Нейросетевая идентификация показателей качества электрической энергии

Михеев М.Ю., Дмитриенко А.Г. , Жашкова Т.В.

НЕЙРОСЕТЕВАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ

Оценка качества электрической энергии состоит из 2-х этапов:

Анализ электроэнергии на соответствие ее показателей установленным нормам.

Поиск и определение неисправных узлов, виновных в ухудшении этих показателей.

Установленные требования к системе электроснабжения закреплены различными стандартами (ГОСТ 19705-89, ГОСТ 13109-97). В них определяются допустимые уровни помех в электрической сети, которые характеризуют качество электроэнергии и называются показателями качества электроэнергии. Анализ электроэнергии в основном проводится по 5-ти группам показателей:

1) отклонение напряжения (провал напряжения, временное перенапряжение импульсное напряжение);

Под отклонением напряжения будем понимать отличие фактического напряжения в установившемся режиме работы системы электроснабжения от его номинального значения.

2) отклонение частоты (отклонение фактической частоты переменного напряжения от номинального значения в установившемся режиме работы системы электроснабжения).

3) колебание напряжения (размах изменения напряжения, доза фликера);

Колебание напряжения - быстро изменяющиеся отклонения напряжения длительностью от полупериода до нескольких секунд. Колебания напряжения происходят под воздействием быстро изменяющейся нагрузки сети.

4) несимметрия напряжений в трехфазной системе (коэффициент по обратной и нулевой последовательности);

Несимметрия напряжений происходит только в трёхфазной сети под воздействием неравномерного распределения нагрузок по её фазам. В качестве вероятного виновника несимметрии напряжений ГОСТы указывают потребителя с несимметричной нагрузкой.

5) несинусоидальность формы кривой напряжения (коэффициент искажения синусоидальности кривой напряжения, коэффициент п-й гармонической составляющей напряжения).

Контроль качества электрической энергии подразумевает оценку соответствия показателей установленным нормам, а дальнейший анализ качества электроэнергии - определение стороны виновной в ухудшении этих показателей.

Определение показателей качества электрической энергии задача нетривиальная, так как большинство процессов, протекающих в электрических сетях - быстротекущие, все нормируемые показатели качества электрической энергии не могут быть измерены напрямую - их необходимо рассчитывать, а окончательное заключение можно дать только по статистически обработанным результатам. Поэтому, для определения показателей качества электрической энергии, необходимо выполнить большой объём измерений с высокой скоростью и одновременной математической и статистической обработкой измеренных значений.

Первичная обработка измеренных напряжений и токов состоит из определения их гармонического состава, - по всем измеренным значениям выполняется быстрое преобразование Фурье. Далее производится усреднение полученных значений на установленных интервалах времени. ГОСТ потребовал вычислять среднеквадратичные значения, что привело к необходимости использования двухпроцессорных схем при построении приборов.

Наиболее сложная математика задействуется при оценке колебаний напряжения. ГОСТ нормирует эти явления для огибающей меандровой (прямоугольной) формы, а в сети колебания напряжения имеют случайный характер. Поэтому, приходится определять форму огибающей, по указанным в ГОСТе коэффициентам приведения пересчитывать кривую и только после этого определять показатели.

Были разработаны два вида сигналов: в виде прямоугольного и синусоидального сигнала.

В статье рассмотрены модели искусственных нейронных сетей (ИНС) с прямой и обратной передачей сигнала. Для имитационного моделирования нейронных сетей был выбран пакет Б1тиИпк, входящий в состав МаЬ1аЬ.

Был проведен сравнительный анализ нейронных сетей: многослойные нейронные сети (2-х, 3-х, 4-х

и 6-ти слойные); линейная нейронная сеть; радиальные базисные нейронные сети (ОЯЫЫ, РЫЫ);рекуррентная сеть Элмана.

Используя среду Иа11аЬ создадим и обучим нейронные сети для распознавания различных гармонических сигналов (высокочастотных, среднечастотных, низкочастотных и т.д.). В качестве гармонических сигналов будем использовать сигналы электрической энергии.

Созданные сети выгружаем в Б1ши11пк, добавляем источник гармонических сигналов, источник белого шума, а также элементы визуализации. Полученная модель представлена на рисунке 1.

Имитационная модель изображена на рисунке 1.

Рисунок 1

Используемые Simulink-блоки описаны в таблице 1. Таблица 1

№ Наименование блока Тип блока Назначение

1. Num sygnal Генератор постоянных значений Определяет вид сигнала Возможные значения: 1 - генератор гармонического сигнала в виде прямоугольного сигнала; 2 - генератор гармонического сигнала в виде синусоидального сигнала

2. Souce Подсистема Источник сигнала Входные параметры: Гипс - выбор источника сигнала; Выходные параметры: X - значение аргумента функции; У - значение функции.

3. Band Limited White Noise Генератор белого шума Белый шум

4. Manual Switch Ручной переключатель Ручное переключение сигналов с шумом и без шума для проверки распознавания сетей.

5. Transform Подсистема Преобразование сигналов

6. SNR Блок Display Вывод оценки сигнал/шум

7. Error estimation Подсистема Вычисление соотношения сигнал/шум

8. Neural Network 40:2, Display 1 Получена при помощи функции gensim Двухслойный персептрон и дисплей результата идентификации

9. Neural Network 4 0:12:2, Display 2 Получена при помощи функции gensim Трехслойный персептрон и дисплей результата идентификации

10. Neural Network 40:18:10:2, Display 3 Получена при помощи функции gensim Четырехслойный персептрон и дисплей результата идентификации

11. Neural Network 40:10:18:2, Display 4 Получена при помощи функции gensim Измененный четырехслойный персептрон и дисплей результата идентификации

12. Neural Network 40:35:25:20:10:2, Display 5 Получена при помощи функции gensim Шестислойный персептрон и дисплей результата идентификации

13. Neural Network Lin, Display 6 Получена при помощи функции gensim Линейная сеть и дисплей результата идентификации

14. Neural Network GRNN, Display 7 Получена при помощи функции gensim Регрессионная нейронная сеть и дисплей результата идентификации

15. Neural Network PNN, Display 8 Получена при помощи функции gensim Вероятностная нейронная сеть и дисплей результата идентификации

16. Neural Network Elm, Display 9 Получена при помощи функции gensim Рекуррентная сеть Элмана и дисплей результата идентификации

17. MyPlot S-функция Построитель распознаваемого сигнала

Нейронные сети обучены идентифицировать идеальные (незашумленные) детерминированные гармонические сигналы. При идентификации на исходный сигнал накладывался белый шум.

Оценка соотношения сигнал/шум вычислялась по формуле (1).

P

SNR = p ,

p '

n

где p- мощность исходного сигнала,

P - мощность шума.

Мощность вычисляется по формуле (2).

P = М2 + D ,

где M - математическое ожидание вектора текущих значений,

D - дисперсия, вычисляемая по формуле

1 т

D = -X

тг =1

где S - текущие значения сигнала.

Поскольку Мп = 0 (- математическое ожидание шума), то формула (1) принимает следующий

вид:

SNR =

Dn

где Ms - математическое ожидание сигнала,

D - дисперсия сигнала,

Dn - дисперсия шума.

Вероятность идентификации определялась соотношением количества верно идентифицированных сигналов к общему числу сигналов.

При идентификации сигнала, можно получить 3 варианта результата:

1. сигнал верно идентифицирован;

2. сигнал не идентифицирован;

3. сигнал неверно идентифицирован.

Зависимость вида зашумленного сигнала от дисперсии шума Dn приведена в таблице 2.

Таблица 2

В данном случае составлялись таблицы результатов идентификации. Зависимость вероятности идентификации нейронных сетей от соотношения сигнал/шум SNR сведено в таблицу 3.

Таблица 3

Вероятность идентификации нейронных сетей

SNR PNN GRNN Линейная 2 слоя 3 слоя 4 слоя 4 слоя (об.) 6 слоев Элмана

4 0 1 0 0 1 0 0 0 4 1 0 55 1 0 0 0 95 1 , 0 0 0 97 0 7 5

3 5 0 8 9 1 0 0 0 4 6 0 8 6 0 9 8 1 0 0 0 , 8 7 1 0 0 0 8 6

3 0 0 8 6 1 0 0 0 3 6 0 7 3 0 9 8 0 9 1 0 , 8 3 0 9 6 0 57

2 5 0 4 5 0 93 0 15 0 6 4 0 7 3 0 8 0 0 , 4 4 0 8 2 0 4 7

2 0 0 2 7 1 0 0 0 0 4 0 4 5 0 55 0 4 5 0 , 2 7 0 3 5 0 57

15 0 0 6 0 7 5 0 0 1 0 17 0 2 5 0 3 3 0 , 13 0 3 8 0 2 2

1 0 0 0 1 0 5 0 0 0 0 0 15 0 2 5 0 3 3 0 , 15 0 15 0 2 5

5 0 0 0 0 1 4 0 0 0 0 2 4 0 2 4 0 1 4 0 , 1 4 0 0 0 0 1 9

При уменьшении соотношения сигнал/шум (т.е. при увеличении дисперсии шума) вероятности идентификации всех ИНС уменьшаются. Однако вероятность идентификации выше у следующих ИНС:

1) трех- или четырех- слойный персептрон;

2) сеть обобщающей регрессии (ОКШ).

Вероятностная нейронная сеть РЫЫ и шестислойный персептрон хорошо идентифицируют сигнал при низком уровне шума. Нейронная сеть Элмана и двухслойная ИНС определили сравнительно похожие результаты. Однослойная линейная сеть не пригодна для идентификации гармонических сигналов распределенных информационных объектов.

Литература

1. Антонью А. Цифровые фильтры: Анализ и проектирование. - М.: Радио и связь.- 1983, 320 с.

2. Головко В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 1. Организация и обучение нейронных

сетей с прямыми и обратными связями - Брест:БПИ, 1999, - 260с.

3. Мизин И.А., Матвеев А.А. Цифровые фильтры.-М. : Радио и связь.- 1979, 386 с.

4. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 252 с.

5. Черных И. В. Simulink: среда создания инженерных приложений.— М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003.