神经网络对电力系统中二次设备的监测和优化分析.pdf

电力系统是现代社会的关键基础设施，其稳定运行对于经济和社会活动至关重要。随着科技的发展，电力系统的智能化水平不断提高，这体现在二次设备的广泛应用，如电压表、电流表等。这些设备负责监控、控制和保护一次设备，确保电力系统的安全运行。然而，随着二次设备数量的增加，产生的监测数据量大幅增长，导致数据处理压力增大，可能影响监测的准确性和效率。 为了解决这一问题，神经网络技术被引入到电力系统二次设备的监测和优化中。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，具有强大的学习和自适应能力，能够处理复杂的数据关系，识别模式并做出预测。在本研究中，神经网络用于分析和优化二次设备的监测过程。 首先，研究者选取了与二次设备密切相关的几个监测指标作为输入变量，包括电压监测（Q）、电流监测（I）、温度监测（T）和潮流监测（P）。由于这些参数的单位不同，为了进行有效的数据分析，通常需要对数据进行标准化处理，使其在同一尺度上。标准化处理可以通过公式(1)实现，其中Xij表示第i个设备的第j个监测指标，Xsij表示标准化后的值，μ和σ分别是原始数据集的均值和标准差。 神经网络模型通过设置阈值和权重来调整输入数据，以剔除不必要的冗余信息。权重反映了各个输入变量对输出的影响程度，而阈值则决定了数据是否被纳入考虑。通过对这些参数的优化，神经网络能够有效地筛选关键信息，提高监测的准确性和效率。 研究表明，应用神经网络分析方法后，二次设备的监测时间可以控制在40秒内，大大缩短了监测周期，同时保持了较高的监测准确度，约为95%。这样的性能提升对于实时监控和快速响应电力系统异常至关重要，有助于提升电网的稳定性。 此外，该研究还提供了参考文献和技术指导，对于电力系统领域的研究人员和工程师来说，是理解和应用神经网络进行设备监测优化的重要资源。通过这种方法，可以为电力系统的故障预防、设备维护和整体性能提升提供科学依据，进一步推动电力技术的发展。 总的来说，神经网络在电力系统二次设备监测中的应用展示了其在大数据处理和智能决策方面的潜力。随着技术的不断进步，神经网络和其他人工智能技术有望在电力系统监控中发挥更大的作用，实现更高效、更精确的设备管理和故障诊断。