Разработка математической модели диагностики коротких замыканий в распределительных сетях на основе многослойной нейросети

Аннотация

Актуальность: данной статьи обусловлена необходимостью повышения надёжности и оперативности диагностики коротких замыканий в распределительных сетях, особенно в условиях активной цифровой трансформации электроэнергетики Узбекистана. Традиционные методы обнаружения повреждений недостаточно эффективны в сетях со сложной структурой. Внедрение моделей нейронных сетей и цифровой логики позволяет в режиме реального времени определять тип и местоположение коротких замыканий, сокращать продолжительность и время прерываний. Учитывая масштабную модернизацию ЛЭП и подстанций в стране, разработка интеллектуальных диагностических алгоритмов имеет практическое значение и открывает возможности для повышения устойчивости энергоснабжения.

Цель: разработка математической модели на основе нейронной сети для автоматизированного определения вида и места коротких замыканий.

Методы: используется метод симметричных составляющих, многослойная нейронная сеть (MLP), булева логика, имитационное моделирование в MATLAB, микропроцессорное программирование.

Результаты: на основе нейронной сети была предложена математическая модель, позволяющая определить тип и место короткого замыкания. Модель успешно реализована в микроконтроллере, протестирована в среде MATLAB и показала высокую точность классификации 12 типов повреждений с возможностью передачи данных по GSM/GPRS.