一种基于自适应神经模糊推理系统的特高压线路选相关合性能预测算法技术方案

本发明专利技术属于智能开关电器领域，涉及一种基于自适应神经模糊推理系统的特高压线路选相关合性能预测算法。步骤如下：第一步：特高压线路故障率模型的建立；第二步：通过混合算法确定各参数，确定前提参数和结论参数；第三步：不同线路故障率要求下选相断路器的性能参数要求；根据建立的完整的特高压线路故障率模型，对线路不同故障率要求下的断路器的性能参数进行分析。本发明专利技术的有益效果是所提出的模型系统提供大量的并行分布式处理，泛化属性，特别是学习属性，并使用反向传播算法来优化网络。可以使用语言信息，还可以使用数字数据来适应自身，从而实现更好的特高压线路选相关合故障率预测性能，并且具有计算时间短的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应神经模糊推理系统的特高压线路选相关合性能预测算法
本专利技术属于智能开关电器领域，涉及一种基于自适应神经模糊推理系统的特高压线路选相关合性能预测算法。
技术介绍
影响特高压输电线路绝缘配合的主要因素之一是输电线路的操作过电压。由于特高压系统采用中性点接小电抗、新的变压器铁芯材料、不重燃断路器等措施，将切除空载线路、切除空载变压器以及解列过电压一一加以抑制或降低，从而使得空载线路合闸和重合闸上升为主要矛盾，并成为选择特高压系统操作冲击绝缘水平的决定性因素。选相投切技术通过控制断路器在目标关合相位合闸，可从原理上抑制空载线路的合闸过电压。最佳相位的确定是选相投切技术的核心问题之一，而影响最佳合闸相位的主要因素包括断路器的预击穿和机械分散性，因此将相控技术应用于特高压系统中时需要考虑断路器性能参数对故障率的影响，解决断路器性能参数与线路故障率的定量映射关系。对于相控断路器的制造厂商和用户，在设备制造和使用之前评估控制效果是很有意义的。为了提高制造效率、降低能耗、提高产品质量，制造商需要根据不同用户对故障率的要求及时调整开关性能参数。用户也可以在已知开关特性参数的前提下，预测评本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应神经模糊推理系统的特高压线路选相关合性能预测算法，其特征在于，步骤如下：第一步：特高压线路故障率模型的建立第1层：将三个输入变量模糊化，三个输入变量为关合系数k、机械分散性3σ和绝缘子串操作波耐受电压u耐，此层的输入为实际负荷的样本数据集，输出为各输入变量的隶属度，输出形式为：

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应神经模糊推理系统的特高压线路选相关合性能预测算法，其特征在于，步骤如下：第一步：特高压线路故障率模型的建立第1层：将三个输入变量模糊化，三个输入变量为关合系数k、机械分散性3σ和绝缘子串操作波耐受电压u耐，此层的输入为实际负荷的样本数据集，输出为各输入变量的隶属度，输出形式为：其中：O11表示第1层第1个节点的输出；O12表示第1层第2个节点的输出；O13表示第1层第3个节点的输出；O14表示第1层第4个节点的输出；O15表示第1层第5个节点的输出；O16表示第1层第6个节点的输出；和Pi是三个输入变量相对应的模糊语言变量；函数μ为满足条件的隶属度函数，隶属度函数采用高斯(Gauss)函数，其表达式分别为：其中：模糊隶属度函数{ai，bi，ci，di，ei，gi}为第i层节点的参数集；ai，bi，ci，di，ei，gi称为前提参数，为输入变量关合系数k的隶属度函数；为机械分散性3σ的隶属度函数；μPi(z)为绝缘子串操作波耐受电压u耐的隶属度函数；第2层：实现第1层各输出的乘积运算第2层第i个节点的规则强度为ωi，第2层的第i个节点输出为：第3层：对第2层第1个节点的规则强度ω1和第2层第2个节点的规则强度ω2进行归一化处理，第三层的第i个节点的输出O3i为：第4层：第4层的每个节点i均为具有节点函数的自适应节点，其节点函数fi为线性函数，fi＝pix+qiy+siz+ti，第4层的第i个节点输出O4i为：其中：模糊参数pi、qi、si和ti为结论参数，即Takagi-Sugeno线性方程参...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖敏夫，段雄英，黄智慧，邹积岩，张帆，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21