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    基于行波特征量與堆疊自動(dòng)編碼器的電纜早期故障定位方法

    2019-09-17 01:11:00
    四川電力技術(shù) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:特征故障

    (深圳供電局有限公司,廣東 深圳 518052)

    0 引 言

    隨著城市面積的不斷擴(kuò)張,電纜在高中壓配電網(wǎng)所占的比重越來(lái)越高。隨著電纜運(yùn)行年限的增加,電纜的絕緣電阻逐漸減小,局部放電逐漸演變成電纜早期故障;早期故障隨絕緣電阻的下降會(huì)更加頻繁地發(fā)生,直到絕緣失效,電纜發(fā)生永久性故障,引起意外停電事故[1-2]。在發(fā)生永久性故障之前,即電纜處于早期故障易發(fā)期時(shí),判斷電纜的健康狀況并進(jìn)行故障區(qū)段定位,將電纜存在隱患的區(qū)段進(jìn)行更換,以防發(fā)生意外停電和不必要的經(jīng)濟(jì)損失,對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行以及電纜壽命的延長(zhǎng)有重要意義。

    目前國(guó)內(nèi)外對(duì)電纜早期故障的檢測(cè)和定位進(jìn)行了相關(guān)的研究。文獻(xiàn)[2]基于小波變換,將電流信號(hào)經(jīng)小波分解后分成不同頻段,利用高頻信息和低頻信息識(shí)別和檢測(cè)早期故障;文獻(xiàn)[3]將電流數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包分解,把結(jié)果作為自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(self organizing map,SOM)的輸入向量,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)聚類,實(shí)現(xiàn)對(duì)電纜早期故障嚴(yán)重程度的評(píng)估,取得比較好的效果;文獻(xiàn)[4]對(duì)地下配電線路的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)頻域分析以確定故障參數(shù),并描述了電纜早期故障的特點(diǎn),揭示了這種自清除故障逐漸發(fā)展過(guò)程中的特征;文獻(xiàn)[5]利用小波奇異性檢測(cè)和貝葉斯變點(diǎn)分析來(lái)檢測(cè)早期故障,通過(guò)諧波分析和分類器將早期故障區(qū)別于電容器投切擾動(dòng);文獻(xiàn)[6]采用多尺度小波變換提取早期故障電流特征量組成復(fù)合判據(jù),再根據(jù)參考樣本與待測(cè)樣本之間的灰色關(guān)聯(lián)度識(shí)別電纜早期故障;文獻(xiàn)[7]提出通過(guò)檢查故障發(fā)生前后負(fù)載的一致性,疊加故障分量與接地電流之間持續(xù)時(shí)間的一致性,來(lái)判斷早期故障的發(fā)生相位和持續(xù)時(shí)間,為早期故障檢測(cè)模塊的跳閘和報(bào)警功能提供設(shè)置依據(jù);文獻(xiàn)[8]指出應(yīng)將故障處的電弧電壓考慮在內(nèi),搭建半周波早期故障單相等值電路,建立算法計(jì)算測(cè)量端到故障點(diǎn)處的電感,實(shí)現(xiàn)故障定位;文獻(xiàn)[9]考慮了變電站側(cè)的電感,在瞬時(shí)故障發(fā)生期間從故障電壓和故障電流中分離出凈故障電壓和電流,通過(guò)在故障點(diǎn)注入負(fù)電壓來(lái)表示早期故障的自清除狀態(tài),并對(duì)線路進(jìn)行簡(jiǎn)化,計(jì)算線路自感值,以此確定早期故障位置;文獻(xiàn)[10]利用單端測(cè)量的電壓和電流,提出一種考慮電纜電容和負(fù)載對(duì)距離估計(jì)影響的最小二乘擬合方法的改進(jìn);文獻(xiàn)[11]則將電纜早期故障假設(shè)為電弧故障,計(jì)算故障電壓總畸變率并與參考值比較,判斷是否為早期故障,再計(jì)算電弧電導(dǎo)判斷故障距離。這些基于時(shí)域分析的方法,大多對(duì)線路都進(jìn)行一些簡(jiǎn)化的假設(shè),在使用上有一定局限性。文獻(xiàn)[12]給出區(qū)分了低壓網(wǎng)絡(luò)電纜不同故障的方法,并結(jié)合時(shí)域反射法和暫態(tài)記錄系統(tǒng)對(duì)電纜早期故障或者間歇性故障進(jìn)行定位。

    下面提出了基于行波特征量與堆疊自動(dòng)編碼器的電纜早期故障定位方法。通過(guò)在PSCAD/EMTDC中搭建電纜早期故障模型,對(duì)獲得的線路首端電流仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,引入相模轉(zhuǎn)換得到電流信號(hào)的模分量,從中提取行波信息,并且對(duì)信號(hào)進(jìn)行S變換獲取信號(hào)的模時(shí)頻矩陣,進(jìn)行早期故障檢測(cè);分析獲得早期故障位置信息;最后利用提取的特征對(duì)堆疊自動(dòng)編碼器進(jìn)行訓(xùn)練,使其能對(duì)早期故障進(jìn)行準(zhǔn)確地識(shí)別和區(qū)段定位。

    1 電纜絕緣老化原因與早期故障的特征分析

    1.1 電纜絕緣老化原因和形態(tài)

    當(dāng)電纜制造質(zhì)量好、運(yùn)行工況良好且不受外力破壞時(shí),電纜的使用壽命很長(zhǎng)。但實(shí)際運(yùn)行中,由于電纜本身在材料、制造和敷設(shè)過(guò)程中難免存在缺陷,加上可能受到的外力擠壓或者破壞,受環(huán)境中電、熱、化學(xué)等因素影響,電纜會(huì)發(fā)生不同程度的絕緣老化。表1給出XLPE電纜絕緣老化原因和形態(tài)。

    表1 交聯(lián)聚乙烯電纜絕緣老化原因和老化形態(tài)

    在局部高電場(chǎng)強(qiáng)度作用下,雜質(zhì)、水分和氣隙等缺陷的存在會(huì)在絕緣層中形成樹(shù)枝狀損傷,即為電樹(shù)枝和水樹(shù)枝的形成;絕緣中的硫化物和銅導(dǎo)體反應(yīng)生成硫化銅和氧化銅等,并在絕緣層中呈樹(shù)枝化生長(zhǎng),即為化學(xué)樹(shù)枝。樹(shù)枝狀的局部損傷會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)局部放電,進(jìn)而發(fā)展成為電纜早期故障,最終絕緣失效演變成為永久性故障。圖1給出了老化原因和老化形態(tài)間的關(guān)系。

    圖1 XLPE電纜絕緣老化原因和老化形態(tài)之間的關(guān)系

    1.2 電纜早期故障機(jī)理與特征

    電纜故障是一個(gè)逐步發(fā)展的過(guò)程,以自清除故障為先兆,并最終演變成永久性故障。這種現(xiàn)象在電纜接頭中非常常見(jiàn),水分滲入后會(huì)導(dǎo)致絕緣損壞。電弧產(chǎn)生會(huì)蒸發(fā)水分,產(chǎn)生的高壓蒸汽會(huì)熄滅電弧,使故障自清除。而電纜早期故障持續(xù)時(shí)間小于繼電保護(hù)裝置檢測(cè)和動(dòng)作時(shí)間,所以過(guò)電流保護(hù)裝置不會(huì)動(dòng)作。即使設(shè)置較低的整定值,保護(hù)裝置也會(huì)受其他擾動(dòng)影響。這種情況可能持續(xù)幾個(gè)小時(shí)、幾天、幾個(gè)月甚至更久,發(fā)生的頻率隨時(shí)間的推移而增加。早期故障最初可能只發(fā)生一兩次,但在其發(fā)展成為永久性故障之前,故障頻率會(huì)迅速增加[1-3]。

    電纜早期故障通常為單相接地故障,是同一相永久故障的前兆。典型的早期故障主要分成兩類:半周波故障和多周波故障。半周波早期故障發(fā)生在電壓峰值附近,持續(xù)大約四分之一周波,電弧在電流過(guò)零點(diǎn)熄滅,故障自動(dòng)清除。多周波早期故障也發(fā)生在電壓峰值附近,持續(xù)1~3個(gè)周波,故障同樣在電弧消失時(shí)自清除。圖2給出了電纜兩種早期故障發(fā)生時(shí)由線路首端測(cè)量得到的相電壓、電流波形。從圖中可以看出,早期故障發(fā)生時(shí),故障相線路首端電壓突然下降,而故障相線路首端電流突然瞬時(shí)增大。在故障清除后,電壓、電流均恢復(fù)正常水平。

    圖2 電纜早期故障波形

    2 基于電纜早期故障定位的行波特征量提取

    2.1 多相導(dǎo)線波過(guò)程及解耦相模轉(zhuǎn)換

    在實(shí)際系統(tǒng)中,三相線路間存在電磁耦合,如圖3所示,各相的波動(dòng)方程并不相互獨(dú)立,不能僅僅利用單導(dǎo)線等值電路進(jìn)行求解。

    均勻傳輸線方程為

    (1)

    式中:U=[UaUbUc]為三相電壓相量;I=[IaIbIc]為三相電流相量;Z為線路阻抗矩陣。

    (2)

    式中,對(duì)角線元素為單位長(zhǎng)度線路自阻抗,非對(duì)角線元素為單位長(zhǎng)度線路互阻抗。

    圖3 三相線路耦合

    為消除線路電磁耦合的影響,通過(guò)相模轉(zhuǎn)換將具有耦合關(guān)系的相分量轉(zhuǎn)換成不具耦合關(guān)系的模分量。相模轉(zhuǎn)換關(guān)系為Us=S-1U,Is=Q-1I,代入公式(2)得到

    (3)

    (4)

    式中:Us=[UαUβU0]為電壓模分量;Is=[IαIβI0]為電流模分量。

    α和β為線模分量;U0和I0為零模分量;當(dāng)選擇凱倫布爾變換時(shí),變換矩陣S-1和Q-1為

    (5)

    電壓模分量和電流模分量為

    (6)

    (7)

    2.2 特征量提取

    由于電纜發(fā)生早期故障時(shí),故障點(diǎn)產(chǎn)生行波向母線傳播,到達(dá)母線時(shí)會(huì)引起電壓或電流的突變[13]。利用S變換,可以對(duì)信號(hào)各個(gè)頻率分量進(jìn)行分析,得到對(duì)應(yīng)的幅值變化信息。首先對(duì)線路首端檢測(cè)到的電流信號(hào)進(jìn)行相模轉(zhuǎn)換(凱倫貝爾變換),得到線模分量和零模分量。由于電流突變時(shí)刻包含豐富高頻分量,集中體現(xiàn)在復(fù)時(shí)頻矩陣的頻率較高的行中,選取線模分量和零模分量的電流突變時(shí)刻前后一段時(shí)間進(jìn)行S變換。

    2.2.1 行波特征量的提取

    S變換是由地球?qū)W家R.G.Stockwell在1996年提出的一種加窗傅里葉變換分析方法[14]。S變換最早是用于地震信號(hào)的分析,它提供了一種頻率相關(guān)的時(shí)頻分解方法,同時(shí)能保持和傅里葉頻譜的直接關(guān)系。S變換廣泛運(yùn)用于電力系統(tǒng)中各種信號(hào)的處理,可用于對(duì)電纜早期故障的特征提取。

    先定義連續(xù)小波變換:

    (8)

    式中:W(τ,d)為一個(gè)小波或小波母函數(shù);伸縮系數(shù)d決定小波的寬度,從而控制分辨率。

    S變換可以視為連續(xù)小波變換乘上一個(gè)相位項(xiàng),即對(duì)連續(xù)小波變換進(jìn)行相位修正。

    S(τ,f)=ei2πfτW(τ,d)

    (9)

    而其用的母小波為

    (10)

    于是S變換可以寫(xiě)成:

    (11)

    式中:w(τ-t,f)為高斯窗函數(shù);f為頻率;τ為時(shí)移因子,用于控制高斯窗在時(shí)間軸t上的位置。

    信號(hào)經(jīng)過(guò)S變換后可以獲得復(fù)時(shí)頻矩陣,但矩陣中仍然含有大量的信息,直接將矩陣中的元素輸入自動(dòng)編碼器可能造成訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、擬合效果不佳等情況。因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,從中提取出用于訓(xùn)練的初始特征,以達(dá)到更快的訓(xùn)練速度和更佳的擬合效果。

    經(jīng)過(guò)分析可以得出:在不同位置發(fā)生早期故障時(shí),檢測(cè)到的線模分量?jī)纱涡胁ǖ臅r(shí)間差不同,且不受故障點(diǎn)電弧電阻阻值和早期故障初始相角的影響,故可以使用該時(shí)間差Δta作為包含早期故障位置信息的特征量。零模分量同樣可以進(jìn)行相同的處理,同樣可以得到一組特征量Δt0。由于零模分量的傳播路徑為線路和大地,波速可能不是一個(gè)確定值,導(dǎo)致距離和時(shí)間差并不完全對(duì)應(yīng),故加入線模分量和零模分量第一次到達(dá)檢測(cè)處的時(shí)間差Δtα-0。另外,S變換后的模時(shí)頻矩陣的基頻幅值曲線的最大值maxf0同樣可以反映電纜早期故障距離,將此作為另一特征量。

    2.2.2 S變換能量熵特征量的提取

    除了提取行波特征量,還將信號(hào)經(jīng)過(guò)S變換后得到的復(fù)時(shí)頻矩陣取模,并計(jì)對(duì)應(yīng)的模時(shí)頻矩陣為G。定義信號(hào)能譜Eij=|Gij|2,其中Gij為模時(shí)頻矩陣G中頻率為i、時(shí)間為j的元素,選取對(duì)數(shù)的底為e,則S變換能量熵可以定義為

    (12)

    S變換能量熵反映了能量在時(shí)域和頻域上的分布情況,對(duì)模時(shí)頻矩陣不同頻段進(jìn)行劃分,劃分得越細(xì)則分解尺度越大,在一定范圍內(nèi)分解尺度越大,能量熵檢測(cè)暫態(tài)突變的能力越強(qiáng)。將模時(shí)頻矩陣分解成5個(gè)尺度,分別為低頻段3個(gè)、中頻段1個(gè)、高頻段1個(gè),計(jì)算相應(yīng)的能量熵SEEl1、SEEl2、SEEl3、SEEm、SEEh。

    最后可以得到包含S變換能量熵和行波特征量的電纜早期故障區(qū)段識(shí)別與定位的初始特征量F。

    F=[SEEl1,SEEl2,SEEl3,SEEm,SEEh,Δtα,Δt0,Δtα-0,maxf0]

    (13)

    3 基于行波特征量與堆疊自動(dòng)編碼器的電纜早期故障定位

    堆疊自動(dòng)編碼器包含編碼和解碼部分,編碼部分將輸入數(shù)據(jù)通過(guò)線性組合和非線性映射得到隱含層數(shù)據(jù)[15]。如果隱含層數(shù)據(jù)通過(guò)解碼能還原輸入數(shù)據(jù),可認(rèn)為隱含層的數(shù)據(jù)能表征輸入數(shù)據(jù),也就是說(shuō)隱含層的數(shù)據(jù)是輸入層數(shù)據(jù)的抽象表達(dá)。此時(shí),輸出層已經(jīng)沒(méi)有太大意義,只取編碼部分,即輸入層和隱含層。若將這一級(jí)編碼器的輸出作為新的輸入數(shù)據(jù),繼續(xù)訓(xùn)練下一級(jí)自動(dòng)編碼器,這樣就構(gòu)成堆疊自動(dòng)編碼器,如圖4所示。

    圖4 堆疊自動(dòng)編碼器

    由于堆疊自動(dòng)編碼器能夠?qū)斎氲臄?shù)據(jù)進(jìn)行深入地挖掘,因此將提取出的初始特征輸入到堆疊自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)中,最后從不同的電流擾動(dòng)中識(shí)別電纜早期故障,并能正確找出電纜早期故障所在區(qū)段。算法流程如圖5所示。

    圖5 堆疊自動(dòng)編碼器算法流程

    具體步驟如下:

    1)在PSCAD/EMTDC中搭建仿真電路,除了電纜早期故障,還考慮其他過(guò)電流擾動(dòng),如恒定阻抗故障和電容器投切擾動(dòng)。實(shí)際情況中,通常選取變電站電纜饋線測(cè)量電流作為分析的原始數(shù)據(jù)。通過(guò)仿真可以獲得一系列樣本數(shù)據(jù)。

    2)對(duì)獲得的樣本電流數(shù)據(jù)和電流突變時(shí)間段內(nèi)的電流信號(hào)進(jìn)行S變換,提取用于區(qū)段定位的9個(gè)特征量,最后組成特征向量F。由于這些特征量來(lái)源不同,為了良好的訓(xùn)練效果,將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行極差歸一化處理。

    3)對(duì)于電纜早期故障,根據(jù)其位置可以生成電纜早期故障區(qū)段序列,即將早期故障發(fā)生區(qū)段標(biāo)記為1,非早期故障區(qū)段標(biāo)記為0;而對(duì)于非早期故障,所有區(qū)段標(biāo)記為0。這樣,各個(gè)樣本就有對(duì)應(yīng)的序列作為標(biāo)簽。

    4)將整合后的數(shù)據(jù)輸入到堆疊自動(dòng)編碼器中,對(duì)堆疊自動(dòng)編碼器的訓(xùn)練分為無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督微調(diào)。對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練,逐步訓(xùn)練每一層自編碼器的參數(shù),提升網(wǎng)絡(luò)的性能;然后對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào),通過(guò)反向傳播算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),提高識(shí)別精度。

    5)在分類識(shí)別中,由于每個(gè)區(qū)段均為一個(gè)二值分類,選擇Sigmoid函數(shù)進(jìn)行分類,令輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)與分區(qū)段數(shù)相同,這樣,網(wǎng)絡(luò)的輸出層結(jié)果就作為區(qū)段定位的結(jié)果。

    4 算例分析

    4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與模型介紹

    用于驗(yàn)證的仿真數(shù)據(jù)在PSCAD/EMTDC所搭建的系統(tǒng)中獲得,搭建10 kV無(wú)支路電纜線路模型,如圖6所示。采樣頻率為1 MHz。

    電纜模型采用PSCAD/EMTDC依頻特性(相位)模型中(frequency dependent(phase)model)。改變兩段電纜的長(zhǎng)度即是改變?cè)缙诠收辖尤氲木嚯x,由斷路器BRK控制故障電阻是否接入。其中電纜早期故障用電弧模型來(lái)模擬,電纜線路至電源之間的元件用等效阻抗表示,線路末端有一組電容器,改變電容器投切的大小并由BRC控制電容器的投切。系統(tǒng)和電纜早期故障的參數(shù)分別由表2和表3給出。

    表2 電路仿真模型的系統(tǒng)參數(shù)

    表3 電路仿真模型的電纜參數(shù)

    由于早期故障大多發(fā)生在電壓峰值附近,故設(shè)置早期故障發(fā)生的初始相角在峰值相角的-10°~10°之間,而且早期故障類型分為半周波和多周波故障。對(duì)于其他過(guò)電流擾動(dòng),考慮恒定阻抗故障和電容器投切發(fā)生的初始相角為0°~360°;同時(shí)改變恒定阻抗值和投切電容器值,恒定阻抗故障的取值范圍為0.1~40 Ω,電容器投切值在10~100 μF之間變化。最后得到的仿真樣本分布情況如表4所示。

    圖6 電路仿真模型

    表4 仿真樣本分布情況

    4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    堆疊自動(dòng)編碼器采用隱藏層200×200的結(jié)構(gòu),按照前面提到的特征提取方法,根據(jù)線路首端檢測(cè)到的電流信號(hào),結(jié)合S變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理,提取用于區(qū)段定位的特征量F作為網(wǎng)絡(luò)的輸入;另外令故障分區(qū)段數(shù)和網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)相等,最終堆疊自動(dòng)編碼器的輸出即為區(qū)段故障信息。這樣,區(qū)段定位問(wèn)題就變成多分類問(wèn)題。

    為了評(píng)估模型的分類性能,以早期故障發(fā)生在區(qū)段1為例,表5給出了對(duì)應(yīng)的二分類混淆矩陣。其中TP和TN分別為真正例和真負(fù)例,是預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù);FN和FP分別為假負(fù)例和假正例,是預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的樣本數(shù)。

    表5 混淆矩陣

    對(duì)于電纜早期故障區(qū)段選擇,屬于多分類問(wèn)題,引入總體準(zhǔn)確率ACC、宏平均Macro_F和微平均Micro_F來(lái)對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    (14)

    (15)

    (16)

    4.3 與其他方法的比較

    傳統(tǒng)分類器有K近鄰(K-nearest neighbors,KNN)算法,隨機(jī)森林(random forest,RF)算法,集成學(xué)習(xí)(ensemble learning,EL)算法等等,選擇相同的訓(xùn)練集和測(cè)試集,用所提的方法與這幾種算法對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行比較,結(jié)果如表6所示。

    表6 所提出的方法與其它方法的比較結(jié)果

    從表6中數(shù)據(jù)可以看出,所提出的方法分類的準(zhǔn)確率最高,達(dá)到95.50%,分別比KNN算法、RF算法和EL算法高出11.17%、6.18%和7.67%。另外,從Macro_F和Micro_F可以看出,所提的方法比其他分類算法的值更高,說(shuō)明具有更加優(yōu)越的分類性能。

    4.4 訓(xùn)練集和分區(qū)段數(shù)對(duì)結(jié)果的影響

    4.4.1 訓(xùn)練集對(duì)結(jié)果的影響

    采用交叉驗(yàn)證法對(duì)訓(xùn)練集的影響進(jìn)行評(píng)估,通過(guò)仿真可以獲得一系列數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分層隨機(jī)抽樣,得到6個(gè)互斥子集;選擇其中的5個(gè)作為訓(xùn)練集,剩余1個(gè)作為測(cè)試集,得到6組訓(xùn)練/測(cè)試集。在不改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的情況下,計(jì)算每一組測(cè)試集的準(zhǔn)確率。圖7給出了當(dāng)分區(qū)段數(shù)為10時(shí),每一組訓(xùn)練/測(cè)試集分類的準(zhǔn)確率。從圖中可以看出,不同分組下模型分類都能保持較高的準(zhǔn)確率,平均準(zhǔn)確率達(dá)94.80%,說(shuō)明模型具有良好的泛化性能,即模型在新數(shù)據(jù)上仍然有良好的分類能力。

    圖7 不同訓(xùn)練/測(cè)試集的準(zhǔn)確率

    4.4.2 分區(qū)段數(shù)對(duì)結(jié)果的影響

    在不改變樣本分布的情況下改變電纜分區(qū)段數(shù)以及堆疊自動(dòng)編碼器的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù),分別訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。圖8給出了當(dāng)堆疊自動(dòng)編碼器以電纜不同區(qū)段數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),迭代次數(shù)與測(cè)試集準(zhǔn)確率的關(guān)系。其中,分區(qū)段數(shù)為5、10和15時(shí),最終的準(zhǔn)確率分別為96.33%、95.50%以及94.83%;對(duì)于準(zhǔn)確率穩(wěn)定所需的迭代次數(shù),區(qū)段數(shù)為5時(shí),約在26 000次時(shí)穩(wěn)定,區(qū)段數(shù)為10時(shí),約在28 000次穩(wěn)定,而區(qū)段數(shù)為15則也在28 000次左右穩(wěn)定。說(shuō)明對(duì)于不同分區(qū)段數(shù),同樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)定效果不同,實(shí)際使用中應(yīng)該考慮這些因素的影響。

    另外,由于區(qū)段的分割是按照固定距離進(jìn)行的,當(dāng)故障發(fā)生在兩個(gè)區(qū)段中非常接近的位置時(shí),可能會(huì)造成誤判,即深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)會(huì)將故障區(qū)段判斷為該故障的相鄰區(qū)段??紤]到這點(diǎn),重新對(duì)區(qū)段數(shù)為5、10和15的測(cè)試集計(jì)算準(zhǔn)確率,結(jié)果分別為99.50%,99.17%和98.17%。在實(shí)際檢測(cè)早期故障位置時(shí),可以檢查相鄰區(qū)段,就能以較高的準(zhǔn)確率排查故障。

    圖8 不同分區(qū)段數(shù)的準(zhǔn)確率

    5 結(jié) 論

    針對(duì)電纜早期故障的區(qū)段定位進(jìn)行研究,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得到以下結(jié)論:

    1)由于過(guò)電流是電纜早期故障的主要特征,故在線路首端設(shè)置電流采集模塊,利用模變換對(duì)相電流分量進(jìn)行解耦,提取線模電流和零模電流的行波在故障點(diǎn)折反射的時(shí)間差等特征量,可以有效反映電纜早期故障發(fā)生的距離,并且不受早期故障固定電阻大小和其他參數(shù)的影響。

    2)將電纜早期故障位置分區(qū)段,提取對(duì)應(yīng)的行波等特征量,然后將這些特征量作為堆疊自動(dòng)編碼器的輸入,通過(guò)堆疊自動(dòng)編碼器自動(dòng)學(xué)習(xí)定位早期故障區(qū)段的特征。結(jié)果表明,與其他傳統(tǒng)分類器相比,所提出的方法有更高的準(zhǔn)確率,能夠準(zhǔn)確對(duì)早期故障進(jìn)行區(qū)段定位。采用交叉驗(yàn)證法,評(píng)估訓(xùn)練集對(duì)分類結(jié)果的影響,平均準(zhǔn)確率達(dá)到94.80%,說(shuō)明所提方法對(duì)測(cè)試集有較好的泛化性能。

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