Методические основы концепции интеллектуального устройства защиты

Дарья Александровна Степанова; Владислав Иванович Антонов; Александр Вячеславович Солдатов; Николай Анатольевич Дони; Владимир Александрович Наумов

Методические основы концепции интеллектуального устройства защиты

Дарья Александровна Степанова, Владислав Иванович Антонов, Александр Вячеславович Солдатов, Николай Анатольевич Дони, Владимир Александрович Наумов

Аннотация

Концепция интеллектуального устройства защиты предусматривает тесную связь между математическим обеспечением функционирования интеллектуального устройства и рабочей среды его разработки. Придание когнитивных способностей устройству защиты достигается благодаря применению авангардных методов машинного обучения и методов цифровой обработки сигналов, таких как адаптивный структурный анализ. Все этапы разработки интеллектуального устройства защиты поддерживаются рабочей средой разработки, включающей в себя подготовку данных, обучение и визуализацию. Среда подготовки данных формирует информационную базу режимов электрической системы и полностью опирается на программную среду имитационного моделирования; среда обучения преобразует информационную базу в обучающую выборку, оптимизирует её и создаёт условия для выбора характеристики срабатывания устройства в многомерном пространстве; с помощью дисплея обеспечивается визуализация главных этапов обучения устройства. Излагаемая концепция опробована при разработке интеллектуального избирателя повреждённых фаз.

DOI: 10.71841/EP.ELST.2024.1120.11.07

Ключевые слова

релейная защита, классификация режимов электрической системы, концепция интеллектуального устройства защиты, многомерные характеристики срабатывания, рабочая среда разработки.

Полный текст:

PDF

Литература

Степанова, Д.А. Характеристики срабатывания релейной защиты и методы их исследований [Текст] / Д.А. Степанова, В.И. Антонов, Н.А. Дони, В.А. Наумов. // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: материалы 13-й Всерос. науч.-техн. конф. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та. – 2022. – С. 323 -- 331.

Лямец, Ю.Я. Иерархия режимов электроэнергетических систем в методологии обучения релейной защиты [Текст] / Ю.Я. Лямец, Д.В. Кержаев // Вестник Чувашского университета. – 2007. – № 2. – С. 134 -- 147.

Антонов, В.И. Основы релейной защиты и автоматики интеллектуальной электрической сети: монография [Текст] / В.И. Антонов [и др.]. – М.-Вологда: Инфра-Инженерия. – 2023. – 324 с.

Бездушный, Д.И. Формирование обобщенных признаков срабатывания релейной защиты на основе метода главных компонент [Текст] / Д.И. Бездушный, А.Л. Куликов // Релейная защита и автоматизация. – 2019. – № 1 (34). – С. 20 -- 27.

Колобанов, П.А. Совершенствование алгоритма определения вида повреждения в пусковых органах цифровой дистанционной защиты [Текст] / П.А. Колобанов, А.Л. Куликов // Релейная защита и автоматизация. – 2018. – № 4 (33). – С. 24 -- 30.

Kulikov, A. Relay Protection and Automation Algorithms of Electrical Networks Based on Simulation and Machine Learning Methods [Text] / A. Kulikov, A. Loskutov, D. Bezdushniy // Energies, 15, 6525. – 2022. – Р. 1 -- 19. – (DOI: 10.3390/en15186525).

Лачугин, В.Ф. Принципы построения интеллектуальной релейной защиты электрических сетей [Текст] / В.Ф. Лачугин, Д.И. Панфилов, А.Л. Куликов [и др.] // Известия Российской академии наук. Энергетика. – 2015. – № 4. – С. 28 -- 37. – (EDN UDZNKD).

Stepanova, D.A. Deep Learning in Relay Protection of Digital Power Industry [Text] / D.A. Stepanova, V.A. Naumov, V.I. Antonov // 2nd International Youth Scientific and Technical Conference on Relay Protection and Automation (RPA). – Moscow, Russia, 2019. – pp. 299 -- 315. – (DOI: 10.1109/RPA47751.2019.8958378).

Antonov, V. Fundamental Principles of Smart Protection Device [Text] / V. Antonov, V. Naumov, A. Soldatov, D. Stepanova. // Proceedings of the 2020 Ural Smart Energy Conference (USEC). – 2020. – P. 130 -- 133. – (DOI: 10.1109/USEC50097.2020.9281227).

Stepanova, D.A. Advantages of Transforming the Relay Protection Operating Characteristics into Characteristics in Multidimensional Space [Text] / D.A. Stepanova, V.I. Antonov, N.A. Doni // 2022 International Ural Conference on Electrical Power Engineering (UralCon). – 2022. – P. 91 -- 95. –(DOI: 10.1109/UralCon54942.2022.9906640).

Stepanova, D.A. The Basic Tasks in the Development of the Smart Protection Device [Text] / D.A. Stepanova, V.I. Antonov, V.A. Naumov, A.V. Soldatov [Text] // Ural-Siberian Smart Energy Conference (USSEC). – 2021. – P. 85 -- 88. – (DOI: 10.1109/USSEC53120.2021.9655727).

Антонов, В.И. Общие начала теории фильтров ортогональных составляющих [Текст] / В.И. Антонов, В.А. Наумов, Н.Г. Иванов [и др.] // Релейная защита и автоматизация. – 2016. – № 1(22). – С. 17 -- 26.

Антонов, В.И. Адаптивный структурный анализ электрических сигналов: теория для инженера [Текст] / В.И. Антонов, В.А. Наумов, М.Н. Кудряшова [и др.] // Релейная защита и автоматизация. – 2019. – № 2(35). – С. 18 -- 27.

Daubechies, I. Ten Lectures in Wavelets [Text] / I. Daubechies // Society for Industrial and Applied Mathematics. – Philadelphia, PA, 1992. – 357 p.

Hastie, T. Principal Curves and Surfaces [Text] / T. Hastie // PhD thesis. – Stanford University, 1984. – 107 p.

Stone, J.V. Independent Component Analysis: A Tutorial Introduction [Text] / J.V. Stone // The MIT Press. – Cambridge, Massachusetts, London, England, 2004. – 193 p.

Goodfellow, I. Deep Learning [Text] / I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. // MIT Press, 2016. – 800 p.

Hastie, T. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction [Text] / T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. -- Springer, 2009. – 764 p.

Степанова, Д.А. Задачи классификации и глубокого обучения в релейной защите цифровой электроэнергетики [Текст] / Д.А. Степанова, В.А. Наумов, В.И. Антонов. // Сборник докладов научно-технической конференции молодых специалистов РЕЛАВЭКСПО-2019. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2019. – С. 116 -- 122.

Степанова, Д.А. К теории глубокого обучения релейной защиты [Текст] / Д.А. Степанова, В.А. Наумов, В.И. Антонов // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: материалы 13-й Всерос. науч.-техн. конф. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2019. – С. 319 -- 327.

Степанова, Д.А. Фундаментальные основы глубокого обучения в релейной защите [Текст] / Д.А. Степанова, В.А. Наумов, В.И. Антонов // Проблемы и перспективы развития энергетики, электротехники и энергоэффективности: материалы III Междунар. науч.-техн. конф. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2019. – С. 594 -- 601.

Единая энергетическая система и изолированно работающие энергосистемы. Релейная защита и автоматика. Требования к работе устройств релейной защиты линий электропередачи классом напряжения 110 кВ и выше в переходных режимах, сопровождающихся насыщением трансформаторов тока [Текст]: ГОСТ Р 70358-2022. – Введ. 01.02.2023. – М., 2023.

Степанова, Д.А. Выбор признакового пространства интеллектуального избирателя поврежденных фаз и вида повреждения [Текст] / Д.А. Степанова // Энергия Арктики: материалы Всерос. науч.-техн. конф. – Архангельск: КИРА, 2023. – С. 45 -- 48.

Пат. 2790618 Российская Федерация. Способ определения поврежденных фаз и вида повреждения линии электропередачи [Текст] / Степанова Д.А., Антонов В.И., Дони Н.А., Солдатов А.В., Наумов В.А. – № 2022110512; заявл. 19.04.2022. №2022110512; опубл. 28.02.2023, Бюл. № 7.

Stepanova, D.A. Compression of the Training Sample of the Smart Protection Device without Compromising its Information Capacity [Text] / D.A. Stepanova, V.I. Antonov, V.A. Naumov // 2021 International Ural Conference on Electrical Power Engineering (UralCon). – 2021. – P. 218 -- 222. –(DOI: 10.1109/UralCon52005.2021.9559546).

Степанова, Д.А. Преодоление избыточности данных в умных устройствах защиты [Текст] / Д.А. Степанова, В.И. Антонов, В.А. Наумов // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: материалы 14-й Всерос. науч.-техн. конф. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2021. – С. 386 -- 394.

Akkiraju, N. Alpha shapes: Definition and software [Text] / N. Akkiraju, H. Edelsbrunner, M. Facello, P. Fu, E. Mucke, C. Varela // In Proceedings of the 1st International Computational Geometry Software Workshop. – Minneapolis, MN, USA. – 1995. – Vol. 63. – P. 66 -- 69.

Vapnik, V.N. The Nature of Statistical Learning Theory [Text] / V.N. Vapnik. -- Springer, 2000. – 324 p.