基于改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障診斷研究

公茂法，柳巖妮，王來河，宋 健，謝云興

(1.山東科技大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，山東 青島 266590；2.山東科技大學(xué) 礦業(yè)與安全工程學(xué)院，山東 青島 266590；3.國家電網(wǎng)山東東營市供電公司，山東 東營 257091)

基于改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障診斷研究

公茂法1，柳巖妮1，王來河2，宋 健3，謝云興3

(1.山東科技大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，山東 青島 266590；2.山東科技大學(xué) 礦業(yè)與安全工程學(xué)院，山東 青島 266590；3.國家電網(wǎng)山東東營市供電公司，山東 東營 257091)

提出了一種基于改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障診斷方法。利用蝙蝠算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并針對(duì)蝙蝠算法優(yōu)化后期易陷入局部最優(yōu)缺點(diǎn)，使用混沌算法對(duì)群體進(jìn)行混沌優(yōu)化，使其減少無效迭代，提高收斂速度。將優(yōu)化得到的參數(shù)值應(yīng)用到構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。通過實(shí)例分析，表明改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于變壓器故障診斷具有實(shí)用性和有效性。

蝙蝠算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；電力變壓器；故障診斷；混沌優(yōu)化

電力變壓器是電力系統(tǒng)正常運(yùn)行的重要設(shè)備之一，及時(shí)發(fā)現(xiàn)其故障將會(huì)減少很多不必要的損失。目前最常用的診斷方法是變壓器油中溶解氣體分析法[1]，隨著人工智能算法的發(fā)展，越來越多的智能算法開始應(yīng)用于變壓器的故障診斷，例如遺傳算法[2]、專家系統(tǒng)算法[3]、支持向量機(jī)[4]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[5]等。這些算法在傳統(tǒng)油中溶解氣體分析法的基礎(chǔ)上診斷準(zhǔn)確率雖有所提高，但同時(shí)也存在很多不足之處。其中，文獻(xiàn)[2]利用遺傳算法和歷史數(shù)據(jù)對(duì)隸屬度函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，克服了傳統(tǒng)三比值法存在的臨界值判據(jù)缺失問題，但同時(shí)也存在編碼較為復(fù)雜，算法實(shí)現(xiàn)較為麻煩的不足；文獻(xiàn)[3]通過將三比值法、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)法與實(shí)際經(jīng)驗(yàn)法得到的故障判別規(guī)則進(jìn)行整合，建立了對(duì)應(yīng)的專家系統(tǒng)來進(jìn)行故障診斷，解決了傳統(tǒng)的油中溶解氣體分析法存在的編碼范圍小等不足，但專家系統(tǒng)算法對(duì)于專家知識(shí)的獲取往往很難處理；文獻(xiàn)[4]使用模糊隸屬度函數(shù)對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行優(yōu)化，然后再對(duì)變壓器故障進(jìn)行診斷，雖然在一定程度上改善了參數(shù)選擇對(duì)結(jié)果的影響，但往往準(zhǔn)確率和整體效率還是不理想；文獻(xiàn)[5]將粗糙集理論與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，通過最小診斷規(guī)則的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型來降低網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和故障特征獲取的難度，同時(shí)利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了故障實(shí)現(xiàn)概率的推理，但實(shí)際算法較為復(fù)雜，計(jì)算效率問題還存在一定的不足。

針對(duì)上述不足，提出了一種基于改進(jìn)蝙蝠算法(improved bat algorithm,IBA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器診斷方法，其主要思路是利用蝙蝠算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并針對(duì)蝙蝠算法易陷入局部極值的缺陷使用混沌算法進(jìn)行改進(jìn)，很好地解決了上述現(xiàn)有算法的不足。通過算例仿真分析表明，該算法能夠有效地對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，與常規(guī)方法相比，提高了故障診斷的速度和準(zhǔn)確率，具有一定的有效性和實(shí)用性。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]作為一種人工智能算法，對(duì)非線性映射關(guān)系都有很好的泛化能力，并在故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛和成功。通過反向傳播誤差值來調(diào)整閾值和權(quán)值，使其誤差平方和最小的訓(xùn)練算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所采用的3層BP網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層三部分，其兩兩之間由不同權(quán)值和閾值聯(lián)系起來。其權(quán)值和閾值參數(shù)的調(diào)整公式如式(1)和(2)所示：

wij(t+1)=wij(t)+εδiHj，

(1)

μj(t+1)=μj(t)+ησj。

(2)

圖1 單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of single hidden layer BP neural network

其中：w、μ分別表示權(quán)值和閾值，t和t+1指的是迭代t時(shí)刻和t+1時(shí)刻，ε、η均為學(xué)習(xí)參數(shù)，Hj為第j個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)，δj和σj分別為節(jié)點(diǎn)的誤差信號(hào)值。單隱含層BP神經(jīng)的簡單結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

當(dāng)算出的期望輸出與實(shí)際輸出的均方誤差相比，沒有達(dá)到預(yù)定要求時(shí)，則將誤差值反向傳播以梯度的形式分到隔層的各個(gè)神經(jīng)元中，這樣就可以得到每層神經(jīng)元的誤差值，然后將這個(gè)誤差值作為修正每個(gè)節(jié)點(diǎn)權(quán)值和閾值的根據(jù)，不斷對(duì)其進(jìn)行修改直到得到滿足要求的誤差信號(hào)。

2 改進(jìn)的蝙蝠算法

蝙蝠算法[7]是一種新型的仿生算法，與粒子群、遺傳算法相比，具有所需參數(shù)較少、全局尋優(yōu)能力較好等優(yōu)點(diǎn)，且數(shù)學(xué)模型較為簡單，計(jì)算效率較高。但是，蝙蝠算法也存在尋優(yōu)精度不高和迭代后期容易陷入局部收斂的不足，所以引入了混沌算法，在蝙蝠算法迭代陷入收斂后對(duì)部分精英個(gè)體進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化，這樣就能夠使迭代后期群體多樣性增加，跳出局部最優(yōu)，加快收斂速度。

蝙蝠算法主要原理是模擬蝙蝠搜索獵物的過程，其脈沖速率、速度和位置的更新公式如式(3)～(5)所示：

fi=fmin+(fmax-fmin)α，

(3)

(4)

Xi(t+1)=Xi(t)+Vi(t)。

(5)

其中：α為[0,1]均勻分布的隨機(jī)變量，X*表示蝙蝠種群的當(dāng)前最優(yōu)位置，fi表示在[fmin,fmax]范圍內(nèi)第i只蝙蝠發(fā)出的脈沖速率，Vi(t+1)和Vi(t)表示第i只蝙蝠在t+1和t時(shí)刻的速度值，Xi(t+1)和Xi(t)分別代表了t+1和t時(shí)刻第i只蝙蝠的具體位置。

對(duì)于蝙蝠個(gè)體在搜索獵物的過程中，發(fā)射脈沖速率和音強(qiáng)更新公式如式(6)和(7)所示。

Ai(t+1)=βAi(t)，

(6)

ri(t+1)=r0[1-exp(-γt)]。

(7)

其中：r0表示蝙蝠群體的最大脈沖頻度，γ表示脈沖速率增加系數(shù)，β表示脈沖音強(qiáng)衰減系數(shù)，Ai(t)表示t時(shí)刻的脈沖音強(qiáng)，Ai(t+1)表示t+1時(shí)刻的脈沖音強(qiáng)，ri(t+1)表示t+1時(shí)刻的脈沖速率。

為改善蝙蝠算法的不足，使用一維非線性混沌序列[8]式(8)對(duì)陷入局部最優(yōu)的蝙蝠種群數(shù)列進(jìn)行優(yōu)化，使其跳出局部極值，繼續(xù)尋找最優(yōu)值。

x(t+1)=μx(t)(1-x(t))。

(8)

其中：μ是控制變量，通常取值為4。

3 基于改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反傳全局搜索能力較差，訓(xùn)練收斂速度較慢，易陷入局部極小值。采用第2部分中介紹的改進(jìn)的蝙蝠算法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理，充分利用蝙蝠算法全局尋優(yōu)能力和混沌算法的局部搜索能力，優(yōu)化得到一個(gè)逼近真實(shí)值的權(quán)值和閾值向量矩陣，然后使用優(yōu)化好的參數(shù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到最終故障診斷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[9-10]。

算法具體流程如下：

Step 1：構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反復(fù)試驗(yàn)，確定最終的網(wǎng)絡(luò)輸入值、隱含層和輸出值數(shù)目；

Step 2：蝙蝠群體參數(shù)初始化。設(shè)定空間的維數(shù)為d，聲波頻率的范圍為fmin～fmax，最小聲波強(qiáng)度為A0，最大聲波發(fā)射速率為r0，聲波發(fā)射速率增加系數(shù)為γ，聲波強(qiáng)度衰減系數(shù)為β，適應(yīng)度最小值連續(xù)出現(xiàn)次數(shù)K，最大迭代次數(shù)為g；

Step 3：初始化蝙蝠個(gè)體的速度、位置和搜索脈沖頻率，計(jì)算各個(gè)體的適應(yīng)度值，確定當(dāng)前最優(yōu)位置；

Step 4：產(chǎn)生隨機(jī)的rand1,若rand1>ri，則對(duì)最優(yōu)位置的蝙蝠個(gè)體進(jìn)行擾動(dòng)，并以此結(jié)果更新蝙蝠位置；

Step5：產(chǎn)生隨機(jī)的rand2，如果rand2>Ai，并且蝙蝠個(gè)體所在的位置已經(jīng)被優(yōu)化，則將個(gè)體移動(dòng)到更新后的位置處；

Step6：如果step5條件滿足，則按照公式(6)和(7)對(duì)脈沖速率和音強(qiáng)的數(shù)值進(jìn)行更新，否則直接跳轉(zhuǎn)到step7繼續(xù)進(jìn)行尋優(yōu)；

Step7：計(jì)算蝙蝠群體適應(yīng)度值，并對(duì)前n%最優(yōu)個(gè)體的位置和速度使用混沌算法進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的新值。迭代次數(shù)與適應(yīng)度值有一者達(dá)到設(shè)定的數(shù)值后，即輸出最終的權(quán)值和閾值，跳轉(zhuǎn)到step 8，結(jié)束迭代，否則轉(zhuǎn)到step3繼續(xù)迭代尋優(yōu)；

Step 8：使用優(yōu)化得到的權(quán)值和閾值對(duì)所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練效果最好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

Step 9：將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到輸出數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)。

4 實(shí)例分析

變壓器在發(fā)熱和放電情況下會(huì)產(chǎn)生不同體積分?jǐn)?shù)的氣體，其中主要包括H2、C2H2、C2H4、C2H6和CH4五種氣體。氣體所占的體積分?jǐn)?shù)不同代表著變壓器可能發(fā)生的故障不同，文中以這五種氣體的體積分?jǐn)?shù)作為變壓器故障診斷的特征參數(shù)。將五種氣體體積分?jǐn)?shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，將局部放電、電弧放電、火花放電、一般過熱、嚴(yán)重過熱和無故障六種[11]故障類型作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。并設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值越接近于1代表發(fā)生對(duì)應(yīng)故障的可能性越大，設(shè)輸出值大于0.5時(shí)即發(fā)生輸出端對(duì)應(yīng)的故障類型。根據(jù)多次仿真試驗(yàn)分析最終確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為5-11-6的結(jié)構(gòu)。由于搜集到的數(shù)據(jù)范圍變化較大，所以必須對(duì)收集的輸入數(shù)據(jù)做歸一化[12]處理，得到最終的輸入數(shù)據(jù)。

對(duì)相關(guān)參數(shù)作如下相應(yīng)的設(shè)置：[fmin,fmax] =[0,3],g=300,G=20,A0=r0=0.5。搜集的140組數(shù)據(jù)中，80組作為訓(xùn)練樣本，60組作為測(cè)試樣本。通過Matlab對(duì)所建立的算法模型按照第3部分所述算法步驟進(jìn)行訓(xùn)練仿真，選取其中部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示?？梢钥闯鲈\斷結(jié)果較為準(zhǔn)確。

表1 部分仿真結(jié)果數(shù)據(jù)

圖2 迭代次數(shù)與適應(yīng)度值關(guān)系圖Fig.2 Relationship between the number of iterations and the fitness value表2 故障診斷結(jié)果Tab.2 Results of fault diagnosis

類型IBA-BP單一BP無故障6/65/6局部放電12/1410/14電弧放電9/118/11火花放電8/98/9一般過熱14/1715/17嚴(yán)重過熱11/1310/13平均準(zhǔn)確率87.23%80.25%

為了驗(yàn)證改進(jìn)后的蝙蝠算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化性能情況，還利用未改進(jìn)的蝙蝠算法對(duì)構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，作為對(duì)照組進(jìn)行相互對(duì)比，兩種方法具體測(cè)試仿真結(jié)果對(duì)比如圖2所示。從圖中可以看出，采用改進(jìn)后的蝙蝠算法所優(yōu)化得到地BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代收斂速度更快且適應(yīng)度函數(shù)值精度更高，在迭代到100次左右的時(shí)候已經(jīng)趨于收斂；而未采用改進(jìn)后的蝙蝠算法時(shí)，算法在迭代300次的時(shí)候還未收斂，收斂速度較慢且適應(yīng)度函數(shù)值精度相對(duì)較低。仿真結(jié)果表明，使用改進(jìn)的蝙蝠算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，很好地提高了其收斂速度和精度。

使用優(yōu)化得到的參數(shù)對(duì)80組訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到較為穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)后，將60組測(cè)試樣本輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試，故障診斷數(shù)據(jù)具體結(jié)果情況如表2所示。從表2中數(shù)據(jù)可以看出，IBA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均準(zhǔn)確率可以達(dá)到87.23%，而單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均準(zhǔn)確率為80.25%，采用優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得到的診斷結(jié)果較單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)六種故障情況中無故障、局部放電、電弧放電和嚴(yán)重過熱診斷準(zhǔn)確組數(shù)均有所提高，總體平均準(zhǔn)確率提高了7%左右，表明所采用的算法在變壓器故障診斷中具有較好的有效性和準(zhǔn)確性。

5 結(jié)論

提出了一種基于改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障診斷方法，通過使用蝙蝠算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并針對(duì)優(yōu)化過程中可能出現(xiàn)的局部極值引入混沌優(yōu)化，改善了單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的準(zhǔn)確率不高和效率低下的缺陷。通過實(shí)例仿真結(jié)果分析得到：

1) 將蝙蝠算法引入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)其權(quán)值和閾值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并針對(duì)蝙蝠算法后期易陷入局部最優(yōu)而使用混沌算法進(jìn)行優(yōu)化，與未采用改進(jìn)的蝙蝠算法相比，該優(yōu)化方法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化效果較好，收斂速度較快，提高了算法的計(jì)算效率；

2) 通過實(shí)例結(jié)果分析，采用基于改進(jìn)蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)電力變壓器進(jìn)行故障診斷時(shí)，故障診斷準(zhǔn)確率較好，診斷效率較高，具有一定的有效性和實(shí)用性。

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(責(zé)任編輯：李 磊)

Fault Diagnosis of Power Transformer Based on Improved BP Neural Network Optimized by Bat Algorithm

GONG Maofa1,LIU Yanni1,WANG Laihe2,SONG Jian3,XIE Yunxing3

(1.College of Electrical Engineering and Automation,Shandong University of Science and Technology,Qingdao,Shandong 266590,China;2.College of Mining and Safety Engineering, Shandong University of Science and Technology,Qingdao,Shandong 266590,China; 3.State Grid Shandong Dongying Electric Power Company,Dongying,Shandong 257091,China)

A fault diagnosis method for power transformer based on improved BP neural network is proposed.Using bat algorithm of BP neural network weights and threshold parameters optimization,and bat algorithm for later optimization easy to fall into local optimum defects,chaos algorithm using chaos optimization of population to reduce invalid iteration,and improve the speed of convergence.The parameter values obtained were applied to the construction of the BP neural network model,and the data were trained and tested.Through an example analysis,the optimization of the BP neural network for the fault diagnosis of the transformer is practical and effective.

bat algorithm; BP neural network; power transformer; fault diagnosis; chaos optimization

2016-06-22

山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2012EEM021)

公茂法(1959—)，男，山東臨沂人，教授，博士生導(dǎo)師，從事電力系統(tǒng)自動(dòng)化，電力電子技術(shù)與應(yīng)用等方面的研究． E-mail:sdgmf@163.com 柳巖妮(1991—)，女，山東煙臺(tái)人，碩士研究生，主要從事電力系統(tǒng)自動(dòng)化的研究，本文通信作者． E-mail:yanniliu99@163.com

TM712

A

1672-3767(2017)03-0070-05