人工神经网络基本功能精选(九篇)

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第1篇：人工神经网络基本功能范文

关键词：BP神经网络； 小波变换； 目标识别； 数据融合

中图分类号：TN91934 文献标识码：A 文章编号：1004373X(2012)10010003

战场目标识别一直是重要的研究课题，只用正确的识别目标，才能有效地采用克敌制胜的方法。多年以来，科学家为研究识别目标的方法，投入了大量的精力。最主要的方法是通过目标的外形进行识别，然而这很容易受到目标各种外形特征的影响，而且通过伪装和遮蔽，大大增加了通过图像识别目标的难度。另外也可以通过采集目标运动产生的地震动信号对目标进行识别。不同类型地面目标行进产生的地震动信号具有不同的频率和能量特征［1］。通过数据采集得到这些信号，然后利用小波分析，得到地震动信号的特征向量，利用神经网络分类器完成目标识别［2］。由于所有的检测信号都来源于目标本身，不会由于发射侦测信号被目标识别，属于被动目标识别方法，大大增加了隐蔽性。通过应用最新的信号分析处理方法和识别技术，能极大地提高识别效果和识别准确率。

1 数据采集和信号处理

1.1 测试系统组成

整个测试系统包括震动传感器、电荷放大器、PXI数据采集仪。采集系统构成如图1所示。为了提高信号质量，在采集之前增加了滤波电路。

所有的数据采集都是由PXI数据采集仪完成的。它来自地震动传感器的信号（频率较高）和频率为24.8 MHz的RF信号混合调制。为了减小杂波噪声，在量化的时候，通过一个低通滤波器将高于2 MHz的信号去除。PXI数据采集仪的内部包含数据采集卡，数据采集卡的采样频率为1 MHz，设定采样2 s的数据。采样得到的数据为WAV格式，能够通过外部音响播放出来。采样数据转换成MAT格式后，使用Matlab完成离线信号处理，包括解调和频谱计算。

图1 测试系统构成1.2 信号消噪

通过数据采集得到的信号通常包含各种噪声，必须将信号中的噪声信号去除。在实际工程中，有用信号通常表现为平稳信号，包含在低频部分，而噪声信号通常包含在高频部分。为此采用小波降噪的方法，将高频部分滤除。小波降噪的原理是首先对信号进行小波分解，分解后噪声包含在高频分量中，通过门限阈值等形式对小波系数进行处理，然后对信号进行重构，即达到了小波降噪的目的［3］。小波降噪一般分为3个步骤：

（1） 信号的小波分解。选择一个小波并确定分解的层次，然后进行分解运算。

（2） 小波分解高频系数阈值量化。对各个分解尺度的高频系数选择一个阈值进行阈值量化处理。

（3） 一维小波重构。根据小波分解的底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构。

这三个步骤中，最重要的步骤是如何选取阈值和如何进行阈值量化，这直接关系到信号消噪的质量［4］。本文采用的是sym8小波进行了6层分解，并用Heursure软阈值进行小波系数阈值量化。

通过对比原始信号(见图2)和滤波后信号（见图3）可以看出，滤波后的信号中包含的噪声信号明显减少了。这样就是减少了数据量，使后续的处理更方便，速度更快，结果更准确，从而达到最佳的识别效果。

图2 原始信号

图3 滤波信号2 人工神经网络

2.1 人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），也称为神经网络，是由大量的神经元（Neurons）广泛连接组成的网络，是对人脑的抽象和模拟，实现人脑的基本功能。人工神经网络通过输入/输出数据调节参数、算法和结构模型，其自诞生至今，由于人工神经网络具有自学习能力和并行处理大量数据等特点，已经在智能控制和模式识别等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差信号反向传播（Error Back Propagation）的多层前馈网络(Multiplelayer Feedback Network)，简称BP神经网络，因其可以以任意精度逼近任意连续函数而广泛应用于函数逼近、模式识别等领域。

BP神经网络一般有一个输入层，一个隐含层（有时有2个或者更多）和一个输出层［5］。输入层和输出层的神经元个数分别是输入层和输出层输入数据的维数，隐含层的层数和隐含层节点的个数要根据具体情况而定。BP神经网络模型如图4所示。

图4 BP神经网络神经网络模型有n输入和m输出。假设k代表采样序列，则数学上神经网络模型代表输入Xk=(xk1,xk2,…,xkn)T和输出Yk=(yk1,yk2,…,ykm)T之间的非线性映射，有以下等式：Yk=g(W,Xk)式中：W={wij,i=1,2,…,Ni,j=1,2,…,Nj}是一个权重矩阵反映层之间的连接；Ni和Nj分别代表i层和j层神经元数目。对神经网络模型的训练实际上就是利用训练样本计算权重矩阵W。训练完成的神经网络计算速度会很快，无论问题的复杂程度如何［6］。

2.2 信号特征分量提取

第2篇：人工神经网络基本功能范文

关键词： BP神经网络；价格预测；归一化处理

期货市场是一个不稳定的、非线性动态变化的复杂系统。市场上期货合约价格的变动受金融、经济、政治及投资者心理等众多因素的影响，其过程具有非线性、混沌性、长期记忆性等特点。传统的经济模型大部分是线性模型，具有一定的局限性.而人工神经网络则能很好地解决这个问题。

一、BP神经网络原理与过程

BP神经网络（反向传播网络Back Propagation）是一种多层前馈型神经网络，其神经元的激活函数是sigmoid函数，一般为log sigmoid 函数和tan sigoid 函数，函数的图形是S 型的，其值域是为0到1的连续区间。它是严格递增函数，在线性和非线之间有着较好的平衡性。

1.数据归一化处理

数据归一化方法是神经网络预测前对数据常做的一种处理方法。数据归一化处理把所有数据都使其落在[0，1]或[-1，1]之间，其目的是取消各维数据间数量级差别。避免因为输入输出数据数量级差别较大而造成网络预测误差较大。数据归一化的方法主要有以下两种。

（1）平均数方差法，其公式如下：

2.BP神经网络的学习过程

BP网络的学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。其基本原理是：网络先根据输出层的误差来调整输出层和隐含层的权值和阈值，再将部分误差分配置隐含层，然后根据误差来调整隐含层和输入层之间的权值和阈值，并不断地重复上述过程，直到网络的输出与目标之间的误差趋于最小，达到规定的要求。

一般地，BP网络的学习算法描述为如下步骤。

（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵，给出学习速率和神经元激活函数等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。

（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，若执行步骤（4），否则，返回步骤（2）。

（4）反向传播过程：计算同一层单元的误差，修正权值和阈值，返回步骤（2）。

二、玉米期货价格预测分析

美国是世界上玉米生产大国和消费大国，良好的现货基础为美国玉米期货市场的发展提供了优越条件。其中，以CBOT为代表的美国玉米期货市场同现货市场有效接轨，不仅在美国内玉米生产流通领域发挥了重要作用，而且在世界玉米市场上也影响巨大。

发现价格作为期货市场的基本功能之一，CBOT作为全球最大的玉米期货交易市场，其玉米期货价格的国际影响力是非常巨大的。目前，在国际玉米市场上，玉米贸易价格的形成和交易活动是以CBOT的玉米期货价格为中心展开的，该价格是国际玉米贸易中签约双方需要考虑的最重要的依据之一。美国已经通过芝加哥玉米期货市场取得国际玉米贸易的定价权，在国际玉米市场中发挥着主导作用，并且能够对本国和其他国家玉米产业的发展产生深刻影响。

本文研究所采取的样本来自WIND资讯金融终端，以2008年07月-2015年10月的CBOT的玉米期货为研究对象。共计100组样本数据，将其中92组数据作为训练数据。8组作为分析样本。本文从影响全球玉米的供需平衡的角度出发，从期初库存、产量、进口、饲料消费、国内消费总计、出口、期末库存、总供给、贸易量共九个因素进行分析研究，对玉米期货的价格进行预测。利用MATLAB软件训练生成BP神经网络并进行预测，将隐含层神经元设为20个，训练次数为100次，训练精度为0.00005。最后得到结果见表1。

从表1中可以看出，通过BP神经网络计算得出的预测值与实际值绝对误差相对较小，这说明通过BP神经网络预测模型产生的预测结果的精确度较高。具有较强的实用性。但是由于玉米期货除了受到供需因素的影响外，同时还受金融、经济、政治及投资者心理等众多因素的影响。所以本文的结果还带有一定的局限性。若把上述因素考虑进去，其精确度可能进一步提高。

三、结语

本文采用BP神经网络对美国玉米期货的价格进行了研究。使用了多因素BP神经网络预测模型，对玉米期货的价格进行预测，得到了拟合度在较高的预测值。这说明BP神经网络方法可以对玉米期货价格走势进行有效预测。通过预测，可以对投资者的投资行为进行指导，从而达到规避风险而获取较好的经济利益。

参考文献：

第3篇：人工神经网络基本功能范文

关键词：智能传感器；回归分析法；人工神经网络；遗传算法；模拟退火算法

中图分类号：TP212.6 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2017）02-00-03

0 引 言

随着研究技术的不断深入及数字化和虚拟仪器的快速发展，科技与发展更多的成为时代主旋律。在这个信息化时代，人们的社会活动将主要依靠对各种信息资源的有效利用。为适应社会的进步，满足人们的日常需求，传感器渐渐成形，且越来越多的深入到现代科技和生活中。

传感器是指对系统特性和性能指标起决定作用的一种仪器。如果把计算机比喻为处理和识别信息的“大脑”，把通信系统比喻为传递信息的“神经系统”，那么传感器就是感知和获取信息的“感觉器官”。传感器能够感受或响应规定的被测量并按照一定的规律转换为某种可用输出信号的器件和装置，通常由敏感元件和转换元件组成[1]。它是人们获取自然领域中信息的主要途径与工具，是现代科学的中枢神经系统，是信息系统的源头，是现代科技的前沿技术，发展迅猛。传感器技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大支柱，许多国家已将其与通信技术和计算机技术放置于同等重要的位置。

现代传感器技术具有巨大的应用潜力，广泛的开发空间和广阔的发展前景。从最初的传统传感器逐渐发展为现在的智能传感器。智能传感器系统的实现是在传感器技术、计算机技术、信号处理、网络控制等技术的基础上发展起来的，并随这些技术的发展而发展。为了更大程度发挥传感器的性能，并提高传感器的精度，将多种传感器与回归方法、人工神经网络等计算智能方法和数据融合等信息处理方法相结合，广泛应用于越来越复杂的检测中，同时还实现了自校准等功能。

1 传感器技术的发展

传感器技术诞生于20世纪中期，与当时的计算机技术和数字控制技术相比，传感技术的发展呈落后趋势，不少先进成果仍停留在实验研究阶段，并没有投入到实际生产与应用中。然而，随着各国相关信息化产业的迅猛发展，以日本和欧美等国家地区为代表的传感器研发及其相关技术产业的发展已在国际市场中逐步占据了较为重要的地位[2]。

我国早在20世纪60年代开始涉足传感器制造业，由于技术基础薄弱，研发水平不高，大多引用国外的芯片进行改造和加工，自主研发的产品较少。经过从“六五”到“九五”的国家攻关，我国在传感器研究开发、设计、制造、可靠性改进等方面获得较为明显的进步，初步建立了传感器研究、开发、生产和应用的综合体系。

一个传统的传感器测量一个物理、生物或者化学参数，例如位移、加速度、压力、温度、湿度、氧气或一氧化碳含量可将其转换成一个电压或电流信号[3]。传统意义上的传感器的技术发展趋势主要有以下两方面：

（1）传感器本身的基础研究，即研究新型传感器；

（2）和电子技术、计算机技术及通信技术组合在一起的传感器系统的研究，即将新材料、新工艺与多种技术相结合，并向集成化、智能化及网络化方向发展。

2 智能传感器概述

2.1 智能传感器定义

智能传感器在本质上应定义为基于人工智能理论，利用微处理器实现智能处理功能的传感器[4]。它不仅可以对信号进行检测、分析、处理，也在一定程度上具备了人类的记忆、思维、交流能力，它集传统传感器与微处理器于一体并赋予其智能化功能。所谓的智能包括三个层次，即生物智能、人工智能和计算机智能。

（1）生物智能由人脑的物理化学过程体现出来，其物质基础是有机物；

（2）人工智能则是非生物的，基础是人类的知识和传感器测量得到的数据；

（3）计算智能是由计算机软件和现代数学计算方法实现的，其基础是数值方法和传感器测量得到的数据。

2.2 智能传感器的优点与功能

相比传统传感器，智能传感器主要有以下基本功能：

（1）具有自校准和故障自诊断功能；

（2）具有数据存储、逻辑判断和信息处理功能；

（3）具有组态功能，使用灵活；

（4）具有双向通信和标准化数字输出功能；

（5）人―机对话功能。

智能传感器具有灵敏度和测量精度高、量程宽、可靠性与稳定性高、信噪比与分辨率高、自适应性强、性价比高等优点，已被广泛应用于航天、国防、科技、生产等各领域中。

2.3 智能算法及其在智能传感器中的应用

某些传感器的特性可以预先用数学模型表示，但很多传感器特性却无法明确表达。在这种情况下，与其通过经验对电路网络作复杂的调整，不如对传感器特性作数学描述。就目前研究而言，基于计算智能方法的智能信息处理主要包括回归方法、人工神经网络、进化计算、模糊逻辑等计算智能方法和小波分析、数据融合等信息处理方法。各种智能算法具有以下共同特点：

（1）具有不确定性，因为大多考虑了随机因素，不少计算过程实际是在计算机上做随机过程的模拟；

（2）大多具有自适应机制的动力体系或随机动力体系，有时在计算过程中体系结构还在进行不断的调整；

（3）不具有特殊性，针对通用的一般目标而设计；

（4）不少算法在低维或简单的情况下显得“笨”，但到了高维复杂情形中就具有很强的适应性[5]。

高敏[6]等建立了二位回归方程，应用回归分析设计了硬件系统，实现了对电流传感器的实时温度补偿。史丽萍[7]等利用最小二乘法和切比雪夫不等式对传感器数据进行回归分析，得出了@两种方法误差较小且分布均匀，可被应用于传感器测试的结论。赵敏[8]等在设定温度下对传感器进行数据输入，并标定输出数据，采用神经网络算法对输出数据进行分析，得出了神经网络算法可对标定的温度数据和非标定的数据进行处理的结论。郝云芳[9]等运用遗传算法对传感器自校正方程中的待定常数进行计算，可准确反映出传感器的设计和实际信息的测定要求。陈华根[10]等对模拟退火算法的定位原理和定位应用进行了分析，得出模拟退火算法可以较好地应用于GPS定位的结论。

2.3.1 回归分析法

回归分析是以概率论与数理统计为基础，主要对随机现象统计资料进行分析和推断，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系，是数理统计中常用的方法之一。按照设计自变量的多少，可以分为一元回归和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可以分为线性回归分析和非线性回归分析。

在一元线性回归中，假定因变量y是随机变量，自变量x是可以精确观察或严格控制的一般变量，建立回归方程y=β0+β1x+ε，其中β0、β1为回归系数，ε为随机变量，也称为剩余误差。一元线性回归问题的主要问题是依据（x，y）的n组观测数据（xi，yi）（i=1，2，…，n）给出回归系数β0、β1的估计值b0、b1，同时对β1做统计检验，以便指出这些估计的可靠程度，并在此基础上进行预测与控制等。

多元线性回归分析主要有以下几个主要步骤：

（1）根据研究的目的和内容确定被解释变量和解释变量，正确选择分析变量是得出正确结论的前提和基础；

（2）模型的设定，模型设定根据研究的对象与相应的理论加以确定；

（3）参数估计；

（4）模型的检验和修正；

（5）模型的运用。

回归分析方法可以与智能传感器数学模型结合使用，以传感器测得的输入值或输出值作为拟合多项式的自变量，通过建立包括待消除的非目标参量在内的函数解析式，来消除非目标参量对传感器的影响，这样就可对数据进行需要的处理，实现非线性补偿[11]。高敏等[6]在测温系统中，用温度传感器对霍尔电流传感器的工作温度进行实时监测，用二维回归分析法建立起被测电流、霍尔电流传感器输出电压和其工作温度三者之间的函数关系，并存储于单片机中，结合电路实现对该电流传感器的实时补偿，构成一个具有温度补偿功能的电流传感测试系统，在一定程度上提高了传感器的测量精度和自适应能力。同时，在一个受限的测试系统中，与其对电路网络做复杂的调整，不如对传感器特性做数学描述，如回归分析等[7]。

2.3.2 人工神经网络

人工神经网络起源于生物学上的重大发现，是由简单的处理单元（神经元）大量并行分布而组成的处理机。它使用大量神经元处理信息，而神经元按层次结构的形式组织，每层神经元以加权的方式与其它层神经元联接，采用并行结构和并行处理机制，因而网络具有很强的容错性以及自学习、自组织及自适应能力，能够模拟复杂的非线性映射，具有多种典型的人工神经网络拓扑结构。在BP神经网络中，信息是前向传播的，而误差是反向传播的，即误差的调整过程是从最后的输出层依次向之前各层逐渐进行。神经网络的这些特性和强大的非线性处理能力，恰好满足了多传感器数据融合技术处理的要求，故近年来得到了较快的发展和一定应用[8，12]。

BP神经网络被用于传感器技术中，对多传感器数据进行融合，在一定程度上提高了传感器的稳定性和准确性[13]。有时为了满足不同的测量需要，也提出了多种改进基于BP 神经网络的校正方法。例如用于检测瓦斯浓度的瓦斯传感器，其输入与输出之间存在着较严重的非线性，实际应用中一般采用分段线性化校正的方法，这在一些检测精度要求较高的场合中往往达不到实际需求，因此必须进行高精度的线性化校正。刘刚[14]提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正方法，利用神经网络良好的非线性映射能力，通过实验数据训练神经网络，使网络逐步调节层间的连接权，逼近反非线性函数，利用该函数传感器可实现按非线性特性输出系统的被测量值。在位移传感系统中，为了提高精度与稳定性，有效抑制温度漂移，可以把位移传感器的输出与温度传感器的输出进行数据融合。朱海梅[15]提出一种基于RBF网络（径向基函数神经网络）的多传感器数据融合方法，把位移传感器和温度传感器的输出送入融合中心，通过RBF网络的学习训练，得到稳定的位移输出。

2.3.3 遗传算法

遗传算法是一种概率性自适应迭代寻优过程。它从某一随机产生的或是特定的初始群体（父体）出发，按照一定的操作规则，如选择、交叉、变异等，不断进行迭代计算，并根据不同个体的适应度保留优良淘汰次品，即便所定义的适应值函数是不连续的、非规则的，也能引导搜索过程向最优解逼近。

目前，最小二乘法作为一种较为成熟的软件校正，为了克服它得不到全局最优解且有可能造成矩阵方程出现病态而破坏其方法有效性的特点[16]，郝云芳等[9]把遗传算法应用于拟合传感器的特性方程，求解智能传感器自校正系统中的待定常数值，它可以很好地解决当噪音存在时，传统自校正系统求解过程中方程遇到矩阵的病态问题，从而实现传感器特性的线性化。对于输入输出关系是本质非线性的传感器，沈毅等[17]提出了一种基于人工神经网络的纸浆浓度传感器非线性估计和动态标定方法，钱光耀等[18]采用混合遗传算法模型拟合其输出特性，这些均表明，当环境条件发生变化时，只要测量几组数据对，该方法可自动重新训练网络，获得新的多项式系数，实现浓度传感器的非线性估计和在线动态标定。

在理想情况下，多传感器、多目标静态数据关联选用遗传算法也是可行的，很有应用前景。王宁等[19]采用多传感器对数目未知的目标进行检测，并通过遗传算法来解决静态数据关联问题，且关联成功率较高。因此，遗传算法是一种能在复杂空间中进行鲁棒搜索的方法，可以解决许多传统优化方法难以解决的问题。

2.3.4 模拟退火算法

模拟退火算法是模拟物理热力学中固体退火原理的一种全局优化算法。在对固体退火过程研究的启示下，以组合优化问题和固体退火过程之间存在的相似性为基础，把Metropolis接受试蛞入优化过程中，通过恰当控制被称为温度参数的下降过程实现模拟退火，从而得到全局的近似最优解，该算法适用于解大型组合优化问题的技术。

模拟退火的实质是进行两次循环运算，内循环是在同一温度下的多次扰动产生不同模型状态，并按照Metropolis概率接受准则接收新模型，因此内循环以模型扰动次数控制。外循环包括温度下降的模拟退火、算法迭代次数的递增和算法停止的条件，因此外循环基本是由迭代次数控制的[10]。

模拟退火算法的应用广泛，而无线传感器网络在国防、环境监测、空间探索、医疗卫生、精细农业、交通管理、制造业、反恐抗灾等领域具有广阔的应用前景[20]。有学者巧妙地将二者结合使用，取得了良好的效果。李玉增等[21]提出一种新的无线传感器网络节点定位算法，并通过仿真验证了该算法具有良好的效果。赵仕俊等[22]在对无线传感器网络定位的基础上采用模拟退火算法作为后期优化，提高了定位精度，且设计简单、计算量小，适用性较好。在压力传感器的测控系统中，为了消除非目标参量对压力传感器输入―输出特性的影响，樊晓宇等[23]采用遗传模拟退火算法对压力传感器非线性特性进行了改善，实现了智能抑制干扰和温度补偿，因此其可靠性好、测量精度高。

3 结 语

智能传感器已广泛应用于电子产品加工、精密仪器制造、高科技产品生产等行业，例如机器人的研发就与高科技传感器密不可分，智能传感器可以收集周围环境信息并发送指令给机器人，从而控制它的活动；在工业生产领域，智能传感器可控制商品的各类指标，以提高产品质量；在医学领域，传感器已被应用于各类医学仪器中，用以测量人体血液、内脏、骨骼、神经等各方面的指标，为医生确诊提供依据，使广大患者受益，提高人们的健康水平；在日常生活中，各种由智能传感器制造的先进家用电器不断问世，更加方便了人们的生活。当代智能传感器技术正在向着虚拟化、网络化、信息化方面发展，并与计算机技术和芯片技术紧密结合，应用于各个方面，目前研发适用于各种特殊条件下的智能传感器将仍是学术界一项重要的任务。

参考文献

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第4篇：人工神经网络基本功能范文

【关键词】 电力系统 继电保护 发展趋势

1、引言

电力系统继电保护是保证电力系统安全运行、提高经济效益的有效技术。计算机控制技术成功运用到电力系统继电保护中,使得未来继电保护技术发展趋势具有计算机化、网络化、智能化等特点。

我国继电保护学科、技术、继电器制造和人才队伍培养从无到有,在小活吸收国外先进继电保护设备和运行技术的基础上,建成了一支具有深厚理论功底和丰富运行经验的继电保护队伍。经过60年的发展和探索,我国已经建成了继电保护研究、设计、加工制造、运行维护和教学的完整体系。

2、我国继电保护的发展现状

上世纪60年代到80年代是晶体管继电保护蓬勃发展和广泛采用的时代。其中天津大学与南京电力自动化设备厂合作研究的500kV晶体管方向高频保护和南京电力自动化研究院研制的晶体管高频闭锁距离保护,运行于葛洲坝500kV线路上,结束了500kV线路保护完全依靠从国外进口的时代。在20世纪70年代中,基于集成运算放大器的集成电路保护已开始研究。到80年代末集成电路保护已形成完整系列,逐渐取代晶体管保护。到90年代初集成电路保护的研制、生产和应用仍处于主导地位,这是集成电路保护时代。

3、 电力系统继电保护发展趋势

3.1 计算机化

按照著名的摩尔定律,芯片上的集成度每隔18―24个月翻一番。其结果是不仅计算机硬件的性能成倍增加,价格也在迅速降低。微处理机的发展主要体现在单片化及相关功能的极大增强,片内硬件资源得到很大扩充,单片机与DSP芯片二者技术上的融合,运算能力的显著提高以及嵌入式网络通信芯片的出现及应用等方面。这些发展使硬件设计更加方便,高性价比使冗余设计成为可能,为实现灵活化、高可靠性和模块化的通用软硬件平台创造了条件。

我国在2000年220kV及以上系统的微机保护率为43.99%,线路微机保护占86%,到2003年底,220kV以上系统的微机保护已占到70.29%,线路的微机化率达到97.6%。实际运行中,微机保护的正确动作率要明显高于其他保护,一般比平均正常动作率高0.2―0.3个百分点。

继电保护装置的计算机化是不可逆转的发展趋势。电力系统对微机保护的要求不断提高,除了保护基本功能外,还应具有大容量故障信息和数据的长期存放空间,快速的数据处理功能,强大的通信功能,与其他保护、控制装置和调度联网以供享全系统数据、信息和网络资源的能力、高级语言编程等。

3.2 网络化

网络保护是计算机技术、通信技术、网络技术和微机保护相结合的产物,通过计算机网络来实现各种保护功能,如线路保护、变压器保护、母线保护等。网络保护的最大好处是数据共享,可实现本来由高频保护、光纤保护才能实现的纵联保护。另外,由于分站保护系统采集了该站所有断路器的电流量、母线电压量,所以很容易就可实现母线保护,而不需要另外的母线保护装置。

电力系统网络型继电保护是一种新型的继电保护,是微机保护技术发展的必然趋势。它建立在计算机技术、网络技术、通信技术以及微机保护技术发展的基础上。网络保护系统中网省级、省市级和市级主干网络拓扑结构,以及分站系统拓扑结构均可采用简单、可靠的总线结构、星形结构、环形结构等。分站保护系统在整个网络保护系统中是最重要的一个环节。分站保护系统有2种模式:一是利用现有微机保护;另一个是组建新系统,各种保护功能完全由分站系统保护管理机实现。由于继电保护在电网中的重要性,必须采取有针对性的网络安全控制策略,以确保网络保护系统的安全。

3.3 智能化

随着计算机技术的飞速发展及计算机在电力系统继电保护领域中的普遍应用,新的控制原理和方法不断被应用于计算机继电保护中,近年来人工智能技术如专家系统、人工神经网络 、遗传算法、模糊逻辑、小波理论等在电力系统各个领域都得到了应用,从而使继电保护的研究向更高的层次发展,出现了引人注目的新趋势。例如电力系统继电保护领域内出现了用人工神经网络(ANN)来实现故障类型的判别、故障距离的测定、方向保护、主设备保护等。在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一非线性问题,距离保护很难正确作出故障位置的判别,从而造成误动或拒动;如果用神经网络方法,经过大量故障样本的训练,只要样本集中充分考虑了各种情况,则在发生任何故障时都可正确判别。

3.4 综合自动化

现代计算机技术、通信技术和网络技术为改变变电站目前监视、控制、保护和计量装置及系统分割的状态提供了优化组合和系统集成的技术基础。高压、超高压变电站正面临着一场技术创新。实现继电保护和综合自动化的紧密结合,它表现在集成与资源共享、远方控制与信息共享。以远方终端单元(RTU)、微机保护装置为核心,将变电所的控制、信号、测量、计费等回路纳入计算机系统,取代传统的控制保护屏,能够降低变电所的占地面积和设备投资,提高二次系统的可靠性。

综合自动化系统打破了传统二次系统各专业界限和设备划分原则,改变了常规保护装置不能与调度(控制) 中心通信的缺陷,给变电所自动化赋予了更新的含义和内容,代表了变电所自动化技术发展的一种潮流。随着科学技术的发展,功能更全、智能化水平更高、系统更完善的超高压变电所综合自动化系统,必将在中国电网建设中不断涌现,把电网的安全、稳定和经济运行提高到一个新的水平。

第5篇：人工神经网络基本功能范文

【关键词】 发电厂SVM模型数据辨别避免误动

现代科学技术突飞猛进,电力系统的现代化程度越来越高,传统的电压控制技术逐渐被自动化的电压控制技术所替代和升级,控制的精度得到较大幅度的提高。

1 发电厂控制系统的现状和问题

从目前全球角度来看,绝大多数发电巨头的电压控制已经都完全应用了AVC(自动电压控制技术),大大提高了控制的水平和质量,也大大降低了人工的投入。从国内电力系统来看,根据我国电力体制的特点,电压自动控制由两端控制的模式进行控制,即时省级电压调度中心的自动电压控制主站和发电企业终端的自动电压控制子站,在自动控制的方式上,采取了三级的阶梯控制。从华东地区分析,位于发电企业终端的电压控制系统,经过升级改造,已经具备了远程测报、远程信息传递、远程控制调节等电压远程控制的基本功能,在发电企业内部控制上,常见的是自动采集各机组运行的电压变动、电流变动和企业自己母线的电压变动、发电机组的有功和无功状态参数。在电压自动控制系统中,数据采集是最为核心的环节,也就是说,数据采集的准确率和可靠度是电压自动控制的生命线。从华东地区的几个大型电厂的实际运行情况来看,电压自动控制系统还存在很多问题,如电流互感器运行不尽人意,最为突出的就是数据采集出现误码,一级传递一级以后,给整体的电压自动控制系统造成偏差,继而造成自动保护装置触发动作,此类误动就必然会导致供电系统电压的较大波动,危害是不容忽视的。

自动控制系统中数据采集的源头发生问题,就会导致全系统的误动,因此,对数据采集中的纠偏和及时发现和辨别显得至关重要。目前,从华东地区的发电企业来看,为防止AVC误动,都采取了一些针对措施,如:将常规的数据判断和辨别方法过渡到人工智能仿生神经网络模式,效果也是立竿见影的,但是,由于人工神经网络模式需要巨量的数据处理,计算和处理数据比较滞后,而电力系统最大的特点就是不间断运行,高度强调的是时间,为此,人工神经网络系统并不是最好的纠偏系统。需要寻找和研究一种零延时的超高速度超高精度的源头数据识别系统,支持向量机((Support Vector Machine))就应运而生,这是一种全新的方法,目前在全球各个领域都得到了告诉和广发的发展,在统计学和回归分析中早已是扬名海内外,特别在处理小数据量、多维度模式和非线性设别中具有了得天独厚的优势。由于发电机组的电压输出是非线性的、多维度的,因此,可以采用支持向量机对采集的数据进行把关,能及时高效地解决问题。

2 支持向量机的数学模型

支持向量机SVM作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表,它是在统计学的理论基础上演变出来的,将结构风险最小化处理回归分析和实时统计模式,优势是不言而喻的,对于发电企业来说,是投入小收益大的明智之举。

2.1 支持向量机的算法特点

(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射;(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心;(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。因此,模型需要存储空间小,算法鲁棒性强;(4)无序任何前提假设,不涉及概率测度。

2.2 支持向量机的非线性回归算法

支持向量机的非线性回归算法的基本原理是在数据采集的样本(a1b1),(a2b3),…,(ambm),ai∈R,bi∈R中,寻找一个特定的函数B=wtΔ(a)+c,作为一个可以融合的参照,其中m为样本数据的量,w为m维向量,Δ(a)是寻找的非线性函数,c为阀值。

在支持向量机中,需要最小化这个数值:

w:是参量,值越大边界越明显C代表惩罚系数,即如果某个x是属于某一类,但是它偏离了该类,跑到边界上后者其他类的地方去了,C越大表明越不想放弃这个点,边界就会缩小代表:松散变量。

但问题似乎还不好解,又因为SVM是一个凸二次规划问题,凸二次规划问题有最优解,于是问题转换成下列形式(KKT条件):

(1)

这里的ai是拉格朗日乘子(问题通过拉格朗日乘法数来求解)

对于(a)的情况,表明ai是正常分类,在边界内部(我们知道正确分类的点yi×f(xi)>=0)

对于(b)的情况,表明了ai是支持向量,在边界上对于(c)的情况,表明了ai是在两条边界之间而最优解需要满足KKT条件,即满足(a)(b)(c)条件都满足以下几种情况出现将会出现不满足:

yiui

yiui>=1但是ai>0则是不满足的而原本ai=0

yiui=1但是ai=0或者ai=C则表明不满足的,而原本应该是0

所以要找出不满足KKT的这些ai,并更新这些ai,但这些ai又受到另外一个约束,即

因此,我们通过另一个方法,即同时更新ai和aj,满足以下等式

就能保证和为0的约束。

利用yiai+yjaj=常数,消去ai,可得到一个关于单变量aj的一个凸二次规划问题,不考虑其约束0

(2)

表示旧值,然后考虑约束0

(4)

对于

那么如何求得ai和aj呢？

对于ai,即第一个乘子,可以通过刚刚说的那几种不满足KKT的条件来找,第二个乘子aj可以找满足条件

(5)

b的更新:

在满足条件:下更新 (6)

最后更新所有ai,y和b,这样模型就出来了,然后通过函数:

(7)

3 支持向量机的输入参数确定

第6篇：人工神经网络基本功能范文

【关键词】继电保护现状发展

一、继电保护发展现状

电力系统的飞速发展对继电保护不断提出新的要求，电子技术、计算机技术与通信技术的飞速发展又为继电保护技术的发展不断地注入了新的活力，因此，继电保护技术得天独厚，在40余年的时间里完成了发展的4个历史阶段。

建国后，我国继电保护学科、继电保护设计、继电器制造工业和继电保护技术队伍从无到有，在大约10年的时间里走过了先进国家半个世纪走过的道路。50年代，我国工程技术人员创造性地吸收、消化、掌握了国外先进的继电保护设备性能和运行技术［1］，建成了一支具有深厚继电保护理论造诣和丰富运行经验的继电保护技术队伍，对全国继电保护技术队伍的建立和成长起了指导作用。阿城继电器厂引进消化了当时国外先进的继电器制造技术，建立了我国自己的继电器制造业。因而在60年代中我国已建成了继电保护研究、设计、制造、运行和教学的完整体系。这是机电式继电保护繁荣的时代，为我国继电保护技术的发展奠定了坚实基础。

自50年代末，晶体管继电保护已在开始研究。60年代中到80年代中是晶体管继电保护蓬勃发展和广泛采用的时代。其中天津大学与南京电力自动化设备厂合作研究的500kV晶体管方向高频保护和南京电力自动化研究院研制的晶体管高频闭锁距离保护，运行于葛洲坝500kV线路上［2］，结束了500kV线路保护完全依靠从国外进口的时代。

在此期间，从70年代中，基于集成运算放大器的集成电路保护已开始研究。到80年代末集成电路保护已形成完整系列，逐渐取代晶体管保护。到90年代初集成电路保护的研制、生产、应用仍处于主导地位，这是集成电路保护时代。在这方面南京电力自动化研究院研制的集成电路工频变化量方向高频保护起了重要作用［3］，天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的集成电路相电压补偿式方向高频保护也在多条220kV和500kV线路上运行。

我国从70年代末即已开始了计算机继电保护的研究［4］，高等院校和科研院所起着先导的作用。华中理工大学、东南大学、华北电力学院、西安交通大学、天津大学、上海交通大学、重庆大学和南京电力自动化研究院都相继研制了不同原理、不同型式的微机保护装置。1984年原华北电力学院研制的输电线路微机保护装置首先通过鉴定，并在系统中获得应用［5］，揭开了我国继电保护发展史上新的一页，为微机保护的推广开辟了道路。在主设备保护方面，东南大学和华中理工大学研制的发电机失磁保护、发电机保护和发电机?变压器组保护也相继于1989、1994年通过鉴定，投入运行。南京电力自动化研究院研制的微机线路保护装置也于1991年通过鉴定。天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的微机相电压补偿式方向高频保护，西安交通大学与许昌继电器厂合作研制的正序故障分量方向高频保护也相继于1993、1996年通过鉴定。至此，不同原理、不同机型的微机线路和主设备保护各具特色，为电力系统提供了一批新一代性能优良、功能齐全、工作可靠的继电保护装置。随着微机保护装置的研究，在微机保护软件、算法等方面也取得了很多理论成果。可以说从90年代开始我国继电保护技术已进入了微机保护的时代。

二、继电保护的未来发展

继电保护技术未来趋势是向计算机化，网络化，智能化，保护、控制、测量和数据通信一体化发展。

1计算机化

随着计算机硬件的迅猛发展，微机保护硬件也在不断发展。原华北电力学院研制的微机线路保护硬件已经历了3个发展阶段：从8位单CPU结构的微机保护问世，不到5年时间就发展到多CPU结构，后又发展到总线不出模块的大模块结构，性能大大提高，得到了广泛应用。华中理工大学研制的微机保护也是从8位CPU，发展到以工控机核心部分为基础的32位微机保护。

南京电力自动化研究院一开始就研制了16位CPU为基础的微机线路保护，已得到大面积推广，目前也在研究32位保护硬件系统。东南大学研制的微机主设备保护的硬件也经过了多次改进和提高。天津大学一开始即研制以16位多CPU为基础的微机线路保护，1988年即开始研究以32位数字信号处理器(DSP)为基础的保护、控制、测量一体化微机装置，目前已与珠海晋电自动化设备公司合作研制成一种功能齐全的32位大模块，一个模块就是一个小型计算机。采用32位微机芯片并非只着眼于精度，因为精度受A/D转换器分辨率的限制，超过16位时在转换速度和成本方面都是难以接受的；更重要的是32位微机芯片具有很高的集成度，很高的工作频率和计算速度，很大的寻址空间，丰富的指令系统和较多的输入输出口。CPU的寄存器、数据总线、地址总线都是32位的，具有存储器管理功能、存储器保护功能和任务转换功能，并将高速缓存(Cache)和浮点数部件都集成在CPU内。

电力系统对微机保护的要求不断提高，除了保护的基本功能外，还应具有大容量故障信息和数据的长期存放空间，快速的数据处理功能，强大的通信能力，与其它保护、控制装置和调度联网以共享全系统数据、信息和网络资源的能力，高级语言编程等。这就要求微机保护装置具有相当于一台PC机的功能。在计算机保护发展初期，曾设想过用一台小型计算机作成继电保护装置。由于当时小型机体积大、成本高、可靠性差，这个设想是不现实的。现在，同微机保护装置大小相似的工控机的功能、速度、存储容量大大超过了当年的小型机，因此，用成套工控机作成继电保护的时机已经成熟，这将是微机保护的发展方向之一。天津大学已研制成用同微机保护装置结构完全相同的一种工控机加以改造作成的继电保护装置。这种装置的优点有：(1)具有486PC机的全部功能，能满足对当前和未来微机保护的各种功能要求。(2)尺寸和结构与目前的微机保护装置相似，工艺精良、防震、防过热、防电磁干扰能力强，可运行于非常恶劣的工作环境，成本可接受。(3)采用STD总线或PC总线，硬件模块化，对于不同的保护可任意选用不同模块，配置灵活、容易扩展。

继电保护装置的微机化、计算机化是不可逆转的发展趋势。但对如何更好地满足电力系统要求，如何进一步提高继电保护的可靠性，如何取得更大的经济效益和社会效益，尚须进行具体深入的研究。

2网络化

计算机网络作为信息和数据通信工具已成为信息时代的技术支柱，使人类生产和社会生活的面貌发生了根本变化。它深刻影响着各个工业领域，也为各个工业领域提供了强有力的通信手段。到目前为止，除了差动保护和纵联保护外，所有继电保护装置都只能反应保护安装处的电气量。继电保护的作用也只限于切除故障元件，缩小事故影响范围。这主要是由于缺乏强有力的数据通信手段。国外早已提出过系统保护的概念，这在当时主要指安全自动装置。因继电保护的作用不只限于切除故障元件和限制事故影响范围(这是首要任务)，还要保证全系统的安全稳定运行。这就要求每个保护单元都能共享全系统的运行和故障信息的数据，各个保护单元与重合闸装置在分析这些信息和数据的基础上协调动作，确保系统的安全稳定运行。显然，实现这种系统保护的基本条件是将全系统各主要设备的保护装置用计算机网络联接起来，亦即实现微机保护装置的网络化。这在当前的技术条件下是完全可能的。

对于一般的非系统保护，实现保护装置的计算机联网也有很大的好处。继电保护装置能够得到的系统故障信息愈多，则对故障性质、故障位置的判断和故障距离的检测愈准确。对自适应保护原理的研究已经过很长的时间，也取得了一定的成果，但要真正实现保护对系统运行方式和故障状态的自适应，必须获得更多的系统运行和故障信息，只有实现保护的计算机网络化，才能做到这一点。

对于某些保护装置实现计算机联网，也能提高保护的可靠性。天津大学1993年针对未来三峡水电站500kV超高压多回路母线提出了一种分布式母线保护的原理［6］，初步研制成功了这种装置。其原理是将传统的集中式母线保护分散成若干个(与被保护母线的回路数相同)母线保护单元，分散装设在各回路保护屏上，各保护单元用计算机网络联接起来，每个保护单元只输入本回路的电流量，将其转换成数字量后，通过计算机网络传送给其它所有回路的保护单元，各保护单元根据本回路的电流量和从计算机网络上获得的其它所有回路的电流量，进行母线差动保护的计算，如果计算结果证明是母线内部故障则只跳开本回路断路器，将故障的母线隔离。在母线区外故障时，各保护单元都计算为外部故障均不动作。这种用计算机网络实现的分布式母线保护原理，比传统的集中式母线保护原理有较高的可靠性。因为如果一个保护单元受到干扰或计算错误而误动时，只能错误地跳开本回路，不会造成使母线整个被切除的恶性事故，这对于象三峡电站具有超高压母线的系统枢纽非常重要。

由上述可知，微机保护装置网络化可大大提高保护性能和可靠性，这是微机保护发展的必然趋势。

3保护、控制、测量、数据通信一体化

在实现继电保护的计算机化和网络化的条件下，保护装置实际上就是一台高性能、多功能的计算机，是整个电力系统计算机网络上的一个智能终端。它可从网上获取电力系统运行和故障的任何信息和数据，也可将它所获得的被保护元件的任何信息和数据传送给网络控制中心或任一终端。因此，每个微机保护装置不但可完成继电保护功能，而且在无故障正常运行情况下还可完成测量、控制、数据通信功能，亦即实现保护、控制、测量、数据通信一体化。

目前，为了测量、保护和控制的需要，室外变电站的所有设备，如变压器、线路等的二次电压、电流都必须用控制电缆引到主控室。所敷设的大量控制电缆不但要大量投资，而且使二次回路非常复杂。但是如果将上述的保护、控制、测量、数据通信一体化的计算机装置，就地安装在室外变电站的被保护设备旁，将被保护设备的电压、电流量在此装置内转换成数字量后，通过计算机网络送到主控室，则可免除大量的控制电缆。如果用光纤作为网络的传输介质，还可免除电磁干扰。现在光电流互感器(OTA)和光电压互感器(OTV)已在研究试验阶段，将来必然在电力系统中得到应用。在采用OTA和OTV的情况下，保护装置应放在距OTA和OTV最近的地方，亦即应放在被保护设备附近。OTA和OTV的光信号输入到此一体化装置中并转换成电信号后，一方面用作保护的计算判断；另一方面作为测量量，通过网络送到主控室。从主控室通过网络可将对被保护设备的操作控制命令送到此一体化装置，由此一体化装置执行断路器的操作。1992年天津大学提出了保护、控制、测量、通信一体化问题，并研制了以TMS320C25数字信号处理器(DSP)为基础的一个保护、控制、测量、数据通信一体化装置。

4智能化

近年来，人工智能技术如神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等在电力系统各个领域都得到了应用，在继电保护领域应用的研究也已开始［7］。神经网络是一种非线性映射的方法，很多难以列出方程式或难以求解的复杂的非线性问题，应用神经网络方法则可迎刃而解。例如在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一非线性问题，距离保护很难正确作出故障位置的判别，从而造成误动或拒动；如果用神经网络方法，经过大量故障样本的训练，只要样本集中充分考虑了各种情况，则在发生任何故障时都可正确判别。其它如遗传算法、进化规划等也都有其独特的求解复杂问题的能力。将这些人工智能方法适当结合可使求解速度更快。天津大学从1996年起进行神经网络式继电保护的研究，已取得初步成果［8］。可以预见，人工智能技术在继电保护领域必会得到应用，以解决用常规方法难以解决的问题。

三、结束语

建国以来，我国电力系统继电保护技术经历了4个时代。随着电力系统的高速发展和计算机技术、通信技术的进步，继电保护技术面临着进一步发展的趋势。国内外继电保护技术发展的趋势为：计算机化，网络化，保护、控制、测量、数据通信一体化和人工智能化，这对继电保护工作者提出了艰巨的任务，也开辟了活动的广阔天地。

参考文献

1王梅义.高压电网继电保护运行技术.北京：电力工业出版社，1981

2HeJiali,ZhangYuanhui,YangNianci.NewTypePowerLineCarrierRelayingSystemwithDirectionalComparisonforEHVTransmissionLines.IEEETransactionsPAS-103，1984(2)

3沈国荣.工频变化量方向继电器原理的研究.电力系统自动化，1983(1)

4葛耀中.数字计算机在继电保护中的应用.继电器，1978(3)

5杨奇逊.微型机继电保护基础.北京：水利电力出版社，1988

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

第7篇：人工神经网络基本功能范文

关键词：电力系统；继电保护；技术；发展趋势

中图分类号：TD611+.2 文献标识码：A

继电保护技术是维持电力系统平稳运行的一项核心技术。在电力系统运行过程中，电气元件一旦出现故障，将严重影响电力系统的正常运行，断电不可避免，这将对居民正常的生产生活造成非常严重的影响。继电保护系统以继电保护技术作为支撑能够在第一时间准确的判断出电气元件的故障所在地，并对电力元件的故障及时的做出反应，向值班人员做出示警，并且能够准确、迅速地将电力系统内部出现故障的电气元件与整个电力系统相隔离。保护电力系统内部不受故障的影响造成损失。同时对提高故障排除工作的效率，保障电力系统的正常运行发挥着积极的作用。

1 现阶段我国继电保护技术发展的基本情况

随着我国供电事业的不断发展，我国继电保护技术为了满足保护电力系统正常运行的基本要求，而顺应电力系统的发展趋势而不断向前发展。近年来随着电子信息技术以及计算机技术的在继电保护系统中的运用，极大的提高了继电保护系统的智能化与自动化，符合继电保护系统未来的发展趋势。总的来说我国继电保护系统在长时间的发展过程中先后经历了四个发展阶段。

我国最早运用熔断器来实施继电保护，这种装置动作精度较差，而且与其它保护技术同时使用时不容易进行配合，断流能力受技术水平的影响受到一定的限制。同时，该项保护设备的应用对供电系统的恢复使用也有一定程度的影响。随着供电事业的发展这种继电保护装置逐步被取消，继而产生的是一种电磁型电流继电器，这种继电器在传统熔断器的基础上发展而来，对电流的保护明显高于熔断器。

20世纪以来我国继电保护随着科学技术的不断发展经历了长达一个世纪的漫长发展进程。以第一代机电型感应式电流继电器在电力系统中的应用为标志，各种新型的继电保护装置相继被应用到电力系统当中，最具有代表性的是行波保护装置。这种装置在电力系统中的运用充分的体现了光纤技术与电力保护系统的完美结合。继电保护系统的发展真实的反应了我国科学技术的不断进步。

随着我国供电事业的进一步发展，对继电保护工作也提出了更高的要求，继电保护装置在电力系统内部必须具有较强的灵敏性、速度性、选择性以及可靠性，只有这样的继电保护装置，才能够对电力系统故障做出准确及时的反应，并在最短的时间内将电力系统故障清除。为了使电力保护装置满足这四项基本要求，从事继电保护工作的人员做出了极大的努力，极大的促进了继电保护技术的发展。

上世纪中期电力系统领域开始致力于晶体管继电保护装置的开发与研究，并在今后的30多年里取得了显著成果。20实际80年代为满足电力保护系统发展的根本需求，集成电路静态继电保护技术研制成功，晶体管保护技术在继电保护系统中被逐步取代。集成电路静态继电保护技术在上世纪90年代前期取得了巨大的发展，别广泛的运用到继电保护系统中。

随着电子计算机技术的研制成功以及应用，各国纷纷展开了计算机继电保护装置的研究，我国也在上世纪70年代开始了该项技术的研究，并且觉得了巨大的研究成果。1984 年以计算机技术为基础的第一套输电线路微机距离保护样机研制成功，它的成功是我继电保护工作领域的重大突破，将被载入史册。在短短的几年时间内我国又研制出了第二代微机线路保护装置，这种装置目前被广泛的应用于电力系统当中。对维护电力系统内部的高压线路、低压网络以及各种不同类型的电气设备都具有非常显著的保护效果，基本实现了继电保护装置的四项基本要求。

现阶段，随着科学技术与继电保护系统的相互结合，计算机、电子信息技术在继电保护领域的普遍应用，我国继电保护系统将不断由人工化向智能化方向转变，我国继电保护工作将取得巨大的发展成就，电力系统将得到最全面的保护，我国电力事业在继电保护系统的保护下，将不断为广大电力用户提供更加优质的服务。

2 我国继电保护技术未来的发展趋势

科学技术是继电保护技术发展的重要支撑力量，21世纪随着我国供电系统的进一步发展，人们生长生活对电力能源需求的进一步提高，我国供电事业将在未来拥有更为广阔的发展空间。继电保护事业为满足电力系统的维护需求，将继续向前发展，微机保护装置在电力市场需求与发展的推动下，将向更为高端的领域发展，未来继电保护技术的发展趋势是向计算机化，网络信息化，智能化，保护、控制、测量和数据通信一体化发展。

2.1 计算机化发展

随着电力工业化的不断发展，电力系统对微机保护的要求不断提高。除了保护的基本功能外；还应该具备有长期存放大容量故障信息和数据的空间；强大的通信和快速处理数据的功能；与其它保护装置、控制装置和调度联网共享全系统运行和故障信息的数据的能力；高级语言编程等，这就要求微机保护装置具有相当于一台PC 机的功能。因此， 继电保护装置的微机化、计算机化成为不可逆转的发展趋势。

2.2 网络信息化发展

计算机网络作为信息和数据的通信工具已成为信息时代的技术支柱，使人类生产和社会生活发生了根本性的变化。它深刻地影响着各个工业领域，也为各个工业领域提供了强有力的通信手段。因此，继电保护的作用不仅限于限制事故的影响范围和切除故障元件,还要保证全系统的安全稳定运行，这就要求每个保护单元都能共享全系统的运行和故障信息的数据，各个保护单元和重合闸装置在分析这些数据和信息的基础上协调动作。这样，继电保护装置得到的系统的故障信息越多，对故障地点、故障距离的检测和故障性质的判断就越准确，这样大大提高了继电保护的性能和可靠性。

2.3智能化发展

上世纪末，人工智能技术被引入继电保护系统当中，并发挥了重要的作用，人工智能技术的应用开启了我国继电保护工作新的篇章。在人工智能技术领域中人工神经网络与模糊控制理论在继电保护系统内部的应用较为普遍，神经网络作为一种非线性映射的方法能够化解异常复杂通过普通计算手段很难求解的非线性问题，电力系统内部自动控制装置中的很多问题，采用神经网络都可以解决。人工智能技术为我国继电保护领域的智能化发展注入了新鲜的血液。

总结

我国电力系统的正常运行离不开继电保护技术的支撑与维护，我国继电保护技术随着电力事业的发展先后经历的四个发展阶段。我国继电保护技术的发展历史与我国科学技术的发展是相互促进与共同发展的过程。在电子信息技术以及计算机技术等现代化的智能技术的推动下，我国继电保护系统将迎来新的发展契机，为保障我国电力系统的平稳运行提供更为有力的保障，促进我国供电事业的科学发展。

参考文献

[1]张秋增.浅谈电力系统继电保护技术的现状与发展[J].科技资讯，2009，(04).

第8篇：人工神经网络基本功能范文

关键词：变电站；继电保护；基本原理；瑕疵；完善

中图分类号：TM77 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2012）30-0103-02

在变电站的电力供应过程中，电力系统的检修和维护尤为重要，同时也是为电力系统提供持之以恒供电能力的一个重要渠道，在检修和维护中，继电保护则为重中之重，所谓的继电保护就是指在研究电力系统发生故障或者电力运行出现问题的情况下，在发展的过程中主要用有触电接触点的继电器来检修和保护电力系统以及发电机、变压器、输电线路等基本元件，使这些电路设备免受损害的一种具有针对性强的电力保护措施，在这种保护的基本原理中，用电力设备中最小的代价维护、检修其中的最大量的元件，达到检修成本最小的目的，同时也是对高科技元素的一种有效利用。这与我们通常所说的电力保护有所不同，它的基本任务是在电力系统发生故障时，利用最短的时间实现最大区域内的电力保护，其自动将故障设备从整个电力系统中切断或者由智能设备发出通报，使得维修人员迅速发现故障根源，减轻电路故障引起的危险。

1 变电站继电保护作用与基本组成

2 变电站继电保护的现状及问题

首先，人工智能手段的引入。人工智能体系引入继电保护过程中是对变电站系统管理的一大进步。如专家系统、人工神经网络ANN等被广泛地应用于非线性问题障碍的排除上，我们知道，电力系统的继电保护是一种较为典型的离散控制方式，它分布于电路系统的各个环节中，对于电路的正常或者故障状态都能进行常态评估，这也是进行保护的关键步骤。由于AI的逻辑能力以及逻辑思维的存在，AI已经成为在线评估的重要工具，在现实的电力系统的应用中也表现得越发频繁。与此同时，变压器保护、发电机保护以及自动重合闸保护等领域也对此进行了广泛的应用。但是在继电保护的电力应用中，人工智能手段的引入无疑也存在可靠与否等方面的考验或者说存在该方面的弊端，不得不引起电力研究领域的重视。

其次，继电保护系统与高科技领域紧密结合。在电力系统中，网络化的电力保护技术也已经成为主导，也就是说在进行电力保护的过程中实现网络化管理，把现有的高科技手段应用于电力测量、控制、保护以及通信一体化的数据传输方面，这都对电力保护起到了翻天覆地的变化。如数字变电站内光互感器、智能终端、GOOSE、SV等新技术的应用，在变电站内的继电保护方面应用高科技手段，大大减少了电路运行的危险性，使得各个需要保护的单元与重合闸装置在分析和处理数据上相互协调，达到匹配，即实现网格化管理，这虽然实现了变电站内继电保护的基本目的，但是这种技术在继电保护领域还处于初始阶段，很多关键技术还不成熟，不能成为主流，对国外先进技术的引入成为继电保护的一大问题。

最后，微机系统在继电保护中被大量使用。微机已经在20世纪开始大规模应用于各个领域，在变电站内的继电保护方面也应用频繁。微机进行保护主要的优点在于先进的计算能力和逻辑处理能力，能够提高继电保护的性能，近些年来，为了强化这种稳定性和敏锐性，必然就出现了对微机保护的改进措施，但是随着科技的发展，电力系统内引入微机保护的效率应该引起重视，如果滞后于微机技术的发展，继电保护就无实效性可言。

3 完善变电站内继电保护的基本思路

变电站内的小功率机器的继电保护在现阶段已经引起了足够的重视，如何实现继电保护的长效性、科学性，是一个亟需解决的课题，随着多年来的电力维修和保护的实践，总结出如下几点继电保护的基本思路：

首先，完善继电保护的可靠性与速度性。这种可靠主要体现在保护装置的可靠性方面，也就是说在电力系统出现故障时，保护装置能够及时有效地反映出电力所出现的具体问题，速度既体现在发现故障方面，还体现在维修速度方面，不能够出现误差，同时不能对整个电力系统的运作有较大的影响。电力系统是一个多元素构成的有机整体，机构相对复杂，并且在适用上各个元件所体现的价值寿命是不同的，因此可靠性显得尤为重要，要对各种设备的基本功能进行完善修整，实现操作无误差。

其次，继电保护实现选择性与灵敏性。在变电站的继电保护中，选择性是指在发生故障时，系统有选择地将元件与故障系统隔离分开，使之不受到更大的损害，不受损害的部分仍然能够继续工作，这个过程既要求选择性，同时也要求灵敏性，需要对受到损害的元件与未受损害的元件进行区分，并使之与系统有效隔离，实现系统的完整性运转，避免不必要的损失，快速保护动作时间在0.06～2.12s之间，最快可达0.01～0.04s。

最后，实现科技贯穿于整个继电保护过程。以上文中我们了解到，继电保护需要在高科技支撑下进行运作，也只有这样的运作能够对变电站电力系统的维护有一定的作用，对于吸收继电保护的先进科技是实现继电保护的有效途径，也是实现电力系统稳定发展的巨大支撑。

4 结语

变电站的继电保护是电力传输系统的一个重要环节，其工作的稳定性，需要我们对变电站安全运行以及电力系统的稳定进行全面掌握，对继电保护的上述研究只是其中的一个弱小方面，加强变电站的继电保护需要对整个电力产业以及电力科技的发展有较为熟悉的掌握，使得继电保护能够成为变电站电力系统维护的一个重要举措，同时也是我们电力行业发展的一个重要使命。

参考文献

[1] 郝治国，张保会，褚云龙.变压器励磁涌流鉴别技术的现状和发展[J].变压器，2005，（7）.

[2] 桂林，孙宇光，等.发电机内部故障仿真分析软件的应用实例[J].水电自动化与大坝监测，2003，（6）.

[3] 艾恒.继电保护装置初析[J]，中小企业管理与科技（下旬刊），2011，（7）.

第9篇：人工神经网络基本功能范文

TRIZ包含三个基本工具：系统矛盾分析、效应知识库和物质—场分析。系统矛盾表现为改善一个系统特征却恶化了另一个系统特征，系统矛盾分析用TRIZ矛盾矩阵的39个工程参数描述该矛盾，然后用40条发明原理解决并翻译为原矛盾的现实解。效应知识库用物理、化学、生物等领域中的有关原理和规律解决创新问题。物质—场分析将功能分为两种物质和一种场，两种物质通过场相互作用形成产品功能。一般地，TRIZ解决问题的过程：首先将现实问题转换为TRIZ问题，然后用TRIZ工具解获得TRIZ解，最后将TRIZ解翻译为现实问题的解。

如图1所示。为指导企业开发环保产品和流程，世界可持续发展工商理事会(Worldbusinesscouncilforsustainabledevelopment,WBCSD)提出了7个生态效率要素：①减少产品和服务的材料密集度(A)；②减少产品和服务的能源密集度(B)；③减少有毒物的扩散(C)；④提高原料的可回收性(D)；⑤促使可再生资源的永续使用(E)；⑥提高产品的耐用性(F)；⑦增加商品的服务密集度(G)。

CHEN等总结了WBCSD7个生态效率要素和TRIZ39个工程参数之间的关系，建立了工程参数与生态效率要素关联表，如表1所示。以上学者和研究人员从多个角度研究了TRIZ在产品设计中的应用，从已有方法和成果来看，还存在一些可改进之处，譬如可充分利用历史设计案例，分析失效专利以直接采用，进行专利规避以避免法律风险，系统化创新方法以减少设计的盲目性等。

集成TRIZ的产品生态设计过程

针对以上生态设计方法的不完善之处，有必要提出一个系统的、创新的生态设计方法。本文利用TRIZ技术工具能够系统性、创新性地解决生态设计矛盾的优势，提出了集成TRIZ的产品生态设计过程框架，如图2所示。主要步骤：首先，获取客户需求，在专利库和案例库中搜索匹配历史产品设计，若匹配成功则直接选为备选方案，若没有类似设计则提取技术特性并转化为生态设计工程特性，从关联表找出相应的工程参数；然后运用矛盾矩阵、效应知识库或物质—场分析方法进行求解；最后，评价生成的多个备选方案，确定最优解。

1检索案例和失效专利

历史产品生态设计案例是企业重要的无形资产，蕴含于失效专利中的创新观点和实用价值并未丧失。注重知识的重用，利用历史案例和失效专利直接进行生态设计，可以大大提高设计效率，避免资源浪费。历史案例可以是企业自主创新设计的产品，也可以是手册、专著和网络信息等文献资源中出现的案例。失效专利可从中国失效专利光盘数据库或国家知识产权局网站获取。对于国外专利，则需要通过世界专利索引检索并检查是否申请中国专利。从产品功能角度看，客户的产品需求一般可以分为基本功能需求和附加功能需求，其中都可能含有一定的生态、绿色需求。直接获取的客户产品需求具有模糊性和不规范性，需要对其进行简单的处理才能进行检索。处理的方法主要是关键词分词提取，如节能、静音、安全等。检索的方法有关键词检索、组合检索，结果按相似度、相关性顺序排列。

关键词在文本中的重要程度以权重表示，按照TF-IDF公式计算式中，wik为词tk在文本矢量Di中的权重，fik为词tk在文本矢量Di中的词频，N为文本矢量空间中文本的总数，Nk为文本矢量空间中出现词tk的文本数，M为文本矢量空间中所有有效词项(去除中文停用词)的总数，wik∈。若设领域本体对象间的相关度(由领域专家给定)即关系权值为wrk∈，则检索结果与检索词的相关度为

2构建矛盾矩阵

在没有历史案例和失效专利可利用的情况下，需要设计新的生态产品。首先，利用TRIZ的技术进化规律进行趋势分析，大致推断产品未来的技术系统进化方向，为生态设计提供思路。进化潜力雷达图是分析进化趋势的有用工具，如图3所示。

雷达中心是进化原点，最是进化极限，在每个进化路径上标出技术现状，连接起来围成的灰色区域即为当前技术系统范围，其余区域为进化潜力范围。产品生态设计应立足现有技术，向进化潜力范围逐步扩展，率先推出采用新技术的产品以占领市场或获取高额利润。然后通过质量功能配置、生态质量功能配置(QFDforenvironment,QFDE)将客户需求映射为工程技术特性和生态设计工程特性并按照WBCSD的7个生态效率要素进行归类。当需要考虑的生态效率参数较多时，利用层次分析法(判断矩阵的要素由WBCSD7个生态要素组成)获得生态效率参数。为了简化矛盾矩阵以便于求解，同时为集中技术力量改善产品生态特性，按照以下算法获得最需要改善的生态效率参数。

设每个生态效率要素中的生态设计工程特性个数为wi(i=1,2,…,7)，层次分析法的输出值为ui，则取ri≥1所对应的生态效率参数作为需要改善的由此参照表1确定TRIZ工程参数，构建TRIZ矛盾矩阵，然后使用TRIZ提供的方法进行求解。

3运用TRIZ工具求解

TRIZ提供了三种技术工具：矛盾矩阵、效应知识库和物质—场分析。若从上述分析可以获得矛盾矩阵，则使用矛盾矩阵的发明原理求解，否则采用效应知识库和物质—场分析求解。辅助设计系统知识库中存储大量生态产品设计案例，已按照案例中使用的TRIZ工具仔细分类。因此，不论使用何种工具，都可以给出相应的使用该工具求解的实例，详细解释抽象的发明原理和使用指导，激发设计人员灵感。

求解矛盾矩阵时，若存在多对矛盾，首先由矛盾矩阵找到各对矛盾相应的发明原理，然后找出其中出现频率相对较高的发明原理，使用这些发明原理求解的成功率和效率会比较高。同时，求解得到的设计方案可能会使某些必需功能弱化，为此还需要进行功能检验，只有满足基本功能需求的方案才能列入备选方案。若不能满足，则还需要重新求解，将基本功能工程参数作为求解前提，直到得到满意解。此外，还需要检索专利库，将已申请专利的备选方案排除，进行专利规避。

4生态设计方案的评价

按照以上方法和步骤获取的生态产品设计方案可能会有多个，需要对它们进行评价，从中选取较优的方案。简单的评价方法可以从成本、交货期、质量、服务和生态性等几个方面进行综合评价，适用的数学方法有层次分析法、数据包络分析法、模糊集法和人工神经网络法等。详细的评价方法则涵盖生命周期评价(Lifecycleassessment,LCA)或生态足迹(Ecologicalfootprint,EF)等指标。

应用案例

1构建计算机辅助设计系统

集成TRIZ的产品生态设计是一个复杂、系统、循环往复的过程，不是一次性的工作。设计过程需要调动企业不同领域的资源，包括人力、技术和信息资源，并且要不断监控和评价执行过程，修改原来的分析和选择。为此，设计一个支持集成TRIZ的产品生态设计的计算机辅助系统，提供大量信息和知识支撑，辅助设计人员工作，有效提高设计效率。系统功能结构如图4所示。

(1)知识检索。产品数据库存储与生态设计案例产品有关的数据，如材料、尺寸、图纸等；知识库存储设计标准、设计手册、法律法规、TRIZ参数阐释等知识；专利库存储从中国、美国、日本、欧洲等专利局网站上下载的专利数据。知识检索从产品数据库、知识库、专利库中检索产品数据、生态设计案例、相关专利、TRIZ工程参数和发明原理等信息和知识，为生态设计提供知识支持。

(2)数据存储。按产品类别将获取的客户需求整理存储，用作客户需求统计分析，让设计人员更好地倾听顾客的声音。将CAD软件绘制的概念设计草图或手绘草图扫描后存储在数据库中，便于保存和查询，为后续的初步设计和详细设计提供参考依据。

(3)计算分析。该系统可辅助设计人员进行AHP计算(图5)以获取最需要改善的生态效率要素；进行专利统计分析获取技术进化趋势；进行简单的设计方案评价以选取最优方案。

2实例

摩擦片差速器是一种高摩擦自锁式差速器，结构简单、工作平稳，常用于轿车和轻型货车上，如大众高尔夫轿车即采用这种差速器。当一侧车轮滑转或车转弯时，由于转速差和轴向力的作用，主、从动摩擦片滑转同时产生摩擦力矩。因此摩擦片需要良好的耐磨性和较少的质量。

假设需要设计一种新的摩擦片，结合TRIZ技术进化规律和专利、文献进行技术趋势分析可以得出：接触面材料的创新和发展是摩擦片发展的主要内容，接触面材料以前采用驼毛皮、皮革带、木块等，然后采用青铜、钢等金属，现在多采用以石棉为基础的编织材料，未来将采用有机材料(如芳纶)、金属陶瓷材料(由金属基体、陶瓷和剂组成的多元复合材料)。按照WBCSD的分类，良好的耐磨性即F，较小的质量即A。对照表1，相应的TRIZ工程参数分别为23、26和15。TRIZ矛盾矩阵如表2所示。从表2中得出，发明原理“03.局部质量”出现次数最高，求解时应重点考虑。如摩擦片采用双层结构设计，接触面的一层采用轻质复合耐磨材料，另一层则只需要保持力学性能，如图6所示。

结论