| | | 工神经网络应用于继电保护的探讨
| | 电力论文 论文集摘 要 根据现代控制技术的电力论文 论文集人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现的电力论文 论文集可行性和技术难点。
人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。
经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用(其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制)，在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络(ANN)和模糊逻辑(Fuzzy Logic)的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。
因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。
本文介绍了一种基于人工神经网络(ANN)理论的保护原理。
1 人工神经网络理论概述
BP算法是一种监控学习技巧，它通过比较输出单元的真实输出和希望值之间的差别，调整网络路径的权值，以使下一次在相同的输入下，网络的输出接近于希望值。图1是人工神经Ui的结构模型，图中Ui为神经元内部状态，Qi为门槛值，Yi为输出信号，Xi(i=1,2,…，n)为神经元接收信号。该模型可表示为：
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