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    基于PCA/LSTM 的海底觀測網(wǎng)電力系統(tǒng)供電海纜故障定位

    2020-08-19 00:38:58坤,呂
    海洋技術(shù)學(xué)報(bào) 2020年3期
    關(guān)鍵詞:觀測網(wǎng)海纜基站

    耿 坤,呂 楓

    (同濟(jì)大學(xué) 海洋與地球科學(xué)學(xué)院,上海 200092)

    海底觀測網(wǎng)采用光電復(fù)合海纜連接海岸基站和海底主基站,將電力系統(tǒng)和通信系統(tǒng)從陸地延伸到海底,實(shí)現(xiàn)對大量海底儀器設(shè)備的長期供電、雙向通信、遠(yuǎn)程控制和精確授時,用于觀測和記錄海底物理、化學(xué)、生物和地質(zhì)等自然環(huán)境變化[1-3]。

    海底觀測網(wǎng)運(yùn)行在極端惡劣環(huán)境下,在運(yùn)行周期內(nèi),可能因老化、磨損或外力導(dǎo)致供電海纜絕緣故障,表現(xiàn)為海纜絕緣電阻異常下降。多數(shù)情況下海纜的絕緣層是因水樹生長而逐漸退化的,所以在退化初期實(shí)現(xiàn)海纜故障精確定位是海底觀測網(wǎng)安全運(yùn)行的保障。在現(xiàn)有的大規(guī)模海底觀測網(wǎng)的故障定位方法中,必須將岸基站的電源輸出降低至低電壓,或逐步改變岸基站電源的輸出電壓并采集電氣參數(shù),這都會對整個觀測網(wǎng)造成擾動,且定位精度僅為1 km 左右[4-8]。在陸地電力系統(tǒng)中,通常采用行波法定位電纜故障,根據(jù)初始波與來自故障點(diǎn)的反射波之間到達(dá)的時間差實(shí)現(xiàn)故障定位[9-11],但由于海底觀測網(wǎng)中的中繼器和分支器會反射行波,并且行波通常只能傳播數(shù)千米,所以行波法并不適用于海底觀測網(wǎng)故障定位。因此,在海底觀測網(wǎng)正常運(yùn)行過程中,如何利用電氣測量數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的故障定位是亟需解決的問題。

    自19 世紀(jì)70 年代以來,針對電力系統(tǒng)故障診斷及定位,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法成為有力工具。數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷及預(yù)測方法主要有遺傳算法、支持向量機(jī)、奇異譜分析等。由于海底觀測網(wǎng)的電氣測量參數(shù)眾多,且獲得的數(shù)據(jù)可能存在粗差,故很難用單一模型來擬合數(shù)據(jù)曲線以達(dá)到理想的定位效果,而混合方法建模過程復(fù)雜,受先驗(yàn)知識及人為因素影響較大,不利于實(shí)際應(yīng)用中推廣。

    針對上述不足,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, ANN)因其無需人工建模,對數(shù)據(jù)精度要求低等優(yōu)勢在故障診斷及定位研究中發(fā)揮了重大的作用。ANN 網(wǎng)絡(luò)可以用于任何瞬態(tài)不穩(wěn)定性電力系統(tǒng)的故障早期在線診斷,有利于電力系統(tǒng)保護(hù)以及提升控制系統(tǒng)的性能[12-13]。但海底觀測網(wǎng)電氣參數(shù)中的時間信息不能被ANN 所提取,為此,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network , RNN)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了對歷史故障數(shù)據(jù)時間序列信息的提取,可以實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)故障診斷及定位。為了解決傳統(tǒng)RNN 梯度消失問題,人們在此基礎(chǔ)上又提出了一種長短期記憶(Long Short-Term Memory,LSTM)網(wǎng)絡(luò),其在較長時間范圍內(nèi)提取時間序列特征方面表現(xiàn)良好[14]。與普通的ANN 網(wǎng)絡(luò)相比,LSTM 網(wǎng)絡(luò)更適合電力系統(tǒng)故障識別和定位[15]。王鑫等[16]實(shí)現(xiàn)了基于歷史故障數(shù)據(jù)的LSTM 網(wǎng)絡(luò)故障時間序列預(yù)測,Zhang S 等[17]也利用支持向量機(jī)及LSTM 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了陸上電力系統(tǒng)故障定位。而海底觀測網(wǎng)電氣參數(shù)維數(shù)大,數(shù)據(jù)相關(guān)度高、精度低,只采用LSTM 網(wǎng)絡(luò)的海纜故障定位精度不足。本文提出了一種適用于海底觀測網(wǎng)電力系統(tǒng)的基于PCA/LSTM 網(wǎng)絡(luò)的供電海纜故障定位方法,該方法充分利用海底觀測網(wǎng)電能監(jiān)控系統(tǒng)提供的電氣測量數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了海纜高阻故障的高精度在線定位,并且利用海底觀測網(wǎng)原型系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,最后分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果準(zhǔn)確性。

    1 海底觀測網(wǎng)電能監(jiān)控系統(tǒng)

    國外主要由美國華盛頓大學(xué)初步研究了海底觀測網(wǎng)電能監(jiān)控方法[18],國內(nèi)主要是同濟(jì)大學(xué)和浙江大學(xué)等單位研發(fā)了電能監(jiān)控系統(tǒng)相關(guān)軟硬件[19]。同濟(jì)大學(xué)海洋觀測與智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)了海底觀測網(wǎng)電網(wǎng)拓?fù)浜瓦\(yùn)行數(shù)據(jù)的存儲、管理和可視化。

    海底觀測網(wǎng)遠(yuǎn)程電能監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存儲有電網(wǎng)參數(shù)、實(shí)時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)。電網(wǎng)參數(shù)為各海纜段的長度及其單位長度海纜參數(shù)、海底電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及所有保護(hù)和報(bào)警閾值等;實(shí)時數(shù)據(jù)為各開關(guān)狀態(tài)量以及電壓值和電流值等模擬量,由控制器測量后通過海底光纖通信系統(tǒng)發(fā)送到數(shù)據(jù)采集系統(tǒng);歷史數(shù)據(jù)為整個數(shù)據(jù)庫的主體部分[20]。

    海底設(shè)備上傳至海岸基站的電力系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)可以實(shí)時顯示在數(shù)據(jù)顯示界面,同時也存儲在數(shù)據(jù)庫中。系統(tǒng)接收到數(shù)據(jù)后會對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和檢測,若發(fā)現(xiàn)有異常波動或超過閾值的數(shù)據(jù),會報(bào)警,同時進(jìn)行故障診斷,判斷系統(tǒng)是否發(fā)生故障、確定故障點(diǎn)的位置,并將計(jì)算結(jié)果反饋給管理員。

    海底觀測網(wǎng)電能監(jiān)控系統(tǒng)為實(shí)現(xiàn)海纜故障診斷及定位提供了數(shù)據(jù)支持,圖1 為同濟(jì)大學(xué)海洋觀測與智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的海底觀測網(wǎng)電能監(jiān)控系統(tǒng)軟件界面,本文利用數(shù)據(jù)庫中存儲的電力系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù),實(shí)現(xiàn)海纜的故障診斷。

    圖1 海底觀測網(wǎng)電能監(jiān)控系統(tǒng)軟件界面

    2 技術(shù)原理

    2.1 LSTM關(guān)鍵技術(shù)介紹

    常規(guī)ANN 僅在層與層之間具有連接,層中的單元沒有連接,網(wǎng)絡(luò)不傳輸時間信息,因此處理時間序列性能較差。而RNN 則充分利用輸入數(shù)據(jù)的時間信息,其中各隱藏層細(xì)胞之間的連接在同一層內(nèi)形成有向循環(huán)[21](如圖2 所示)。

    圖2 RNN 網(wǎng)絡(luò)簡圖(左)及隱藏層細(xì)胞展開結(jié)構(gòu)(右)

    RNN 隱藏層之間的神經(jīng)元是互相連接的,因此網(wǎng)絡(luò)可記住先前的梯度信息,并將其應(yīng)用于計(jì)算當(dāng)前輸出。相應(yīng)地,RNN 在訓(xùn)練時序數(shù)據(jù)時采用反向傳播算法更新各系統(tǒng)參數(shù)。但在反向傳播時,梯度也會呈指數(shù)倍數(shù)的衰減,這種衰減現(xiàn)象導(dǎo)致RNN無法處理數(shù)據(jù)的長期依賴,故當(dāng)RNN 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較大時易產(chǎn)生梯度消失和爆炸問題[22]。

    LSTM 網(wǎng)絡(luò)在RNN 網(wǎng)絡(luò)中引入了一個長短期記憶功能塊,以記住長時間或短時間情況下的梯度值[23]。具體來說,RNN 網(wǎng)絡(luò)的隱藏單元被包含輸入、輸出和遺忘三個門的LSTM 功能塊所取代,這三個門用于控制數(shù)據(jù)流入或流出其細(xì)胞存儲的過程。具體的 LSTM 功能塊如圖 3 所示。其中,i,f,o分別代表輸入門、遺忘門和輸出門;c代表細(xì)胞狀態(tài);s表示隱藏層序列;W表示權(quán)重系數(shù)矩陣,b表示偏置項(xiàng);tanh和σ 分別表示正切激活函數(shù)和sigmoid激活函數(shù)。

    圖3 LSTM 隱藏層展開結(jié)構(gòu)

    LSTM 功能塊的具體推導(dǎo)公式如下:

    在結(jié)構(gòu)圖與公式中可以看出,LSTM 網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)何時讓誤差值進(jìn)入或離開LSTM 功能塊,具體原理如下:當(dāng)輸入門的權(quán)重取零值時,任何值都不能進(jìn)入該塊,當(dāng)輸出門為零時,該值也不會消失,當(dāng)兩個門都關(guān)閉時,該值將被困在LSTM 單元格中,該值將不會增大或縮小,也不會影響當(dāng)前時間序列的輸出。因此,在向后傳播過程中,就可以實(shí)現(xiàn)梯度跨時間步長向后傳播,而不會發(fā)生梯度爆炸和消失。正是因?yàn)殚L期的短期記憶功能塊的存在,LSTM 網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)和訓(xùn)練時間序列長期依賴性的能力。

    LSTM 網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時有3 個步驟:(1)根據(jù)前向計(jì)算公式計(jì)算模型的輸出值;(2)根據(jù)定義的損失函數(shù)計(jì)算模型的誤差,并利用反向傳播算法更新各系統(tǒng)參數(shù);(3)根據(jù)相應(yīng)誤差項(xiàng),計(jì)算每個權(quán)重的梯度。

    2.2 故障識別過程

    海底觀測網(wǎng)海纜故障狀態(tài)分類識別包括學(xué)習(xí)訓(xùn)練與診斷測試2 個過程。

    學(xué)習(xí)訓(xùn)練是一個函數(shù)擬合的過程,在一定標(biāo)準(zhǔn)的訓(xùn)練樣本上,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)智能診斷模型的參數(shù)調(diào)整,如本文使用的LSTM 網(wǎng)絡(luò)模型。智能診斷模型可看作是一個復(fù)雜非線性函數(shù),通過不斷訓(xùn)練學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù),調(diào)整其函數(shù)參數(shù),使模型能做到逼近真實(shí)的數(shù)據(jù)函數(shù),從而準(zhǔn)確預(yù)測或識別待診斷樣本。而診斷過程是使用已訓(xùn)練過的模型來預(yù)測和識別待診斷樣本,診斷過程可以通過識別分類能力來判斷模型的性能。因此,模型試驗(yàn)需要分別對學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程和診斷測試過程進(jìn)行記錄和分析。

    學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程與診斷測試過程均包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模式識別3 個部分。

    對于海底觀測網(wǎng)海纜故障定位而言,電能監(jiān)控系統(tǒng)提供的電氣測量數(shù)據(jù)保證了輸入數(shù)據(jù)具有豐富的故障特征細(xì)節(jié),同時對數(shù)據(jù)提前進(jìn)行預(yù)處理和分析保障了網(wǎng)絡(luò)的處理能力,使得LSTM 網(wǎng)絡(luò)得以充分發(fā)揮作用。

    3 供電海纜故障定位方法

    現(xiàn)有海底觀測網(wǎng)絡(luò)電力系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可分為鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)、兩端供電結(jié)構(gòu)以及網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。本文基于一種雙端供電海底觀測網(wǎng)原型系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行試驗(yàn),其拓?fù)鋱D如圖4 所示,其中海岸基站1、2與遠(yuǎn)程控制中心相連,電能監(jiān)控系統(tǒng)位于遠(yuǎn)程控制中心內(nèi)。

    圖4 一種雙端供電海底觀測網(wǎng)原型系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    3.1 實(shí)驗(yàn)背景

    選用兩個直流穩(wěn)壓電源模擬海岸基站電源(Power Feeding Equipment,PFE)提供電能,根據(jù)海纜的特性,本文采用集中參數(shù)模型來模擬海纜。將海纜無限微分,那么每一段海纜都可以視為由電阻、電感、電容組成的,每段海纜之間是串聯(lián)關(guān)系[8]。海纜模型如圖5 所示。

    圖5 海纜模型示意圖

    其中每一段模擬海纜長度為10 km,各相應(yīng)參數(shù)如下:Rn為 10 Ω;Ln為 4 mH;C2n-1、C2n為 1μF。自海岸基站1 至海岸基站2 的5 段主干海纜長度設(shè)置為 170 km,80 km,10 km,90 km,80 km,分支器與海底主基站之間的海纜長度為10 km,分支器4與分支器5 之間的分支海纜長度設(shè)置為100 km。分支器采用實(shí)驗(yàn)室自主設(shè)計(jì)的原型機(jī),利用恒功率負(fù)載模擬觀測網(wǎng)的負(fù)荷,其中,負(fù)載1~負(fù)載4 分別設(shè)置為150 W,100 W,50 W,150 W。海底主基站單元為400 V / 48 V 的直流變換器,直流電源提供的電能經(jīng)變換器后為恒功率負(fù)載供電。模擬海岸基站的電源輸出電壓為400 V,實(shí)驗(yàn)環(huán)境如圖6 所示。

    圖6 海底觀測網(wǎng)原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)配置

    針對圖4 所示拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),將海底觀測網(wǎng)原型系統(tǒng)海纜故障分為以下幾類:

    海底觀測網(wǎng)在正常運(yùn)行期間,很少發(fā)生故障,故障樣本數(shù)量很少,因此模型訓(xùn)練容易陷入過度擬合。當(dāng)?shù)螖?shù)增加時,會造成在訓(xùn)練過程中,網(wǎng)絡(luò)可能對訓(xùn)練集有很好的擬合度,但訓(xùn)練集的樣本損失值很小,對驗(yàn)證集的擬合性較差。針對這種情況,在原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)過程中,本文通過人為設(shè)置接地電阻的方式,在總長度430 km 的主干海纜上隨機(jī)選取故障點(diǎn),設(shè)置不同的高阻故障阻值模擬海纜故障實(shí)驗(yàn),進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。海底觀測網(wǎng)原型系統(tǒng)高阻故障范圍在1 000~5 000 Ω 之間。

    表1 故障模式

    3.2 基于PCA 的數(shù)據(jù)預(yù)處理

    海底觀測網(wǎng)電力系統(tǒng)的測量數(shù)據(jù)較多,電氣測量參數(shù)之間存在著一定相關(guān)性,增加了故障診斷難度。采用PCA 方法對變量進(jìn)行降維,消除變量間的相關(guān)關(guān)系,利用少數(shù)幾個變量代替原來的多個變量,同時又基本涵蓋原始變量的全部內(nèi)容。

    首先,剔除樣本數(shù)據(jù)中的畸變數(shù)據(jù),用該點(diǎn)同一時間其他測量數(shù)據(jù)代替。本文主要涉及兩個海岸基站PFE 輸出的電流,以及四個海底主基站節(jié)點(diǎn)的輸入電壓、電流10 個變量,由高精度萬用表在圖6所示海底觀測網(wǎng)原型系統(tǒng)各相應(yīng)節(jié)點(diǎn)測得。每組變量分別有100 組數(shù)據(jù),則構(gòu)成一個100×10 階的數(shù)據(jù)矩陣,建立變量的相關(guān)系數(shù)陣R,求R的特征根λ1≥λ2≥…≥λp>0 及其對應(yīng)的單位向量e1,e2,…,ep。

    按照主成分的貢獻(xiàn)率確定主成分?jǐn)?shù)量,其中主成分的貢獻(xiàn)率定義為得到的協(xié)方差矩陣特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率如表2 所示(部分?jǐn)?shù)據(jù)因有效數(shù)字原因省略未顯示)。

    由表2 可知,前4 個主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到99.99%,能很好地概括原始變量,所以選擇前4個主成分作為輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的輸入量。最后,求出100 組數(shù)據(jù)的前4 個主成分的值。其中前75組作為訓(xùn)練樣本集,后25 組作為測試樣本集。

    3.3 故障診斷識別過程

    經(jīng)過主成分分析后的海底觀測網(wǎng)電氣測量數(shù)據(jù)為輸入,將故障類別及發(fā)生距離為輸出,各屬性值通過非線性變換同時結(jié)合LSTM 時序聯(lián)系。

    表2 主成分特征值與方差貢獻(xiàn)率

    由于LSTM 塊構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)僅能訓(xùn)練獲得權(quán)重或特征,具有學(xué)習(xí)和聚類能力,但并不具備對不同類型信號進(jìn)行分類的能力,需要在深度結(jié)構(gòu)的頂層加入具有判別能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),本文選用Softmax回歸模型。Softmax回歸模型是邏輯分類模型在分類問題上的推廣,在分類問題上,類標(biāo)簽y可以取2個及2 個以上的值。Softmax回歸模型的損失代價函數(shù)為:

    式中:(x(i),y(i))為訓(xùn)練樣本;m為樣本個數(shù),θ 為訓(xùn)練模型參數(shù),使其能夠最小化代價函數(shù)。由Softmax分類器診斷電力系統(tǒng)故障類別及發(fā)生位置的概率p(vi)(i=1,2,3,4),并根據(jù)最大概率 max(p)準(zhǔn)則確定故障類別及故障定位距離。

    基于LSTM 網(wǎng)絡(luò)的海底觀測網(wǎng)絡(luò)海纜高阻故障定位架構(gòu)具體步驟如下:

    (1)將原始的故障文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征表示,并通過主成分分析后構(gòu)成的訓(xùn)練集為:Ftr={f1,f2,…,fn}。

    (2)對訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,處理后的訓(xùn)練集表示為:X={X1,X2,…,XL},對應(yīng)的輸出位Y={Y1,Y2,…,YL}。

    (3)LSTM 網(wǎng)絡(luò)的初始化. 給定初始權(quán)值矩陣,初始權(quán)值為均勻分布在[0,1]之間的隨機(jī)數(shù),設(shè)置合理的最大迭代訓(xùn)練次數(shù)和最小誤差值,最大迭代次數(shù)及最小誤差值根據(jù)模型訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行微調(diào),找到最優(yōu)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)值。

    (4)前向計(jì)算過程. 將X輸入隱層,LSTM 隱層包括L個按時間順序排列的LSTM 記憶細(xì)胞,輸入經(jīng)過隱層之后的輸出可以表示為:P={P1,P2,…,Pt},Pt=LSTMf(Xt,Ct-1,Ht-1),其中Ct-1,Ht-1分別為前一個樣本隱層的細(xì)胞狀態(tài)和輸出,LSTMf是LSTM 網(wǎng)絡(luò)的前向計(jì)算函數(shù)。

    (5)誤差反向傳播。根據(jù)相應(yīng)的誤差項(xiàng),計(jì)算每個權(quán)重的梯度,通過梯度下降法調(diào)整LSTM 網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置,使網(wǎng)絡(luò)誤差不斷減小,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。LSTM 網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)定義為sigmoid函數(shù),輸出的激活函數(shù)為tanh函數(shù),導(dǎo)數(shù)分別為:

    式中:z為輸出項(xiàng)。

    (6)當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)或誤差值滿足要求時模型停止訓(xùn)練,將未知測試樣本輸入建立好的模型中對模型分類準(zhǔn)確度進(jìn)行驗(yàn)證分析。為了衡量本文方法的性能,以故障定位誤差值作為性能評價指標(biāo)進(jìn)行測試。

    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    訓(xùn)練過程中的訓(xùn)練損失值變化曲線,如圖7 所示。經(jīng)過140 次迭代,訓(xùn)練過程的損失迅速下降到平滑,趨近于0。損失值的快速降低證明網(wǎng)絡(luò)收斂明顯,進(jìn)一步說明了網(wǎng)絡(luò)模型對故障定位函數(shù)擬合程度好,且故障數(shù)據(jù)對LSTM 功能塊適應(yīng)能力強(qiáng)。損失值逐漸趨近于0,達(dá)到10-5的量級,也表示模型對現(xiàn)有故障數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)達(dá)到了較高的水平,其對于學(xué)習(xí)過的故障數(shù)據(jù)擬合結(jié)果達(dá)到了預(yù)期。

    圖7 LSTM 網(wǎng)絡(luò)模型Error-Cost 曲線圖

    當(dāng)LSTM 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練好后,人工輸入未使用的25 個故障數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行檢驗(yàn),故障類別診斷正確率為100%。對于故障定位的診斷精度,如圖8所示,可以看出:當(dāng)使用未學(xué)習(xí)的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證時,故障定位誤差平均數(shù)據(jù)為0.417 km,全部誤差在1 km 以內(nèi)。試驗(yàn)結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本可以做到對海底觀測網(wǎng)海纜高阻故障的精準(zhǔn)定位,可運(yùn)用到實(shí)際海底觀測網(wǎng)海纜故障定位過程中。

    圖8 故障定位誤差結(jié)果

    而對于其他未學(xué)習(xí)的故障數(shù)據(jù)的診斷預(yù)測效果,需要靠測試準(zhǔn)確率來體現(xiàn),使用K 折交叉驗(yàn)證方法(K-fold Cross Validation, K-CV)對模型結(jié)果進(jìn)行評估,K-CV 方法是評估訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典方法。在K-CV 中,原始樣本被隨機(jī)平均劃分為K個子樣本。每個子樣本是一個測試集,其余的K-1 個子樣本是訓(xùn)練集。這些子樣本將實(shí)驗(yàn)重復(fù)K次,K個模型的平均性能被認(rèn)為是最終性能。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是所有的觀測值都用于訓(xùn)練和測試,從而避免了過度擬合和缺乏學(xué)習(xí)的情況,使得模型取得具有說服力的結(jié)果。最終結(jié)果可以通過準(zhǔn)確率觀察故障診斷的性能,準(zhǔn)確率是正確的診斷樣本與所有測試樣本之比。如果多次練習(xí)的準(zhǔn)確性都沒有提高,則停止訓(xùn)練。然后,將練習(xí)的最佳精度視為實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,重復(fù)實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確度記錄為最終結(jié)果。

    由于重復(fù)實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性是穩(wěn)定的,因此將練習(xí)次數(shù)設(shè)置為40,優(yōu)化器選擇“RMSprop”優(yōu)化器,它在LSTM 網(wǎng)絡(luò)中具有更好的性能。圖9 顯示了基于5-CV 的LSTM 網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測結(jié)果。在K-CV 方法中,經(jīng)過40 次訓(xùn)練的最終結(jié)果可以看出,5 個訓(xùn)練模型的平均準(zhǔn)確度:91.43%。

    圖9 基于5-CV 的LSTM 網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測結(jié)果

    為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提出方法的優(yōu)越性,基于原始數(shù)據(jù),本文分別使用不同海底觀測網(wǎng)海纜故障定位方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,表3 顯示了比較結(jié)果。

    反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network, BPNN)與RNN 網(wǎng)絡(luò)并不具備從互相連接的隱藏層單元中提取時間信息的能力,其準(zhǔn)確率分別降低23.2%及8.9%,BPNN 方法誤差值波動范圍較大,RNN 方法誤差值穩(wěn)定在2 km 以內(nèi)。本文所提方法較使用原始數(shù)據(jù)直接輸入到LSTM 網(wǎng)絡(luò)做法而言,結(jié)果準(zhǔn)確率提高1.8%,并且直接套用LSTM 網(wǎng)絡(luò),所得結(jié)果誤差值數(shù)據(jù)方差較大,數(shù)據(jù)集中度差。因此,使用基于PCA/LSTM 網(wǎng)絡(luò)的海纜故障定位方法,對于確保海底觀測網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性是一項(xiàng)值得注意的改進(jìn)。

    表3 不同診斷方法效果比較

    4 結(jié)論

    為了實(shí)現(xiàn)在海底觀測網(wǎng)電力系統(tǒng)正常運(yùn)行過程中,對海纜高阻故障的高精度在線定位,本文提出了基于PCA/LSTM 網(wǎng)絡(luò)的海纜故障定位方法。

    該方法充分利用海底觀測網(wǎng)電氣測量數(shù)據(jù),利用PCA 消除變量相關(guān)性,再將處理后的數(shù)據(jù)輸入LSTM 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,從而挖掘出海底觀測網(wǎng)輸配電中的海纜高阻故障特征與電氣參數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)海纜故障精確定位。海底觀測網(wǎng)原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠準(zhǔn)確分類高阻故障位置,并且其定位準(zhǔn)確率可達(dá)91%左右,誤差維持在0.4 km左右,相比較其他智能故障診斷方法而言,該方法在準(zhǔn)確率及誤差方面均有顯著的性能提升,這對提高海底觀測網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性具有重要的意義。下一步將重點(diǎn)挖掘LSTM 網(wǎng)絡(luò)模型的故障預(yù)測能力,確保海底觀測網(wǎng)故障的早期預(yù)防及處理。

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