基于人工神經網絡的高壓開關選相控制器及方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種配用液壓機構的SF6斷路器控制器，具體為一種基于人工神經網 絡的高壓開關選相控制器及方法。
【背景技術】
[0002] 配液壓機構的SF6斷路器廣泛應用在220kV電壓等級及以上的高壓電網中。SF6 斷路器在進行分合閘操作時，容易產生很高的操作過電壓和涌流，例如在關合電容器組時， 斷路器接收合閘命令的時刻是隨機的，斷路器在合閘操作時其觸頭兩端電壓大多數情況下 不為零，觸頭之間在合閘瞬間會產生最大可達50倍穩(wěn)態(tài)值的高頻涌流，給電力系統(tǒng)和用戶 設備造成嚴重危害，解決這一問題的最佳方法是采用選相操作的方法。即選擇合理的電壓 /電流相位進行分/合閘操作。
[0003] 以并聯電容器組的操作為例，當觸頭兩端電壓為零時合閘，涌流會大大減輕，理論 上涌流峰值只有穩(wěn)態(tài)值的1.6倍。當斷路器分閘時，在電流過零熄滅時，如果保證觸頭間有 足夠的熄弧間距以承受恢復電壓，則重擊穿的幾率會顯著降低。
[0004] 高壓選相開關可以選擇最有利的電壓/電流相位進行合/分閘操作以有效降低開 關操作對電網產生的沖擊。高壓開關選相操作的關鍵在于準確預知其分/合閘動作時間， 然而高壓開關的動作時間受環(huán)境溫度、控制電壓、充氣壓力、機構儲能水平以及操作間歇時 間（idletime)等多種因素影響。這些因素對開關動作時間的影響極其復雜且同時作用， 根本無法建立它們之間的解析表達式，而當變化參數多于兩個時，用插值法進行描述也成 為不可能。目前業(yè)界通常的做法是采用插值法，只考慮對開關動作時間影響最大的兩個因 素一一環(huán)境溫度和控制電壓對動作時間的影響。然而這實在是舍棄控制精度的無奈之舉， 無法完全滿足工程實際的要求。
【發(fā)明內容】
[0005] 本發(fā)明提供了一種基于人工神經網絡的高壓開關選相控制器及方法，利用人工神 經網絡描述影響選相開關動作時間的諸多因素與開關動作時間之間的關系，滿足了工程實 際對高壓開關選相操作控制精度的要求。
[0006] 為實現上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案：
[0007] 一種基于人工神經網絡的高壓開關選相控制器，包括微控制器MCU以及與微控制 器MCU連接的電流/電壓過零點檢測模塊、控制電壓檢測模塊、溫度傳感器，以及通訊模塊； 所述電流/電壓過零點檢測模塊及控制電壓檢測模塊通過光耦與微控制器MCU連接，所述 微控制器通過通訊模塊獲取高壓選相開關的儲能水平及充氣壓力；當控制器接到分/合閘 指令后，微控制器MCU通過相應功能模塊獲取環(huán)境溫度、操作電壓、儲能水平、充氣壓力，以 及間歇時間，隨后，基于人工神經網絡計算斷路器的分/合閘時間并據此計算出使開關操 作沖擊降至最小的最佳分/合閘指令發(fā)出時刻，最后當捕捉到電壓/電流過零點后，等待 一段時間，該在分/合閘時刻發(fā)出分/合閘命令。
[0008] 作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述電流/電壓過零點檢測模塊的輸入端進一步連 接有霍爾電壓傳感器和霍爾電流傳感器用以捕獲輸電系統(tǒng)的電壓和電流信號，進而獲得高 壓開關的過零點電壓/電流。
[0009] 作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述人工神經網絡采用三層結構，第一層為輸入層，包 括環(huán)境溫度、控制電壓、充氣壓力、儲能水平及間歇時間，第二層為隱層，采用高斯基函數作 為激活函數，第三層為輸出層，為分閘和合閘時間。
[0010] 作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述微控制器MCU的輸出端電連接有分合閘線圈驅動 模塊，用以控制高壓開關的動作。
[0011] 作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述微控制器MCU通過光耦連接分合閘線圈驅動模 塊。
[0012] 一種基于人工神經網絡的高壓開關選相控制器的控制方法，包括以下步驟：
[0013] (1)高壓開關發(fā)送分合閘命令給微控制器；
[0014] (2)微控制器采集環(huán)境溫度、控制電壓、充氣壓力、儲能水平及間歇時間，將該五個 參數作為人工神經網絡的輸入，計算得出斷路器的固有合閘時間T。和分閘時間T。；
[0015] (3)根據人工神經網絡計算得出的斷路器固有合閘時間T。和分閘時間T。計算斷 路器接收到電壓/電流過零點信號后需要等待的時間Tw;
[0016] (4)微控制器搜索到高壓開關的電壓/電流過零點信號后，等待1；時間，發(fā)送分閘 或合閘指令，控制高壓開關分/合與最佳之電壓/電流相位，使開關操作對電網的沖擊將至 最小。
[0017] 作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，分閘時的等待時間Tw根據公式Tw=N?T 計算；合閘時的等待時間Tw根據公式Tw=N?TZ_-T。計算，其中，N為正整數，T。為交流 的半波時間，Tarcing為期望的最佳燃弧時間。
[0018] 作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，利用人工神經網絡計算斷路器的分/合閘時間的方法 為：
[0019] 第一層輸入層節(jié)點數N= 5,即有5個輸入變量，分別是環(huán)境溫度、控制電壓、充氣 壓力、儲能水平及間歇時間，用Xk(k= 1，2, 3, 4, 5)表示；第三層輸出層節(jié)點數M= 2,即有 2個輸出變量：分閘和合閘時間，用Yji=2)表示；第二層隱層采用高斯基函數作為激活 函數，其輸出用'(j=1，2,…，L)表示，L為隱含層節(jié)點數；隱含層函數采用高斯型徑向 基函數，并進行歸一化處理；假設P為樣本個數，給定輸入為％ (u=l，2，…，P)，隱含 層給定輸出為1^.(u=l，2,…，P)，輸出層給定輸出為K(u=l，2,…，P)，則隱含層 輸出為：其中，<=exp[-去為高斯型徑向基函數，Cjk= / -/=! ' 2±=1C j (4，(^2，...，(^，(^)1為隱含層節(jié)點基函數的中心，0^%隱含層節(jié)點基函數的寬度，^；為 歸一化的徑向基函數，N為正整數；
[0020] 輸出層節(jié)點的輸出為擴=1%^Wij為隱含層節(jié)點與輸出層節(jié)點之間的連接權 值。
[0021] 作為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，所述人工神經網絡的網絡訓練按照以下步驟進行：
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