3、结论

　　本文基于现代控制技术提出了人工神经网络理论的保护构想。神经网络软件的反应速度比纯数字计算软件快几十倍以上，这样，在相同的动作时间下，可以大大提高保护运算次数，以实现在时间上即次数上提高冗余度。

　　一套完整的ANN保护是需要有很多输入量的，如果对某套保护来说，区内、区外故障时其输入信号几乎相同，则很难以此作为训练样本训练保护，而每套保护都增多输入量，必然会使保护、二次接线复杂化。变电站综合自动化也许是解决该问题的一个较好方法，各套保护通过总线联网，交换信息，充分利用ANN的并行处理功能，每套保护均对其它线路信息进行加工，以此综合得出动作判据。每套保护可把每次录得的数据文件，加上对其动作正确性与否的判断，作为本身的训练内容，因为即使有时人工分析也不能区分哪些数据特征能使保护不正确动作，特别是高频模拟量。

　　神经网络的硬件芯片现在仍很昂贵，但技术成熟时，应利用硬件实现现在的软件功能。另外，神经网络的并行处理和信息分布存储机制还不十分清楚，如何选择的网络结构还没有充分的理论依据。所有这些都有待于对神经网络基本理论进行深入的研究，以形成完善的理论体系，创造出更适合于实际应用的新型网络及学习算法［5］。

　　参考文献

　　1、陈炳华。采用模式识别（智能型）的保护装置的设想。中国电机工程学会第五届全国继电保护学术会议，［会址不详］，1993

　　2、Robert E.Uhrig.Application of Artificial Neural Networks in Industrial Technology.IEEE Trans，1994，10（3）。（1）：371～377

　　3、Lee T H，Wang Q C，Tan W K.A Framework for Robust Neural Network-Based Control of Nonlinear Servomechannisms.IEEE Trans，1993，3（2）。（3）：190～197

　　4、Chow Mo-Yuen.The Advantage of Machine Fault Detection Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic Technology.IEEE Trans，1992，5（6）。（2）：1078～1085

　　5、吴捷。现代控制技术在电力系统控制中的应用。全国高校电力系统及其自动化专业年会，广州，1997 6　Matthew Zedenberg.Neural Networks Models in Artificial Intelligence.［s.l.］：［s.n.］，［s.a.］

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