Применение систем искусственного интеллекта в дистанционной защите линии электропередачи
TAMER S. KAMEL, M.A. MOUSTAFA HASSAN, AHDAB EL-MORSHEDY
*Electrical Power and Machines Department, Faculty of Engineering, Cairo University Arab Republic of EGYPT

Введение
Традиционно для защиты линий электропередачи применяется дистанционный принцип. В основе такой защиты лежит принцип замера сопротивления линии, пропорционального ее длине. Хотя основы дистанционной защиты были разработаны довольно давно [1-2], вопросы теоретического обоснования и практического применения дистанционной защиты все еще активно исследуются. В по-
следнее время, в системах энергоснабжения активно внедряются цифровые технологии, в том числе и в релейной защите. Изменения дистанционной защиты главным образом связаны с применением более эффективных методов фильтрации (фильтры Фурье, вейвлет-преобразования, фильтры Калмана и т.п.). Это позволило уменьшить время срабатывания защит. По сравнению с электромеханическими и статическими реле улучшились критерии принятия решения на отключение. Более того, обычная дистанционная защита чаще всего разрабатывается с фиксированными основными уставками. Точность срабатывания дистанционной защиты может зависеть от различных условий повреждения и изменений конфигурации сети. Помимо этого, такие схемы являются детерминированными системами вычислений и принятия решений, основанными на моделировании с использованием традиционных математических инструментов (таких как дифференциальные уравнения). Такой подход не очень подходит для некорректно определенных или неопределенных систем. С другой стороны, интеллектуальные вычислительные методы, такие как система нечеткого логического вывода (СНЛВ), АННС, и искусственные нейронные сети (ИНН) могут моделировать качественные аспекты знаний человека и восстанавливать процесс без привлечения количественного анализа. Поэтому сегодня этим возможностям уделяется большое внимание, особенно при отсутствии простой и четкой математической модели. Такие модели характеризуются неизбежными неопределенностями, возникающими при изменениях и/или неточностях в системах реального времени [3-4].
В последнее время были опубликованы некоторые интересные исследования, использующие методы нейронных сетей и нечеткой логики для определения вида и места повреждения в линиях электропередачи. Эти методы улучшают подавление негармонических компонент постоянного тока и определение симметричных составляющих токов линии [5-11]. В данной статье применяется метод
искусственного интеллекта. Этот метод использует адаптивную нейро-нечеткую систему. Главное преимущество такого подхода заключается в устранении сложностей в алгоритмах дистанционной защиты, связанных с традиционным измерением напряжений и токов. Эти трудности возникают из-за свойств некоторых параметров, таких как угол включения повреждения, сопротивление повреждения и расстояние до места повреждения.
Данная статья сводит вместе возможности обучения нейронной сети и робастность систем нечеткой логики. Нейронная сеть имеет недостаток в неявном представление знаний, тогда, как системы нечеткой логики субъективны и эвристичны. Определение нечетких правил, масштабирующих коэффициентов на входах и выходах и выбор функций принадлежности зависит от проб и ошибок, которые делают построение системы нечеткой логики трудоемкой задачей. Эти недостатки систем нейронных сетей и нечеткой логики исключаются при объединении теории ИНС и системы нечеткой логики. Это также позволяет создать естественную структуру для объединения как цифровой информации в виде пары вход-выход, так и лингвистической информации в виде правил «Если – То».