Застосування штучних нейронних мереж у системах релейного захисту електропостачання для розпізнавання аварійних режимів

Анотація

У статті досліджено можливість застосування штучних нейронних мереж у системах релейного захисту електропостачання з метою підвищення надійності, швидкодії та адаптивності розпізнавання аварійних і передаварійних режимів роботи електричних мереж. Показано, що традиційні пристрої релейного захисту, побудовані на основі фіксованих уставок і логічних алгоритмів, мають обмежені можливості щодо адаптації до зміни параметрів системи електропостачання, топології мережі та режимів навантаження, що може призводити до помилкових або надлишкових спрацювань. Для розв’язання зазначеної проблеми запропоновано використання нейромережевого підходу, заснованого на аналізі миттєвих значень фазних струмів і напруг. Імітаційну модель системи електропостачання реалізовано в середовищі MATLAB/Simulink із використанням стандартних бібліотек електротехнічних компонентів. У процесі моделювання відтворювалися нормальні та аварійні режими роботи, зокрема режими, спричинені однофазними короткими замиканнями, що дозволило сформувати репрезентативні навчальні та тестові вибірки. У роботі наведено структуру штучної нейронної мережі, описано процес її навчання з використанням алгоритму зворотного поширення похибки та виконано аналіз збіжності навчального процесу за середньоквадратичною похибкою. Проведено тестування навченої нейромережевої моделі та досліджено процес її перенавчання за умов зміни параметрів системи електропостачання. Отримані результати підтверджують здатність нейронної мережі ефективно розпізнавати режими роботи системи та зберігати коректність функціонування після повторного навчання. Зроблено висновок про доцільність застосування штучних нейронних мереж як інтелектуального елемента систем релейного захисту електропостачання з метою підвищення їх адаптивності, зменшення ймовірності помилкових спрацювань та забезпечення стійкої роботи електроенергетичних систем за змінних умов експлуатації.