神经网络驱动的单端行波故障测距技术综述

本文主要探讨了基于神经网络的单端行波故障测距技术在电力系统中的应用。首先，文章回顾了人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的基本概念和发展历程，从Hebb的学习规则到BP（Backpropagation）算法，这些阶段标志着神经网络研究的多次热潮。人工神经网络模仿人脑神经元的工作原理，由大量简单的神经元单元构成，通过连接和学习规则实现复杂的分布式信息处理。 人工神经网络的核心部分包括： 1. **概念与研究简史**： - 1943年，Hebb提出了神经系统的学习规则，这是对神经网络研究的初步探索。 - 1949年和1957年，Rosenblatt的感知器模型和Hopfield的离散神经网络模型进一步发展了理论基础。 - 1982年，McCulloch和Pitts的神经元数学模型定义了神经元的基本结构。 - 1986年以后，BP算法的提出标志着神经网络研究的又一次高潮。 - 自20世纪中期以来，神经网络的研究一直保持着持续的兴趣和进步。 2. **人脑神经元与人工神经元模型**： - 人脑神经元由细胞核、细胞质、细胞膜等组成，具有选择性通透性和膜电位。 - 树突接收周围神经元的信号，轴突则将信号传出，轴突末梢负责形成突触进行信息传递。 - 人工神经元模型则是对这些生物学特性的一种数学抽象，如权重矩阵W和偏置项b在神经网络计算中的作用。 3. **神经网络模型应用**： - 在电力系统的行波故障测距中，前向神经网络被用于分析和识别故障信号，通过训练数据学习到故障模式，并能够准确地定位故障位置，单端设计降低了设备需求和安装成本。 **小结**： 本文详细介绍了人工神经网络在单端行波故障测距中的实际应用，展示了其在电力系统中作为复杂信号处理工具的优势。通过模拟人脑神经元的结构和功能，神经网络能有效处理大量数据，实现故障的高效检测和定位，是现代智能电网维护的重要技术支持。