基于BP神经网络的电网故障定位

作者：张繁斌; 范英乐; 刘宝童; 刘璐; 李贝贝; 李熙

来源：电力大数据, 2021, 24(11): 9-15.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2021.11.011

• 故障定位
• 神经网络
• 调控运行
• 反向传播
• 安全运行

为解决断路器的误动或拒动以及遥信因通道退出而产生的信息缺失以及短时间上传的含有畸变信息的筛选等问题,本文采取了人工智能处理畸变信息的方法,利用BP神经网络人工智能技术处理非线性问题及容错性强的能力,对电网故后上传的初始信息进行处理,过滤畸变或缺失信息,进而快速准确地定位故障元件,以辅助调控运行人员正确决策。本文以BP神经网络理论为基础,设计了故障定位流程,通过将电网拓扑结构转换为故障决策表作为训练样本,搭建BP神经网络故障元件定位模型,同时结合故障定位算法,得出一套完整的电网故障定位方法,并构造不存在于训练样本中的检验算例,来分析验证了此故障定位算法的正确性,结果表明基于BP神经网络的故障定位方法可有效消除或减弱信息缺失或畸变对故障定位带来的影响。