發生故障或者電力運行出現問題的情況下，在發展的過程中主要用有觸電接觸點的繼電器來檢修和保護電力系統以及發電機、變壓器、輸電線路等基本元件，使這些電路設備免受損害的一種具有針對性強的電力保護措施，在這種保護的基本原理中，用電力設備中最小的代價維護、檢修其中的最大量的元件，達到檢修成本最小的目的，同時也是對高科技元素的一種有效利用。這與我們通常所說的電力保護有所不同，它的基本任務是在電力系統發生故障時，利用最短的時間實現最大區域內的電力保護，其自動將故障設備從整個電力系統中切斷或者由智能設備發出通報，使得維修人員迅速發現故障根源，減輕電路故障引起的危險。

1 變電站繼電保護作用與基本組成

2 變電站繼電保護的現狀及問題

首先，人工智能手段的引入。人工智能體系引入繼電保護過程中是對變電站系統管理的一大進步。如專家系統、人工神經網絡ANN等被廣泛地應用于非線性問題障礙的排除上，我們知道，電力系統的繼電保護是一種較為典型的離散控制方式，它分布于電路系統的各個環節中，對于電路的正?；蛘吖收蠣顟B都能進行常態評估，這也是進行保護的關鍵步驟。由于AI的邏輯能力以及邏輯思維的存在，AI已經成為在線評估的重要工具，在現實的電力系統的應用中也表現得越發頻繁。與此同時，變壓器保護、發電機保護以及自動重合閘保護等領域也對此進行了廣泛的應用。但是在繼電保護的電力應用中，人工智能手段的引入無疑也存在可靠與否等方面的考驗或者說存在該方面的弊端，不得不引起電力研究領域的重視。

其次，繼電保護系統與高科技領域緊密結合。在電力系統中，網絡化的電力保護技術也已經成為主導，也就是說在進行電力保護的過程中實現網絡化管理，把現有的高科技手段應用于電力測量、控制、保護以及通信一體化的數據傳輸方面，這都對電力保護起到了翻天覆地的變化。如數字變電站內光互感器、智能終端、GOOSE、SV等新技術的應用，在變電站內的繼電保護方面應用高科技手段，大大減少了電路運行的危險性，使得各個需要保護的單元與重合閘裝置在分析和處理數據上相互協調，達到匹配，即實現網格化管理，這雖然實現了變電站內繼電保護的基本目的，但是這種技術在繼電保護領域還處于初始階段，很多關鍵技術還不成熟，不能成為主流，對國外先進技術的引入成為繼電保護的一大問題。

最后，微機系統在繼電保護中被大量使用。微機已經在20世紀開始大規模應用于各個領域，在變電站內的繼電保護方面也應用頻繁。微機進行保護主要的優點在于先進的計算能力和邏輯處理能力，能夠提高繼電保護的性能，近些年來，為了強化這種穩定性和敏銳性，必然就出現了對微機保護的改進措施，但是隨著科技的發展，電力系統內引入微機保護的效率應該引起重視，如果滯后于微機技術的發展，繼電保護就無實效性可言。

3 完善變電站內繼電保護的基本思路

變電站內的小功率機器的繼電保護在現階段已經引起了足夠的重視，如何實現繼電保護的長效性、科學性，是一個亟需解決的課題，隨著多年來的電力維修和保護的實踐，總結出如下幾點繼電保護的基本思路：

首先，完善繼電保護的可靠性與速度性。這種可靠主要體現在保護裝置的可靠性方面，也就是說在電力系統出現故障時，保護裝置能夠及時有效地反映出電力所出現的具體問題，速度既體現在發現故障方面，還體現在維修速度方面，不能夠出現誤差，同時不能對整個電力系統的運作有較大的影響。電力系統是一個多元素構成的有機整體，機構相對復雜，并且在適用上各個元件所體現的價值壽命是不同的，因此可靠性顯得尤為重要，要對各種設備的基本功能進行完善修整，實現操作無誤差。

其次，繼電保護實現選擇性與靈敏性。在變電站的繼電保護中，選擇性是指在發生故障時，系統有選擇地將元件與故障系統隔離分開，使之不受到更大的損害，不受損害的部分仍然能夠繼續工作，這個過程既要求選擇性，同時也要求靈敏性，需要對受到損害的元件與未受損害的元件進行區分，并使之與系統有效隔離，實現系統的完整性運轉，避免不必要的損失，快速保護動作時間在0.06～2.12s之間，最快可達0.01～0.04s。

最后，實現科技貫穿于整個繼電保護過程。以上文中我們了解到，繼電保護需要在高科技支撐下進行運作，也只有這樣的運作能夠對變電站電力系統的維護有一定的作用，對于吸收繼電保護的先進科技是實現繼電保護的有效途徑，也是實現電力系統穩定發展的巨大支撐。

4 結語

變電站的繼電保護是電力傳輸系統的一個重要環節，其工作的穩定性，需要我們對變電站安全運行以及電力系統的穩定進行全面掌握，對繼電保護的上述研究只是其中的一個弱小方面，加強變電站的繼電保護需要對整個電力產業以及電力科技的發展有較為熟悉的掌握，使得繼電保護能夠成為變電站電力系統維護的一個重要舉措，同時也是我們電力行業發展的一個重要使命。

參考文獻

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[3] 艾恒.繼電保護裝置初析[J]，中小企業管理與科技（下旬刊），2011，（7）.

第9篇：人工神經網絡基本功能范文

TRIZ包含三個基本工具：系統矛盾分析、效應知識庫和物質—場分析。系統矛盾表現為改善一個系統特征卻惡化了另一個系統特征，系統矛盾分析用TRIZ矛盾矩陣的39個工程參數描述該矛盾，然后用40條發明原理解決并翻譯為原矛盾的現實解。效應知識庫用物理、化學、生物等領域中的有關原理和規律解決創新問題。物質—場分析將功能分為兩種物質和一種場，兩種物質通過場相互作用形成產品功能。一般地，TRIZ解決問題的過程：首先將現實問題轉換為TRIZ問題，然后用TRIZ工具解獲得TRIZ解，最后將TRIZ解翻譯為現實問題的解。

如圖1所示。為指導企業開發環保產品和流程，世界可持續發展工商理事會(Worldbusinesscouncilforsustainabledevelopment,WBCSD)提出了7個生態效率要素：①減少產品和服務的材料密集度(A)；②減少產品和服務的能源密集度(B)；③減少有毒物的擴散(C)；④提高原料的可回收性(D)；⑤促使可再生資源的永續使用(E)；⑥提高產品的耐用性(F)；⑦增加商品的服務密集度(G)。

CHEN等總結了WBCSD7個生態效率要素和TRIZ39個工程參數之間的關系，建立了工程參數與生態效率要素關聯表，如表1所示。以上學者和研究人員從多個角度研究了TRIZ在產品設計中的應用，從已有方法和成果來看，還存在一些可改進之處，譬如可充分利用歷史設計案例，分析失效專利以直接采用，進行專利規避以避免法律風險，系統化創新方法以減少設計的盲目性等。

集成TRIZ的產品生態設計過程

針對以上生態設計方法的不完善之處，有必要提出一個系統的、創新的生態設計方法。本文利用TRIZ技術工具能夠系統性、創新性地解決生態設計矛盾的優勢，提出了集成TRIZ的產品生態設計過程框架，如圖2所示。主要步驟：首先，獲取客戶需求，在專利庫和案例庫中搜索匹配歷史產品設計，若匹配成功則直接選為備選方案，若沒有類似設計則提取技術特性并轉化為生態設計工程特性，從關聯表找出相應的工程參數；然后運用矛盾矩陣、效應知識庫或物質—場分析方法進行求解；最后，評價生成的多個備選方案，確定最優解。

1檢索案例和失效專利

歷史產品生態設計案例是企業重要的無形資產，蘊含于失效專利中的創新觀點和實用價值并未喪失。注重知識的重用，利用歷史案例和失效專利直接進行生態設計，可以大大提高設計效率，避免資源浪費。歷史案例可以是企業自主創新設計的產品，也可以是手冊、專著和網絡信息等文獻資源中出現的案例。失效專利可從中國失效專利光盤數據庫或國家知識產權局網站獲取。對于國外專利，則需要通過世界專利索引檢索并檢查是否申請中國專利。從產品功能角度看，客戶的產品需求一般可以分為基本功能需求和附加功能需求，其中都可能含有一定的生態、綠色需求。直接獲取的客戶產品需求具有模糊性和不規范性，需要對其進行簡單的處理才能進行檢索。處理的方法主要是關鍵詞分詞提取，如節能、靜音、安全等。檢索的方法有關鍵詞檢索、組合檢索，結果按相似度、相關性順序排列。

關鍵詞在文本中的重要程度以權重表示，按照TF-IDF公式計算式中，wik為詞tk在文本矢量Di中的權重，fik為詞tk在文本矢量Di中的詞頻，N為文本矢量空間中文本的總數，Nk為文本矢量空間中出現詞tk的文本數，M為文本矢量空間中所有有效詞項(去除中文停用詞)的總數，wik∈。若設領域本體對象間的相關度(由領域專家給定)即關系權值為wrk∈，則檢索結果與檢索詞的相關度為

2構建矛盾矩陣

在沒有歷史案例和失效專利可利用的情況下，需要設計新的生態產品。首先，利用TRIZ的技術進化規律進行趨勢分析，大致推斷產品未來的技術系統進化方向，為生態設計提供思路。進化潛力雷達圖是分析進化趨勢的有用工具，如圖3所示。

雷達中心是進化原點，最是進化極限，在每個進化路徑上標出技術現狀，連接起來圍成的灰色區域即為當前技術系統范圍，其余區域為進化潛力范圍。產品生態設計應立足現有技術，向進化潛力范圍逐步擴展，率先推出采用新技術的產品以占領市場或獲取高額利潤。然后通過質量功能配置、生態質量功能配置(QFDforenvironment,QFDE)將客戶需求映射為工程技術特性和生態設計工程特性并按照WBCSD的7個生態效率要素進行歸類。當需要考慮的生態效率參數較多時，利用層次分析法(判斷矩陣的要素由WBCSD7個生態要素組成)獲得生態效率參數。為了簡化矛盾矩陣以便于求解，同時為集中技術力量改善產品生態特性，按照以下算法獲得最需要改善的生態效率參數。

設每個生態效率要素中的生態設計工程特性個數為wi(i=1,2,…,7)，層次分析法的輸出值為ui，則取ri≥1所對應的生態效率參數作為需要改善的由此參照表1確定TRIZ工程參數，構建TRIZ矛盾矩陣，然后使用TRIZ提供的方法進行求解。

3運用TRIZ工具求解

TRIZ提供了三種技術工具：矛盾矩陣、效應知識庫和物質—場分析。若從上述分析可以獲得矛盾矩陣，則使用矛盾矩陣的發明原理求解，否則采用效應知識庫和物質—場分析求解。輔助設計系統知識庫中存儲大量生態產品設計案例，已按照案例中使用的TRIZ工具仔細分類。因此，不論使用何種工具，都可以給出相應的使用該工具求解的實例，詳細解釋抽象的發明原理和使用指導，激發設計人員靈感。

求解矛盾矩陣時，若存在多對矛盾，首先由矛盾矩陣找到各對矛盾相應的發明原理，然后找出其中出現頻率相對較高的發明原理，使用這些發明原理求解的成功率和效率會比較高。同時，求解得到的設計方案可能會使某些必需功能弱化，為此還需要進行功能檢驗，只有滿足基本功能需求的方案才能列入備選方案。若不能滿足，則還需要重新求解，將基本功能工程參數作為求解前提，直到得到滿意解。此外，還需要檢索專利庫，將已申請專利的備選方案排除，進行專利規避。

4生態設計方案的評價

按照以上方法和步驟獲取的生態產品設計方案可能會有多個，需要對它們進行評價，從中選取較優的方案。簡單的評價方法可以從成本、交貨期、質量、服務和生態性等幾個方面進行綜合評價，適用的數學方法有層次分析法、數據包絡分析法、模糊集法和人工神經網絡法等。詳細的評價方法則涵蓋生命周期評價(Lifecycleassessment,LCA)或生態足跡(Ecologicalfootprint,EF)等指標。

應用案例

1構建計算機輔助設計系統

集成TRIZ的產品生態設計是一個復雜、系統、循環往復的過程，不是一次性的工作。設計過程需要調動企業不同領域的資源，包括人力、技術和信息資源，并且要不斷監控和評價執行過程，修改原來的分析和選擇。為此，設計一個支持集成TRIZ的產品生態設計的計算機輔助系統，提供大量信息和知識支撐，輔助設計人員工作，有效提高設計效率。系統功能結構如圖4所示。

(1)知識檢索。產品數據庫存儲與生態設計案例產品有關的數據，如材料、尺寸、圖紙等；知識庫存儲設計標準、設計手冊、法律法規、TRIZ參數闡釋等知識；專利庫存儲從中國、美國、日本、歐洲等專利局網站上下載的專利數據。知識檢索從產品數據庫、知識庫、專利庫中檢索產品數據、生態設計案例、相關專利、TRIZ工程參數和發明原理等信息和知識，為生態設計提供知識支持。

(2)數據存儲。按產品類別將獲取的客戶需求整理存儲，用作客戶需求統計分析，讓設計人員更好地傾聽顧客的聲音。將CAD軟件繪制的概念設計草圖或手繪草圖掃描后存儲在數據庫中，便于保存和查詢，為后續的初步設計和詳細設計提供參考依據。

(3)計算分析。該系統可輔助設計人員進行AHP計算(圖5)以獲取最需要改善的生態效率要素；進行專利統計分析獲取技術進化趨勢；進行簡單的設計方案評價以選取最優方案。

2實例

摩擦片差速器是一種高摩擦自鎖式差速器，結構簡單、工作平穩，常用于轎車和輕型貨車上，如大眾高爾夫轎車即采用這種差速器。當一側車輪滑轉或車轉彎時，由于轉速差和軸向力的作用，主、從動摩擦片滑轉同時產生摩擦力矩。因此摩擦片需要良好的耐磨性和較少的質量。

假設需要設計一種新的摩擦片，結合TRIZ技術進化規律和專利、文獻進行技術趨勢分析可以得出：接觸面材料的創新和發展是摩擦片發展的主要內容，接觸面材料以前采用駝毛皮、皮革帶、木塊等，然后采用青銅、鋼等金屬，現在多采用以石棉為基礎的編織材料，未來將采用有機材料(如芳綸)、金屬陶瓷材料(由金屬基體、陶瓷和劑組成的多元復合材料)。按照WBCSD的分類，良好的耐磨性即F，較小的質量即A。對照表1，相應的TRIZ工程參數分別為23、26和15。TRIZ矛盾矩陣如表2所示。從表2中得出，發明原理“03.局部質量”出現次數最高，求解時應重點考慮。如摩擦片采用雙層結構設計，接觸面的一層采用輕質復合耐磨材料，另一層則只需要保持力學性能，如圖6所示。

結論