Посмотреть метаданные

Искусственные нейронные сети все чаще используются в различных отраслях электроэнергетики, в том числе в релейной защите. Традиционные микропроцессорные устройства релейной защиты функционируют по принципу вычисления действующих значений контролируемых сигналов тока и напряжения и сравнения их с заранее заданными уставками. Однако вычисляемые действующие величины не всегда отражают реальные процессы, происходящие в защищаемом электрооборудовании, ввиду, например, насыщения трансформатора тока. В таком режиме вторичный ток имеет характерную искаженную форму, которая существенно отличается от идеальной (истинной). Это ведет к занижению вычисляемого релейной защитой действующего значения основной гармоники вторичного тока по сравнению с его истинной действующей величиной и приводит к затягиванию времени срабатывания или отказу функционирования устройств релейной защиты. Одно из перспективных приложений искусственной нейронной сети для целей релейной защиты – восстановление истинной формы сигнала вторичного тока трансформатора тока при его насыщении. В статье рассмотрены этапы реализации нейронной сети в среде MATLAB на примере ее обучения восстановлению искаженной формы вторичного тока. Выполнена проверка функционирования разработанных нейронных сетей в MATLAB-Simulink. С использованием пакета расширения SimPowerSystems реализована модель, позволяющая имитировать режим насыщения трансформатора тока, сопровождающийся искажением формы сигнала его вторичного тока, и ее последующее восстановление с помощью искусственных нейронных сетей. Полученные результаты подтвердили способность нейронных сетей практически полностью восстанавливать искаженную форму вторичного тока трансформатора тока. Применение обученных искусственных нейронных сетей в реальных устройствах релейной защиты представляется перспективным, поскольку обеспечивает повышение их быстродействия и надежности функционирования.

Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:

1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
3. Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).