CN109165807A - 一种基于概率神经网络的电能质量综合评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于概率神经网络(PNN)的电能质量综合评估方法。借助概率神经网络适用于分类问题的特性，建立电能质量综合评估的概率神经网络模型；以6项电能质量指标构成输入向量，以5类电能质量等级作为输出向量，生成样本集对模型进行训练，并以训练好的模型对电能质量进行综合评估。该方法在评估过程不需要确定指标权重，避免了人为主观因素的影响，同时模型简单，对小样本和大样本电网电能质量数据都具有很好的适应能力，在电网电能质量综合评估中具有很好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及电能质量监测和状态评估技术领域，具体地说涉及一种基于概率神经网络(PNN)的电能质量综合评估方法。
背景技术
随着电力电子技术和微电子技术的快速发展，电网中的负荷也在发生着变化，冲击性、非线性和不对称性负荷日益增多，致使电网电能质量日趋恶化。而电能质量的好坏直接影响着电力系统的安全运行和电力设备的正常工作。电力市场的发展也要求必须对电能质量进行客观准确地衡量。因此，研究科学合理的电能质量综合评估方法，对推动电能质量的综合治理和建立公平公正的电力市场有着重要意义。
我国根据电网实际运行情况制定了电压偏差、电压波动和闪变、公用电网谐波、三相电压不平衡、频率偏差等八项衡量电能质量的国家标准。如何综合多项指标对电能质量进行客观合理的评价成为研究热点。
近年来，电能质量综合评估技术层出不穷，比如：①将模糊集对分析方法引入到电能质量综合评估中，并运用灰色关联分析法处理层析分析法在确定指标权重时，受人为主观因素影响较大的问题。②提出了电能质量综合评估的理想解法，并采用熵值法对各指标权重进行客观赋值，避免了主观因素对指标权重的影响。③为解决理想解法在贴近度相等时无法区分电能质量优劣的问题，运用灰色关联度构造了新的贴近度指标，使评估结果更加合理。④建立了电能质量综合评估的变权物元可拓模型，采用变权法确定各指标权重，并从经典域、待评物元、最大隶属度准则三个方面进行改进，提高了评估的准确性。⑤为降低电能质量评估过程中的不确定性，提出了物元和证据理论相结合的评估模型，提高了评估结果的可靠性。⑥搭建了电能质量综合评估的投影寻踪插值模型及Shepard模型，并采用加速遗传算法进行优化，使评估结果更客观合理，但模型复杂，不适宜对大电网中大量评估对象进行统一评估。⑦采用加权秩和比法评估电能质量，并采用熵值法确定指标权重，降低了评估模型的复杂性和主观因素的影响。⑧对雷达图法进行了改进，利用雷达图的周长和面积评估电能质量，提高了评估方法的合理性。
由于概率神经网络学习过程简单、训练速度快；因此具有分类更准确，容错性好等优点，能很好地解决电能质量综合评估这一多类分类问题。
发明内容
本发明提供一种基于概率神经网络的电能质量综合评估方法。通过建立电能质量综合评估的概率神经网络模型，以电能质量各项指标为特征，对电能质量进行等级划分，并以此生成样本集对模型进行训练，以训练好的模型对电能质量进行综合评估。评估过程不需要确定指标权重，避免了人为主观因素的影响，同时模型简单，对小样本和大样本电网电能质量数据都具有很好的适应能力，在电网电能质量综合评估中具有很好的应用前景。
一种基于概率神经网络的电能质量综合评估方法，包括如下步骤：
(1)选择电能质量评估指标：选择国家颁布的电压偏差、电压波动、电压闪变、谐波畸变率、电压三相不平衡及频率偏差六项指标进行电能质量综合评估；
(2)电能质量等级划分：将电能质量划分为5个等级，即优质、良好、一般、较差、很差，并分别用数字1，2，3，4，5进行表示；
(3)建立电能质量综合评估概率神经网络样本集：依据电能质量的等级划分，建立概率神经网络样本集X{x1,x2,x3,x4,x5,x6,yi}，其中，x1～x6为电能质量六项指标数据，yi为相应的等级类别；
(4)建立电能质量综合评估概率神经网络模型：采用随机抽样的方法抽取样本集中的70％作为训练集，余下30％作为测试集，对概率神经网络进行训练并进行测试；
(5)对待评估点进行电能质量综合评估：将待评估点的六项指标数据输入训练好的概率神经网络模型中，完成评估点的电能质量综合评估。
本发明与现有技术相比有如下优点：1)评估过程相对较快速。因为概率神经网络一次完成，不需要学习过程。2)增加或减少电能质量训练数据时，不需要重新进行长时间训练。3)只要电能质量综合评估训练数据足够且有效，无论训练矢量与目标类之间具有多么复杂的关系，概率神经网络都能够在Bayes准则下获得最优解，从而得到合理的评估结果。
附图说明
图1是本发明电能质量综合评估概率神经网络模型构成图。
图2是本发明基于概率神经网络的电能质量综合评估方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行详细、完整地描述。
如图1所示，构成电能质量综合评估概率神经网络模型，采用衡量电能质量的电压偏差、电压波动、电压闪变、谐波畸变率、电压三相不平衡及频率偏差六项指标组成模型的输入向量，故输入层由6个神经元构成；模式层神经元的个数为训练样本数；因为电能质量被划分为五个等级，因此求和层由5个神经元构成，输出层由一个神经元构成，对应分类的类别。
结合图2，本发明实施基于概率神经网络的电能质量综合评估方法包括如下步骤：
(1)以国家颁布的电压偏差、电压波动、电压闪变、谐波畸变率、电压三相不平衡及频率偏差六项指标将电能质量划分为5个等级，即优质、良好、一般、较差、很差，并分别用数字1，2，3，4，5进行表示；
(2)依据电能质量的等级划分，建立概率神经网络样本集X{x1,x2,x3,x4,x5,x6,yi}，其中，x1～x6为电能质量六项指标数据，yi为相应的等级类别；
(3)采用随机抽样的方法抽取样本集中的70％作为训练集，余下30％作为测试集，对概率神经网络进行训练并进行测试；
(4)将待评估点的六项指标数据组成向量，输入到训练好的概率神经网络模型中，完成评估点的电能质量综合评估。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (1)
1.一种基于概率神经网络(PNN)的电能质量综合评估方法，其特征在于包括一下步骤：
(1)以国家颁布的电压偏差、电压波动、电压闪变、谐波畸变率、电压三相不平衡及频率偏差六项指标将电能质量划分为5个等级，即优质、良好、一般、较差、很差，并分别用数字1，2，3，4，5进行表示；
(2)依据电能质量的等级划分，建立概率神经网络样本集X{x1,x2,x3,x4,x5,x6,yi}，其中，x1～x6为电能质量六项指标数据，yi为相应的等级类别；
(3)采用随机抽样的方法抽取样本集中的70％作为训练集，余下30％作为测试集，对概率神经网络进行训练并进行测试；
(4)将待评估点的六项指标数据组成向量，输入到训练好的概率神经网络模型中，完成评估点的电能质量综合评估。
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