基于改进模糊推理实数脉冲神经膜系统的微电网故障诊断模型研究

基于改进模糊推理实数脉冲神经膜系统的微电网故障诊断模型研究

刘松柏周宇袁心一王艳梅秦绪春

（西华大学610039）

摘要：随着微电网的不断发展，其结构也愈发复杂，当发生故障时，需要监测系统及时、准确的定位故障位置，解决故障，快速恢复供电。本文针对微电网中常见故障，基于改进模糊推理实数的脉冲神经膜系统，进行建模分析，最后，以电力变压器为例，验证模型的可靠性和可行性。

关键词：改进模糊推理；脉冲神经膜系统；微电网；故障诊断

1问题描述

随着能源的不断消耗，可再生能源日益成为了社会的主流。为解决能源问题，在现有电网结构上，新增地域化的辅助电网结构——微电网[1]。但在微电网的广泛铺设中也存在许多问题。当微电网发生故障时，能快速有效的定位故障位置并及时解决故障，是目前微电网中急需解决的问题。针对微电网存在的问题，本文基于改进模糊推理实数脉冲神经膜系统[2]（ImproveFuzzyReasoningSpikingNeuralPSystemswithRealNumbers，IFRSNPS）对微电网常见故障进行分析和模型建立，并针对微电网中电力变压器做出详细分析。

2改进模糊推理实数脉冲神经膜系统（IFRSNPS）

2.1IFRSNPS定义

一个度为的IFRSNPS形式化定义为：。其中：为脉冲集合，表示一个脉冲；表示系统中神经元集合，其中，。1）是取值于上的实数，表示神经元内部的脉冲值；2）是取值于上的实数，表示神经元在模糊产生式规则下的确定性因子；3）是取值于上的实数，表示神经元的输出权重向量；4）表示神经元中的点火规则，即：，都是上的实数；其中，是突触前的神经元个数。表示神经元的连接关系。和分别表示输入部分和输出部分的神经元集合。

2.2模型建立

在IFRSNPS中，神经元可大致分为命题神经元和规则神经元两类[3]，下面对规则神经元模型进行分析和建立。

2.2.1“AND”规则神经元模型

“AND”规则神经元表示在IFRSNPS中，模糊产生式规则下的输入部分与命题神经元之间的发生式规则，如图1所示，即：。

图1“AND”规则神经元模型

2.2.2“OR”规则神经元模型

“OR”规则神经元表示在IFRSNPS中，模糊产生式规则下的输入部分与命题神经元之间的发生式规则，如图2所示，即：。

图3电力变压器的IFRSNPS故障诊断模型

假设匝间短路，只有动作，即。考虑到电力变压器各部位实际情况不同，故权重比为：；考虑到各个地方环境不同，故模糊因子为：。同时，设立最终阈值，发生短路及接地故障脉冲值在以上，发生温度上升或油位下降脉冲值在。若神经元之间都有突触且满足点火规则，则根据算法可得到，同时根据继电器动作状态可判断发生匝间短路故障。

图4电力变压器IFRSNPS模型

4.2算例分析

当电力变压器温度上升或油位下降时[5]，只有断路器或动作，如图4所示，即或。此时，若神经元之间都有突触且满足点火规则，则根据算法可得到，根据继电器动作状态可判断电力变压器温度上升或油位下降。

结论

本文以IFRSNPS为核心，通过权重、模糊因子及神经元之间的传递，能快速的将故障信号传递到监测端，同时定位故障发生位置，及时有效的解决微电网中故障的发生。本文也针对电力变压器进行建模分析，证明了本模型在微电网故障诊断中的可靠性及可行性。

参考文献：

[1]陶成玉.基于脉冲神经膜系统的电力系统故障识别与故障定位研究[D].西华大学，2018.

[2]黄康.基于模糊推理脉冲神经膜系统的电网故障诊断方法[D].西南交通大学，2017.

[3]郑逸.模糊推理Petri网在电网故障诊断中的应用研究[J].科技视界，2017（02）：185+171.

[4]张晗.基于模糊Petri网的微电网故障诊断技术研究[D].北京理工大学，2015.

[5]吴红林.基于Petri网的微电网故障诊断研究[D].天津大学，2012.