Застосування нейромережі для визначення типу елементів симетро-компенсувального пристрою несиметричної системи з нульовим проводом

Abstract

У статті досліджується можливість використання нейронних мереж у галузі підвищення енергетичних показників чотирипровідної системи електропостачання з нерівномірним навантаженням у фазах. Нерівномірне навантаження у фазах спричиняє несиметрію струмів у мережі і сприяє зростанню струму в нульовому проводі, що вкрай негативно впливає, як на саму мережу, так і на її споживачів. Для усунення несиметрії і зниження струму в нульовому проводі можна підключити симетро-компенсувальний пристрій. Такий пристрій представляє собою набір реактивних елементів, параметри яких визначаються шляхом пошукової оптимізації. Для визначення типу необхідного елементу виконується перерахунок визначених параметрів. Тобто вирішення такої задачі складається з двох складових підзавдань – структурного та параметричного синтезу. Такий підхід надає високу точність розрахунків, але має суттєвий недолік – обчислення представляються громіздкими і затратними. Задля спрощення вирішення задачі синтезу має сенс визначити тип елементів за допомогою нейронних мереж, що дозволить значно скоротити час та ресурси, що витрачаються на розрахунок величин параметрів симетро-компенсувального пристрою. Предметом дослідження статті є вивчення можливості використання нейромереж з метою прогнозування типів реактивних елементів симетро-компенсувального пристрою. У ході дослідження було визначено параметри і тип нейронної мережі, що забезпечують найточніше прогнозування топології структури симетро-компенсувального пристрою. Вхідні параметри нейромережі формувалися з наборів, що складаються з восьми параметрів – опорів та індуктивностей ліній передач і нульового дроту. Матриця цілей формувалася з множини наборів даних, що складаються з шести елементів, що містять інформацію про типи елементів, що підключаються (0 – конденсатор, 1 – індуктивність) між фазами та між фазами та нульовим проводом. У ході дослідження були отримані результати квазірішення, значення яких виявилися співрозмірними з точними розрахунками визначення структури симетро-компенсувального пристрою системи електропостачання з нульовим проводом. Це свідчить про високу якість роботи розробленої нейромережі. Застосування мінімаксної стратегії до отриманих результатів надає можливість звести отримані значення до 0 та 1, щоб забезпечити наявність отриманих нейромережею результатів.In article the possibility of using neural networks in the field of increasing the energy performance of a four-wire power supply system with an uneven load in the phases is being investigated. An uneven load in the phases causes asymmetry of currents in the network and contributes to the increase in the current in the neutral wire, which has an extremely negative effect on both the supply itself and its consumers. To eliminate asymmetry and reduce the current in the neutral wire, you can connect a symmetrical compensating device. Such a device is a set of reactive elements, the parameters of which are determined by search optimization. To determine the type of the required element, the defined parameters are recalculated. That is, the solution of such a problem consists of two component sub-problems – structural and parametric synthesis. This approach provides a high accuracy of calculations, but has a significant drawback: the calculations are cumbersome. In order to simplify the solution of the synthesis problem, it makes sense to determine the type of elements using neural networks, which will significantly reduce the time and resources spent on calculating the values of the parameters of the symmetrical compensating device. The subject of the article is the study of the possibility of using neural networks to predict the types of reactive elements of the symmetrical compensating device. During of the study, the parameters and type of neural network were determined, which provide the most accurate prediction of the topology of the structure of the symmetric-compensating device. The input parameters of the neural network were formed from sets consisting of eight parameters – resistances and inductances of the transmission lines and the neutral wire. The target matrix was formed from a set of data sets consisting of six elements containing information on the types of elements connected (0 – capacitor, 1 – inductance) between phases and between phases and the neutral wire. During research, the results of a quasi-solution were obtained, the values of which turned out to be commensurate with the accurate calculations for determining the structure of the symmetrical compensating device of the power supply system with a zero wire. This indicates the high quality of the developed neural network. Applying the minimax strategy to the received results provides an opportunity to reduce the received values to 0 and 1 to ensure clarity of the results obtained by the neural network.