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    基于小波和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能建筑供配電系統(tǒng)故障診斷研究

    2020-12-30 06:21:54劉曉琴王晨旭孫海軍
    關(guān)鍵詞:供配電智能建筑貝葉斯

    劉曉琴,王晨旭,孫海軍,王 千

    (1.遼寧石油化工大學(xué)信息與控制工程學(xué)院,遼寧撫順113001;2.遼寧石油化工大學(xué)石油化工過程控制國家級實驗教學(xué)示范中心,遼寧 撫順113001;3.中國石油撫順石化公司 熱電廠,遼寧 撫順113008)

    當(dāng)前,智能建筑供配電系統(tǒng)的可靠性和安全性已成為百姓關(guān)注的焦點和熱點[1-2]。智能建筑供配電系統(tǒng)日益龐大,不可避免會出現(xiàn)故障,一旦發(fā)生故障,勢必會影響到居民的正常生活,經(jīng)濟損失嚴(yán)重,甚至?xí)斐扇松韨鍪鹿蔥3]。因此,智能建筑中供配電系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)顯得尤為重要。

    國內(nèi)外相關(guān)科研人員研究出多種供配電網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。文獻[4-5]提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電網(wǎng)進行故障診斷,其容錯和抗干擾能力強,故障診斷速度快。但是進行故障診斷時,需要大量的故障特征學(xué)習(xí)樣本,會導(dǎo)致學(xué)習(xí)訓(xùn)練收斂速度慢;此外,該方法缺乏對電網(wǎng)故障診斷結(jié)果解釋能力。文獻[6-7]提出petri 網(wǎng)絡(luò)供配電網(wǎng)故障診斷方法,該方法得到的故障診斷結(jié)果具有較強的直觀性,但不適用復(fù)雜的電網(wǎng)拓?fù)洌铱垢蓴_和容錯能力差,診斷結(jié)果精確度有待提高。文獻[8]結(jié)合粗糙集理論對供配電系統(tǒng)進行故障診斷,該方法在處理供配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中不確定、不完善、不精準(zhǔn)的故障信息方面具有突出的優(yōu)勢。但是,應(yīng)用于大規(guī)模電網(wǎng)故障診斷時,網(wǎng)絡(luò)矩陣維數(shù)多,滿足不了在線診斷的需求。文獻[9-15]核心思想是將復(fù)雜的電網(wǎng)數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為簡單的“0-1”規(guī)劃問題,該方法能很好地體現(xiàn)供配電網(wǎng)絡(luò)中故障器件與斷路器之間的關(guān)系,但該算法的動態(tài)模擬模型難以建立,且模型的魯棒性會隨著誤差的增大而降低。

    本文以智能建筑供配電系統(tǒng)為研究背景,提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與小波變換的故障診斷方法。當(dāng)供配電網(wǎng)發(fā)生故障時,對電網(wǎng)的幅值、相位角和能量進行小波變換,并對故障特征量進行有效、高效提取。采用各種權(quán)重的熵值和簡單的貝葉斯推理相結(jié)合的方法,得到各部件的故障度。采用量化相位融合方法作為貝葉斯的特征信息。對智能建筑供配電系統(tǒng)進行學(xué)習(xí)和培訓(xùn),可用于完成智能建筑供配電系統(tǒng)的故障診斷。

    1 智能建筑供配電系統(tǒng)的拓?fù)涿枋?/h2>

    4 母線、4 線路的供配電電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1 所示。其中,A、B、C、D 表示母線;L1—L4 表示線路;CB1—CB8 表示斷路器;m 表示主保護;p 表示近后備保護;s 表示遠后備保護;f 表示失靈保護。

    對1 個具有m 條母線、n 條線路的供配電系統(tǒng),可用m×n 階關(guān)聯(lián)矩陣S 表示其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),S 中的非零元直觀反映線路與母線之間的連接關(guān)系。將關(guān)聯(lián)矩陣S 中的非零元置換為連接母線和線路的斷路器,再將斷路器狀態(tài)分別置換為對應(yīng)保護裝置,可以先后實現(xiàn)對系統(tǒng)斷路器和保護裝置的拓?fù)涿枋觥橛行П碚飨到y(tǒng)中各元件的端口特性,將關(guān)聯(lián)矩陣S 中的非零元分別按行置換為對應(yīng)母線,或按列置換為對應(yīng)線路,得到母線和線路拓?fù)渚仃?。系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)矩陣可通過潮流計算數(shù)據(jù)獲得。

    關(guān)聯(lián)矩陣S:

    線路拓?fù)渚仃嘗:

    母線拓?fù)渚仃嘙:

    斷路器拓?fù)渚仃嘋B:

    母線保護拓?fù)渚仃嘙m:

    線路主保護拓?fù)渚仃嘗m:

    近后備拓?fù)渚仃嘗p:

    近后備拓?fù)渚仃嘗s:

    失靈保護拓?fù)渚仃嘋Bf:

    2 故障診斷流程

    2.1 智能建筑供配電系統(tǒng)故障特征提取

    當(dāng)智能建筑供配電系統(tǒng)發(fā)生故障時,通常有三種故障度,分別為相角故障度、電壓電流故障度和能量大小故障度。利用小波變換法對信號的分解與重構(gòu),借助熵值法得到權(quán)重,進而得到結(jié)果。假設(shè)智能建筑供配電系統(tǒng)中某一次故障有n 個元件。

    (1)相角故障度。在發(fā)生故障前,將n 個元件各個相角進行小波變換后,得到系數(shù)矩陣,并進行奇異分解,得對角矩陣Λna:

    在發(fā)生故障后,將n 個元件各個相角進行小波變換后,得到系數(shù)矩陣,并進行奇異分解,得對角矩陣Λnb:

    則其相角故障度Sn可表示為:

    (2)電壓電流故障度。在發(fā)生故障前,將n 個元件電壓和電流幅值進行小波變換后,取系數(shù)最大值Fna;在發(fā)生故障后,將n 個元件電壓和電流幅值進行小波變換后,取系數(shù)最大值Fnb;則在故障發(fā)生前后電流和電壓的幅值變化量為:

    其電壓和電流故障度xn可表示為:

    (3)能量大小故障度。在發(fā)生故障前,將n 個元件的能量進行m 個分辨率小波變換,得到系數(shù){Dna(k)},n=1,2,…,k=1,2,…,則小波變換m 次后,能量ena為:

    當(dāng)發(fā)生故障后,將n 個元件的能量進行m 個分辨率小波變換,得到系數(shù){Dnb(k)},n=1,2…,k=1,2,…,則小波變換m 次后,能量enb為:

    則強弱大小故障度為:

    將上述三種故障度歸一化處理,得到加權(quán)電氣故障度特征:

    智能建筑供配電網(wǎng)絡(luò)中的電氣元件的開關(guān)量的故障度T =[T1,T2,K,Tn],則:

    將加權(quán)后的三個故障特征Ci與電氣元件的開關(guān)量的故障度T 進行融合,得到新的特征性故障度:

    熵法通過計算“熵”來確定權(quán)重,即根據(jù)各特征的差異程度確定各指標(biāo)的權(quán)重。當(dāng)待確定對象的特征向量的值相差很大時,熵值很小,表明向量值所提供的信息量很大,其權(quán)重也大;反之,其權(quán)重也小。在對電流和電壓故障度Xn提取之后,相角量Sn和從配電線路收集到的能量En進行相應(yīng)的小波分解和重構(gòu),權(quán)重確定的方法為:

    步驟1 標(biāo)準(zhǔn)化處理數(shù)據(jù)。

    式中,Xij為i 電分量的j 特征向量的值;min{Xj}、max{Xj}為所有電氣元件j特征向量的最小值和最大值。

    步驟2 計算第i 個分量的第j 特征向量值的比例。

    步驟3 計算指數(shù)信息熵。

    式中,k=1/lna,其中a 為電氣元件的數(shù)量。

    步驟4 信息熵冗余度的計算。

    步驟5 計算指標(biāo)權(quán)重。

    式中,h 為特征向量的數(shù)量,h=3。

    2.2 基于小波變換和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的供配電故障診斷步驟

    故障診斷流程如圖2 所示。采用小波變換的方法對單相短路、兩相短路、三相短路、兩相接地短路四類常見的故障及正常狀態(tài)的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,建模分析,得到故障診斷結(jié)果。

    迭代修正公式為:

    式中,p(k)為聯(lián)合概率;θ(k)為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù);G(k)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);πi為配置索引因子。

    3 算例分析

    為驗證本文提出方法的有效性,以IEEE-39 多節(jié)點復(fù)雜故障系統(tǒng)為研究對象,IEEE-39 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D3 所示。

    系統(tǒng)包含39 條母線、46 條線路、92 個斷路器。線路、斷路器及保護均根據(jù)母線編號進行編排,如連接母線B03和B18的線路編號為L0318,相應(yīng)B03側(cè)的斷路器記為CB0318,對側(cè)記為CB1803。具體步驟如下:

    步驟1 根據(jù)智能建筑物監(jiān)測中心獲得的電壓電流幅值、相位角、能量強度等相關(guān)的基本電量,進行數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

    步驟2 將小波變換按幅值、相位角和能量強度進行分解和重構(gòu)后,根據(jù)不同的權(quán)重組合電氣故障特征,采用貝葉斯推薦方法計算相應(yīng)的元件開關(guān)故障特征,IEEE-39 系統(tǒng)先驗概率的參數(shù)如表1 所示。從表1 可以看出,利用先驗計算概率可對各故障度進行提取。根據(jù)繼電保護系統(tǒng)的整定原則,保護和斷路器告警的置信度及動作延時設(shè)置如表2所示。

    表1 IEEE-39 系統(tǒng)先驗概率的參數(shù)

    步驟3 將步驟2 得到的電氣故障特征量和元件開關(guān)故障特征與簡單的信息融合計算相結(jié)合,得到綜合故障特征信息。

    步驟4 構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)和訓(xùn)練步驟3 中獲得的綜合故障特征信息。取60 組訓(xùn)練數(shù)據(jù),正常數(shù)據(jù)10 組,單相斷路、單相接地短路、兩相相間短路、兩相接地短路、三相短路故障類型數(shù)據(jù)各10 組。對于故障元件的判定,選取30 組不同類別的數(shù)據(jù)進行實驗,迭代次數(shù)為30,根據(jù)式(27)進行迭代。

    步驟5 對于給定的故障特征,利用步驟3 獲得的綜合故障特征信息進行貝葉斯推理預(yù)測,并通過最大后驗概率值的檢驗和估計來實現(xiàn)故障診斷。

    表2 保護和斷路器告警的置信度及動作延時設(shè)置

    將本文的方法分別以單一的電氣故障特征量作為貝葉斯的特征輸入,單一元件故障開關(guān)量作為輸入進行對比。算例測試結(jié)果如表3 所示。案例1-7的故障場景參考文獻[13],案例1-3 為告警信息完備情況的故障場景,案例4-7 為存在時標(biāo)錯誤、信息漏報、誤報等情況時的故障場景。從診斷結(jié)果可以看出,所提方法診斷故障元件與文獻[13]的結(jié)果相同,但對于真實故障元件置信概率更高,非故障元件置信概率更低,同時能夠推理得到元件的故障時間點約束區(qū)間,一定程度上提高了模型對故障元件的辨識能力。案例8 為本文算法對系統(tǒng)復(fù)雜故障的測試算例,該場景涵蓋系統(tǒng)復(fù)雜多重元件故障,且伴隨保護或斷路器的拒動、誤動及漏報等情況。本文算法與現(xiàn)有幾種方法的故障診斷結(jié)果如表4 所示。

    表3 IEEE-39 節(jié)點系統(tǒng)算例測試結(jié)果

    續(xù)表3

    表4 本文算法與現(xiàn)有幾種方法的故障診斷結(jié)果

    仿真結(jié)果表明,所提方法對于簡單故障以及復(fù)雜多重故障情況都能夠正確判別故障元件,且在保護及斷路器存在拒動、誤動、漏報、誤報以及時標(biāo)錯誤等情況下均能有效判別故障元件,同時能夠推理得到元件故障的時間點約束區(qū)間,具有較高的容錯性。診斷時間均不超過1 s,且與故障復(fù)雜程度無關(guān)。如預(yù)先進行結(jié)線分析縮小故障診斷范圍,診斷速度將進一步提升。此外,保護配置方案發(fā)生改變時,僅需調(diào)整貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和小波變換模型的推理路徑。假如目標(biāo)電網(wǎng)未配置失靈保護或失靈保護暫時退出運行,僅需刪除貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和小波變換模型中的失靈保護推理路徑即可,拓?fù)溆成滢D(zhuǎn)換規(guī)則以及矩陣推理流程完全不變。

    4 結(jié) 論

    結(jié)合智能建筑供配電系統(tǒng)的特點,對其電網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和故障特征從理論上進行詳細(xì)的故障特征分析,確定其故障類型。提出了一種基于小波變換和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能建筑供配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法。與同類型方法相比,具有如下優(yōu)勢:(1)具有較強的適應(yīng)性,并可以有效解決故障診斷的模糊性問題。(2)節(jié)省儲存空間,大大降低計算的復(fù)雜程度,電網(wǎng)模型越大越具有優(yōu)勢。(3)具有較強的抗干擾和容錯能力,當(dāng)外界因素干擾時,診斷結(jié)果不受影響。(4)診斷精度高,速度快。最后,以IEEE-39 系統(tǒng)為研究對象進行仿真,結(jié)果表明,故障識別度高。

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