人工神经元网络在电力系统中的应用研究
摘要：随着电力工业的发展，人工神经元网络(ANN)在电力系统中获得了广泛的应用。本文概述了人工神经元网络的特点、基本结构以及发展过程，并对ANN在电力系统中的具体应用做了详细的话述。最后，对人工神经元网络的发展趋势和在电力系统中的应用前景进行了展望。
关键词：人工神经元网络(ANN) 电力系统 应用前景 展望
人工神经网络，是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入一输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。人工神经网络具有四个基本特征：非线性、非局限性、非定性、非凸性。人工神经网络理论，作为人工智能的一个最活跃的分支，其模拟人脑的工作方式，为解决复杂的非线性、不确定性、不确知性系统的问题开创了一个崭新的途径，因而在电力系统应用研究中受到了广泛的关注。
1.ANN发展过程
1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。
2.ANN的特点与结构
人工神经网络的研究与发展及神经生理科学、数理科学、信息科和计算机科学等众多领域，是一种新的信息处理理论。它所特有的信息处理机制，与传统的数字计算机有着本质的不同。ANN网络由大量模拟人脑的神经元互连组成，无独立的用于存储的信息空间，更没有单一执行指令的CPU，每个神经元的结构都十分简单，信息处理与存储合二为一，通过调整连接权值，由整体状态来给出响应信息。ANN是一种非线性映射系统，具有强大的模式识别能力，可以对任意复杂状态或过程进行分类和识别。
3.ANN在电力系统中的应用
目前，ANN已用于负荷预测，警报处理，控制等方面，它已经从研究阶段转为实际应用。
3.1智能控制
在电力系统中利用ANN实现智能控制，就是利用其估计和联想的能力，实现系统状态与参数的识别和控制，这已在多种控制结构中如自校正控制、模型跟踪控制、预测控制等控制中得到应用。Y M Park等采用2个BP网络构成电力系统稳定器(PSS)的模型，其中1个在系统功率摆动中估计发电机的输出功率。另一个用于判断并给出控制决策。范澍等应用4层BP网络对发电机运行方式和系统干扰进行精确在线识别，并以此为基础设计了一种最优励磁调节器模型，计算与仿真结果表明，这种调节器比固定点线性励磁方式具有更强的稳定性能和动态品质，在系统运行方式较大的变化范围内都能提供很好的控制性能，在大小扰动下均表现出很好的阻尼特性和良好的电压性能。袁宇春等提出了用ANN进行电力系统的实时切负荷控制，选用的是多输入单输出的单层前向神经网络，选取185个样例进行网络训练后，在西北电网模拟某线路故障显示了较好的控制特性。
3.2优化计算
由于ANN能够建立任意非线性的模型，并适于解决时间序列预报问题，尤其是随机平稳过程的预报，因此电力系统短期负荷预报是其应用研究的一个重要方面，欧建平等以3个ANN构成负荷与天气变化量的周、日、时3个预报分析系统，气象参数和预测周、日、时前某段历史负荷参数作为网络的训练输入参数，各自产生独立的预报，再综合产生最终的预报。姜齐荣等则用ANN建立发电机、励磁系统和调速系统的详细模型，把这三部分的模型连接起来并与电力系统网络接口，形成一个ANN模型与电力系统网络混联的系统，这种混联系统的暂态稳定计算结果与用常规机理模型的计算结果几乎相同。为实现ANN并行、快速、在线处理电力系统实时计算提供新途径。
3.3故障诊断
要保证电力系统的安全运行和实现电力设备由定期检修转变为状态检修，如何准确地进行电力设备的故障诊断，一直是受关注的焦点之一。而这类故障的征兆错综复杂，往往呈现出非线性和不确定性，很难用某一确定的逻辑或算法进行识别。而这种识别恰好是ANN所擅长的。ANN在电机状态监测与诊断上也获得了成功的应用。何雨傧等提出一种联想记忆神经网络，取零序电流、定子不对称电流及其变化率等电测参数为故障征兆，通过网络的联想能力快速准确地进行电机早期故障的双向诊断，能有效地处理各种模式并存的故障诊断问题。并且容错性好，能有效抑制现场噪声干扰，使诊断系统具有良好的鲁棒性。电网故障诊断中，用全局逼近的BP算法完成故障的快速定位，便于控制人员及时处理故障。
3.4继电保护
继电保护是电力系统安全运行的重要保障之一，随着电力系统的发展，常规的继电保护技术已经不能完全适应需要。党德玉提到一种基于小波变换和ANN的保护模型，其输入特征量经过小波变换，也选用了3个三层的BP网络用于判断故障种类，故障性质和故障定位。故障种类和故障性质的判断正确率可达100％，对线性短路故障的位置判断正确率为94％，非线性故障(如经非线性过渡电阻接地)的判断正确率为96％。张海峰等使用3层前向网络构成变压器保护模型，取变压器2端的电流和其他故障特征量进行综合判断。经大量样本训练后，可准确判断变压器的励磁涌流和各种故障。张津春等介绍了ANN构成的自适应自动重合闸模型，能较好地判别各种情况下瞬时性故障与永久性故障。
为了解决用电路方法进行巨量神经元连接无法实现的问题，采用光电集成技术制作的光神经元、光互连器件、光神经芯片也已出现，并成功地应用于模式识别、联想记忆等方面。此外，ANN在输电容量限制条件下经济调度、基于同步相量测量的电压安全监控、电厂控制、HVDC的电流控制器等方面也得到了研究与应用。
4.ANN在电力系统中的发展趋势
ANN在电力系统中应用已做了大量的研究，一但是总体上来说仍停留在理论分析和仿真实验上，因此必须加强理论研究与实际工程应用的结合，例如可在状态检修、在线监测等电力系统有较迫切需求的领域中，寻找实际应用的突破口。近几年兴起的小波变换方法，由于其克服了傅里叶变换不能对信号进行局部化分析的缺点。同时具有很强的特征值提取功能，特别适用于故障信号的分析，经小波变换处理后的信号作为神经网络的输入，可使网络大大提高抗干扰性并加速收敛。所以小波分析与ANN的结合将在电力系统控制、保护、故障诊断等方而发挥更大的作用。ANN与专家系統和模糊控制的综合对电力系统这样一个复杂的动态大系统来说，应用潜力更大。ANN的形象思维能力，专家系统的逻辑思维能力和模糊逻辑这三者的结合，可体现出各自的优势，互相弥补各自的不足。
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人丁智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
5.总结
本文对人工神经网络结构与特点进行了分析，详细论述了ANN的优点及其在电力系统中的应用，并对其发展前景做了展望。但是作为一个新兴的学科ANN还存在以下问题：受到脑科学研究的限制，由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅，还有很多问题需要解决；还没有完整成熟的理论体系；还带有浓厚的策略和经验色彩；与传统技术的接口不成熟。在电力系统工业中研制开发通用型价格低廉的ANN芯片是实现ANNT.程应用的重要方面。可以预期，随着更多的ANN芯片以及神经计算机的出现，必将给ANN及其在电力系统中的应用创造更好的硬件环境。