CN112131798A - 基于bp神经网络的cvt一次侧电压信号恢复方法 - Google Patents

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孙钢虎
兀鹏越
王小辉
柴琦
薛磊
郭霞
杨沛豪
寇水潮
高峰
孙梦瑶
李志鹏
赵俊博
陈建英
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Abstract

本发明公开了一种基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法。该方法借助BP神经网络算法逼近功能对CVT等效电路输入、输出电压信号进行网络训练，训练所得网络用于逼近CVT传递函数，由实测CVT二次侧电压输出信号恢复得到CVT一次侧电压输入信号，克服了CVT暂态传变特性所引起的二次侧输出信号与一次侧输入信号之间的非线性传变关系，可以有效改善距离保护中存在的暂态超越现象。

Description

基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法
技术领域
本发明属于电力系统继电保护技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法。
背景技术
电压互感器、电流互感器是电力系统中重要的测量传变元件，它将一次侧的高电压和大电流变换为二次侧的低电压和小电流提供给继电保护装置以及其他测量仪表、测量仪器。继电保护对互感器的基本要求是能够比较真实地传变一次侧输入信号，以往研究表明，电流互感器(TA)的暂态响应特性能够较好的满足传变暂态信号的要求，而电容式电压互感器(CVT)的暂态响应特性则不够理想，其二次侧信号输出存在一个暂态过程，导致二次侧波形畸变，并不能忠实反应一次侧输入信号。
线路距离保护是结合短路后电压和电流均会发生变化这一特征，计算、测量求得电压电流之比，继而可以反应故障点位置。线路故障时，线路侧的电压电流由周期分量和非周期分量组成，且电压电流中非周期分量成分相同，衰减速度一致，能满足线路微分方程，故测距方程在线路一次是成立的。但因TA和CVT的传变特性不一致，非周期分量经二者传变后呈现出一定的差异，从而导致二次侧电压电流的变化出现不一致，由二次侧电压电流计算所得测量阻抗也相应出现波动，进而导致距离保护出现暂态超越现象，这对于准确故障定位是很不利的。因此，如果能在现有CVT基础上，有效解决距离保护暂态超越问题，无疑具有较大的工程实用价值。
发明内容
本发明的目的在于克服CVT暂态传变特性所引起的二次侧输出信号与一次侧输入信号之间的非线性传变关系，提供了一种基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，该方法借助BP神经网络将CVT二次侧发生畸变的输出信号恢复出一次侧输入信号，从而可以有效改善距离保护中存在的暂态超越现象。
为达到上述目的，本发明通过下述技术方案来实现的：
基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，包括以下步骤：
1)搭建CVT等效电路模型及所在电力系统模型，测量CVT等效电路的输入、输出信号；
2)借助BP神经网络算法逼近功能对CVT等效电路输入、输出电压信号进行网络训练，训练所得网络用于逼近CVT传递函数；
3)实测CVT二次侧电压输出信号；
4)借助BP神经网络训练所得网络函数及实测CVT二次侧输出信号计算得到CVT一次侧电压输入信号。
本发明进一步的改进在于，步骤1)中，CVT等效电路模型采用典型谐振型阻尼回路或速饱和电抗器型阻尼回路。
本发明进一步的改进在于，步骤2)中，BP神经网络算法流程包括BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测。
本发明进一步的改进在于，步骤2)中，网络训练的具体过程包括：①网络初始化；②隐含层输出计算；③输出层输出计算；④误差计算；⑤权值更新；⑥阈值更新；⑦判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回②。
本发明进一步的改进在于，所述隐含层，其节点转移函数采用logsig函数。
本发明进一步的改进在于，所述输出层，采用purelin函数。
本发明至少具有如下有益的技术效果：
1、本发明借助BP神经网络算法逼近功能逼近CVT传递函数；
2、借助BP神经网络训练所得网络函数及实测CVT二次侧输出信号计算得到CVT一次侧电压输入信号。
综上，本发明借助BP神经网络算法逼近功能逼近CVT传递函数，由CVT二次侧发生畸变的输出信号恢复得到CVT一次侧输入信号，克服了CVT暂态传变特性所引起的二次侧输出信号与一次侧输入信号之间的非线性传变关系，可以有效改善距离保护中存在的暂态超越现象。
附图说明
图1为CVT高频等值电路图；
图2为CVT所在电力系统模型；
图3为BP神经网络算法流程；
图4为本发明中BP神经网络恢复CVT一次侧电压效果图；图4(a)和(b)为l＝70km处,于时刻0.5s发生AB两相接地故障时A相数据，且图4(a)为BP恢复结果，图4(b)为BP恢复误差率；图4(c)和(d)为l＝50km处,于时刻0.5065s发生A相接地故障时A相数据，且图4(c)为BP恢复结果，图4(d)为BP恢复误差率；图4(e)和(f)为l＝70km处,于时刻0.5025s发生AB两相高阻接地故障时A相数据，且图4(e)为BP恢复结果，图4(f)为BP恢复误差率。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做出进一步的说明。
本发明提供的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，具体流程如下：
1、搭建图1、图2所示电力系统模型及CVT高频等值电路模型；
a)电力系统中架空线路采用J-Marti模型，电源实际频率为f＝50Hz；
b)CVT采用速饱和电抗器型。
2、示波器采集CVT一次侧、二次侧电压信号；
3、构建双隐含层BP神经网络，每个隐含层节点数设置为20，利用图3BP神经网络算法及示波器采集到的CVT一次侧、二次侧电压信号，逼近得到CVT传递函数；BP神经网络算法流程包括BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测；网络训练的具体过程包括：①网络初始化；②隐含层输出计算；③输出层输出计算；④误差计算；⑤权值更新；⑥阈值更新；⑦判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回②。且所述隐含层，其节点转移函数采用logsig函数，所述输出层，采用purelin函数。
4、由CVT二次侧电压输出信号恢复得到CVT一次侧电压输入信号；
5、本发明借助BP神经网络预测CVT一次侧电压输入信号效果如图4。图4展示出，在不同故障情况下所得BP恢复误差率大部分均在±3％以内，即用BP神经网络将CVT二次侧畸变信号恢复到CVT一次侧原始输入信号，其精度较高，可有效解决由于CVT和TA传变特性不一致导致的距离保护暂态超越现象。

Claims (6)

1.基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)搭建CVT等效电路模型及所在电力系统模型，测量CVT等效电路的输入、输出信号；
2)借助BP神经网络算法逼近功能对CVT等效电路输入、输出电压信号进行网络训练，训练所得网络用于逼近CVT传递函数；
3)实测CVT二次侧电压输出信号；
4)借助BP神经网络训练所得网络函数及实测CVT二次侧输出信号计算得到CVT一次侧电压输入信号。
2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，步骤1)中，CVT等效电路模型采用典型谐振型阻尼回路或速饱和电抗器型阻尼回路。
3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，步骤2)中，BP神经网络算法流程包括BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测。
4.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，步骤2)中，网络训练的具体过程包括：①网络初始化；②隐含层输出计算；③输出层输出计算；④误差计算；⑤权值更新；⑥阈值更新；⑦判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回②。
5.根据权利要求4所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，所述隐含层，其节点转移函数采用logsig函数。
6.根据权利要求4所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，所述输出层，采用purelin函数。
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