基于改進ANFIS算法的故障分類

王金玉， 聶成， 孔德健

(1.東北石油大學 電氣信息工程學院，黑龍江 大慶 163318；2.國網冀北電力有限公司檢修分公司,北京 102488)

基于改進ANFIS算法的故障分類

王金玉1， 聶成1， 孔德健2

(1.東北石油大學 電氣信息工程學院，黑龍江 大慶 163318；2.國網冀北電力有限公司檢修分公司,北京 102488)

高壓輸電線路是電網的骨架，發生故障如不能及時排除會造成很大的影響，因此在故障定位之前首先要確定故障類型。利用比例共軛梯度法(Scaled Conjugated Gradient, SCG)對ANFIS(自適應神經模糊推理系統)算法進行改進，對線路發生的故障類型進行分類。利用MATLAB軟件對改進ANFIS算法與標準ANFIS算法進行對比分析，得出改進ANFIS算法收斂速度更快，所需的訓練時間和訓練步數也更少，并且其故障分類結果也更加準確。

高壓輸電線路；故障類型；比例共軛梯度法；改進ANFIS算法；仿真驗證

0 引 言

電力在國家發展和人民生活中占有重要地位，在長距離傳輸中保證電能的可靠性有十分重要的意義，高壓輸電線路在電網遠距離輸電中占有很大比例，高壓輸電具有損耗小、傳輸距離長等優點[1]。高壓輸電線路發生故障會給居民生活和工業生產造成很大影響，因此對故障位置進行快速定位就顯得尤為關鍵，而確定故障發生的類型是對故障位置定位的前提，從而提高整體的故障分類的準確性，達到能夠快速確定故障位置的目的[2]。

1 ANFIS算法改進

1.1 ANFIS算法結構

ANFIS的典型結構圖如圖1所示。

圖1 ANFIS算法典型結構圖

第一層：將輸入的數據模糊化。

(1)

式中x1，x2為不同節點輸入的數據；……