【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 Relays and Protection Systems,” IEEE Tutorial Course Text, Publication No. 88EH02691PWR, 1988. [18] Mori, H., Itou, K., Uematsu, H., Tsuzuki, S. “An Artificial NeuralNet Based Method for Predicting Power System Voltage Harmonics,” IEEE Trans. on Power Delivery, Vol. 7, No 1, Jan. 1992, pp. 402 409. [19] Ebron, S., Lubkeman, D. and White, M. “A Neural Network Approach to the Detection of Incipient Faults on Power Distribution Feeders.” IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 5, No 2, April 1990. [20] Sultan, A., Swift, G., Fedirchuk, D. “Detectionof HighImpedance Arcing Faults Using a MultiLayer Perceptron”. IEEE PES Winter Meeting, NY, Jan, 1992. Paper No 92 WM 2071 PWRD. [21] Stigant, S. A. and Franklin, A. C. The J @ P Transformer Book. John Wiley amp。 Sons, NY, 1973. [22] Becia, W. METER: A Data Acquisition €4 Control System for the Power System Laboratory, M. SC. Thesis, Washington State University, 1992. [23] Wall, R. 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Meador (M)在 1956 年 10 月出生在得克薩斯州阿馬里洛 ，在 1979 年， 1981年， 1987 年分別獲得 華盛頓州立大學(xué)電子工程學(xué)士，碩士和博士學(xué)位 。 而他作為一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的經(jīng)理和一個(gè)獨(dú)立的顧問工作。他目前是華盛頓州立大學(xué)電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院助理教授 ， 他 從事 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 VLSI 設(shè)計(jì) 的 研究。目前 ， 他的 researchinterestsinclude脈沖編碼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與實(shí)施和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到混合 signalintegrated 電路測(cè)試。他是IEEE 電路與系統(tǒng)學(xué)會(huì)神經(jīng)系統(tǒng)和應(yīng) 用程序的技術(shù)委員會(huì)的現(xiàn)任主席，也是國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)和 ACM的成員。 Zoran ObradoviC (M)在 1985年獲得了信息與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 的 應(yīng)用數(shù)學(xué)理學(xué)學(xué)士，于 1987 年 獲得 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位， 1991 年 獲得 Pennsylvania State 大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位。他是 Boris Kidric 研究所 “ 的 系統(tǒng)程序員， 1984 年至 1986 年，是貝爾格萊德的塞爾維亞科學(xué)和藝術(shù)學(xué)院 的 研究的科學(xué)家。目前，他是華盛頓州立大學(xué)電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院助理教授。他的研究興趣包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并行處理，機(jī)器學(xué)習(xí) ，模式識(shí)別，算法設(shè)計(jì)與分析。 討論 , （ 紐芬蘭省紀(jì)念大學(xué)，圣約翰， NF，加拿大 ）：首先 祝賀作者，在變壓器 中 使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)區(qū)分浪涌電流和故障電流。我們有一些對(duì)本文提出的意見和問題。 1 在故障情況下得到了變壓器通電的浪涌，的例子是通過模擬獲得的。故障信號(hào)的頻譜分析是有益的 ， 目前尚不清楚是否有顯著的諧波分量。 2 作者認(rèn)為 在 獲得 調(diào)試 數(shù)據(jù)的情況下，實(shí)驗(yàn)室變壓器故障，應(yīng)用故障， 可以 用合適的變壓器 作 后備保護(hù)？權(quán)重和偏 差 的值的可能會(huì)是不同的的，如果從試驗(yàn)變壓器中同時(shí)獲得的浪 涌和故障的所有的 調(diào)試 樣例 。 3正如作者所指出的，計(jì)算要求的 FFNN 實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù) 是非常大的，即使是單相變壓器。這是能夠?qū)崿F(xiàn)在一個(gè)單一的數(shù)字信號(hào)處理板〔 A〕，由于權(quán)重的范圍廣泛 ， 三相變壓器的主要保護(hù)功能是非常顯 著 的，所 以 提出的方法 ， 需要一個(gè)用于精確的數(shù)學(xué)協(xié)處理器 ， 采樣間隔計(jì)算 。 4 FFNN（圖 5e）的建議的體系結(jié)構(gòu)需要一個(gè)數(shù)據(jù)窗口的周期的一半。如果輸入到網(wǎng)絡(luò)中的一些基本信號(hào)樣本和一些故障的信號(hào)樣本，在故障發(fā)生的瞬間，或隨后內(nèi)部故障的突入的情況下，可以依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ 我們贊揚(yáng)作者提出的首次應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字式 繼電器。 參考 ； [A] , , , A StandAlone Digital Protective Relay for Power Transformers, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 6, No. 1, January 1991, pp. 85 95. L. G. PQrez, A. J. Flechsig, J. L. Meador, 2. Obradovid (School of Electrical Engineering and Computer Science, W. S. U., Pullman, WA) 作者感謝 讀 者 對(duì) 本文興趣并提出寶貴意見。這些意見將 寫在 他們討論 中 。 1 在 故障實(shí)例的基礎(chǔ)上 采用 計(jì)算機(jī)模擬的故障實(shí)例的瞬時(shí)值進(jìn)行適當(dāng)縮減 ， 使用獲得的浪涌變壓器單元庫(kù) 做 例子。在某些情況下，得到一個(gè)簡(jiǎn)單的 RL 電路的響應(yīng) ， 二次諧波分量的故障實(shí)例 40%。這樣做是有意向的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，這是能夠區(qū)分故障電流具有很高的二次諧波分量和勵(lì)磁涌流 。 2 讀 者是正確的，他們說結(jié)果的權(quán)重和偏 差 ，他們 能得到的故障 調(diào)試 的例子是不同的。然而我們認(rèn)為 這是 可能，我們認(rèn)為這個(gè)初步的結(jié)果的計(jì)算機(jī)模擬故障的例子足以 說明 ，該方法工作 是 安全。我們相信，在一個(gè)實(shí)際的實(shí)施培訓(xùn)必須使用相結(jié)合的實(shí)地測(cè)量和計(jì)算機(jī)生成的故障實(shí)例。 3在這一點(diǎn)上 ， 我們與 讀 者 意見一樣 。然而，我們預(yù)計(jì)，隨著硬件 DSP 應(yīng)用目前的發(fā)展速度和準(zhǔn)確性，完整的變壓器保護(hù)可以成功的實(shí)現(xiàn)要求，包括浪涌檢測(cè)。 4圖 5所示 ,所有架構(gòu)測(cè)試一 個(gè) 周期的數(shù)據(jù)窗口和十二個(gè)樣品窗口的采樣率。 這 只有包含處理單元（神經(jīng)元）顯示層（對(duì)應(yīng)于輸入層沒有在圖 5 所示）。如圖 1 所示 ， 小缺圓代表處理單 元。一個(gè)更完整的表示，如圖 1 圖 5E 網(wǎng)絡(luò)所示。 Figure C1. Detailed scheme of the work shown in Figure 5e Manuscript received March 29, 1993 IEEE Transactions on Power Delivery, , No1, January 1994 TRAINING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO DISCRIMINATE BETWEEN MAGNETIZING INRUSH AND INTERNAL FAULTS LUIS G. PEREZ ALFRED J. FLECHSIG JACK L. MEADOR ZORAN OBRADOVIC Member, IEEE Senior Member, IEEE Member, IEEE Member, IEEE School of Electrical Engineering and Computer Science Washington State University Abstract — A feed forward neural work (FFNN) has been trained to discriminate between power transformer magizing inrush and fault currents. The training algorithm used was backpropagation, assuming initially a sigmoid transfer function for the work’s processing units (“neurons”). Once the work was trained the units’ transfer function was changed to hard limiters with thresholds equal to the biases obtained for the sigmoids during training. The offline experimental results presented in this paper show that a FFNN may be considered as an alternative method to make the discrimination between inrush and fault currents in a digital relay implementation. Keywords — Inrush Current, Power Transformer Protection, Digital Relays, Neural Networks.