人工神经网络基本功能范文

导语：如何才能写好一篇人工神经网络基本功能，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

【关键词】图像分割；细胞特征；人工神经网络

据统计，在各种癌症中，子宫颈癌对妇女的威胁仅次于乳腺癌。全世界每年因子宫颈癌死亡的人数为30万，确诊和发现早期症状者各为45万。虽然确诊病人的年龄一般都在35岁以上，但存在这种疾病诱因的妇女却往往远在这一年龄以下。如果及时得到诊断，早期子宫颈癌是可以治愈的。因此借助于现代先进的计算机技术结合病理专家的实践经验，开发出计算机辅助细胞学诊断系统，才是解决这一问题的关键所在。

本文从图像识别领域出发，应用人工神经网络模型对子宫颈癌细胞图像诊断进行探索。首先，对获取的子宫颈癌图像进行灰度转换。由原来的24位彩色图像转化为灰度图像。在对灰度图像进行分割，主要采取基于门限阈值化的分割方法。分别对细胞，细胞核进行了分割。分割后转化成为二值图像，采用八向链码算法对包括周长，面积似圆度，矩形度，核浆比等15个主要形态学参数进行测量。在取得了大量的数据样本后进行人工神经网络的训练。

人工神经网络是在对人脑神经网络的基本认识的基础上，从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，用数理方法建立起来的某种简化模型[1]。通过模仿脑神经系统的组织结构以及某些活动机理，人工神经网络可以呈现出人脑的许多特征，并具有人脑的一些基本功能[2]。1988年，Rinehart等人提出了用于前向神经网络学习训练的误差逆传播算法（Back propagation，简称BP算法），成功解决了多层网络中隐含层神经元连接权值的学习问题[3]。BP算法是由教师指导的，适合于多层神经网络的学习训练，是建立在梯度下降算法基础上的。主要思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段（信号正向传播过程），输入信号通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个节点的实际输出值；第二阶段（误差修正反向传播过程），若在输出层未得到期望的输出值，则逐层递归地计算实际输出与期望输出之间的误差，并已据此误差来修正权值。在学习过程中，对于每一个输入样本逐次修正权值向量，若有n个样本，那么一次学习过程中修正n次权值。

但是BP算法也存在一定的缺陷，如多解问题、学习算法的收敛速度慢以及网络的隐含节点个数的选取尚缺少统一而完整的理论指导。为了优化BP算法，我们采用加入动向量的方法对BP算法进行改进。基于BP算法的神经网络，在学习过程中，需要不断地改变权值，而权值是和权值误差导数成正比的。通常梯度下降方法的学习速率是一个常数，学习速率越大，权值的改变越大。所以要不断地修改学习速率，使它包含有一个动向量，在每次加权调节量上加上一项正比例与前次加权变化量的值（即本次权值的修改表达式中引入前次的权值修改量）。设计模型时，人工神经网络的输入输出变量是两个重要的参数。输入变量的选择有两个基本原则：其一必须选择对输出影响大并且能够检测或提取的变量，其二要求各个输入变量之间互不相关或相关性很小。我们将细胞的形态学特征值作为人工神经网络的输入变量。输出变量代表系统要实现的功能目标，这里以TBS分类法为依据，确定了人工神经网络的三个输出变量NORMAL（正常细胞），LSIL（低度鳞状上皮内病变），HSIL（高度鳞状上皮内病变）[4]。在人工神经网络的输入、输出确定后，就可以得到网络的结构图，从而对测得的细胞特征值进行分类。

本文中所设计的神经网络分类器，输入层15个节点、隐含层30个节点、输出层2个节点。细胞样本共161例，使用87例细胞样本数据对人工神经网络的权值进行训练。当误差小于规定值后，再用剩余的74例数据样本对人工神经网络进行测试。主要采取的算法是增加动量的BP算法。经实验，应用人工神经网络模型识别每张图片每个细胞，选出128个最有可能的异常细胞图。通过大量实验对比训练样本识别率最高达96.6%，测试样本识别率最高达87.8%，总体样本识别率最高达92.5%。

由实验可以看出增加动量的BP算法（BP标准算法）的学习次数适中，分类基本准确。增加学习速率可以加快收敛的速度，但同时也看到由于学习速率过大，而导致系统的不稳定，引起震荡。所以在增加学习不长的同时，动向量不能够过大，否则会引起震荡，影响分类的准确率。使用增加动量的BP算法对子宫颈癌细胞的识别效果比较理想，这在医学研究以及临床诊断方面具有一定的现实意义及比较广阔的应用背景。

参考文献

[1]何苗.径向基人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用[J].中国医科大学学报，2006，35（1）.

[2]刑仁杰.计算机图像处理[M].浙江：浙江大学出版社，1990：32-67.

[3]时淑舫.计算机辅助细胞检测方法在宫颈细胞学检查中的应用价值[J].临床和实验医学杂志，2003，2（2）.

篇2

关键词：人工神经网络；Matlab软件；温升预测

中图分类号：TM303.1 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2012）17-0042-02

电动机在国民经济中起着十分重要的作用，其广泛应用于工业、农业、冶金、化工、纺织、矿山、交通运输等国名经济各部门。据不完全统计，全国使用的中型电机大约有2 000万台，然而每年烧毁的电机约为320万台，平均每台的维修费用1 000元，总费用为32亿元左右。产生这种现象的原因是多方面的，除了管理措施不完善等因素外，关键的问题是电机过热载保护尚有不尽人意之处，传统的热过载保护方案可以分为直接测温法和间接测温法，但是直接测温法需要改变电机生产工艺，而间接测温法又无法建立数学模型。因此，由于神经网络理论以其组织结构、高度非线性映射性、高度并行处理的方式等优点,为预测和计算异步电动机的绕组温度提供了快捷、方便、准确的可能。文章主要通过神经网络的电动机温升预测,从而进行了电动机的智能热过载保护的探讨研究。

1 人工神经网络和BP网络

概论

1.1 人工神经网络的概念

人工神经网络是一个并行，分布处理结构。它由处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。这些处理单元（PE-processing element）具有局部内存，并可以完成局部操作。每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支成希望个数的许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号，信号的大小因分支的多少而变化。处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的。

1.2 BP网络概念及应用

1986年，由Rumelhart和Hinton 和Williams 完整而简明地提出一种ANN的误差反向传播训练算法（简称BP算法）。当前，在人工神经网络的实际使用中，绝大部分人工神经网络模型采用BP网络，它是前向网络的核心部分，体现了神经网络最精华的部分。

目前BP网络主要应用在函数逼近。即使用输入矢量和相对应的输出矢量训练一个网络逼近一个函数。其中模式识别，使用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来。其算法是多层前馈型网络。此网络不但有输入节点和输出节点，而且还有一层或多层隐含节点。

2 MATLAB软件在BP网络的重要函数应用

MATLAB语言使人们从繁多的程序代码中解放出来。开发者使用其丰富函数可无需重复编程，只要简单地调用和使用。MATLAB语言最大的特点是简单和直接

MATLAB的BP网络工具箱包含了大量的BP网络分析和设计的许多工具函数，表1罗列了主要的函数的名称和基本功能。

3 神经网络在电动机绕组温升预测中的应用

3.1 三相异步电动机温升实验

异步电动机的电流和温度的变化，可以反映出它在运行中是否正常。当有故障时，大多会引起定子电流增大和电动机温度过高。因此，对运行中的异步电动机，监视它的电流和温度是极其重要的。电动机铭牌上对电机的额定电流和允许温升都有规定。允许温升是指在环境温度40℃及在海拔1 000 m高度以下的条件下定子绕组的稳定温升。电机的温升是由电机内部的损耗（主要是绕组的铜损耗和铁心的损耗，它们是电机内部发热的热源）和散热通风的条件所决定，它的允许值是被电机绕组的绝缘材料的等级所限制。以下采用电阻法测异步电动机温升。

绕组温升的计算公式为：

Δt=（R2-R1）/R1×（Ka+t1）-（t2-t1）

式中，Δt为绕组温升；R2为实验开始的绕组电阻；R1为实验结束的绕组电阻；Ka当绕组为铜制导线时取234.5，当绕组为铝制导线时取228；t1为实验开始时的室温；t2为实验结束时的室温。

①实验进行依据。异步电动机绕组温升的测量主要是为了检验异步电动机在正常工作状态下各部位的温升是否正常。在测试的过程中，使用了温度计和万用表，并利用上文所提到的各种公式，计算了绕组的温升。当前这种测试方法的主要依据为：随着温度的改变导体的电阻将改变的原理。即同一段导体，在不同的温度下，其具有不同的电阻值。

②实验步骤。在不同的实验环境下，使用温度计量出异步电动机工作时的环境温度t2，并且在异步电动机启动前，使用用万用表测量异步电动机单相绕组的电阻R。启动后，异步电动机配以额定负载运行。当电动机稳定运行30 min以后，依然使用温度计量出此时绕组的温度T, 当温度计的温升刻度保持稳定时马上停机，并立刻测出此时电动机单相绕组的电阻值R。异步电动机温升实验电路接线图如图1所示。

3.2 实验样本的数据处理

采集实验样本并且进行必要的数据处理是实现神经网络对电机绕组温升预测关键的一步。通过对三相异步电机进行温升实验，采集了14组数据。其中12组用于训练网络，其余两组用于测试训练后的网络正确性与适用性，将采集到的12组训练数据，其中用MATLAB分别对从1.5A和5A的2组数据进行拟合。

由于采集的数据是一些离散的点，所以存在一定的误差，曲线不够光滑，因此不能直接用于神经网络的训练，需要经过拟合才能应用。可以采用三层BP网络来拟合各条实验曲线，网络结构框图如图2所示，拟合后的温升曲线见图3。从图中可以看出拟合后的温升曲线比实测光滑很多。

为了提高神经网络的训练效率，还需要对“输入——目标”样本集数据作必要的预处理，即进行归一化处理，使输入和目标数据落入[-1,1]区间。归一化公式为：

Pn=2×（P-minp）（maxp-minp）-1

Tn=2×（T-mint）（maxt-mint）-1

式中：P为原始输入数据；minp,maxp为P中的最小值和最大值；Pn为归一化后的输入数据；mint，maxt分别为T中的最小值和最大值；Tn为归一化后的目标数据。

3.3 结合BP网络，电机负载运行绕组温升预测的实现

影响电动机绕组温升的因素有发热和散热两个过程。发热的主要影响因素有电流、电压、电源频率、功率、转速。电动机散热与当前电机温度和环境温度相关联。其中电压、电流及环境温度可分别通过电压、电流互感器及温度传感器直接测得，电源频率和功率因数则是利用以测得的电压、电流通过计算获得。一旦BP网络预测到某一时刻的温升可能超过长期使用的允许温升，就发送时间参数到保护器，经过延时时间，切断电动机电源，从而达到保护的电机的目的。

4 结 语

本文的重点是神经网络在电动机绕组温升预测中的使用。通过电机的温升实验，证明了神经网络的应用对电机绕组温升的预测是可行的，并且能够实现对电机的过载保护，充分发挥了电机的作用，其保护效果明显优于其它传统继电保护装置，并且具有研究意义。

参考文献：

[1] 蒋宗礼.人工神经网络导论[M].北京:高等教育出版社,2001.

[2] 魏海坤.神经网络结构设计的理论与方法[M].北京:国防工业出版社,2005.

[3] 郭晶. MATLAB6.5辅助神经网络分析与设计[M].北京:电子工业出版社,2003.

篇3

关键词：电阻点焊；神经网络；消音锯片

0序言

电阻点焊过程是一个高度非线性，既有多变量静态叠加又有动态耦合，同时又具有大量随机不确定因素的复杂过程。这种复杂性使得传统方法确定最佳工艺参数存在操作复杂、精度低等缺陷。

本文通过深入研究提出了一种神经网络优化消音锯片电阻点焊工艺参数方法。以试验数据为样本，通过神经网络，建立焊接工艺参数与焊接性能之间的复杂模型，充分发挥神经网络的非线性映射能力。为准确预测点焊质量提高依据。在运用试验手段、神经网络高度非线性拟合能力结合的方式，能在很大程度上克服传统方法的缺陷，完成网络的训练、检验和最优评价，为电阻点焊过程的决策和控制提供可靠依据。

1原理

人工神经网络是用物理模型模拟生物神经网络的基本功能和结构，可以在未知被控对象和业务模型情况下达到学习的目的。建立神经网络是利用神经网络高度并行的信息处理能力，较强的非线性映射能力及自适应学习能力，同时为消除复杂系统的制约因素提供了手段。人工神经网络在足够多的样本数据的基础上，可以很好地比较任意复杂的非线性函数。另外，神经网络的并行结构可用硬件实现的方法进行开发。目前应用最成熟最广泛的一种神经网络是前馈多层神经网络（bp），通常称为bp神经网络。

神经网络方法的基本思想是：神经网络模型的网络输入与神经网络输出的数学关系用以表示系统的结构参数与系统动态参数之间的复杂的物理关系，即训练。我们发现利用经过训练的模型进行权值和阈值的再修改和优化（称之为学习）时，其计算速度要大大快于基于其他优化计算的速度。

bp神经网络一般由大量的非线性处理单元——神经元连接组成的。具有大规模并行处理信息能力和极强的的容错性。每个神经元有一个单一的输出，但可以把这个输出量与下一层的多个神经元相连，每个连接通路对应一个连接权系数。根据功能可以把神经网络分为输入层，隐含层（一或多层），输出层三个部分。设每层输入为ui(q)输出为vi(q)。同时，给定了p组输入和输出样本 ，dp（p=200）。

（6）

该网络实质上是对任意非线性映射关系的一种逼近，由于采用的是全局逼近的方法，因而bp网络具有较好的泛化的能力。

我们主要是利用神经网络的非线性自适应能力，将它用于消音锯片的电阻点焊过程。训练过程是：通过点焊实验获得目标函数与各影响因素间的离散关系，用神经网络的隐式来表达输入输出的函数关系，即将实验数据作为样本输入网络进行训练，建立输入输出之间的非线性映射关系，并将知识信息储存在连接权上，从而利用网络的记忆功能形成一个函数。不断地迭代可以达到sse（误差平方和）最小。

我们这次做的消音金刚石锯片电焊机，通过实验发现可以通过采用双隐层bp神经网络就可以很好的反应输入输出参数的非线性关系。输入神经元为3，分别对应3个电阻点焊工艺参数。输出神经元为1，对应焊接质量指标参数。设第1隐含层神经元取为s1，第2隐含层神经元取为s2。输入层和隐含层以及隐层之间的激活函数都选取log-sigmoid型函数，输出层的激活函数选取pureline型函数。

2点焊样本的选取

影响点焊质量的参数有很多，我们选取点焊时的控制参数，即点焊时间，电极力和焊接电流，在固定式点焊机上进行实验。选用钢种为50mn2v，φ600m的消音型薄型圆锯片基体为进行实验。对需要优化的参数为点焊时间，电极力和焊接电流3个参数进行的训练。最后的结果为焊接质量，通常以锯片的抗拉剪载荷为指标。

建立bp神经网络时，选择样本非常重要。样本的选取关系到所建立的网络模型能否正确反映所选点焊参数和输出之间的关系。利用插值法，将输入变量在较理想的区间均匀分布取值，如果有m个输入量，每个输入量均匀取n个值（即每个输入量有m个水平数）, 则根据排列组合有nm个样本。对应于本例，有3个输入量，每个变量有5个水平数，这样训练样本的数目就为53=125个。

我们的实验，是以工人的经验为参考依据，发现点焊时间范围为2~8s，电极力范围为500~3000n，点焊电流范围为5~20ka时，焊接质量比较好。我们先取点焊电流，电极力为定量，在合理的范围内不断改变点焊时间，得到抗拉剪载荷。如此，可以得到不同点焊电流和电极力的抗拉剪载荷。根据点焊数据的情况，我们共选用200组数据。部分测试数据如表1：

神经网络建模的关键是训练，而训练时随着输入参数个数的增加样本的排列组合数也急剧增加，这就给神经网络建模带来了很大的工作量，甚至于无法达到训练目的。

3神经网络

我们用200组训练样本对进行神经网络训练，以err_goal=0.01为目标。调用matlab神经网络工具箱中的函数编程计算，实现对网络的训练，训练完成后便得到一个网络模型。

程序如下：

x1=[2.1 2.5 3 3.5 4……]； %点焊时间输入，取200组

x2=[1.3 1.5 1.9 2.1 2.3……]；%电极力输入，取200组

x3=[9 10 11 12 13……];%点焊电流输入，取200组

y=[2756 3167 3895 3264 2877……]； %输出量，取200组

net=newff([1 10;0.5 3;5 20],[10 10 1],{'tansig''tansig''purelin'});

%初始化网络

net.trainparam.goal = 0.01;%设定目标值

net=train(net,[x1;x2;x3],y);%训练网络

figure； %画出图像

选取不同的s1,s2，经过不断的神经网络训练，发现当s1=8,s2=6时，神经网络可以达到要求。工具箱示意图如下图1。

图 1工具箱示意图

工具箱示意图非常清晰地表示了本实验的神经网络的输入，输出以及训练的过程。

神经网络的训练结果，如图2所示:

图2神经网络的学习过程

图中可以看出双层网络训练的sse在训练100次时，已经接近0.0001，效果较理想。

为了验证经过训练的网络模型的泛化能力，在输入变量所允许的区域内又另选多个样本进行了计算。发现：利用bp神经网络模型计算的测试输出与期望输出值相符，误差小于2％。

在已经训练好的网络中找出最大值：

for i=2:10 %点焊时间选择

for j=0.5:0.1:3%电极力选择

fork=5:0.1:20%点焊电流选择

a=sim(net,[i,j,k])；%仿真

ifa>n %比较仿真结果与最大值，取最大值n=a；

i(1)=i；%最大值的时间

j(1)=j；%最大值的电极力

k(1)=k； %最大值的电流

end

end

end

end

将i（1）,j（1）,k（1）以及n输出，n为最大值。得到点焊时间为3.4s，电极力为12.7kn，点焊电流为11.8ka，此时的抗剪拉剪载荷为4381n，为训练结果的最大值。将点焊时间为3.4s，电极力为12.7kn，点焊电流为11.8ka在点焊机上进行实验，得到结果为4297n。并且通过与实际的结果相比较，发现误差也在2%以内。

4结论

1）本文采用了插值法作为选取bp神经网络训练样本的方法。并且在数据变化剧烈的地方多选取了75组数据，这样可以得到较高精度的网络模型，使点焊模型的可行性。

2）基于此方法建立了三个点焊参数的bp神经网络模型，而且所建的bp模型具有较高的精度，可以很好的描述了这三个点焊参数与点焊质量的映射关系。

3）由于神经网络模型将系统结构参数与传统动态特性参数之间的物理关系，反映为神经网络模型的网络输入与网络输出的数学关系，因此，在神经网络模型上进行结构修正与优化比在其他模型上更直接，简单与高效。

本文采用神经网络的方法优化复合消音锯片的点焊工艺参数，为分析点焊质量提供了很好的辅助手段。通过与以前工艺相比较，提高了点焊质量。

参考文献：

[1] 方平,熊丽云.点焊电流有效值神经网络实时计算方法研究.[j].机械工程学报,2004（11）.148-152.

篇4

[关键词]网络学习资源；个性化推荐；推荐系统

伴随现代远程教育及MOOC的快速发展，网络学习资源日趋丰富。一方面，海量学习资源使学习者有了更多的选择余地，可以根据个人的兴趣爱好、知识结构的积累，选择更适合自己的学习资源。另一方面，网络学习资源是异质的，有文本、音频、视频等多种形式，学习者在纷繁复杂的学习资源中，并不总是能够完全及时准确地发现自己想要的资源，这也使得很多网络学习系统无法得到充分有效的应用。

网络学习资源个性化推荐系统是一个基于REST架构的分布式资源库系统。主要包括管理员、用户、学习资源。管理员可以创建、修改、删除学习资源；用户可以浏览、下载、评价和获得推荐学习资源。用户在利用传统的类目、搜索学习资源的同时，系统还能够根据用户的个性化信息向用户提供个性化的推荐。

1系统结构

网络学习资源个性化推荐系统的基本功能如下：

（1）用户智能化管理：收集用户的兴趣偏好，根据学习资源的特征对用户进行推荐。

（2）分类浏览：将网络学习资源以传统的类目和Tag方式加以组织，从而有利于信息的进一步挖掘。

（3）个性化检索：依照用户的检索内容和学习资源的匹配度，加入用户的个性化的兴趣偏好，向用户反馈个性化的检索结果。

（4）个性化推荐：构建个性化推荐模型，基于协同过滤、知识库等不同的推荐模型向用户推荐学习资源。

根据以上分析，从应用角度设计和实现了推荐系统的体系结构，如图1所示。前端开发工具采用ASPnet Web API，它是Microsoft的REST架构平台，基于REST的架构能使应用程序独立于操作系统和程序语言，方便地与移动设备、数据分析平台等无缝衔接，同时也可以调用其他应用程序的功能。数据分析及推荐算法采用Python语言实现的sklearn机器学习模块和TensorFlow实现的深度学习模块。整个系统分为四大部分：前端用户接口、推荐系统核心功能、学习资源管理系统和用户数据处理系统。

2个性化推荐引擎

目前主流的推荐技术包括以下几种：基于内容的推荐、基于用户统计信息的推荐、基于协同过滤的推荐、基于关联规则的推荐以及基于知识库的推荐。基于用户、物品的协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛、最成功的算法。协同过滤算法，通过分析用户与物品间的关系，计算物品、用户间的相似度，根据用户过往的评价行为利用分类、聚类的手段向用户提供推荐列表。

21用户偏好分析

用户偏好分析是个性化推荐准确性的关键，建立以用户历史行为为标准的用户模型是做好用户偏好分析的关键。结合用户历史行为和物品信息，可以得到用户每种行为下的用户偏好数据，建立偏好的维度和偏好程度。

将各种行为的偏好数据合并，从而得到用户在物品、类别、标签等各个维度上的偏好程度。在对不同维度的数据合并计算时，应当考虑用户对于不同行为类型的用户偏好程度，从而赋予不同的权重。

利用机器学习中的Random Forest算法，在使用人工标记后的训练数据，经过模型的训练、测试，从而将用户划分到不同的群体。在处理用户的偏好数据时，应当考虑时间因素的影响，根据不同的时间间隔，划分成长期、中期、短期和实时四个时间维度，从而解决用户因为时间的推移、兴趣爱好发生变化产生的影响。

22协同过滤

协同过滤的推荐方法，主要利用用户过去的行为或意见预测当前用户对物品的可能喜好，可以推]一些物品内容上差异较大但用户又感兴趣的物品，以近邻算法为主。基于近邻的方法，在数据预测中直接使用已有数据进行预测，将用户的所有数据加载到内存中进行运算。通常划分为基于用户的系统过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤是，获取和当前用户相似的用户列表，将这些用户喜欢的物品推荐给当前用户；基于物品的协同过滤，获取当前用户偏好的物品列表，将和这些物品相似的物品加入到推荐的候选列表中。

23深度神经网络

“深度学习”（Deep Learning）的概念源于人工神经网络的研究，于2006年由Hinton等人提出。含多隐层的多层感知机就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。比较常用的深度学习算法有，卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络及LSTM长短时记忆等算法。

Tensor Flow是谷歌于2015年11月9日正式开源的深度学习计算框架。Tensor Flow使用数据流式图来规划计算流程，可以将计算映射到不同的硬件和操作平台，大大简化了真实场景中应用机器学习的难度。

本系统利用Tensor Flow平台设计了两个深度神经网络：第一个深度神经网络用来生成候选学习资源列表；第二个深度神经网络用来对输入的候选学习资源列表打分排名，以便将排名靠前的学习资源推荐给用户。候选学习资源的列表并不完全依赖于第一个神经网络的结果，也可以使用其他来源产生的候选学习资源。

3结论

利用传统的类目式导航和简单的信息检索手段，用户很难在纷繁复杂的学习资源中准确地发现自己需要的学习资源，并且用户之间无法共享有价值的学习资源。采用本文设计的模型，在帮助用户快速获取大量的有价值的学习资源的同时，还能够根据其他用户已经获取的学习经验来提高用户的学习效率，这种个性化的推荐方式有助于提高用户学习效率和学习资源的使用效率。

参考文献：

[1]杨露基于协同过滤算法的鹤岗师专多媒体教学系统设计与实现[D].长春：吉林大学，2016

[2]裴艳基于学习分析的学习资源个性化推荐研究[D].西安：陕西师范大学，2015

[3]江周峰面向个性化学习资源共享的混合推荐系统的设计与实现[D].北京：北京邮电大学，2015

[4]应中运基于用户情境的论坛个性化推荐模型研究[D].重庆：西南大学，2014

[5]胡小丰面向科研用户的个性化推荐系统设计与实现[D].北京：中国农业科学院，2013

篇5

关键词 电力系统；新型保护；继电保护装置

中图分类号：TM922 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）11-0000-00

在经济飞速发展的背景下，我国的供电量不断攀升，电力工程承受的负荷也是空前巨大，电网的容量增大，且正朝着远距离、高电压的方向前进，各电网之间的关系越来越紧密，同时也变得更为复杂。有鉴于此，电力系统的安全问题引起了全社会的高度重视，如若发生故障，能够及时关闭故障元件是最好的解决方法，而继电保护无疑是最理想的选择。一旦继电保护失去效用，引起的后果不堪设想，因此，必须加强其可靠性以及安全性，保证其能够稳定运行。经过长期发展，继电保护技术呈现出多元化发展趋势，且在许多新技术的带动下不断地完善。

1 继电保护技术的历史和现状

1.1 发展过程

我国的继电保护技术开始于上世纪60、70年代，发展初期采用的是晶体管的继电保护器，因符合当时需求，得到了大力普及。接着研发出的是集成电路保护，该技术的前提是集成运算放大器。随着技术的不断进步，微机保护继电装置开始兴起，并得到广泛使用。结合目前具体情况对其发展过程进行分析，可大概推测出其以后的发展方向，即朝着电子化、网络监控化的方向发展。

1.2 应用现状

1）如何做好设备选型。在继电保护技术应用中，要想使其功能得到最大发挥，首要任务是做好设备选型工作。如何做好设备选型的工作，需注意以下几点：继电保护装置应与系统需求相适应，且能够正常履行其该有的义务功能。利用继电保护装置能够对电力系统的运行状态进行实时监控，一旦发现有故障出现，能在第一时间内发出警报并根据自动选择进行切除故障。而网络技术的发展，也被引进了继电保护领域，从而形成了现代自动化、网络化监控的模式。因此，在设备选型时，需从继电保护的基本功能入手，并对其可靠性、灵敏性以及速度性等多方面都做详细的考虑，不管是品牌还是型号，都要与系统需求相符，这样才能保证系统正常运转。

2）继电保护功能的应用探讨。就现代继电保护应用而言，较为常用的功能主要包括线路保护、主变保护、母联保护以及电容器保护功能等。在输变电过程中应用继电保护功能，能避免因故障而带来的损害，或将损失减到最低。一般来说，继电保护装置多采用二段式或者三段式的电流保护，对短路诸故障能起到很好的防范作用。而且，主变保护和母联保护也能保护输变电的设备，减轻了故障造成的损失。现代继电保护装置大都具备微电脑处理技术，能够实现自动监控、快速保护断开等功能，对电力系统的安全运行提供了可靠的保障。

3）继电保护技术的网络化和智能化。当前社会，各种技术都有了不同程度的进步，继电保护技术在不断发展中也吸收借鉴了许多技术，涉及面很广，如计算机、现代自动化以及网络技术等等。在多种技术的结合下，继电保护技术开始朝网络化、智能化方向发展。单片机技术的引入就是很好的见证，实现了微机化的保护应用，不但提高了其工作率的准确度，结合快速数据处理功能，还能对变电设备计算机系统起到良好的保护作用。利用网络通信，有利于监控人员对故障信息进行全面而正确的接受。可以这么说，在现代继电保护应用中，计算机技术起着关键性的作用，很大程度上决定着系统能否稳定供电。

如今，智能化技术在继电保护领域得以应用，使得继电保护装置的稳定性智能性都有了一定的提高。 智能化技术不仅为继电保护装置提供了更新的技术支持，还为现代电力系统智能化控制与保护奠定了基础 。集智能化技术、计算机技术、网络通信技术以及单片机技术于一体，有利于促进现代屯力系统继电保护与输变电的综合自动化。

2 网络继电保护与控制技术

该技术主要是在通信技术的基础上，将电力系统的运行状态以数字化的形式发送至继电保护控制系统，一旦有故障出现，控制系统会自动对其分析判断，然后发送控制命令，以完成继电保护工作。

2.1 构成

该系统的构成部分主要包括数字传输网络、测控装置、人机对话界面以及网络继电保护控制服务器等。其中，测控装置主要负责各个设备交流信息机信号的采集工作，将收集的模拟信号转变为数字信号发送至控制系统。当继电保护器和控制子系统都处于正常运行状态时，则对变电站实时监控；如果有故障发生，将替代完成系统的继电保护功能。而继电保护器和子系统都只是和某一个变电站相对应，也就是说，它们只能对与其相应的变电站进行数据收集工作。以至于系统服务器虽有故障发生，继电保护装置仍能够保护其相对应的变电站。数字传输网络起着桥梁作用，主要负责与系统服务器相连接，以及数字信息的传递工作，包括服务器和子系统之间的信号交换。网络继电保护控制系统主要负责接收信号的分析整理工作，它将固定的逻辑关系提前设置好，以方便对信号做出判断，并通过数据指令的形式来完成对各个设备的保护工作。人机对话界面是控制者和系统交流的有效途径。

2.2 数据流的运行模式

对网络继电保护器而言，数据流主要是靠分散采集、集中处理的形式运转的。在整个系统运行过程中，由测控装置对各个变电站进行信号收集，然后借助数字网络传输发送至服务器，然后做分析处理。在这个过程中，可将原件分成网外原件、网间原件以及网内原件三种。网外原件是指至少有一个端点是位于电路接线图中的，其收集不到端电外的信号；网间原件的端点在接线图之外，但从中能够获得有效信息；网内原件则是指所有的端点都能在电路接线图中找到。使用这种运行模式，不用对每个原件设置专门的信号通道，就能够得到原件两端的参数，以便于进一步对系统运行状态做出判断，同时还利于实现继电保护功能。

3 电力系统的智能化技术

电力系统非常庞大复杂，具有强非线性和时变性，因此，其各项参数也都在不断地变化中，且含有大量未建模动态部分。由于电力系统覆盖的面积较广，很多软件的物理特性都存在缺陷，这就加大了控制难度。随着科技的不断进步，专业人士积极探索，使得电力系统朝着智能化发展，以下介绍几种智能控制技术。

3.1 线性最优控制

在现代控制理论中，线性的最优控制成功地将优化理论同实际相结合，有效地应用在控制问题中，是控制理论系统不可或缺的一部分。现代控制理论五花八门，线性最优控制是应用范围最广的一种，除此外，还显得很成熟。有人提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态品质的问题，取得了一系列重要的研究成果。在此项研究中，针对大型机组，主要是对传统的励磁方式的一种改进，用现代的最优励磁控制方式取而代之。除了这一方面，最优控制理论还可应用在水轮发电机中，能够很好的对其制动电阻的最优时间进行合理控制，而且取得了很好的效果。电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用，作用越来越突出，影响也越来越大。不过有一点需要注意，由于这种控制器是针对电力系统的局部线性化模型来设计的，在强非线性的电力系统中对大干扰的控制效果不理想。

3.2 模糊控制

这种方法有许多优点，不但实用性较强，而且操作起来十分方便简单。在家用电器中表现出良好的性能。在目前，为实现有效控制，较为常用的方法就是建立模型，不过在实际中，要建立数学模型是有一定的难度的。与其相比，模糊关系模型的建立相对会容易些，而其优势也在大量的应用中得以充分发挥。除了模型，其相应的理论也在日常生活中多个领域得到利用，如电风扇等一些家用电器。以恒温器为例，对于普通的恒温器，可借助模糊控制器加以改进。多数情况下，电热炉或其他电器在不同状态中温度也会发生相应的变化，恒温器的作用就是对其进行合理调节并保存记录，为以后的使用提供方便。这是从理论上说的，在实际操作中往往会出现许多问题，通常表现在两个方面，一是在恒温应用中，可能会出现围绕恒温摆动振荡的情况，二是在冷态启动时，可能会发生温度过高的状况。为了尽量避免这些问题的出现，减小其发生率，可选用模糊控制器加以有效控制。至于具体的操作方法，则很容易掌握，只需输入两个语言变量，分别为温度、温度变化，各自论域通常会用5组语言变量互相跨接进行描述即可。采取这个措施，虽然方法简单，却能起到很不错的节电效果，一旦杜绝了冷态加热时的超温现象，热态中围绕恒温值摆动的情况也不复存在。

3.3 专家系统控制

在电力系统中，该方法有着很广泛的应用，且取得的效果也都十分良好，如在辨识危险信号、对故障加以隔离以及系统恢复控制等方面都发挥着相当重要的作用。不过由于受各方面条件的影响，在应用中还有一定局限性，主要体现在以下几点：①掌握的大多只是基础知识和表面功能，对其更深度的探析则有所不够；②没有健全系统的学习机构，碰到很多陌生问题会束手无策；③缺乏独立的创造性，而且验证问题做的十分复杂，容易耗费时间。由分析可知，在应用此方法时，需对其效益问题做重点考虑。

3.4 神经网络控制

人工神经网络最早是开始于上世纪四十年代，在六十年代曾一度出现研究低潮，然而发展到今天，不管是学习算法，还是模型结构，都取得了比较不错的成效。其结构组成是大量的神经元，按照一定的规律相连接起来的，其连接权值上隐含着大量未知信息，因此，采取适当的计算方法对权值进行合理调整，有利于神经网络从m维空间到n维空间复杂的非线性映射的实现。它本身具有非线性的特点，鲁棒性、自主学 习以及并行处理的能力都比较强，在全球范围受到了广泛重视。就目前而言，此方法受到了足够的重视，有许多相关专业人员对其进行了理论研究，但大都集中在神经网络模型及结构的研究、神经网络学习算法的研究、神经网络的硬件实现问题等。

3.5 综合智能系统

综合智能控制既包含了智能控制与现代控制方法，又包含了各种智能控制方法之间的交叉结合，对电力系统这样一个复杂的大系统来讲，综合智能控制更有巨大的应用潜力。目前，专家系统与模糊控制的结合、神经网络与模糊控制的结合等是电力系统中的主要研究对象。神经网络适合于处理非结构化信息，而模糊系统对处理结构化的知识更有效。因此，模糊逻辑和人工神经网络的结合有良好的技术基础。这两种技术从不同角度服务于智能系统，人工神经网络主要应用在低层的计算方法上，模糊逻辑则用以处理非统计性的不确定性问题，是高层次的推理，这两种技术正好起互补作用。因此将二者结合起来的研究成果较多。

4 结束语

通过以上分析我们可知，继电保护装置在电力系统中占据着相当重要的位置，对输变电设备的安全起着关键性的作用。随着用电量的急剧增长，电力系统的安全运行问题成了关注焦点，为解决这一潜在的危害，必须采取继电保护技术。近些年来，继电保护技术有了很大进步，相应的设备也发生很大变化，为保证电力系统的正常运行，需要将该技术进一步完善，即朝着智能化、网络化以及自动化方向再迈进一步。

参考文献

[1]李玲，刘闯，张振兴，张文奎，冯学兰[J].科技致富向导，2012，36（15）：152-154.

[2]高翔.电力系统保护与控制策略概述[J].北京电力高等专科学校学报，2012，29（1）：237-239.

[3]黄永红，杨泽斌.电力系统保护与控制课程改革与实践[J].中国电力教育，2009.21（6）：149-151.

[4]赵彩宏，邹贵斌，田立军，江世芳.一种新型保护——故障限流器在电力系统中的应用[J].山东电力技术，2000，25（6）：127-130.

[5]戴列峰，刘浩，俞波.新型电力系统保护测控装置硬件平台的研制[J].微型机与应用，2007，25（S1）：261-263.

[6]姚朝贤.电力系统继电保护技术应用现状的探讨[J].科技致富向导，2012，38（35）.

[7]龙艳红，兰蔚，邓海鹰.电力系统继电保护与自动化专业建设方案与实施[J].中国电力教育，2011，23（4）：109-111.

[8]李妍浅.论电力系统自动化中智能技术的应用[J].中国科技信息，2010，29（8）：276-279.

[9]赵宪文.计算机与电力系统自动化技术的有机结合[J].科技传播，2011，26（10）：231-234.

篇6

关键词:电力系统继电保护技术应用发展趋势

一、前言

电力系统的迅速发展对继电保护提出了新的要求,电子技术及通信技术等的迅速发展又为继电保护技术的发展不断地注入了新的活力,随着微机保护装置的应用普及,继电保护二次系统的自动化水平得到不断提高,许多当前由人工处理的模拟信息转化为大量的数字信息,而技术管理人员也有许多用计算机实现的资料和试验记录文档。因此,继电保护技术得天独厚, 在余年的发展时间里经历了个历史阶段,现在是微机保护阶段。

二、继电保护技术

继电保护装置是指：当电力系统中的电力元件（如发电机、线路等）或电力系统本身发生了故障危及电力系统安全运行时,能够向运行值班人员及时发出警告信号,或者直接向所控制的断路器发出跳闸命令以终止这些事件发展的一种自动化措施和设备,一般通称为继电保护装置。其基本任务是：当被保护的电力系统元件发生故障时,应该由该元件的继电保护装置迅速准确地给脱离故障元件最近的断路器发出跳闸命令, 使故障元件及时从电力系统中断开, 以最大限度地减少对电力系统元件本身的损坏, 降低对电力系统安全供电的影响, 并满足电力系统的某些特定要求。反应电气设备的不正常工作情况, 并根据不正常工作情况和设备运行维护条件的不同（例如有无经常值班人员）发出信号,以便值班人员进行处理, 或由装置自动地进行调整, 或将那些继续运行会引起事故的电气设备予以切除。反应不正常工作情况的继电保护装置允许带一定的延时动作。其基本要求是应满足可靠性、选择性、灵敏牲和速动性。这四“性”之间紧密联系, 既矛盾又统一。

三、微机继电保护系统特点

研究和实践证明, 与传统的继电保护相比较, 徽机保护有许多优点,其主要特点如下：

1、改善和提高继电保护的动作特征和性能, 动作正确率高。

其主要是在能得到常规保护不易获得的特性；很强的记忆力能够更好地实现故障分量保护；可引进自动控制、新的数学理论和技术如自适应、状态预测、模糊控制及人工神经网络等, 其运行正确率很高也已在运行实践中得到证明。

2、可以方便地扩充其他辅助功能。

例如故障录波、波形分析等, 能够方便地附加低频减载、自动重合闸、故障录波、故障测距等功能。

3、工艺结构条件优越。

体现了硬件比较通用, 制造容易统一而且标准装置体积小, 减少了盘位数量功耗低。

4、可靠性容易提高。

体现了数字元件的特性不容易受温度变化、电源波动、使用年限的影响, 不易受元件更换的影响且自检和巡检能力强, 可用软件方法检测主要元件、部件的工况以及功能软件本身。

5、使用灵活方便, 人机界面越来越友好。

其维护调试也比较方便, 从而缩短了维修时间同时依据运行经验, 在现场可通过软件方法改变特性、结构。

6、可以进行远方监控。

其实微机保护装置是具有串行通信功能,与变电所微机监控系统的通信联络使微机保护具有远方监控的特性。

四、如何保证继电保护的可靠性

继电保护的可靠是由配置合理、质量和技术性能优良的继电保护装置与正常的运行维护和管理来保证, 任何电力设备都不允许在无继电保护的状态下运行。微机保护在全国电力系统的普及率已相当高, 其可靠性、灵敏度高等优点不言而喻就徽机保护的特殊性而言, 还有一些现场问题值得我们注意, 这就是要采用有针对性的技术措施把微机保护的误动作限制在最小范围以内以下是笔者近年来工作中体会，供同行参考。

（一）继电保护装置检验应注意的问题

当在继电保护装置检验过程中一定要注意将整组试验和电流回路升流试验放在本次检验最后进行, 这两项工作完成后, 严禁再拔插件、改定值、改定值区、改变二次回路接线等工作。

〔二）定值区问题

微机保护主要优点是可以有多个定值区, 这极大方便了电网运行方式变化和代路情况下的定值更改问题。现在必须注意的是定值区的错误对继电工作来说是一大忌, 必须采用严格的管理和相应的技术手段来确保定值区的正确性措施是, 在修改完定值后, 必须打印定值单及定值区号,注意日期、变电站、修改人员及设备名称, 并重点在继电保护工作记录中注明定值编号。

（三）一般性检查

无论哪种保护, 一般性检查都是非常重要的, 但是在现场也是容易被忽略的项目, 至少是没有认真去做。一般性检查大致包括以下几个方面清洁、连接件是否紧固、焊接点是否虚焊、机械特性等。其次是应该将装置所有的插件拔下来检查一遍, 将所有的芯片按紧, 螺丝拧紧并检查虚焊点。在检查中, 也必须将各元件、保护屏、控制屏、端子箱的螺丝紧固作为一项重要工作来落实。

（四）接地问题

继电保护工作中接地问题是非常突出的, 可以分以下两点说明保护屏的各装置机箱、屏障等的接地, 必须接在屏内的铜排上, 一般生产厂家已做得较好, 只需认真检查。电流、电压回路的接地也存在可靠性问题, 如接地在端子箱, 那么端子箱的接地是否可靠, 这些都是严重影响设备安全和人身安全的因素。

（五）工作记录和检查习惯

工作记录一定要认真、详细, 真实地反映工作一部分的重要环节, 这样的工作记录应该说是一份技术档案, 在日后的工作中是非常有用的。继电保护工作记录应在规程限定的内容以外, 认真记录每一个工作细节、处理方法。

五、电力系统继电保护技术的发展趋势

电力企业是一个“三密企业资产密集型、技术密集型、人才密集型”, 知识管理应该成为电力行业发展的灵魂, 继电保护技术未来趋势是向计算机化, 网络化, 智能化, 保护、控制、测量和数据通信一体化等方向发展。随着计算机技术的飞速发展及计算机在电力系统蛛申。保护领域中的普遍应用, 新的控制原理和方法被不断应用于计算机继电保护中,以期取得更好的效果, 从而使徽机继电保护的研究向更高的层次发展, 出现了一些引人注目的新趋势。

（一）计算机化

紧随着计算机硬件的迅速发展, 微机保护硬件也在不断发展电力系统对微机保护的要求不断提高, 除了保护的基本功能外, 还应具有大容量故障信息和数据的长期存放空间, 快速的数据处理功能, 强大的通信能力, 与其它保护、控制装置和调度联网以共享全系统数据、信息和网络资源的能力, 高级语言编程等。继电保护装置的微机化、计算机化是不可逆转的发展趋势。但对如何更好地满足电力系统要求, 如何进一步提高继电保护的可靠性, 如何取得更大的经济效益和社会效益, 尚需进行具体深入的研究。

（二）网络化

当计算机网络的作为信息和数据通信工具已经成为信息时代的技术支柱,使人类生产和社会生活的面貌发生了根本变化。它深刻影响着各个工业领域, 也为各个工业领域提供了强有力的通信手段。实现这种系统保护的基本条件是将全系统各主要设备的保护装置用计算机网络联接起来,亦即实现微机保护装置的网络化。这在当前的技术条件下是完全可能的。微机保护装置网络化可大大提高保护性能和可靠性, 这是微机保护发展的必然趋势。

（三）智能化

近些年来, 人工智能技术例如神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等在电力系统各个领域都得到了应用, 在继电保护领域应用的研究也已开始。神经网络是一种非线性映射的方法, 很多难以列出方程式或难以求解的复杂的非线性问题, 应用神经网络方法则可迎刃而解。可以预见, 人工智能技术在继电保护领域必会得到应用, 以解决用常规方法难以解决的问题。

(四)保护、控制、测量、数据通信一体化

在实现继电保护计算机化和网络化的前提下, 保护装置实际上就是一台高性能、多功能的计算机, 是整个电力系统计算机网络上的一个智能终端。它可从网上获取电力系统运行和故障的任何信息和数据, 也可将它所获得的被保护元件的任何信息和数据传送给网络控制中心或任一终端。因此, 每个微机保护装置不但可完成继电保护功能, 而且在无故障正常运行情况下还可完成测量、控制、数据通信功能, 亦即实现保护、控制、测量、数据通信一体化。

（五）变电所综合自动化技术

现代的计算机技术、通信技术和网络技术为改变变电站目前监视、控制、保护、故障录波、紧急控制装置和计量装置及系统分割的状态提供了优化组合和系统集成的技术基础。高压、超高压变电站正面临着一场技术创新。继电保护和综合自动化的紧密结合已成为可能, 它表现在集成与资源共享、远方控制与信息共享。以远方终端单元、微机保护装置为核心, 将变电所的控制、信号、测量、计费等回路纳入计算机系统, 取代传统的控制保护屏, 能够降低变电所的占地面积和设备投资, 提高二次系统的可靠性。随着微机性能价格比的不断提高, 现代通信技术的迅速发展, 以及标准化规约的陆续推出, 变电站综合自动化成了热门话题。竞争的电力市场将促进新的自动化技术的开发和应用, 在经济效益的驱动下,变电站将向集成自动化方向发展。根据变电站自动化集成的程度, 可将未来的自动化系统分为协调型自动化和集成型自动化。协调型自动化仍然保留间隔内各自独立的控制、保护等装置, 各自采集数据并执行相应的输出功能, 通过统一的通信网络与站级相连, 在站级建立一个统一的计算机系统, 进行各个功能的协调。而集成型自动化既在间隔级, 又在站级对各个功能进行优化组合, 是现代控制技术、计算机技术和通信技术在变电站自动化系统的综合应用所谓集成型自动化系统是将间隔的控制、保护、故障录波、事件记录和运行支持系统的数据处理等功能集成在一个统一的多功能数字装置内, 间隔内部和间隔间以及间隔同站级间的通信用少量的光纤总线实现, 取消传统的硬线连接。

篇7

关键词：电力系统，继电保护，网络化，一体化，智能化

 

电力系统是由发电、变电、输电、配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统。免费论文，智能化。它的功能是将自然界的一次能源通过发电动力装置（主要包括锅炉、汽轮机、发电机及电厂辅助生产系统等）转化成电能，再经输、变电系统及配电系统将电能供应到各负荷中心，通过各种设备再转换成动力、热、光等不同形式的能量，为地区经济和人民生活服务。

1 继电保护的作用

电力系统运行中常会出现故障和一些异常运行状态，而这些现象会发展成事故，使整个系统或其中一部分不能正常工作，从而造成对用户少送电、停止送电或电能质量降低到不能容许的地步，甚至造成设备损坏和人身伤亡。免费论文，智能化。而电力系统各元件之间是通过电或磁建立的联系，任何一元件发生故障时，都可能立即在不同成度上影响到系统的正常运行。免费论文，智能化。因此，切除故障元件的时间常常要求短到1/10s甚至更短。而这个任务靠人完成是不可能的，所以要有一套自动装置来执行这一任务。

继电保护的作用不只限于切除故障元件和限制事故影响范围（这是首要任务），还要保证全系统的安全稳定运行。这就要求每个保护单元都能共享全系统的运行和故障信息的数据，各个保护单元与重合闸装置在分析这些信息和数据的基础上协调动作，实现微机保护装置的网络化。这样，继电保护装置能够得到的系统故障信息愈多，对故障性质、故障位置的判断和故障距离的检测愈准确，大大提高保护性能和可靠性。

2 继电保护现状

2.1 国内继电保护现状

1984年原东北电力学院研制的输电线路微机保护装置首先通过鉴定，并在系统中获得应用，揭开了我国继电保护发展史上新的一页，为微机保护的推广开辟了道路。在主设备保护方面，关于发电机失磁保护、发电机保护和发电机——变压器组保护、微机线路保护装置、微机相电压补偿方式高频保护、正序故障分量方向高频保护等也相继通过鉴定，至此，不同原理、不同机型的微机线路保护装置为电力系统提供了新一代性能优良、功能齐全、工作可靠的继电保护装置。

到9O年代，随着微机保护装置的研究，在微机保护软件、算法等方面也取得了很多理论成果，此时，我国继电保护技术进入了微机保护的时代。

2.2 国外继电保护现状

国外的继电保护已经走过了一个多世纪的历程。上世纪9 0 年代，随着微机保护的发展，不断有新的改善继电保护性能的原理和方案出现，这些原理和方案同时也对微机保护装置硬件提出了更高的要求。由于集成电路和计算机技术的飞速发展，微机保护装置硬件的发展也十分迅速，结构更加合理，性能更加完善。

近年来与微机保护领域密切相关的其它领域的飞速发展给微机保护带来了全新的革命。国外微机保护发展了近十五年，经历了三代保护设计上的更新换代，并以微处理器技术与多种己被提出并被可靠证明和广泛应用的算法相结合为基础，不断为新型微机保护的开发和完善创造着良好的实现条件。

3 电力系统继电保护展望

在未来，微机保护的发展趋势集中体现在硬件上高度的集成化、标准化、性能上高度的开放化，软件上的多功能化。其目的是使微机保护系统在实现功能日益完善的软硬件基础上实现保护系统运行及性能价格比的最优化结构。

3. 1 计算机化

随着计算机硬件的发展，微机保护硬件得到了有力的技术支持，取得了迅速发展。免费论文，智能化。

电力系统对微机保护的要求不断提高， 除了保护的基本功能外，还应具有大容量故障信息和数据的长期存放空间，快速的数据处理功能，强大的通信能力，与其它保护、控制装置和调度联网以共享全系统数据、信息和网络资源的能力，高级语言编程等。这就要求微机保护装置具有相当于一台PC机的功能。

现在，同微机保护装置大小相似的工控机的功能、速度、存储容量大大超过了当年的小型机。免费论文，智能化。因此，用成套工控机做成继电保护的时机己经成熟，这将是微机保护的发展方向之一。继电保护装置的计算机化是不可逆转的发展趋势。但对如何更好地满足电力系统要求， 如何进一步提高继电保护的可靠性，如何取得更大的经济效益和社会效益，尚须进行具体深入的研究。

3.2 网络化

计算机网络作为信息和数据通信工具已成为信息时代的技术支柱。由于缺乏强有力的数据通信手段，目前的继电保护装置只能反应保护安装处的电气量，切除故障元件，缩小事故影响范围。于是，人们提出了系统保护的概念，将全系统各主要设备的保护装置用计算机网络联接起来，实现继电保护能保证全系统的安全稳定运行，即每个保护单元都能分享全系统的运行和故障信息的数据，各个保护单元与重合闸装置在分析这些信息和数据的基础上协调动作，确保系统的安全稳定运行。免费论文，智能化。要真正实现保护对电力系统运行方式和故障状态的自适应，必须获得更多的系统运行和故障信息，只有实现保护的计算机网络化，才能做到这一点。

3.3 保护、控制、测量、数据通信一体化

在实现继电保护的计算机化和网络化的条件下，保护装置实际上就是一台高性能、多功能的计算机，是整个电力系统计算机网络上的一个智能终端，它可以从网上获得电力系统运行和故障的任何信息和数据，也可将它获得的被保护元件的任何信息和数据传送给网络控制中心的任一终端，因此，每个微机保护装置不但可以完成继电保护功能，而且在无故障正常运行情况下还可以完成测量、控制、数据通信功能，亦即实现保护、控制、测量、数据通信一体化。

3.4 智能化

近年以来，人工智能技术如神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等在电力系统各个领域都得到了应用，在继电保护领域的研究也已开始神经网络是一种非线性映射的方法，很多难以列出方程式或难以求解的复杂非线性问题，应用神经网络的方法则可迎刃而解。例如在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一非线性问题，距离保护很难正确作出故障位置的判别，其它如遗传算法、进化规划等也有其独特的求解复杂问题的能力。将这些人工智能方法适当结合可是求解速度更快。可以预见，人工智能技术在继电保护领域必会得到应用，以解决用常规方法难以解决的问题。

4 结束语

鉴于电力系统的被保护元件发生故障时，继电保护装置应能自动、迅速，有选择地将故障元件从电力系统中切除，以保证无故障部分迅速恢复正常运行，并使故障件免于继续遭受损害的特点，如何在今后确保继电保护的更可靠运行，牵涉继电保护可持续发展的重要课题，因此全面研究继电保护发展趋势，有着十分重要的现实意义。

参考文献

【1】吴斌，刘沛，陈德树。继电保护中德人工智能及其应用电力系统自动化，1995。

【2】陈德树。计算机继电保护原理与技术[M]。北京：水利电力出版社， 1992。

【3】王维俭。电力系统继电保护基本原理[M]。北京：清华大学出版社， 1991。

【4】段玉清，贺家李。基于人工神经网络方法德微机变压器保护。中国电机工程学报，1998。

【5】许建安。电力系统继电保护中国水力水电出版社，2005。

篇8

我们在一天天成长，电脑也在成长吗？明天的电脑将变成什么样？

未来的电脑将会完全超出我们的想象，朝更高速、更智能、更小巧、更人性化发展，变得更加可爱。

与光赛跑，光学计算机真不赖

与光赛跑，光学计算机可不简单。

光学计算机用光子输送信息，传送的速度几乎等于光速（每秒30万千米），是电脑传送速度的500多倍。而且，它处理信息的频率为每秒10亿次，因而传载信息的能力非常强。

与现在的电脑相比，光学计算机还有更多的优势。

超高速的电脑只能在低温环境下工作，而光学计算机就不用时不时地给自己降降温了，它可以在通常的室温下正常工作，完全不用担心全身“发烧”呢。

光信号传输不需要导线，即使在光线交会时，它们也不会互相干扰，所以光学计算机的抗干扰能力很强，在任何恶劣的环境下都可以开展工作。

光学计算机将模拟人脑，它具有一种能够像人脑那样工作的存储器，同时容错性与人脑相似，即系统中如某一元件遭到损失或运算出现局部错误时，并不影响整个计算的最终结果。

10多年前，美国率先推出了世界上第一台实验性光学计算机，但是真正的光学计算机还没有问世。

目前，光学计算机的关键技术，如光的存储技术、光存储器以及其他光电子集成电路等都已经取得重大突破。我们相信，光学计算机很快就会跟我们见面的。

效仿大神——神经元计算机能“联想”

计算机界的效仿大神，非神经元计算机莫属。它就是人类试图让计算机模拟人脑部分功能的产物，其智能水平与人类的智能水平更加接近。

它是由许许多多人工神经元、一定数量的输入、一个或多个输出构成的人工神经网络，每个神经元，实际上就是数据处理单元或微处理器。

神经元计算机与我们目前使用的电脑不同，它不采用传统的按序方式，而是依靠人工神经元的相互连接和信息传递、处理进行工作。

它会“联想”，如果它“见”到红的、圆的、有芬香味的东西，便会联想到这是苹果。同时它具有自我组织能力，它通过多次处理同类问题，能够把各神经元连接成最适用于处理该问题的网络。

神经元计算机就像是众多神经元建立起来的“家”，这些神经元有序和谐地工作着，彼此相处融洽。

今后，我们在工业、国防、交通、金融、医疗卫生、环境保护等领域，都将可以看到神经元计算机的身影。

生物计算机以蛋白质为芯

生物计算机的本领真大，竟然能将“蛋白质”拉过来为己所用。

生物计算机又称仿生计算机，是用生物工程技术产生的蛋白质分子作为生物芯片而制成的计算机。

鉴于蛋白质的特性，生物计算机拥有其他计算机不可能有的一些特性。

它的运算速度很快，比目前最新一代的电脑快10万倍，大大超过人脑的思维速度。用蛋白质制成的计算机芯片，它的一个存储点只有一个分子大，所以生物计算机的存储容量很大，可以达到普通电脑的10亿倍。

另外，生物计算机的体积小，占用的空间很小，可以隐藏在桌角、墙壁或地板等地方。而且它的能量消耗小，仅相当于普通电脑的十分之一。

当然，最特别的是，它具有自我修复功能。当内部芯片发生故障时，不需要人工修理，它能够自我修复。

目前，生物计算机仍处于研制阶段。不过，它一问世，必将成为计算机界的新宠。

情感计算机也有情感

计算机也有情感。

情感计算机被赋予了丰富的情感能力，它不仅有逻辑、运算等基本功能，而且还善解人意、有人情味，能够根据自身的情感做出相应的反应。

人们如果在学习和工作中犯了错误，都会感到懊恼，从而认真地吸取教训，下次再遇到同类问题时，就会调整自己的思路和做法，避免重蹈覆辙。目前没有感情的电脑在犯过一次错误后，会不断地犯同一个错误，还屡犯不改。而情感计算机在犯了一次错误之后，就会感到羞耻，痛改前非，不会再犯同样的错误。

人们在工作和学习中取得成功时，心情愉悦，身心处于极佳的状态，就能工作和学习得更好，从而心情更好，工作和学习更上一层楼，形成一种良性循环，情感计算机也是如此。

根据情感感知，情感计算机还能轻松地避过病毒和黑客的骚扰。

现在的电脑一般都能在受到病毒或黑客的侵袭时发出信号，但是它却不能感知何时会出现麻烦，并且不会在这种侵袭刚开始时就立即调动自己的一切力量进行反击。而情感计算机会对病毒或黑客的侵袭表现出深恶痛绝之感，并且立即做出反应，自动调整自己的程序予以狙击。

篇9

（辽宁东煤基本建设有限责任公司，辽宁 沈阳 110112）

【摘要】伴随国内工业的迅速发展，许多生产安全事故也频频见诸报端，尤其是在煤炭行业。为了全面提升煤矿井下作业的安全性，全面数字化的瓦斯监控十分关键，需要将电子信息远程化系统应用至瓦斯监控系统中，保证安全救护的高效运作。所以，本文文介绍了构建瓦斯原厂联网监控系统的基本要素及要求，分析其重要功能，并阐述数字化瓦斯远程监控应具备的设计要求。

关键词 瓦斯；安全监控；数字化

作者简介：李成祥（1964.09.26—），男，辽宁人，本科，管理专业，研究方向为煤矿建设。

作为一种新型的计算机远程监控技术，联网监视系统主要应用于煤矿井下作业的安全监测。联网系统主要有三部分组成，即煤炭井下作业采集系统、采集传输系统、煤炭井上处理系统。当前，随着国内科学技术的快速发展，计算机技术在煤炭行业的应用越来越广泛，通过多种参数对井下作业的实际情况进行分析，能够快速有效的处理井下安全事故，保障地下施工作业人员的安全。

1瓦斯远程联网监控系统的构建

1．1瓦斯监控系统的组成要素

瓦斯煤炭监控系统主要有四个部分组成，主要有：传输器系统，瓦斯井下数据分析系统，信息传输系统，地上瓦斯信息控制机处理系统。每部分在系统中都起到了关键性的作用。对于地上系统而言，主要包括打印机，显示器，主机等基础设备。井下设备作为收集数据的终端，其主要设备为89C51 型单片机。此类设备内安装有隔爆和本质安全电源，在低浓度瓦斯的条件下也可以施行正常化供电。传感器类型为KG9701型，此种传感器在第一时间内监测到瓦斯的含量。将实际的瓦斯浓度以数字的形式进行显示，随后将其大小传输至整个模块中。此类瓦斯传感器功能较多。除了一些基本功能外，可以将现场的断电信号进行输出，增强了数据传输的有效性。

瓦斯监控系统的结构为树形，以便在井下安装。同时，在需要的情况下，可以将这种树形结构进行拓展，即将瓦斯系统转换为一种多级分布系统。地上模块与地下模块的连接只是通过一根电缆就可以完成，将地下各个模块以并联的方式联接至电缆中，以此来实现正常化的传输。

1.2瓦斯远程监控系统的要求

1．2．1保证数据传输的安全性与保真性

在数据传输的过程中，要将安全性与保真性放在首要位置。信息安全在网络中凸显出了十分重要的作用，同样对井下作业的安全生产中也具有十分重要的作用。根据井下作业的具体情况，建立一套完善的瓦斯监控传输网络。同时，考虑到实际的系统运行成本，一般采用专线接入的方式，使用SHD 传输平台来使相关信息能够得到有效的控制。

1．2．2保证数据在传输过程中的稳定性

除了上述安全性与保证性之外，要使用E1线路以此保证各个节点间能够实现互联，同时传输线路中的各项误码率较小，使数据能够在系统内稳定的传输。利用DSH数据传输平台，可以提升数据的传输速度。如果第一传输平台出现故障，那么系统将会启动第二传输平台。

1．2．3发挥B2112传输平台的作用

对于远程数据传输， B2112传输平台能发挥非常好的功能。此种平台的主要特点为模块化。如果某个板卡或端口出现故障，系统可以使用另一模块进行替代，这样就可以提升了整个系统的安全与稳定性。在电源系统中，可以使用双电源模块进行系统性的混插。如果整个模块出现问题，但是系统仍然可以正常化运行。

1．2．4实现传输系统数据的延展化

对于计算机远程联网传输系统来说，需要应用一些基本的模块对数据监控系统进行设计，组建多种配置口延展方式，保证数据传输模块与网络巧妙结合，进而使整个瓦斯监控系统与网络联系有效的联系在一起。

1．2．5保证监控系统网管的集中统一

对于井下数据采集系统而言，主要应采用集中统一的网管。如果网管与整个传输监控系统联系在一起，就能实现远程设备带动内网管，提高数据传输的安全性。此外，应用计算机网络系统可降低整个煤矿企业在安全管理方面的资金投入。

2瓦斯远程监控系统的功能介绍

当前，随着国内科学技术的快速发展，计算机技术等在煤炭行业的应用越来越广泛。对于瓦斯远程监控系统而言，主要有以下几方面的功能：

2.1全面有效的收集煤炭井下作业的相关瓦斯数据

对于煤炭井下监控系统，计算机可以利用瓦斯传感器将井下出现的不同瓦斯情况进行分类。随后根据收集的相关数据，进行数据间的相互转换，将这些数据进行处理，进而制定相关的解决措施。在数据传输过程中，瓦斯传感器获取的数据可作为一种物理参数，结合井下工作的实际特点，计算出实际瓦斯传感器数量。

2．2完成瓦斯数据的预处理

进行此项工作的主要目的是降低数据传输的噪音，以此来获取更为有效的信息。预处理同样也属于信息净处理。它可以根据实际情况将多余，冗杂的信息及时地进行清除，以此来保证整个数据传输的过程中高效性。在此项处理过程中，可能会出现一些退化现象。如果出现瓦斯事故，系统就会出现较多的干扰因素，各种数据在单位中得到进一步显示。所以，如果影响因素确定，在应用模式识别前需将数据进行预处理。

2．3判断瓦斯的阀值，测算数字量信号

此功能也是监控系统的核心功能。在一般情况下，通过空气中分布的瓦斯就可以确定瓦斯的阈值。通常，空气中瓦斯的含量在5%-12%时，就可能会引起爆炸。所以，瓦斯的最大值应为5%。应根据计算机远程瓦斯监控系统，对不同类型的数据进行处理，并将多种数值作出比较，以此来保持数据间的畅通。另一方面，将瓦斯传感器获取的数据与最大阈值进行对比，得出一些基本的数字量信号，增强对象的识别能力。

2．4归类识别对象，方便进行分析决策

在监控系统中，有一部分可以利用人工神经网络技术将识别的对象进行归类，并根据神经网络进行训练得到实际的决策规则。随后，将决策规则中的一些被识破的对象作出进一步分类，将实际瓦斯的最大值与数字信号进一步的分析处理。这样就可以获得实际的井下瓦斯是否超出标准，一旦确立超出标准的情况，就应当立刻采取相关措施，保障煤炭井下作业的安全。

3瓦斯远程监控的数字化要求

3．1瓦斯监控系统传感器的节点设计

系统传感器主要分布在井下，不同的构成部分能够分别进行有效、合理化的控制。从内容上来说，系统传感器主要有控制及通信传输系统、瓦斯传感器系统、电源系统。此类传感器为KG9701型，即便在3V的电压下也能判断井下的环境，确定瓦斯的阀值，同时还具备自动化调节功能。控制以及通信监控系统为JENNIC－5139 模块，此模块在待机状态下的电流可以达到30uA，并应用嵌入式的（下转第362页）（上接第351页）模块，将多种模式结合在一起，把瓦斯含量的模拟信号可以转换为数字信号。而系统传感器可以准确地监测出井下温度，如果超出预定设定的最大温度，系统将会自动报警。同时，地面模块中的UART将CAN联系在一起，同时也具备其他多种的功能。

3.2瓦斯监控系统模拟量输入通道设计

模拟量转换是在应用多选一方式进行操作模式，进而可以完成整个模拟样的采用。根据CD4067多路转换器的原理，将多路模拟进行转换操作。此种模拟器应用的电流较小，这样就将电导阻控制在规定的范围内，保持一种稳定的状态。对于瓦斯监控系统，系统模拟器信号为SHA1144。此种转换器主要包括两部分，即数字芯片与模拟芯片。对于数字芯片而言，它们分别为逻辑控制电路、逐次比较逻辑寄存器等。对于模拟芯片而言，其原理主要是应用12位单品而组成一种数字信息转换器。

3．3瓦斯远程监控系统中数据库设计

在对远程数据库进行设计时，应充分考虑到井下作业的实际情况，同时也要考虑到实际运行情况。只有这样才能保证数据库设计合理性与安全性。对于煤矿数据设计，应将动态化作为首要考虑的因素，将模拟量作为一种实际的参考数据。通过现代化设计软件，应用SQL程序语句建立动态管理数据库。同时也要注意，在正式运行前，要进行数据库运行预先测试，以此来在正常运行时各个部分都能正常化运行。连接测试是整个正式运行前最为重要的测试环节，要每隔12s进行一次测试，以此来数据在传输过程中的保真性。

4结语

当前，电子信息技术在快速发展，将这些现代化技术应用至煤炭瓦斯事故的防范工作中具有十分重要的意义。瓦斯远程监控系统的日趋数字化，不仅能提升系统的调节周期，在最短时间内准确获取最为有效的数据信息，还能实现煤炭企业的安全化生产，保证煤炭工人能够在安全条件下进行正常化作业，全面带动企业的经济效益。

参考文献

［1］倪冠华,张超.中小型煤矿瓦斯监测监控系统的设计[J].煤矿安全,2011(3).

［2］常利铭,胡淑霞,戴剑波.煤矿瓦斯监测联网系统的设计[J].工矿自动化,2011(8).

篇10

关键词：智能电网；光纤通讯；设计方案；风光互补路灯

引 言

随着我国通信网络.能源需求的快速增涨以及新能源的开发和利用，能源和电力行业正面临着严峻的考验与挑战。在供用电的基础上建设数字化智能电网，为抵御不可预见性地自然灾害，构建数字化.信息化.自动化和互动化特点的新型电网。

1.智能电网设计的基本理念

智能坚强电网具有较强的资源优化配置能力和有效抵御各类故障的能力，能够适应各类电源.用户资源的协调互动.高效率共享以及利用各类信息实现电网运行优化调度，显著提高电网运行效率和用户服务质量，实现无碳经济，促进和谐发展。智能电网的基本框架如下图1所示。

图1 智能电网基本框架

根据智能电网的基本框架结构可知：在子站层，引入智能化变电站.互动用户(智能电表).自愈型配电网络.风光互补路灯及电动汽车智能充电站等等；在通信层，采用光纤环网方式，做到信息共享网络化；在主站层，建设包括智能可视化监视及优化功能在内的智能型调度控制中心。

2.智能电网建设性设计方案分析

2．1一次设计

在输电线路设计中实现勘测数字化.信息标准化和应用网络化；全面实施状态检修，对在运杆塔.导地线.绝缘子.金具等部件和通道环境进行安全状态与预期剩余寿命评估；进行全寿命周期管理，通过对典型环境条件下输电线路设计部件性能退化规律的研究和数据统计分析，建立设施寿命分析模型，提出设施预测维修策略；建设输电线路安全状态智能监测中心，采用人工神经网络.专家系统和遗传算法等评估与决策技术，实时分析输电线路微风振动(舞动).绝缘子泄露电流.地基沉陷.杆塔倾斜.架空线张力与覆冰.气象环境等关键运行参数，对线路健康状况.电气与力学安全状态进行实时智能诊断评估和趋势预测分析，为输电线路智能化监控与维护决策提供科学有效的技术支撑。

在110 kV变电站设计中采用智能化电站方案：使用电子式互感器，将数字化技术应用到一次设备上，适应系统数字化.智能化和网络化的要求；实现二次设备网络化，每个间隔配置过程层设备合并单元(实现电压并列切换与故障录波等功能)及智能终端(实现设备信息及操作数字化)，而间隔层保护及自动化装置则通过光纤以太网(代替电缆连接)与对应间隔的合并单元与智能终端连接；标准上应用IEC 61850模型，确保整站数据一致性，GOOSE机制使二次设备控制操作由硬接线方式转向通信方式，增强系统配置灵活性。

2．2二次设计

在110 kV变电站.县调和智能配电网通讯系统设计中强调满足高速.双向.实时以及集成等四大特征，这将使智能电网成为动态信息和电力交换互动的大型基础设施。当这样的通信系统建成后，可以提高电网供电可靠性和资产利用率，繁荣电力市场，抵御电网受到的攻击，从而提高电网价值。

在系统主站设计中采用智能化的调配一体化，调度.集控.配网管理功能于一体，统一实现对输.配电网及变电站的实时监视.协调及其控制功能。

2．3用电部分

2．3．1智能电表与用户管理系统

智能电表是适用于家庭用户用电信息监测.电度计量及控制的智能终端。而用户管理系统配合智能电表的应用，可实现大用户远程自动抄表和负荷现场管理，提高用电监测及负荷管理水平，为加强电力需求侧管理提供重要技术支持。

2．3．2风光互补路灯系统

节能.环保.自动化程度高及可作为清洁可利用再生能源的风光互补路灯系统将成为未来路灯的新选择。

3.智能电网设计要点

3．1 自愈的配电网

（1）需要建设坚强的配电网络，为其智能化打下坚实基础，重要负荷冗杂电源配置，全部采用电缆下地敷设方式，并埋设于地下排管中。

（2）为及时掌握电缆各种运行状态，确保电缆安全运行以及科学合理地调度电力负荷输送，在主干线上同期建设远程监测系统，其功能主要包括：

①环境状态监测。实时监测电缆外部火灾.淹没.人为故障位置信息；

②灵活负荷调度。根据状态监测信息，预估电缆负荷能力，过载能力，实现负荷输送的灵活调度；

③运行状态监测。实时显示沿电缆线路上的温度分布曲线.各点温度随时间变化曲线。出现异常现象及时报警，并反映报警画面及故障信号所在区域的分布图，显示故障区域最高温度或其他相关报警指标；

④建立与绵阳电业局调度中心的通信联系，将监测数据及时传输给电业局调度中心。

（3）与远程监测系统配套，智能化调配一体化系统主站中设计负荷转供与故障处理两类功能，前者在系统正常状态下，根据各种限制条件，如负荷容量.开关动作次数等，基于局部拓扑搜索算法，给出较现有方式更优的负荷供应方案，目的是提高系统供电可靠性，减少可能停电的影响范围；后者是在实现馈线自动化的区域，根据拓扑关系自动识别各种故障，获得最优故障处理方案和最高的安全保证，并进行快速隔离和恢复。

在实现馈线自动化中必须要考虑投入与产出比例，不应该过多强调所有点的馈线自动化，而是应该根据线路重要性合理分布一遥.二遥.三遥点，只有重点线路才布置三遥点，而相应的故障恢复策略也需要根据一遥.二遥.三遥点的分布进行考虑，得出结合实时信息点分布的故障隔离和恢复方案，如一遥模式进行基于网络拓扑结构的故障处理方案，二遥模式进行基于拓扑结构和量测数据的故障处理方案，三遥模式可以进行在故障处理方案基础上的遥控执行。

（4）接纳足够容量的分布式可再生能源及分散储能装置也是配网实现自愈的重要措施之一。由于有些地区不具备大规模建设分布式可再生电源的条件，但可选取调度大楼，开发光伏建筑一体化项目，利用建筑的屋顶或幕墙进行太阳能发电，并接入电网。此外，在低压用户侧，规划建设智能化小区，通过构建在智能家居中的即插式混合动力汽车充电站实现分布式储能。

3．2智能化的调度系统

除实现传统的配电管理信息化功能(含业务定制.工作流管理.检修计划.操作票管理等)之外，智能化的调配一体化系统主站还可通过采集各终 端数据，结合配网拓扑结构，监视电网运行，实现自动化控制.管理和配网自愈.用户互动.高效运行.分布式电源灵活接入等智能化功能。

3．2．1智能监视及优化

①智能化监视与告警。能根据上传信息发现配网运行薄弱点及其发展趋势，并以专家知识库为依据对电网越限等告警信息实现在线判别过滤，按照类型和轻重缓急分页面显示，并提供处理方案。

②智能可视化显示。配网可视化技术可以提高配调人员警觉性，快速.准确掌握电力系统运行状态，提高电网调度运行水平，同时减少调度员脑力劳动，为调度员运行值班提供更高效的监视方式。

③视频监视。在变电站.开闭所.环网柜等区域安装摄像头，实现对一次设备现场的视频监视，即时发现问题，并防火防盗等。

3．2．2 智能自愈

对于没有安装配电终端的地区，可以根据用户打来的电话进行故障定位.隔离和恢复，这应作为馈线自动化功能的重要补充。详细的用户信息支持可以提高供电可靠性和减少停电时间，同时可与95598结合，更好地服务用电客户。

3．2．3用户智能化管理

①防窃电分析。采用电能和电流平衡法两种技术手段实现防窃电。

②负荷控制。改善电网负荷曲线形状，使负荷均衡地使用，提高电网运行的经济性.安全性和投资效益。

③WEB信息网建设。客户可以在WEB上实现用电信息查询.用电业务办理.用户信息录入等功能，实现电子营业厅。

④智能电表采集分析。具有智能电表的采集.统计.分析.控制等功能，能以W EB的方式显示每个电表的电量曲线，统计分时电量.分时计费.设备用电特性等，并可以基于因特网远程查看。

⑤用电信息采集。实现电力企业与用户之间的双向信息互动功能，提高电能计量.自动抄表.预付费等业务的自动化程度，为电力用户提供用电信息查询和电费交纳服务，为开展其他增值服务奠定基础，也为促进智能家居.智能楼宇和智能小区的全面发展创造条件。

3．3 新型供用电设施的利用

风光互补路灯系统具备风能和太阳能产品的双重优点。它是一套独立供电系统，在风.光任一或同时具备时都可以发电并储存在蓄电池，由蓄电池向负载提供电力。路灯开关无须人工操作，由智能时控器自动感应天空亮度进行控制。