基于BP神经网络算法的新一代智能变电站控制障碍分析与定位技术研究

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变电站远方操作过程中,控制信号从最初发出开始,在中间诸多环节中,任意因素未满足条件,均会导致控制过程失败,控制障碍发生时,中间环节隐性不可视,缺乏有效的技术手段快速定位。全过程控制信息模型将复杂的控制过程分解为具体的模型,并将模型中的各类因子进行了分类,确定了控制障碍分析的基本原理,为实现障碍定位提供了明确的方法。结合新型电力系统智能变电站控制业务特点,分析104控制报文、MMS控制报文、GOOSE控制报文及相关控制设备、控制过程特点,提出控制障碍分析与定位技术,建立全过程控制分析模型,应用BP神经网络算法训练模型,通过实例验证所提算法可快速定位控制障碍原因,解决了控制障碍发生时,缺乏有效的技术手段快速定位的问题。
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