神经网络在行波故障测距中的应用及研究历程

"本文介绍了人工神经网络的研究简史及其在行波故障测距中的应用。人工神经网络是一种模仿生物神经网络行为的算法模型，由大量的简单神经元组成，具有分布式并行信息处理能力。该技术自20世纪40年代以来经历了多次研究热潮，包括Hebb的学习规则、Rosenblatt的感知器模型、Hopfield的离散神经网络以及McCulloh和Pitts的神经元数学模型等里程碑式的发展。在故障测距领域，前向神经网络被应用于行波故障测距，展示了其在解决此类问题上的潜力。" 正文: 人工神经网络(ANN)的概念始于对生物神经系统的模拟，它是一种复杂的非线性动态系统，由大量简单的单元——神经元相互连接构成。每个神经元接收多个输入信号，经过加权处理后，通过激活函数转化为单一输出。这种模型的灵感来源于生物神经元，包括细胞体、细胞膜、细胞核、树突和轴突等部分，这些部分协同工作，使得神经元能够处理和传递信息。 在1943年，W. McCulloh和W. Pitts提出了神经元的数学模型，奠定了理论基础。随后，Hebb于1949年提出了著名的Hebb学习规则，解释了神经元间的连接如何随时间和经验而改变。F. Rosenblatt在1957年提出的“感知器”模型则进一步促进了神经网络的研究，它是早期的线性分类器，能处理简单的二分类问题。 1982年，随着计算机硬件的发展，人工神经网络的研究迎来了新的高潮。Rumelhart和Meclelland在1986年提出的反向传播(BP)算法极大地推动了多层神经网络的训练，使得神经网络可以解决更复杂的非线性问题。这一时期，连续神经网络模型也得到了广泛的研究，进一步提高了神经网络的表达能力和适应性。 在故障测距领域，人工神经网络，尤其是前向神经网络，因其强大的非线性映射能力和自我学习特性，被广泛应用。行波故障测距是电力系统故障诊断的一个重要方法，利用神经网络可以从故障产生的暂态行波信号中准确估计出故障位置。这种方法通过训练神经网络来识别不同类型的故障，从而提高故障定位的精度和速度。 人工神经网络在行波故障测距的应用，是其在复杂问题解决上优势的体现。通过不断学习和优化，神经网络能够适应各种工况，提供快速且可靠的故障诊断结果。随着神经网络理论和技术的持续发展，未来在电力系统及其他领域的应用前景将更加广阔。