前言：中文期刊网精心挑选了人工神经网络基本功能范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工神经网络基本功能范文1
本研究应用神经网络的原理，基于BP网络使用MATLAB语言建立一个剩余油分布的预测系统。该系统通过学习在地理坐标和孔隙度之间建立一个非线性函数关系，以此来预测任何区域的孔隙度，再通过孔隙度与剩余油饱和度之间的关系达到剩余油分布预测的目的。
关键词：神经网络；剩余油分布；BP网络；预测
中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)36-2706-03
BP Artificial Neural Networks for the Remaining Oil Prediction
SHI Xiao-song, CHENG Guo-jian
(School of Computer Science, Xi'an Shiyou University, Xi'an 710065, China)
Abstract: After a majority of our oilfield and secondary recovery, we just get 30% of the total reserves, which means that 60% to 70% of the remaining residual oil in the ground become remaining oil . China's 2007 crude oil output grew only by 1.6 percent to 12.872 million tons. Clarifying the law of distribution of the remaining oil and improving oil recovery is not only an economic effect, but also a National oil strategic issue.
In this study, we used MATLAB language to establish a forecast system of distribution of remaining oil based on BP network. After studying, this system can get a nonlinear function between the geographical coordinates and porosity. We can get the regional porosity using this system. Then using the relationship the porosity and the remaining oil, we can known the distribution of the remaining oil.
Key words: artificial neural networks; distribution of remaining oil; BP network; prediction
1 引言
我国多数油田经过一次、二次采油后，仅能采出地下总储量的30%左右，这意味着有60%～70%的剩余石油仍然残留在地下成为剩余油。对剩余油分布预测的研究可以提高石油开发的效率和节约开发成本。人工神经网络是计算机中重要的一门学科，它具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。本文就是用人工神经网络，基于已知的数据来预测剩余油的分布。神经网络技术有着逼近任意非线性映射的能力，通过学习获知系统差分方程中的位置非线性函数，这使得它在系统建模和预测中有着很好的应用。
2 剩余油分布预测的研究
从20世纪80年代开始，研究剩余油分布和提高采收率问题已引起世界各石油生产国的普遍关注。针对剩余油分布的研究方法在各个层面都有了一定的突破。目前，剩余分布的研究方法主要有：地质方法，油藏工程、试井及数值模拟方法和室内实验技术等。
2.1 剩余油分布预测的研究现状
目前，国内外对剩余油研究的重点主要集中在三个方面：1）对生于有分布的描述；2）对剩余油饱和度的测量与监测技术的研究；3）对剩余油挖潜技术的研究。
2.2 剩余油分布预测要用到的主要参数
影响剩余油分布的因素很多，通常划分为两类：地质因素和开发因素。地质因素主要包括有：油藏非均质性、构造、断层等。开发因素主要包括有：注采系统的完善程度、注采关系和井网布井、成产动态。前者属于内因，后者属于外因。它们的综合作用就导致了目前剩余油分布的多样性。
剩余油饱和度是描述剩余油的重要概念。某种流体的饱和度是指：储层岩石孔隙中某种流体所占的体积百分数。它表示了孔隙空间为某种流体所占据的程度。岩石中由几相流体充满其孔隙，则这几相流体饱和度之和就为1(100%)。随着油田发开油层能力的衰减，即使是经过注水侯还会在地层孔隙中存在着尚未驱尽的原油，这些油在岩石孔隙中所占体积的百分比称为剩余油饱和度
3 人工神经网络
人工神经网络（Artifical Neural Network,ANN），亦称为神经网络（Neural Networks,NN），是由大量处理神经单元（神经元Neuros）广泛互联而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反应人脑的基本特征。神经网络的基本功能有联想记忆、非线性映射、分类与识别、优化计算、知识处理等。ANN在解决复杂的或是非线性问题时，具有独特的性能。近年来，国内外众多学者将其应用到石油等领域，取得了不少成果。人工神经网络具有以下几个特征：1）并行分布处理；2）非线性映射； 3）通过训练进行学习，神经网络是通过研究过去的数据记录进行训练的，一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，因此，神经网络能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的控制过程问题；4）适应与综合； 5）分类与识别，神经网络可以很好地解决对非线性曲面的逼近问题，因此比传统的分类器具有更好的分类与识别能力。
目前，BP算法已经成为应用最多且最主要的一种训练前馈人工神经网络的学习算法，也是前馈网络得以广泛应用的基础。BP算法的学习目的是对网络的连接权值进行调整，使得调整后的网络对任一输入都能得到所期望的输出。BP算法的基本思想是学习过程由正向传播和反向传播组成。正向传播用于对前馈网络进行计算，即对某一输入信息，经过网络计算后求出它的输出结果；反向传播用于逐层传递误差，修改神经元间的连接权值，以使网络对输入信息经过计算后所得到的输出能达到期望的误差要求。BP网络算法的指导思想是：网络权值的修正与阈值的修正，使误差函数沿梯度方向下降。
图1给出了整个BP算法学习过程的流程图。
人工神经网络基本功能范文2
油气勘探与开采过程中，气测录井技术作用是分析钻井液中脱出的样品气中烃、非烃组分及其含量，从而对油气层进行判断。在钻井过程中进行气测录井，通过对录井资料的的利用能够及时发现油、气显示，并能预报井喷，因此气测录井技术在探井中得到广泛应用。由于气测录井技术的应用十分广泛，所以气测录井技术就要不断完善，才能在以后应用中运用自如。气测录井技术有需要多常见的类型，按照仪器的不同来分，可分为半自动气测和色谱气测；按照方式的不同来分，可分为随钻气测和循环气测。而气测录井资料中需要注意的是它的预处理、压力平衡校正、标准化校正等。
1 半自动气测和色谱气测都起到将空气中的甲烷和重烃或戊烃分开的效果，它们有各自的优缺点，需要重点研究。半自动气测是用烃类气体燃烧温度不同，从而起到分开甲烷和重烃的效果，但是它仅能得到甲烷和重烃的含量；色谱气测是根据色谱原理制成的分析仪器，它的分析速度快、数据多且准确，所以现在色谱气测的应用远大于半自动气测。
2 随钻气测和循环气测都能测定钻井液中气体含量和成分，两者方式不同。随钻气测是在钻井过程中因为岩屑的破碎进入内钻井液中而达到测定的效果；循环气测是在钻井液静止后再循环时，在渗透和扩散的作用下达到测定的效果，两者方式不同，但结果基本相同。
3 气测录井资料的预处理。影响气显示的因素大致分为地质因素和非地质因素。地质因素引起的气显示变化是气测所需要研究解决的问题；非地质因素本身存在的缺陷，它能够引起气显示的变化从而对显示结果产生不良影响，所以应排除。对非地质因素进行修正是一种不错的技术，能够进一步提高解释准确度。钻井过程中，破碎、渗透和扩散推动油气进入钻井液进而进入储层。但不同的钻井状态会产生不同影响，主要有欠平衡、平衡、过平衡。为达到气测资料的统一评价和有效利用，就需要对钻井液中的油气量进行平衡校正。要达到平衡的效果就要注意钻井液柱与地层的压力差。很多时候的气体分析结果的精确度会受到影响，这时就要采用校正方法，提高油气层评价的精确度和可靠性。
二、对油气层评价方法的探究
近年随着录井技术的发展，油气层评价手段也在多样化发展。油气层的评价方法及其系统可靠性程度不断提高。油气层评价工作向综合多种手段、逐步量化方向完善。经过油气层评价工作的实践，研究人员认识到油气层综合评价工作一定要更完善才能与时展同步。
检测油气储层评价有许多种方法，如数学法、人工神经网络法，每种方法中还有许多细节分法，每种方法有不同特点，我们应根据其特点来总结技术方法。油气层评价方法的基础是钻井液自动真空蒸馏定量脱气仪、岩屑烃组分检测分析仪、多套组合色谱分析仪的检测数据。在此基础上建立油气储层的综合解释评价系统，为实现现场油气层的自动、快速和有效识别奠定基础。
1 数学法中又分为Fisher判别分析法，Bayes判别分析法，模糊数学法等。利用Fisher判别分析法评价油气层时，应先用已有样本数据生成评价模型，再评价未知样本，建立灵活的判别模式；Bayes判别分析法是根据已知分组样品数据，在正太母体假设下对变量进行挑选，最大影响的分类来建立分类模型，然后根据Bayes准则建立起判别函数，最后对预测样本进行判别，其目的可达到对多组样品及新鲜品进行判别；模糊数学法的特点是允许元素在一个集合中部分隶属，较灵活，可使事物从“不隶属”到“隶属”逐渐过渡。
2 人工神经网络法可分为人工神经元模型、神经网络模型、BP网络等。神经网络模型是由大量神经元组合成的复杂网络，主要分为前向网络和相互连接网络。反映了人脑许多基本功能，具有并行处理性、分布式的存储、很强的容错性和联想性等。BP网络结构有输入层、隐含层和输出层组成，隐层神经元的传递一般采用一定值特性的连续可微的Sigmoid函数进行计算。神经元是神经网络的基本单位，它是一个多输入单输出的非线性信息处理单元。
3 这些对油气层评价方法的研究有各自突出特点，但应当一分为二的看待这些技术，不断完善发展技术，做到在继承传统基础上开拓创新。无论是数学法还是人工网络法，都对油气层评价做出了不小贡献，但我们不能懈怠，而是更应当努力，不断改进发展技术，使油气层评价的结果更加准确、科学。
结语
气测录井资料及其油气层评价方法多种多样，我们只有不断努力探索才能使其跟上时代的步伐，同时为油气企业发展做贡献。我们有必要对气测录井资料及其油气层评价方法进行深刻的研究与讨论，不断壮大发展油气企业，为企业的未来奠定基础。应在集成的基础上发展，改进落后技术，继承优良技术，才能在未来发展中使油气企业更上一层楼。
参考文献
人工神经网络基本功能范文3
自我国电力事业得到全面的发展之后，很多电气化设备也在逐渐地趋于智能化。在机电逐渐一体化的今天，继电保护中人工智能技术的应用也越来越关键。尤其是在一些大型企业，继电保护的人工智能化不仅能够让供电的可靠性得到全面的提升，还能让电气设备逐渐地趋于电气自动化。所以，对继电保护设备中人工智能化技术的应用十分关键。
1 继电保护中的人工智能技术应用概况
1.1 人工智能技术的应用现状
人工智能技术的应用在目前还处于较为初级的阶段，其也仅仅是体现自一些局部领域。相对于继电保护设备中，人工智能技术的应用还较为广泛。早在20世纪人们就已经能够利用电磁继电器对电力系统进行初步的保护。但是由于其磁效应也会对继电保护的可靠性造成一定的影响，所以在很长一段时间内都未能取得突破性的进展。但是随着数字继电保护装置的逐渐运用以及以数控为基础的智能化断路器等新原件的开发，使得继电保护设备的保护效果得到明显的提升。这也为人工智能技术的发展奠定了良好的基础。所以，人工智能技术处于一种高速发展的阶段。
1.2 人工智能技术应用的作用
人工智能技术的应用不仅能够让继电保护装置的运行效率更高，而且还能使得其可靠性得到全面的提升。其各种智能化程序的应用还能使得人力以及物力得到大幅度的节省，使得成本效率也能得到持续性的降低。尤其是在主电路以及辅助电路中，继电保护人工智能技术的应用，能够使得其负载降低，从而让电力的运行更加的流畅，减少了故障出现的机率。
2 继电保护中人工智能技术的分析
2.1 计算机网络基础
在进行人工智能技术的应用过程中，其必须利用网络计算机进行相应的程序设计，而且在设定之后，其微机线路首先会对硬件进行保护。这也是继电保护的基础。其硬件设施一般会在控制电路系统之中，而计算机网络化也是根据控制电路的变化情况对继电器进行相应的调试。目前，很多供电企业已经逐渐在开发32位硬件保护系统。这对于人工智能化技术具有很好的促进作用。同时，在对硬件进行保护的过程中，实质是对整个网络系统进行保护。这种保护模式也是计算机逐渐网络化的门户。 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，还应具有大容故障信息和数据的长期存放空间，快速的数据处理功能，其信号的输入以及以及输出也需要多方面的协调。所以利用计算机网络基础对人工智能技术进行应用可以推动电力系统的自动化。
2.2 人工神经网络
人工神经网络是基于电力系统中的一种电路模拟。因为电路虽然以神经系发散出去，但是从另外一方面而言其具有很强的规律性。无论是串联电路还是并联电路，其电压、电流都具备一定的规律。而人工神经网络就是从电路系统中入手，对其电路进行全面的模拟，然后以计算机作为软件基础，实现继电保护装置对整个电路的全面监控。而且其还能对电路做出全方位的诊断，应用ANN技术实现故障诊断不同于ES诊断方法。ANN方法通过现场大量的标准样本学习与训练，让整个电路逐渐实现了数字化的基础。从而实现人工神经网络对整个继电保护装置的全面反馈。
2.3 数字继电保护的智能化
在整个人工智能技术的应用中，数字电路的应用也必不可少。其能够有效地实现断路器的智能化，与传统的电磁继电保护相比明显存在一定的优势。其主要是对一些小型机组以及变压器和电动机进行相应的保护。在低压电路中的应用表现的十分明显。例如：过流继电器，其在控制电路中，通过对主电路电流的监护，将其控制在一个正常的数值内，如果电力系统出现电流过载，那么过流继电器就能够在第一时间将电源进行切断，这样主电路中的电流互感器也会出现相应的电流过载感应，从而对电磁继电器发出相应的反馈信号，这样就能够实现电气二次设备的保护。这也是数字继电保护智能化的核心所在。
3 结语
继电保护中的人工智能技术应用十分关键，其是提升继电保护装置可靠运行的基础。在进行人工智能技术应用的过程中，一定要结合实际情况。对其硬件以及软件基础进行全面的分析，并实现人工智能化。只有这样继电保护装置在人工智能化基础中的应用才能更加地广泛。
参考文献
[1]区伟鹏.人工智能技术在电力系统无功电压控制中的应用[J].科技展望，2016（09）.198-199.
人工神经网络基本功能范文4
［关键词］ 电信客户价值 客户价值评价 BP神经网络 社会网络分析
电信运营商在经历了十多年的分分合合之后，目前正逐渐由卖方市场向买方市场过渡，客户资源竞争，特别是价值客户竞争，已经成为电信运营商战略制定的新方向。因此，找出一个比较全面的方法对运营商所拥有的客户进行评价和分类，挖掘出其拥有的价值总量显得尤为重要。现有研究大多从直接经济维度出发，以各种可直接测量的经济指标作为客户价值评价的依据。但是信息手段的飞快演变带来的不仅是通信的便捷，还形成了一个更为复杂的客户关系网络，电信运营商作为信息交换的中枢，对客户关系网络的把握无论从硬件还是软件上，都具有明显的优势。在其网络中的客户所具有的价值不仅仅只是传统客户价值理论中所定义的“收入减成本”，更重要的是客户所拥有的社会网络价值。因此，本文提出了一个包括直接经济维度和社会网络维度的电信客户综合价值评价指标体系，并设计了一个基于BP神经网络的电信客户综合价值评价模型。通过一个实际案例的分析，进一步地阐明了整个评价模型的数据获取、数据预处理、模型建立以及数据分析一整个流程的操作。
一、电信客户综合价值评价指标体系
本文提出的电信客户综合价值评价指标体系包括直接经济维度和社会网络维度，具体来说：
1.直接经济维度包括当前价值类指标和潜在价值类指标：
（1）当前价值类指标，包括基本功能消费和附加功能消费两部分。
基本功能消费是指客户在电信运营商中交纳的基本通信费用，包含月租（X1）、本地话费（X2）、长途话费（X3）三个指标。基本功能消费是电信运营商能够给普通客户带来的最基本的服务，它是客户在正常消费服务的过程中给电信运营商带来的收益。
附加功能消费是指客户发送短信、使用GPRS以及其他增值服务产生的费用，为了方便此处用数据业务通信费（X4）一个指标统计。这些附加功能消费属于特殊功能，他们的使用能够使客户增加已购买产品的交易额。
（2）潜在价值类指标，主要通过考察客户的忠诚度和信用度来判定。
忠诚度用在网时长（X5）和当月通话时长（X6）来衡量。在网时长是指客户使用该电信运营商品牌的时间长度，在网时长数值越大表示客户对该品牌越依赖。当月通话时长是指客户当月使用该品牌进行通话的总时间长度，这个数值在一定程度上可以表征客户对该品牌所持态度的变化，如果每个月的“当月通话时长”数值趋于稳定，则忠诚度较高，反之依然。
信用度包括最高欠费金额（X7）、月欠费金额（X8）和欠费次数（X9）三个指标。最高欠费金额为客户在使用该品牌时欠费的最高值；月欠费金额是客户当月欠费的数值；欠费次数是客户使用该品牌中欠费的次数。这三个指标反映的是客户的经济承受能力，在一定程度上代表着其信用度。
2.社会网络维度包括三个指标：
点度数中心度（X10）、点中间中心度（X11）、点接近中心度（X12）三个指标是社会网络分析技术中的三个常见指标，所表征的客户社会网络属性各有侧重：点度数中心度表征的是客户在网络中“权利”的大小；点中间中心度表征的是客户在网络中“控制力”的大小；点接近中心度表征的是客户在网络中“反控制”的大小。而在电信客户的社会网络分析中，我们可以通过用户的通话清单计算出这三个指标值。
二、基于BP神经网络的电信客户综合价值评价模型
根据电信客户综合价值评价指标体系，客户经理就可以用技术手段来分析某个特定客户的综合价值了。但是在具体实施中，电信运营商面向的客户是多种多样的，几乎覆盖了所有的行业，设置一套指标权值一劳永逸是不现实的想法。针对此，本文提出了基于BP神经网络的电信客户综合价值评价模型，它能够根据不同地区、不同行业客户的特征，对历史数据进行学习，计算出权值配置的优化方案，大大提高客户综合价值的评价准确率。
1.数据获取
在理想情况下，处于电信运营商内部的客户经理可以从业务运营支撑系统中直接导出直接经济维度的指标X1~ X9，然后进行归一化处理，将各量级数值转化为无量纲、0~1间的数值。另外，X1~ X6是正向指标，即数值越大越优；X7~ X9是负向指标，即数值越小越优。在进行归一化处理时要将它们统一为正向指标，方便分析。
设：
其中，n表示客户样本总数；Tij表示第i个客户样本的第j项指标值；Tjb表示所有客户样本的第j项指标的最大值；Tjs表示所有客户的第j项指标的最小值。
那么，归一化后的客户样本正向指标值为：
归一化后的客户样本负向指标值为：
而对于社会网络维度指标X10~ X12的获得，需要客户经理通过业务运营支撑系统先导出目标客户群的通话记录数据，然后用社会网络分析软件Ucinet分析出每个客户样本的点度数中心度、点中间中心度和点接近中心度并做归一化处理，方法同上所述。
为了保障客户信息安全，保护客户隐私，电信运营商对业务运营支撑系统的管理十分严格，非内部职工是无法查询客户数据的。因本文作者不是电信运营商内部职工，无法拿到指标体系中所有的数据。为了能够收集到足够多的数据来进行模拟，本文采用网络问卷调查的方法，对本人所在单位正在使用某品牌的43人进行了访问，邀请他们通过登陆网上营业厅导出包括通话清单、月租、本地话费、长途话费、通话时长、数据业务通信费等在内的个人数据以作研究。而“在网时长X5”在网上营业厅是无法查到的，则需引导被访者回忆使用该品牌的大概时长。另外，在本次调查中被访者的信用度都非常良好，几乎没有出现欠费记录，为了达到降维、加快运算速度的目的，没有对X7~X9进行统计。最终，调查得到了37份有效数据。
2.数据预处理
（1）建立数据仓库
建一个名为“数据处理.xls”的Excel文档，作为数据仓库。在“数据处理.xls”中，新建“10月”、 “11月”、 “12月”、 “1月”、 “2月”五个工作表用于存放被访者对应月份的数据。其中，X1~X6可以从被访者原始数据表中得到，X10~X12用社会网络分析软件Ucinet计算求得，详细步骤如下：
① 根据被访者原始数据表，构建邻接矩阵：二者在本月内有通话记录记为1，否则记为0。
② 打开Ucinet，通过DataImport via spreadsheet(DL editor)Full matrix w/multiple sheets路径将邻接矩阵表导入软件。导入数据之后，Ucinet将在默认目录自动生成工程文件“邻接矩阵.##h”和“邻接矩阵.##d”。
③ 通过NetworkCentralityMultiple Mesures(old)路径打开工程文件“邻接矩阵.##h”，计算出各月份每个被访者的点度数中心度（Degree）、点中间中心度（Betweenness）和点接近中心度（Closeness）。并通过VisualizeNetDraw路径得到网络关系图。
（2）归一化处理
在“数据处理.xls”中新建“10月归一化”、“11月归一化”、“12月归一化”、“1月归一化”、“2月归一化”五个工作表用于存放被访者对应月份的归一化数据，并在对应月份的单元格中算出归一化数值。例如，“10月归一化”工作表中C3单元格的归一化公式为“='10月 '!C3/MAX('10月 '!C$3:C$39)”，它表示用“10月”工作表中C3单元格的数值除以C3至C39单元格中的最大值。
这样，我们就得到了预处理完毕的五个月数据，接下来进行BP神经网络的建模。
3.评价模型神经网络的确立
（1）输入向量、输出向量维数确定
输入向量为指标X1~X6以及X10~X12共9个维，每个月的输入向量是一个9×37的矩阵。输出向量为一个确定的数值，因此维数为1，而每个月的输出向量是一个1×9的矩阵。
（2）隐层节点数的确定
根据现有文献经验，设m、n、h分别表示输入向量维数、输出向量维数以及隐层节点数，则在m>n时， 为最佳隐层节点数选择区间。因此，本研究的最佳隐层节点数区间为[4~13]。通过在MATLAB中进行仿真模拟比较，确定最佳隐层节点数为9。因此，本研究最终的神经网络结构为[9,9,1]。
（3）传递函数确定
由于S型非线性函数的网络具有较强的分类能力，它也接近于人脑神经元的输入输出特性，神经元采用S型非线性函数，对于隐层神经元，我们取传递函数为tansig函数，函数表达式为：。而我们的输出层需要在区间[1,5]进行评分取值，因此用purelin函数，函数表达式为：。
（4）学习算法确定
根据现有文献研究，在进行中小规模数据处理时，LM算法的收敛速度最快，而且精度也比其他算法高，能够获得更小的均方差。因此，本研究采用LM算法作为神经网络的学习算法。
4.评价模型在MATLAB上的训练及仿真
因为9个指标都是正向指标，因此整个评价模型应该是递增函数。我们将预处理后的数据进行分类，按数值大小分为“很高（0.8~1）、高（0.6~0.8）、一般（0.4~0.6）、低（0.2~0.4）、很低（0~0.2）”五级，那么可以知道：当9个指标都取最大值1时，评价值最高，其他等级亦是如此。设期望评价值为区间[1,5]上的实数，那么用于评价模型学习训练的输入向量p和输出向量t分别为：
将p、t导入MATLAB，并编写训练程序：
经过5次迭代，网络停止了训练，训练均方误差下降到
，而测试均方误差和确认均方误差在第2次迭代时达到一致的0.011898，如图1所示。说明建立的神经网络可以被接受。
图1 误差曲线
网络训练完成后，我们将预处理好的数据按月份导入MATLAB。设x2、x1、x12、x11、x10和y2、y1、y12、y11、y10分别为2月、1月、12月、11月、10月的输入向量和输出向量，则有程序：
这样，我们就得到了各月份各客户的综合评价值。在Excel中根据综合评价值按月份做出圆环图，如图2所示，自圆心向外的五个环依次为10月、11月、12月、1月、2月的评价值数据，每个色块代表每个客户的综合评价值占当月总分值的比重。
图2 客户综合价值圆环图
由圆环图我们可以看出：
（1）每个月各色块所占比重是相对稳定的，这说明本研究的客户群体的消费习惯趋于稳定，整体离网概率较低。从另一个角度看，客户经理每个月查看该图，就能知道目标群体中是否有异常数据，及时做离网预警分析。
（2）五个月内编号为9的客户综合评价值最高。从归一化表中可以查到，尽管其直接经济维度各指标值并不是最高，但是其社会网络维度指标值每个月都排在前列，这说明她在此研究群体中比别人有更大的影响力。而考察实际的客户身份可知，9号客户是单位办公室主任，负责单位的内外部人员联系，传达领导指示，分派具体任务。据观察分析，因为该客户的主要联系方式是单位的固定电话，移动通话的频率相对没有那么高，所以其直接经济维度价值被掩埋了。如果只分析其直接经济维度指标，是不能将其客户价值真正挖掘出来了。而采用本文提出的电信客户综合价值评价指标体系进行分析的话，就能通过社会网络维度的指标值，挖掘出了其隐藏着的社会关系属性，纠正了对其客户价值的评价。这也验证了该指标体系的有效性和实用性。而从另一角度来看，客户经理在分析数据时，如果发现某个客户的直接经济维度数值不高但社会网络维度数值较高，就应该引起重视，因为其很有可能担当着目标群体内部“上传下达”的角色，客户经理应该优先发展该类型的客户，将更多的优惠资源投放于此，以把握住该目标群体的“关系核心”所在，从而方便地将营销网络由中心向周边扩散。
（3）五个月内编号为27的客户综合评价值排名第二。从归一化表中可以查到，其直接经济维度和社会网络维度各指标值都排在前列，说明其是优质价值客户，这类型客户不仅对公司保有足够的忠诚，而且其在目标群体中属于活跃分子，具有较大的概率愿意为公司做业务推广传播，加强口碑效应。客户经理对该类型客户应该多加培养感情，提高其业务满意度，将其作为新业务推广的原点，向外扩张。
（4）观察到编号为26的客户综合评价值虽然较高，但是通过分析归一化表发现，社会网络维度指标数值较低，说明其在此目标群体中的“认同度”不高，即在此群体中不活跃。但是从归一化表中又能发现，其直接经济维度指标数值还是比较高的，这表明该客户在另外的群体中是个优质价值客户。这表明本评价模型能很好地平衡了直接经济维度和社会网络维度各指标间的权值设置。而从另一角度来看，客户经理在分析数据时，如果发现某个客户的直接经济维度指标值较高而社会网络维度指标值较低，可以尝试去挖掘一下其所属的别的活跃圈子，因为该类型客户往往就是其活跃圈子中的关系网络核心人物，客户经理可以通过他拓展出一个新的业务营销群体。
三、结论
本文提出的电信客户综合价值评价指标体系比较全面地考虑了直接经济维度和社会网络维度两方面，并据此设计了基于BP神经网络的电信客户综合价值评价模型，经过实际案例的分析，具有较高的可信度和较强的实际操作意义，为客户经理、研究人员进行相关的分析研究提供了一个可参考的技术框架。
参考文献：
[1] 齐佳音,舒华英.客户价值评价、建模及决策[M].北京:北京邮电大学出版社.2005
[2] 王艳辉,吴斌,王柏.电信社群网络静态几何性质分析研究[J].复杂系统与复杂性科学,2005(02)
[3] 严寒冰.人工神经网络在电信业客户关系管理中的应用研究[D].重庆大学,2007
人工神经网络基本功能范文5
关键词：电力系统；继电保护技术；现状；发展
Abstract: The relay protection technology has been developed along with the electric power system and closely relates to the continuous improvement of running reliability requirements of power system. The author expounds the current situation and future development of relay protection technology in power system in this paper.
Keywords: electric power system; the relay protection technology; present situation; development
中图分类号: TM77 文献标识码：A文章编号：
一、继电保护发展现状
电力系统的飞速发展对继电保护不断提出新的要求，电子技术、计算机技术与通信技术的飞速发展又为继电保护技术的发展不断地注入了新的活力，因此，继电保护技术得天独厚，在40余年的时间里完成了发展的4个历史阶段。
建国后，我国继电保护学科、继电保护设计、继电器制造工业和继电保护技术队伍从无到有，在大约10年的时间里走过了先进国家半个世纪走过的道路。50年代，我国工程技术人员创造性地吸收、消化、掌握了国外先进的继电保护设备性能和运行技术，建成了一支具有深厚继电保护理论造诣和丰富运行经验的继电保护技术队伍，对全国继电保护技术队伍的建立和成长起了指导作用。
自50年代末，晶体管继电保护已在开始研究。60年代中到80年代中是晶体管继电保护蓬勃发展和广泛采用的时代。
在此期间，从70年代中，基于集成运算放大器的集成电路保护已开始研究。到80年代末集成电路保护已形成完整系列，逐渐取代晶体管保护。到90年代初集成电路保护的研制、生产、应用仍处于主导地位，这是集成电路保护时代。
我国从70年代末即已开始了计算机继电保护的研究，高等院校和科研院所起着先导的作用。华中理工大学、东南大学、华北电力学院、西安交通大学、天津大学、上海交通大学、重庆大学和南京电力自动化研究院都相继研制了不同原理、不同型式的微机保护装置。1984年原华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，东南大学和华中理工大学研制的发电机失磁保护、发电机保护和发电机?变压器组保护也相继于1989、1994年通过鉴定，投入运行。南京电力自动化研究院研制的微机线路保护装置也于1991年通过鉴定。天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的微机相电压补偿式方向高频保护，西安交通大学与许昌继电器厂合作研制的正序故障分量方向高频保护也相继于1993、1996年通过鉴定。至此，不同原理、不同机型的微机线路和主设备保护各具特色，为电力系统提供了一批新一代性能优良、功能齐全、工作可靠的继电保护装置。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。可以说从90年代开始我国继电保护技术已进入了微机保护的时代。
二、继电保护的未来发展
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发展。
2.1计算机化
随着计算机硬件的迅猛发展，微机保护硬件也在不断发展。原华北电力学院研制的微机线路保护硬件已经历了3个发展阶段：从8位单CPU结构的微机保护问世，不到5年时间就发展到多CPU结构，后又发展到总线不出模块的大模块结构，性能大大提高，得到了广泛应用。华中理工大学研制的微机保护也是从8位CPU，发展到以工控机核心部分为基础的32位微机保护。
南京电力自动化研究院一开始就研制了16位CPU为基础的微机线路保护，已得到大面积推广，目前也在研究32位保护硬件系统。东南大学研制的微机主设备保护的硬件也经过了多次改进和提高。天津大学一开始即研制以16位多CPU为基础的微机线路保护，1988年即开始研究以32位数字信号处理器(DSP)为基础的保护、控制、测量一体化微机装置，目前已与珠海晋电自动化设备公司合作研制成一种功能齐全的32位大模块，一个模块就是一个小型计算机。采用32位微机芯片并非只着眼于精度，因为精度受A/D转换器分辨率的限制，超过16位时在转换速度和成本方面都是难以接受的；更重要的是32位微机芯片具有很高的集成度，很高的工作频率和计算速度，很大的寻址空间，丰富的指令系统和较多的输入输出口。CPU的寄存器、数据总线、地址总线都是32位的，具有存储器管理功能、存储器保护功能和任务转换功能，并将高速缓存(Cache)和浮点数部件都集成在CPU内。
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。在计算机保护发展初期，曾设想过用一台小型计算机作成继电保护装置。由于当时小型机体积大、成本高、可靠性差，这个设想是不现实的。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，因此，用成套工控机作成继电保护的时机已经成熟，这将是微机保护的发展方向之一。天津大学已研制成用同微机保护装置结构完全相同的一种工控机加以改造作成的继电保护装置。这种装置的优点有：(1)具有486PC机的全部功能，能满足对当前和未来微机保护的各种功能要求。(2)尺寸和结构与目前的微机保护装置相似，工艺精良、防震、防过热、防电磁干扰能力强，可运行于非常恶劣的工作环境，成本可接受。(3)采用STD总线或PC总线，硬件模块化，对于不同的保护可任意选用不同模块，配置灵活、容易扩展。
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，尚须进行具体深入的研究。
2.2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，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。到目前为止，除了差动保护和纵联保护外，所有继电保护装置都只能反应保护安装处的电气量。继电保护的作用也只限于切除故障元件，缩小事故影响范围。这主要是由于缺乏强有力的数据通信手段。国外早已提出过系统保护的概念，这在当时主要指安全自动装置。因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，确保系统的安全稳定运行。显然，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。
对于一般的非系统保护，实现保护装置的计算机联网也有很大的好处。继电保护装置能够得到的系统故障信息愈多，则对故障性质、故障位置的判断和故障距离的检测愈准确。对自适应保护原理的研究已经过很长的时间，也取得了一定的成果，但要真正实现保护对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。
2.3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。
目前，为了测量、保护和控制的需要，室外变电站的所有设备，如变压器、线路等的二次电压、电流都必须用控制电缆引到主控室。所敷设的大量控制电缆不但要大量投资，而且使二次回路非常复杂。但是如果将上述的保护、控制、测量、数据通信一体化的计算机装置，就地安装在室外变电站的被保护设备旁，将被保护设备的电压、电流量在此装置内转换成数字量后，通过计算机网络送到主控室，则可免除大量的控制电缆。如果用光纤作为网络的传输介质，还可免除电磁干扰。现在光电流互感器(OTA)和光电压互感器(OTV)已在研究试验阶段，将来必然在电力系统中得到应用。在采用OTA和OTV的情况下，保护装置应放在距OTA和OTV最近的地方，亦即应放在被保护设备附近。OTA和OTV的光信号输入到此一体化装置中并转换成电信号后，一方面用作保护的计算判断；另一方面作为测量量，通过网络送到主控室。从主控室通过网络可将对被保护设备的操作控制命令送到此一体化装置，由此一体化装置执行断路器的操作。
2.4智能化
近年来，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。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，从而造成误动或拒动；如果用神经网络方法，经过大量故障样本的训练，只要样本集中充分考虑了各种情况，则在发生任何故障时都可正确判别。其它如遗传算法、进化规划等也都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使求解速度更快。天津大学从1996年起进行神经网络式继电保护的研究，已取得初步成果。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。
三、结束语
总而言之，随着电力系统的高速发展和计算机技术、通信技术的进步，继电保护技术面临着进一步发展的趋势。国内外继电保护技术发展的趋势为：计算机化，网络化，保护、控制、测量、数据通信一体化和人工智能化，这对继电保护工作者提出了艰巨的任务，也开辟了活动的广阔天地。
参考文献
1王梅义.高压电网继电保护运行技术.北京：电力工业出版社，1981
2杨奇逊.微型机继电保护基础.北京：水利电力出版社，1988
人工神经网络基本功能范文6
【关键词】继电保护现状发展
1继电保护发展现状
电力系统的飞速发展对继电保护不断提出新的要求，电子技术、计算机技术与通信技术的飞速发展又为继电保护技术的发展不断地注入了新的活力，因此，继电保护技术得天独厚，在40余年的时间里完成了发展的4个历史阶段。
建国后，我国继电保护学科、继电保护设计、继电器制造工业和继电保护技术队伍从无到有，在大约10年的时间里走过了先进国家半个世纪走过的道路。50年代，我国工程技术人员创造性地吸收、消化、掌握了国外先进的继电保护设备性能和运行技术［1］，建成了一支具有深厚继电保护理论造诣和丰富运行经验的继电保护技术队伍，对全国继电保护技术队伍的建立和成长起了指导作用。阿城继电器厂引进消化了当时国外先进的继电器制造技术，建立了我国自己的继电器制造业。因而在60年代中我国已建成了继电保护研究、设计、制造、运行和教学的完整体系。这是机电式继电保护繁荣的时代，为我国继电保护技术的发展奠定了坚实基础。
自50年代末，晶体管继电保护已在开始研究。60年代中到80年代中是晶体管继电保护蓬勃发展和广泛采用的时代。其中天津大学与南京电力自动化设备厂合作研究的500kV晶体管方向高频保护和南京电力自动化研究院研制的晶体管高频闭锁距离保护，运行于葛洲坝500kV线路上［2］，结束了500kV线路保护完全依靠从国外进口的时代。
在此期间，从70年代中，基于集成运算放大器的集成电路保护已开始研究。到80年代末集成电路保护已形成完整系列，逐渐取代晶体管保护。到90年代初集成电路保护的研制、生产、应用仍处于主导地位，这是集成电路保护时代。在这方面南京电力自动化研究院研制的集成电路工频变化量方向高频保护起了重要作用［3］，天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的集成电路相电压补偿式方向高频保护也在多条220kV和500kV线路上运行。
我国从70年代末即已开始了计算机继电保护的研究［4］，高等院校和科研院所起着先导的作用。华中理工大学、东南大学、华北电力学院、西安交通大学、天津大学、上海交通大学、重庆大学和南京电力自动化研究院都相继研制了不同原理、不同型式的微机保护装置。1984年原华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［5］，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，东南大学和华中理工大学研制的发电机失磁保护、发电机保护和发电机?变压器组保护也相继于1989、1994年通过鉴定，投入运行。南京电力自动化研究院研制的微机线路保护装置也于1991年通过鉴定。天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的微机相电压补偿式方向高频保护，西安交通大学与许昌继电器厂合作研制的正序故障分量方向高频保护也相继于1993、1996年通过鉴定。至此，不同原理、不同机型的微机线路和主设备保护各具特色，为电力系统提供了一批新一代性能优良、功能齐全、工作可靠的继电保护装置。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。可以说从90年代开始我国继电保护技术已进入了微机保护的时代。
2继电保护的未来发展
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发展。
2.1计算机化
随着计算机硬件的迅猛发展，微机保护硬件也在不断发展。原华北电力学院研制的微机线路保护硬件已经历了3个发展阶段：从8位单CPU结构的微机保护问世，不到5年时间就发展到多CPU结构，后又发展到总线不出模块的大模块结构，性能大大提高，得到了广泛应用。华中理工大学研制的微机保护也是从8位CPU，发展到以工控机核心部分为基础的32位微机保护。
南京电力自动化研究院一开始就研制了16位CPU为基础的微机线路保护，已得到大面积推广，目前也在研究32位保护硬件系统。东南大学研制的微机主设备保护的硬件也经过了多次改进和提高。天津大学一开始即研制以16位多CPU为基础的微机线路保护，1988年即开始研究以32位数字信号处理器(DSP)为基础的保护、控制、测量一体化微机装置，目前已与珠海晋电自动化设备公司合作研制成一种功能齐全的32位大模块，一个模块就是一个小型计算机。采用32位微机芯片并非只着眼于精度，因为精度受A/D转换器分辨率的限制，超过16位时在转换速度和成本方面都是难以接受的；更重要的是32位微机芯片具有很高的集成度，很高的工作频率和计算速度，很大的寻址空间，丰富的指令系统和较多的输入输出口。CPU的寄存器、数据总线、地址总线都是32位的，具有存储器管理功能、存储器保护功能和任务转换功能，并将高速缓存(Cache)和浮点数部件都集成在CPU内。
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。在计算机保护发展初期，曾设想过用一台小型计算机作成继电保护装置。由于当时小型机体积大、成本高、可靠性差，这个设想是不现实的。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，因此，用成套工控机作成继电保护的时机已经成熟，这将是微机保护的发展方向之一。天津大学已研制成用同微机保护装置结构完全相同的一种工控机加以改造作成的继电保护装置。这种装置的优点有：(1)具有486PC机的全部功能，能满足对当前和未来微机保护的各种功能要求。(2)尺寸和结构与目前的微机保护装置相似，工艺精良、防震、防过热、防电磁干扰能力强，可运行于非常恶劣的工作环境，成本可接受。(3)采用STD总线或PC总线，硬件模块化，对于不同的保护可任意选用不同模块，配置灵活、容易扩展。
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，尚须进行具体深入的研究。\
2.2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，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。到目前为止，除了差动保护和纵联保护外，所有继电保护装置都只能反应保护安装处的电气量。继电保护的作用也只限于切除故障元件，缩小事故影响范围。这主要是由于缺乏强有力的数据通信手段。国外早已提出过系统保护的概念，这在当时主要指安全自动装置。因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，确保系统的安全稳定运行。显然，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。
对于一般的非系统保护，实现保护装置的计算机联网也有很大的好处。继电保护装置能够得到的系统故障信息愈多，则对故障性质、故障位置的判断和故障距离的检测愈准确。对自适应保护原理的研究已经过很长的时间，也取得了一定的成果，但要真正实现保护对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。
对于某些保护装置实现计算机联网，也能提高保护的可靠性。天津大学1993年针对未来三峡水电站500kV超高压多回路母线提出了一种分布式母线保护的原理［6］，初步研制成功了这种装置。其原理是将传统的集中式母线保护分散成若干个(与被保护母线的回路数相同)母线保护单元，分散装设在各回路保护屏上，各保护单元用计算机网络联接起来，每个保护单元只输入本回路的电流量，将其转换成数字量后，通过计算机网络传送给其它所有回路的保护单元，各保护单元根据本回路的电流量和从计算机网络上获得的其它所有回路的电流量，进行母线差动保护的计算，如果计算结果证明是母线内部故障则只跳开本回路断路器，将故障的母线隔离。在母线区外故障时，各保护单元都计算为外部故障均不动作。这种用计算机网络实现的分布式母线保护原理，比传统的集中式母线保护原理有较高的可靠性。因为如果一个保护单元受到干扰或计算错误而误动时，只能错误地跳开本回路，不会造成使母线整个被切除的恶性事故，这对于象三峡电站具有超高压母线的系统枢纽非常重要。
由上述可知，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。
2.3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。
目前，为了测量、保护和控制的需要，室外变电站的所有设备，如变压器、线路等的二次电压、电流都必须用控制电缆引到主控室。所敷设的大量控制电缆不但要大量投资，而且使二次回路非常复杂。但是如果将上述的保护、控制、测量、数据通信一体化的计算机装置，就地安装在室外变电站的被保护设备旁，将被保护设备的电压、电流量在此装置内转换成数字量后，通过计算机网络送到主控室，则可免除大量的控制电缆。如果用光纤作为网络的传输介质，还可免除电磁干扰。现在光电流互感器(OTA)和光电压互感器(OTV)已在研究试验阶段，将来必然在电力系统中得到应用。在采用OTA和OTV的情况下，保护装置应放在距OTA和OTV最近的地方，亦即应放在被保护设备附近。OTA和OTV的光信号输入到此一体化装置中并转换成电信号后，一方面用作保护的计算判断；另一方面作为测量量，通过网络送到主控室。从主控室通过网络可将对被保护设备的操作控制命令送到此一体化装置，由此一体化装置执行断路器的操作。1992年天津大学提出了保护、控制、测量、通信一体化问题，并研制了以TMS320C25数字信号处理器(DSP)为基础的一个保护、控制、测量、数据通信一体化装置。
2.4智能化
近年来，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，在继电保护领域应用的研究也已开始［7］。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。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，从而造成误动或拒动；如果用神经网络方法，经过大量故障样本的训练，只要样本集中充分考虑了各种情况，则在发生任何故障时都可正确判别。其它如遗传算法、进化规划等也都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使求解速度更快。天津大学从1996年起进行神经网络式继电保护的研究，已取得初步成果［8］。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。
3结束语
建国以来，我国电力系统继电保护技术经历了4个时代。随着电力系统的高速发展和计算机技术、通信技术的进步，继电保护技术面临着进一步发展的趋势。国内外继电保护技术发展的趋势为：计算机化，网络化，保护、控制、测量、数据通信一体化和人工智能化，这对继电保护工作者提出了艰巨的任务，也开辟了活动的广阔天地。
作者单位：天津市电力学会(天津300072)
参考文献
1王梅义.高压电网继电保护运行技术.北京：电力工业出版社，1981
2HeJiali,ZhangYuanhui,YangNianci.NewTypePowerLineCarrierRelayingSystemwith
DirectionalComparisonforEHVTransmissionLines.IEEETransactionsPAS-103，1984(2)
3沈国荣.工频变化量方向继电器原理的研究.电力系统自动化，1983(1)
4葛耀中.数字计算机在继电保护中的应用.继电器，1978(3)
5杨奇逊.微型机继电保护基础.北京：水利电力出版社，1988
6HeJiali,Luoshanshan,WangGang,etal.ImplementationofaDigitalDistributedBus
Protection.IEEETransactionsonPowerDelivery,1997,12(4)
