[发明专利]一种基于BP神经网络的节点电压暂降幅值计算方法

权利要求书

1.一种基于BP神经网络的节点电压暂降幅值计算方法，其特征在于包括以下步骤：

1)随机选取一批故障点，并确定这些故障点电压暂降幅值的影响因素作为故障点参数；

2)生成训练故障点集，计算所述故障点的故障后节点电压暂降幅值；

3)以步骤1)的所述故障点参数作为输入向量，用对应的步骤2)所述的故障后节点电压暂降幅值作为输出向量，形成训练样本；

4)依据所述输入向量和输出向量构造BP神经网络模型；

5)利用所述训练样本对BP神经网络模型进行训练，得到训练后的BP神经网络模型；

6)选定待计算节点及其故障点参数，生成测试输入向量，将测试输入向量输入训练后的BP神经网络模型，其输出就是待计算节点的故障后节点电压暂降幅值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1中所述的影响因素包括：故障类型T，故障点位置λ，故障线路两端与待计算节点的阻抗值Z₁，Z₂；所述的故障类型包括4类，分别为：单相故障，两相故障，两相接地故障，三相故障。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的输入向量维数为4。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤1)的计算故障点参数的具体过程如下：

1.1)在电网中随机选择1000个不同的故障点，对每个故障点随机分配一种故障类型，对每个故障点确定一个待计算节点电压暂降幅值的节点号，并用节点号表示故障线路：线路(j,k)；其中j和k分别为始、末节点号，且j<k；

1.2)确定每个故障点所在的故障线路，若故障发生在线路上，则计算该故障线路上节点编号最小的节点到故障点的距离与故障线路长度的比值，得到故障位置λ的值；例如在线路α(j,k),(j＜k)上发生故障，故障点为f，则故障位置λ＝L_jf/L_jk；如果故障点不是发生在线路上，而是发生在节点上，在选取与故障节点相连的所有节点中编号最小的节点与故障节点构成故障线路α(j,k),(j＜k)，若故障发生在线路始端，则λ＝0，若故障发生在末端，则λ＝1；

1.3)确定每个故障类型的值T；故障类型包括4类，并用数字表示故障类型：0表示单相故障，0.3表示两相故障，0.6表示两相接地故障，1表示三相故障；

1.4)确定故障线路两端与待计算节点的阻抗值Z₁，Z₂；从电网阻抗矩阵中查找故障线路两端与待计算节点的阻抗值；故障线路端节点号为(j,k)，待计算节点号为m,则待计算节点的阻抗值为Z_mj，Z_mk；对于输入参数要做归一化处理，这里采用如下公式对阻抗值做归一化处理：

Z1=Zmj-minZmaxZ-minZZ2=Zmk-minZmaxZ-minZ]]>

上式中minZ、minZ分别代表阻抗矩阵中的最大、最小阻抗值；

1.5)综合步骤1.2)-1.4)，形成每个故障的故障点参数(λ,T,Z₁,Z₂)。