憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用

安 倫，郭獻(xiàn)崇，劉鳳云

（張家口職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河北張家口075051）

電網(wǎng)是國(guó)家能源產(chǎn)業(yè)鏈的重要環(huán)節(jié)，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支撐。隨著電力網(wǎng)絡(luò)的日益擴(kuò)大，電網(wǎng)的安全性、穩(wěn)定性和可靠性成為電力系統(tǒng)正常運(yùn)行的重要保證。2001年，美國(guó)電力科學(xué)研究院提出了智能電網(wǎng)的概念，為建立自動(dòng)化程度高、生產(chǎn)效能高、投資低、運(yùn)行安全可靠的輸配電系統(tǒng)指出了明確的方向。

“以特高壓電網(wǎng)為骨干網(wǎng)架、各級(jí)電網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展的堅(jiān)強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，以通信信息平臺(tái)為支撐，具有信息化、自動(dòng)化、互動(dòng)化特征，包含電力系統(tǒng)的發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調(diào)度各個(gè)環(huán)節(jié)，覆蓋所有電壓等級(jí)，實(shí)現(xiàn)‘電力流、信息流、業(yè)務(wù)流’的高度一體化融合的現(xiàn)代電網(wǎng)”是我國(guó)所提出的堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的基本概念。從以上概念可以看出，智能電網(wǎng)是在數(shù)字技術(shù)、信息技術(shù)、通信技術(shù)支撐下的電力系統(tǒng)。其中，智能化監(jiān)控系統(tǒng)是智能電網(wǎng)安全運(yùn)行的重要保障。

智能電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)是對(duì)電力系統(tǒng)中所包含的高壓開(kāi)關(guān)柜、低壓開(kāi)關(guān)柜、應(yīng)急發(fā)電機(jī)組、電力變壓器和EPS/UPS/ATS等設(shè)備的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。通過(guò)實(shí)時(shí)記錄單相/三相電壓、單相/三相電流、功率、功率因數(shù)、電度、頻率和電流開(kāi)關(guān)狀態(tài)等各項(xiàng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，同時(shí)將這些數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)值進(jìn)行對(duì)比分析，從而達(dá)到及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障，并對(duì)相關(guān)設(shè)備進(jìn)行控制的目的，以提高系統(tǒng)的可靠性、安全性和自動(dòng)化水平。

1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)分析

傳統(tǒng)的電能監(jiān)測(cè)是基于有效值的檢測(cè)技術(shù)，這種方法雖然可以有效地獲得電能質(zhì)量的相關(guān)信息，但是由于時(shí)間較長(zhǎng)，所以只局限于采集持續(xù)性和穩(wěn)定性的電力指標(biāo)，對(duì)于非線(xiàn)性或有瞬變可能的參數(shù)，檢測(cè)效果并不理想。而智能電力結(jié)構(gòu)復(fù)雜，是一個(gè)典型的非線(xiàn)性系統(tǒng)，所以傳統(tǒng)的電能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不能有效地解決智能電網(wǎng)的監(jiān)控功能。

對(duì)于智能電網(wǎng)而言，傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)在線(xiàn)電力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)大部分只能提供直觀的參數(shù)，一旦電力機(jī)組或線(xiàn)路的運(yùn)行參數(shù)出現(xiàn)偏差，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不能及時(shí)地反應(yīng)偏差的基本特性及變化趨勢(shì)，無(wú)法采取有效的措施進(jìn)行故障的診斷和排除。因此，一個(gè)有效的智能電網(wǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)除具有傳統(tǒng)功能外，還需要具有以下功能：(1)能捕捉快速瞬時(shí)干擾的波形；(2)需要測(cè)量各次諧波以及間諧波的幅值、相位，需要有足夠高的采樣速率，以便能測(cè)得相當(dāng)高次諧波的信息；(3)建立有效的分析和自動(dòng)辨識(shí)系統(tǒng)，使之能反映各種電能質(zhì)量指標(biāo)的特征及其隨時(shí)間的變化規(guī)律。

為了滿(mǎn)足以上要求，智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需要具有并行分布式處理、聯(lián)想記憶、自組織、自學(xué)習(xí)能力和極強(qiáng)的非線(xiàn)性處理能力，并可以根據(jù)運(yùn)行的實(shí)際情況建立智能型的監(jiān)測(cè)和故障識(shí)別模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是有效的解決方法之一。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能研究的方法之一，其中應(yīng)用范圍最廣的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即多層前饋式誤差反傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它可以實(shí)現(xiàn)從輸入至輸出的任意復(fù)雜的非線(xiàn)性映射關(guān)系，并且具有良好的泛化能力。圖1給出了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，它屬于多層感知器結(jié)構(gòu)，包括輸入、輸出層和若干個(gè)隱層。網(wǎng)絡(luò)工作過(guò)程中，輸入信息先通過(guò)輸入層節(jié)點(diǎn)，向前傳播到隱層節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)運(yùn)算后，將各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的輸入信息傳播到輸出節(jié)點(diǎn)，最后得到最終輸出結(jié)果[1]。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電網(wǎng)監(jiān)控過(guò)程分為兩個(gè)階段：第一階段為運(yùn)行參數(shù)分析階段。該階段是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播過(guò)程，主要完成各項(xiàng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集及對(duì)這些數(shù)據(jù)的指標(biāo)特性分析，并對(duì)特征量進(jìn)行有效選取，而后將這些數(shù)據(jù)經(jīng)隱含層處理后，進(jìn)行工況狀態(tài)的有效識(shí)別；第二階段為故障診斷及反向控制階段，具體過(guò)程為如果在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層未能得到工況狀態(tài)所期望的輸出值，則逐層遞歸地計(jì)算實(shí)際輸出電能質(zhì)量參數(shù)與期望輸出參數(shù)之間的差值，以便確定出下一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。具體方法如圖2所示。

圖2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工況狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練地程中，網(wǎng)絡(luò)算法可以采用Levenberg-Marquardt的算法trainlm，性能函數(shù)采用均方誤差性能函數(shù)mse()來(lái)完成。但是，由于在數(shù)據(jù)的采集、特征分析、過(guò)程控制等各個(gè)環(huán)節(jié)都存在著數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、模式轉(zhuǎn)換等問(wèn)題，因此會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的迭代次數(shù)，產(chǎn)生故障發(fā)現(xiàn)及糾正的時(shí)間延遲。因此，采取有效的措施提高網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的準(zhǔn)確性，減少迭代次數(shù)，保證監(jiān)控系統(tǒng)的及時(shí)性和可靠性是改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的必要環(huán)節(jié)。

2 憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

憶阻器是一種具有記憶功能的非線(xiàn)性電阻，具有三個(gè)明顯的特點(diǎn)：第一，憶阻器是無(wú)源器件，具有電不易失性，因此，基于憶阻器的集成電路無(wú)需費(fèi)時(shí)耗能的啟動(dòng)過(guò)程；第二，憶阻器是一種連續(xù)器件，因而存儲(chǔ)的精度無(wú)限；第三，憶阻器內(nèi)部變量變化方式不同，可以有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)字與模擬兩種狀態(tài)，在數(shù)據(jù)的采集和工況控制的過(guò)程中無(wú)需增加A/D與D/A的轉(zhuǎn)換過(guò)程。

由于憶阻器除了具有記憶能力，還可以進(jìn)行邏輯運(yùn)算，這就可以將數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)過(guò)程合二為一。而目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值采取三種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，分別為模擬、數(shù)字和混合式。采取模擬方式時(shí)，采用電容來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的存儲(chǔ)，這種方式，數(shù)據(jù)精度高，但是具有電容電易失性，需要增加刷新的設(shè)備；采用數(shù)字方式時(shí)可采用EEPROM進(jìn)行存儲(chǔ)，可以克服電易失性，但是數(shù)字方式存儲(chǔ)數(shù)值為整數(shù)，精度低，同時(shí)數(shù)據(jù)改寫(xiě)需要較高的電壓，耗能且工作不夠穩(wěn)定；采用混合方式時(shí)，可以克服模擬式與數(shù)字式的兩種弊端，但是需要進(jìn)行多次的A/D與D/A的轉(zhuǎn)換，帶來(lái)了額外的設(shè)備支出及產(chǎn)生了時(shí)間的延遲。

憶阻器在功能上是目前已知的最接近神經(jīng)元突觸的器件，研究結(jié)果顯示，納米憶阻器可以有效地以大腦的模式來(lái)響應(yīng)同步電壓脈沖，具有構(gòu)筑模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)條件。將憶阻器應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)，可以改進(jìn)模擬狀態(tài)電易失性的缺點(diǎn)，且保留數(shù)據(jù)高精度的優(yōu)點(diǎn)，減少混合模式中的A/D與D/A轉(zhuǎn)換過(guò)程，因此可以有效地提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的確定精度，節(jié)省權(quán)值傳輸?shù)臅r(shí)間，從而改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的性能。

3 總結(jié)

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式構(gòu)建智能電網(wǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)是目前的研究熱點(diǎn)。而將憶阻器應(yīng)用至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以使監(jiān)控系統(tǒng)擁有類(lèi)似人類(lèi)的記憶聯(lián)想模式，有利于建立更加復(fù)雜的生物識(shí)別系統(tǒng)，從而有效地實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的監(jiān)控功能。隨著憶阻器元件的實(shí)現(xiàn)與完善，將會(huì)極大地改變集成電路的設(shè)計(jì)方式和傳統(tǒng)電路的格局，從而極大地促進(jìn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的智能電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展。

[1]劉玉英，馮英偉.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏組件在線(xiàn)故障診斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)[J].電源技術(shù)，2013（6）：65-67.

[2]王國(guó)權(quán)，劉亮.阻器應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前景[J].中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品，2009(1)：18-19.