基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷方法研究

劉曉琴， 王大志， 張翠玲， 江雪晨， 寧 一

（1.東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧沈陽110819；2.遼寧石油化工大學(xué)信息與控制工程學(xué)院，遼寧撫順113001）

電網(wǎng)規(guī)模日益擴(kuò)大，其復(fù)雜性不斷提高，獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)規(guī)模也越來越大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了技術(shù)人員的處理能力，且故障時(shí)繼電保護(hù)和斷路器的拒動、誤動以及信息上傳過程中的丟失、畸變等增加了技術(shù)人員分析判斷故障的難度。研究和開發(fā)故障診斷系統(tǒng)給技術(shù)人員判斷故障和動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)提供必要條件［1］。電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，快速、準(zhǔn)確地診斷系統(tǒng)故障對于電網(wǎng)安全運(yùn)行具有重要意義。

故障診斷方法如專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于優(yōu)化的方法以及由于信息的不確定性和不完備而采取的基于模糊集、信息理論、粗糙集的方法等已用于研究電力系統(tǒng)故障診斷。文獻(xiàn)［2］引入信息理論來研究電力系統(tǒng)故障過程中的不確定性，提出了基于信息損失最小的電網(wǎng)故障診斷原理，研究了電網(wǎng)故障診斷過程中信息損失的規(guī)律。單一的智能方法在電力系統(tǒng)故障診斷存在局限性，多種智能方法優(yōu)化已經(jīng)用于電力系統(tǒng)的故障診斷［3］。文獻(xiàn)［4］提出小波對電流量進(jìn)行分解，將分解到小波系數(shù)輸入到PNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)［5］推導(dǎo)并建立了RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制系統(tǒng)之間的等值關(guān)系，使得蘊(yùn)含在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重中的知識轉(zhuǎn)變?yōu)榈戎的：刂葡到y(tǒng)中用語言表述的規(guī)則，提出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部重新訓(xùn)練新算法。文獻(xiàn)［6］用模糊算法實(shí)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部優(yōu)化。文獻(xiàn)［1］對上述幾種方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了評價(jià)。

以訓(xùn)練小波BP網(wǎng)絡(luò)為例來說明用遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想與方法。用母小波取代傳統(tǒng)的Sigmoid函數(shù)，所建的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的非線性逼近能力。用遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自進(jìn)化、自適應(yīng)能力，從而構(gòu)造出進(jìn)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它主要包括3個(gè)方面的進(jìn)化：連接權(quán)的進(jìn)化，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的進(jìn)化和尺度函數(shù)、位置函數(shù)的進(jìn)化。提出用遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的是能夠提高收斂速度和診斷準(zhǔn)確率。

1 故障診斷系統(tǒng)的總體構(gòu)成

1.1 算法原理

從小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型可得到：

式（1）中，隱層第m 個(gè)節(jié)點(diǎn)的閾值為θm；輸出層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的閾值為θj。P 是輸入樣本總數(shù)，式（1）計(jì)算可得輸出層第j 個(gè)節(jié)點(diǎn)，第p（p＝1，2，…，P）個(gè)樣本的輸出，即opj，＾opj是其目標(biāo)輸出值，誤差能量函數(shù)定義表達(dá)式為：

I，M，J 分別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、隱層和輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，電力網(wǎng)絡(luò)中所有繼電器和斷路器的總數(shù)等于I，這些繼電器和斷路器的狀態(tài)（0或1）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號；電力網(wǎng)絡(luò)中系統(tǒng)元件等于J，這些元件的狀態(tài)（故障或完好）是診斷的目標(biāo)。

1.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

在采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建故障診斷系統(tǒng)中，層間的權(quán)值、尺度參數(shù)、位置參數(shù)使用遺傳算法優(yōu)化［7－8］。依次排好尺度參數(shù)、位置參數(shù)和權(quán)值順序，按一定編碼規(guī)則生成染色體，把染色體解碼后的各權(quán)值、尺度參數(shù)、位置參數(shù)代入診斷系統(tǒng)后，把實(shí)際輸出與期望輸出的差值相關(guān)的函數(shù)定義為適應(yīng)度函數(shù)，當(dāng)條件滿足時(shí)停止遺傳。適應(yīng)度最高的染色體所對應(yīng)的各權(quán)值、尺度參數(shù)、位置參數(shù)是故障診斷系統(tǒng)算法的全局最優(yōu)解［9－10］。

2 計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果

2.1 算例

圖1 所示線路系統(tǒng)引用文獻(xiàn)［11］，有28 個(gè)元件、40個(gè)斷路器和84個(gè)保護(hù)。

圖1 系統(tǒng)線路圖Fig.1 System circuit diagram

用S1—S28表示元件編號：Al，…，A4；Bl，…，B8；Tl，…，T8；Ll，…，L8。C1—C40表示斷路器編號：QFl，QF2，…，QF40。84個(gè)保護(hù)中，36個(gè)為主保護(hù)，48 個(gè)為后備保護(hù)。36 個(gè)主保護(hù)依次編號為（r1—r36）：Alm，…，A4m；Blm，…，B8m；T1m，…，T8m；L1Sm，L1Rm，…，L8Sm，L8Rm。r37—r84表示48 個(gè)后備保護(hù)：L1Sp，L1Rp，…，L8Sp，L8Rp；T1p，…，T8p；L1Ss，L1Rs，…，L8Ss，L8Rs；Tls，…，T8s。

母線用A 和B 表示，變壓器用T 表示，線路用L 表示。S 表示線路發(fā)送端，R 表示線路接受端。主保護(hù)用下標(biāo)m 表示，第一后備保護(hù)用p表示，第二后備保護(hù)用s表示。研究故障元件在故障區(qū)域的情況，即故障區(qū)域己經(jīng)明確。

2.2 仿真結(jié)果分析

以A3故障為例說明仿真過程

（1）識別故障區(qū)域

當(dāng)系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)信號：保護(hù)T5s、T6s動作，斷路器CB22、CB23、CB24，CB25跳閘形成故障區(qū)域。

根據(jù)跳閘斷路器形成的故障區(qū)域中，需要進(jìn)行故障診斷的元件為A3、B5，B6依次編號為（s1—s3），10個(gè)斷路器（CB21—CB30）依次編號為（c1—c10），5個(gè)保護(hù)（A3m、B5m、B6m、T5S、T6S）依次編號為（r1—r5）。

（2）4個(gè)元件的保護(hù)動作原理

動作原理分別如表1、表2所示。

表1 主保護(hù)原理Table 1 The main protection principle

表2 第二后備保護(hù)原理Table 2 The second backup protection principle

（3）確定各個(gè)保護(hù)和斷路器實(shí)際狀態(tài)向量

（4）保護(hù)和斷路器期望狀態(tài)向量的確定

保護(hù)和斷路器的實(shí)際狀態(tài)向量是根據(jù)警報(bào)條件是從故障診斷圖形數(shù)據(jù)庫中讀出的。實(shí)際狀態(tài)向量如式（3）所示：

優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)是根據(jù)保護(hù)動作原理及關(guān)聯(lián)分析形成的，主保護(hù)期望狀態(tài)如式（5）所示：

保護(hù)實(shí)際狀態(tài)向量如式（4）所示：

第二后備保護(hù)的期望狀態(tài)如式（6）所示：

由保護(hù)觸發(fā)的斷路器的期望狀態(tài)如式（7）所示：

（5）算法參數(shù)的設(shè)置

用計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，在35種典型故障案例中，3種復(fù)雜故障作為訓(xùn)練樣本（N＝3）。故障診斷系統(tǒng)的輸入（X＝124）選用保護(hù)和斷路器的狀態(tài)（0 或1），輸出（O＝28）對應(yīng)28個(gè)元件的狀態(tài)。

種群規(guī)模：m＿nPopSize＝40；

染色體長度：m＿nChromLength＝4；

最大進(jìn)化代數(shù)：m＿nMaxGeneration＝10；

交叉概率：m＿PCross＝0.9；

變異概率：m＿PMutation＝0.01。

用輪盤賭方法選擇算子隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)［0，1］之間的值，作為輪盤賭的選擇指針，選擇概率是個(gè)體適應(yīng)度除以累計(jì)適應(yīng)度的商，交叉算子采用單點(diǎn)交叉方式。

對于給定的訓(xùn)練樣本，循環(huán)收斂于最優(yōu)結(jié)構(gòu)，即小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有13個(gè)隱含層。為檢驗(yàn)故障診斷系統(tǒng)的泛化能力，測試樣本選取了不存在于訓(xùn)練樣本集的3個(gè)測試樣本，如表3所示。

表3 故障樣本Table 3 The fault samples

表4 混合故障診斷系統(tǒng)對于測試樣本的診斷輸出Table 4 The test sample output of hybrid fault diagnosis system

2.3 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果比較

采用BP 算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建故障診斷系統(tǒng)，與小波網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較，結(jié)果如表4、5所示。小波網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)都設(shè)定最大容許誤差為10－6，學(xué)習(xí)率是0.05，動量因子是0.98。令BPNN 也具有最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對應(yīng)的誤差收斂曲線如圖2所示。圖2（a）所示是誤差達(dá)不到10－6，圖2（b）所示曲線雖然收斂但誤差達(dá)到0.000 3，與優(yōu)化算法的最大誤差相比較大。

表5 BPNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測試樣本的輸出Table 5 The test sample output of BPNN network

3 結(jié)論

小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合構(gòu)成故障診斷系統(tǒng)，遺傳算法優(yōu)化該小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、連接權(quán)值、參數(shù)。在算例測試系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，混合故障診斷系統(tǒng)優(yōu)于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，能夠較好地解決故障診斷問題。

圖2 BPNN 收斂曲線Fig.2 BPNN convergence curve

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