Моделирование

Применение нейронных сетей в задачах РЗиА

Нейронные сети применяются для задач дистанционной защиты и задач фазовой селекции. Нейронная сеть дает частное решение нашей задачи.

Трудности применения:

– необходимо время для обучения и тестирования, внутренняя структура сети скрыта.

– для нейронных сетей нет гарантии обучения, не гарантированно достижение оптимального результата.

– нейронная сеть достаточно медленна в своей работе.

– нейронные сети применяются для автоматики не очень ответственных объектов.

– нейронная сеть в первую очередь математический аппарат.

7.3.8 Нечёткая логика

Один из видов диспертных систем. Она имеет запас знаний, опыта и на его основе делает выводы. Появилась в 50^–х годах ХХ века.

Основной принцип: нельзя работать с фиксированными задачами, т.е. нельзя четко определить «да» или «нет».

Оперирует лингвистическими переменными. В нечеткой логике тот же набор операций «и» – логическое умножение, «не» – логическое вычитание, «или» – логическое сложение. Функции называются функциями принадлежности. Все функции заложены в пакет MATLAB.

Теорема FA: с помощь нечеткой логики можно сапроксимировать любую область.

Для каждой величины заводятся свои функции принадлежности.

Существуют процедуры обучения. С помощью нечеткой логики пытаются сапроксимировать уставки. Функция обучения не идеальна, особенно это проявляется при наложении альтернативного и отслеживаемого режима. В основном нечеткая логика применяется в управлении (например, трансформаторами).

Математическая теория множеств, предложенная Л. Заде более четверти века назад, позволяет описывать нечеткие понятия и значения, оперировать этими значениями и делать выводы, тем самым имитируя интеллектуальную деятельность человека. В настоящее время нечеткая логика (fuzzy logic) широко используется в различных видах техники. Уже существуют устройства, основанные на нечеткой логике, позволяющие определять место повреждения и вид короткого замыкания.

Основной принцип нечеткой логики: нельзя работать с фиксированными задачами, т.е. нельзя четко определить «да» или «нет». Рассмотрим это на примере, когда необходимо определить возраст человека (молодой он или старый). В четкой логике существует фиксированный возраст (в нашем случае 40 лет), который разграничивает понятия “молодой” и “старый”. В нечеткой логике на отметке 40 лет человек считается уже не молодым, но еще не старым.

Нечеткая логика оперирует логистическими переменными. В нечеткой логике тот же набор операций «и» – логическое умножение, «не» – логическое вычитание, «или» – логическое сложение. Функции называются функциями принадлежности. Все функции заложены в пакете MATLAB.

В проблемной лаборатории РЗА ЧГУ разработан фазовый селектор на базе аппарата нечеткой логики. В качестве входных переменных использовались модуль отношения токов обратной и прямой последовательностей, а также угол между ними. Каждая переменная может принимать по два значения, определяемых соответствующими функциями принадлежности. Для настройки использовался образцовый массив входной и выходной информации. Образцовый объем данных был получен моделированием двухфазных коротких замыканий на линии 220 кВ, длиной 300 км и переходным сопротивлением до 250 Ом. При формировании массива учитывалась кривая предельной распознаваемости [2]. Процесс настройки FIS происходит значительно быстрее, чем похожая процедура обучения с учителем нейронной сети.

Существуют процедуры обучения. С помощью нечеткой логики пытаются сапроксимировать уставки. Функция обучения не идеальна, особенно это проявляется при наложении альтернативного и отслеживаемого режима. В основном нечеткая логика применяется в управлении (например трансформаторами).

Дата добавления: 2014-01-11