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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障定位

    2021-03-02 10:01:16張繁斌范英樂劉寶童劉璐李貝貝李熙
    電力大數(shù)據(jù) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域故障信息

    張繁斌,范英樂,劉寶童,劉璐,李貝貝,李熙

    (國網(wǎng)江蘇省電力有限公司徐州供電分公司,江蘇 徐州 221000)

    電網(wǎng)發(fā)生復(fù)雜故障后,調(diào)控中心在短時間內(nèi)將會收到系統(tǒng)采集的及監(jiān)控人員匯報的各種信息,多類信息從各方面反映了故障情況。極端情況下故障發(fā)生伴隨通道退出,將有大量信息無法上傳或存在畸變,這就要求調(diào)控人員利用積累的經(jīng)驗(yàn)快速確定故障元件,但這非常依賴調(diào)控人員的經(jīng)驗(yàn)圖譜,在發(fā)生復(fù)雜故障時,各類不正確的信息會對調(diào)控員的正確決策造成干擾,對電網(wǎng)安全運(yùn)行造成一定隱患。國外曾發(fā)生過多次嚴(yán)重電網(wǎng)故障,因不能快速準(zhǔn)確診斷,使得電網(wǎng)恢復(fù)時間很長,造成了很大的損失,例如2016年一次強(qiáng)臺風(fēng)天氣襲擊了南澳大利亞州,導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組大規(guī)模脫網(wǎng),最終導(dǎo)致了全州大停電事件[1]。2018年3月,巴西北電南送的特高壓直流輸電直流通道阻斷,引起巴西電網(wǎng)大范圍潮流轉(zhuǎn)移,系統(tǒng)振蕩,區(qū)域電網(wǎng)網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)線的失步、距離和過電壓等保護(hù)動作跳閘,巴西電網(wǎng)解列為北方、東北和南方3個獨(dú)立運(yùn)行電網(wǎng)[2]。2020年8月,由于罕見高溫引起的負(fù)荷增長以及區(qū)域間電力協(xié)調(diào)能力不足,同時應(yīng)對新能源波動的靈活調(diào)節(jié)能力不足,引起了美國加州大停電事件[3]。另外巴西發(fā)生的大停電事故,荷蘭的變電站由于失壓故障引發(fā)的大面積停電事件,以及日本由于地質(zhì)災(zāi)害地震海嘯引發(fā)的大停電事件等在全球造成了極其惡劣的影響[4-7]。這些大停電事件的發(fā)生都是由于某個故障發(fā)生不能及時判斷處理而引起的連鎖反應(yīng)。若是能在故障發(fā)生后快速準(zhǔn)確識別故障區(qū)域,那么調(diào)控人員便可在短時間內(nèi)根據(jù)故障區(qū)域及影響范圍制定合理事故處理方案,便可減輕因電網(wǎng)事故產(chǎn)生的惡劣影響,這也正是本文研究故障定位的重要意義。但是在短時間內(nèi)正確甄別上傳的正確信息是有一定難度的,正是基于這點(diǎn),利用人工智能技術(shù)的非線性處理能力便可以很好解決這個問題。

    1 故障定位方法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    1.1 故障定位方法

    目前故障元件定位方法有很多人工智能方法,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法最為適用,有的已應(yīng)用在調(diào)控運(yùn)行中[8-12]。其中專家系統(tǒng)過多依賴于其在專業(yè)領(lǐng)域積累的經(jīng)驗(yàn),且維護(hù)煩瑣;Petri網(wǎng)當(dāng)在其處理復(fù)雜問題時會出現(xiàn)組合爆炸的情況,對電網(wǎng)拓?fù)渥兓荒芗皶r反應(yīng),且容錯能力較弱。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法在電網(wǎng)應(yīng)用喝多,文獻(xiàn)[13]分析了電網(wǎng)發(fā)展新特點(diǎn)和調(diào)度控制面臨的挑戰(zhàn),進(jìn)而按照人工智能與現(xiàn)有技術(shù)體系深度融合的思路,開展電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域人工智能應(yīng)用技術(shù)框架研究,提出了總體思路及目標(biāo)。文獻(xiàn)[14]提供了一種基于長短期記憶(long short term memory,LSTM)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)動態(tài)軌跡趨勢預(yù)測方法。文獻(xiàn)[15]利用粒子群算法和列文伯格-馬夸爾特算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),建立了基于粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測模型。文獻(xiàn)[16]運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了塔筒傾覆故障模型,可以反映設(shè)備狀態(tài),檢測模型特征值的變化趨勢,實(shí)現(xiàn)塔筒傾覆狀態(tài)的在線檢測和劣化過程的早期預(yù)警。

    針對復(fù)雜電網(wǎng)的故障元件定位,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其具有強(qiáng)大的非線性處理能力,在應(yīng)用中取得了很好的效果。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對故障發(fā)生時的各類信息進(jìn)行篩選,自動弱化畸變信息,強(qiáng)化有用信息,通過內(nèi)部機(jī)理的非線性運(yùn)算,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層輸出量化結(jié)果,便可以迅速定位故障元件。

    電網(wǎng)的調(diào)控中心是電網(wǎng)運(yùn)行指揮中樞,而調(diào)控人員的決策則是指揮中樞的核心。目前事故后的調(diào)度決策大部分仍以人工分析為主,主要依靠調(diào)控人員以往的處理經(jīng)驗(yàn),當(dāng)遇到一些特殊情況,例如發(fā)生信息缺失或畸變,根據(jù)已有繁雜信息無法及時推斷故障工況時,便會在一定程度上加大了調(diào)控人員的工作難度和工作壓力,給準(zhǔn)確快速恢復(fù)供電增加了難度。若在電網(wǎng)發(fā)生故障后,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非線性問題的能力,通過對以往電網(wǎng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),首先對各類上傳的信息進(jìn)行判斷篩選,由此再獲得相應(yīng)的故障區(qū)域,以輔助調(diào)控人員的運(yùn)行決策,為其準(zhǔn)確快速處理故障恢復(fù)正常供電提供支撐,同時能縮短調(diào)控運(yùn)行及檢修人員的判斷時間,提高處理效率,以致在短時間內(nèi)消除故障,保證電網(wǎng)安全運(yùn)行。

    1.2 神經(jīng)元模型

    單個神經(jīng)元模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的組成單元,也是用來處理非線性映射的最基本單元,其中ANN應(yīng)用于電網(wǎng)技術(shù)是在20世紀(jì)80年代后期,便形成了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由若干人工神經(jīng)元連接而成,它是一種處理非線性問題、并可自動調(diào)整擬合的智能系統(tǒng),在處理復(fù)雜問題時具有獨(dú)特的優(yōu)勢[17-22]。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由單個神經(jīng)元模型組成,由它來構(gòu)成各種不同形式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包含3個基本模型:連接權(quán)值、求和單元、激活函數(shù)。其基本結(jié)構(gòu)如圖1:

    圖1 單個神經(jīng)元模型Fig.1 Single neuron model

    連接權(quán)值即連接強(qiáng)度,其正負(fù)代表了激活和抑制狀態(tài),對應(yīng)生物中的“突觸”的連接強(qiáng)度,是非線性擬合的重要組成部分;輸入信號是外界的輸入量,是在求和單元進(jìn)行線性計算;激活函數(shù)用來進(jìn)行非線性計算,并且用于限制輸出振幅,一般在(0,1)之間??捎孟铝泄颈硎?

    (1)

    yk=f(uk+bk)

    (2)

    上兩式中,xi(i=1,……,m)代表輸入信號;wik(i=1,……,m)是連接權(quán)值;uk則是經(jīng)過求和單元之后的輸出;bk為閾值;f(·)為激活函數(shù);yk為輸出信號。

    1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照連接形式,最經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就是前饋型和反饋型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前饋型,前饋型是指數(shù)據(jù)由上至下單向傳遞,只從輸入層傳遞到輸出層,沒有反饋過程。圖2則為多層前饋型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),其中xi(i=1,……,N)代表輸入信號,yi(i=1,……,N)代表輸出信號。信號的處理方向?yàn)?,輸入?shù)據(jù)通過輸入層進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過若干隱含層的非線性處理后,再通過輸出層輸出結(jié)果。

    圖2 前饋型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型Fig.2 Feedforward network structure model

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳播原理

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多類算法,其中反向傳播算法是一種易于理解且可行的迭代方法[23-28],適用于電網(wǎng)故障定位中。BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)誤差反向傳播算法訓(xùn)練的。誤差反向傳播算法有兩個過程:數(shù)據(jù)的正向傳遞與反向傳遞。其應(yīng)用在電網(wǎng)故障定位時,首先設(shè)置一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)值,將各類上傳的信息(例如保護(hù)裝置及開關(guān)狀態(tài))通過一定規(guī)則轉(zhuǎn)換為數(shù)字量,這些量值依次通過輸入層、隱含層和輸出層。隱含層的作用是在內(nèi)部通過激活函數(shù)和連接權(quán)值對數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性計算,然后將結(jié)果在輸出層輸出;如果輸出結(jié)果與預(yù)期目標(biāo)有差距,且偏差達(dá)不到目標(biāo)值,則將偏差進(jìn)行反向傳遞,按照梯度下降算法繼續(xù)迭代來更新新的權(quán)值,最終以使得誤差滿足所設(shè)定的目標(biāo)值,此時通過迭代形成的權(quán)值就是固定問題所需要的值,將所需要診斷的信息通過一定規(guī)則轉(zhuǎn)換為數(shù)字量后,通過已經(jīng)固化權(quán)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性運(yùn)算后,便可得到最終的計算數(shù)據(jù),將其按照一定規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)換,便可以得到本文故障定位的結(jié)果。

    2.1 訓(xùn)練函數(shù)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的訓(xùn)練函數(shù)有l(wèi)og-sigmoid型函數(shù)logsig、tan-sigmoid型函數(shù)tansig以及純線性函數(shù)purelin。同一訓(xùn)練函數(shù)在不同情境下的效果也不相同的,訓(xùn)練函數(shù)主要用來全局調(diào)整權(quán)值和閾值,用于達(dá)到整體誤差最小。logsig及其tansig型函數(shù)的輸出范圍分別為(0,1)與(-1,1)。圖3為logsig型函數(shù):

    圖3 logsig函數(shù)模型Fig.3 Logsig function model

    2.2 反向傳播算法

    誤差反向傳播,即從輸出層反向逐層計算每層誤差,不斷更新權(quán)值、閾值,不斷迭代直至滿足目標(biāo)的要求。

    若訓(xùn)練樣本包含P(1-P)個樣本,誤差的二次型準(zhǔn)則函數(shù)為:

    (3)

    網(wǎng)絡(luò)對P個訓(xùn)練樣本的總體誤差函數(shù)為:

    (4)

    2.3 反向傳播算法流程

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)運(yùn)算流程的非線性映射能力強(qiáng),具有以任意精度逼近目標(biāo)值的計算能力。以“黑匣子”模式將輸入變量與輸出目標(biāo)值聯(lián)系起來,可運(yùn)算較復(fù)雜的問題。但也存在著例如容易陷入局部極小值,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇沒有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)依據(jù)等。針對以上問題的改進(jìn)方法有附加動量法、自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率法等。BP算法流程主要包含參數(shù)初始化、輸入訓(xùn)練樣本、計算各層的輸出值、計算各層的信號誤差、調(diào)整權(quán)值和閾值等過程,直至滿足總體訓(xùn)練誤差的要求,如下:

    圖4 BP算法流程圖Fig.4 Flow chart of BP algorithm

    3 電網(wǎng)故障定位算法

    3.1 電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    圖5 配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.5 Distribution network topology

    本系統(tǒng)劃分成為了五個故障區(qū)域,分別為Sec1、Sec2、Sec3、Sec4、Sec5;斷路器為QF1、QF2、QF3、QF4、QF5;并且均配有過電流保護(hù)CO1、CO2、CO3、CO4、CO5;Sec1和Sec3區(qū)域分別裝有距離保護(hù)RR1和RR3,為過流保護(hù)的后備保護(hù),其中RR1為Sec2~Sec5提供后備保護(hù),RR3為Sec4和Sec5提供后備保護(hù)。

    為了驗(yàn)證BP建模方法對電網(wǎng)故障定位的有效性,本小節(jié)以圖5所示的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)為例說明分析。

    3.2 故障決策表的構(gòu)建

    故障決策表是用來作為設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出的,通過1或0來表示是否動作,并根據(jù)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和保護(hù)情況來構(gòu)建的表即為故障決策表。例如區(qū)域二(Sec2)發(fā)生故障,過流保護(hù)(CO2)便會動作,則在決策表中,QF2和CO2的值便是1,其余為0。故障決策向量可以寫為[QF1-QF5;CO1(RR1)-CO5;區(qū)域]。其中保護(hù)及斷路器狀態(tài)信息作為輸入向量,五個故障區(qū)域(Sec1~Sec5)用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量,若干個輸入量對應(yīng)一個輸出量。本算例中設(shè)置一組向量,根據(jù)保護(hù)及開關(guān)情況,一組向量中共13組狀態(tài)量,其中有12個為判斷條件,1組為決策結(jié)果,12個判斷條件對應(yīng)一個結(jié)果,判斷條件即為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量,結(jié)果即為輸出量。以故障區(qū)域2為例,其向量為[0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0;S2 ]。根據(jù)故障區(qū)域的不同(五個故障區(qū)域,一個無故障區(qū)域),構(gòu)建13組用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的向量,即訓(xùn)練樣本,用此樣本來訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最終得到符合要求的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

    3.3 故障信息的獲取

    故障信息即為故障樣本,用以檢驗(yàn)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否具備診斷功能。與故障決策表不同的是此中信息不盡是正確數(shù)據(jù),此外還含有錯誤動作信息。在故障信息向量中,表示方法為括號外為真實(shí)數(shù)據(jù),括號內(nèi)數(shù)據(jù)表示為沒有信息畸變時的正確信息。例如仍以故障區(qū)域2為例,構(gòu)造一故障信息向量[0 1 0 0 0 0 0 1 1(0)0 0 0;S2],代表“CO3”數(shù)據(jù)發(fā)生了畸變,本身CO3沒有動作,但是上傳信息過程中發(fā)生了畸變,誤傳為動作。

    3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模包含輸入層、輸出層、隱含層以及訓(xùn)練函數(shù)等主要因素的確定,其中以隱含層的確定最為重要。

    輸入層的確定:輸入層節(jié)點(diǎn)的確定和樣本有關(guān),需要根據(jù)特定樣本來選擇,其中樣本提取出的故障決策表決策元素的數(shù)量便是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,本案例中判斷條件有12個,故輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12。

    輸出層的確定:輸出層節(jié)點(diǎn)的確定和診斷區(qū)域有關(guān),其數(shù)量代表著待診斷的元件或者區(qū)域的數(shù)量,即元件或區(qū)域的數(shù)量與輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)量相等。本案例中輸出有6個(5個故障區(qū)域以及1個無故障區(qū)域),故輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6。

    隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定:隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)目前的應(yīng)用一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式得到。

    根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公示:

    (5)

    上式中,m為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù),n為輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù),而結(jié)果l則為隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù),d為0-10之間的整數(shù),易知m為12,n為6,則根據(jù)上式可以得到隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)在4-14之間。通過經(jīng)驗(yàn)公式只能得到一個大致的范圍,并不能確定某一具體的層數(shù)。所以為了選取最合適的隱含層,本文提出一種選取最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的方法:設(shè)定目標(biāo)誤差0.001,學(xué)習(xí)速率0.01,記錄達(dá)到目標(biāo)誤差產(chǎn)生的訓(xùn)練誤差,選擇最小的即為最合適的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

    表1 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)與訓(xùn)練誤差、迭代次數(shù)Tab.1 Number of hidden layer nodes, training error and iteration times

    下圖為根據(jù)表1繪制的誤差關(guān)系圖:

    圖6 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)與總體訓(xùn)練誤差、迭代次數(shù)關(guān)系Fig.6 Relationship between the number of hidden layer nodes and the overall training error and the number of iterations

    根據(jù)圖6可以,迭代次數(shù)最小的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)有8、10、11、13、14,而根據(jù)誤差訓(xùn)練曲線圖可知,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10或11時,誤差較小,綜合迭代次數(shù)及訓(xùn)練誤差,本文選擇隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10。訓(xùn)練算法則選用trainlm算法。

    4 實(shí)例分析

    根據(jù)圖5電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),首先通過構(gòu)建好的故障決策表(13組向量),根據(jù)已經(jīng)確定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對其進(jìn)行訓(xùn)練,在達(dá)到所設(shè)定的目標(biāo)值時便停止迭代,得到一個訓(xùn)練結(jié)束參數(shù)固化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)再對不含于初始訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算,來達(dá)到故障定位的目的。訓(xùn)練過程中的誤差曲線如下:

    圖7 訓(xùn)練誤差曲線Fig.7 Training error curve

    為了能夠客觀評價此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電網(wǎng)故障定位的作用及效果,用此網(wǎng)絡(luò)對含有畸變量的故障信息表進(jìn)行診斷,進(jìn)而得出診斷結(jié)果進(jìn)行判斷,診斷結(jié)果如下:

    表2 診斷結(jié)果Tab.2 Diagnostic results

    如表2中的數(shù)值,用(0,1)范圍內(nèi)的數(shù)值來代表診斷結(jié)果,數(shù)值越大越接近于1,說明診斷為本區(qū)域;數(shù)值越小越接近于0,說明故障區(qū)域?yàn)楸緟^(qū)域的可能越小。從診斷結(jié)果可以看出,對于樣本1-5可以正確診斷出故障區(qū)域,對于樣本6(復(fù)雜故障)未能準(zhǔn)確識別。說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電網(wǎng)故障元件的定位是有效的,在發(fā)生信息畸變的時候,利用其容錯性強(qiáng)的能力可以正確識別故障區(qū)域,達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。應(yīng)用在電網(wǎng)調(diào)控運(yùn)行時,可以在發(fā)生故障第一時間從各類上傳的警告及動作信息中判斷出故障區(qū)域,幫助調(diào)控運(yùn)行人員準(zhǔn)確判斷,從而輔助決策,正確處理電網(wǎng)故障,有利于電網(wǎng)安全運(yùn)行。

    5 結(jié)論與展望

    本文提出了一種基于人工智能技術(shù)進(jìn)行電網(wǎng)故障診斷的新思路,詳細(xì)給出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電網(wǎng)故障定位的算法流程,以及各項參數(shù)的確定方法,包含輸入層、輸出層以及隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定方法,給出了具體計算步驟和分析過程,最后通過算例分析說明了其有效性和準(zhǔn)確性。結(jié)果表明:

    (1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性擬合能力強(qiáng),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其容錯性強(qiáng)的特點(diǎn),模擬人腦非線性擬合的功能,可以看出對于復(fù)雜的問題的判斷具有很好效果,將其應(yīng)用在電網(wǎng)故障定位中是可行且有效的,有助于電網(wǎng)安全運(yùn)行。

    (2)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電網(wǎng)故障區(qū)域定位,可以很好甄別畸變信息,當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生單一故障時,能夠自動過濾掉畸變無用信息,準(zhǔn)確地定位故障區(qū)域,得出診斷結(jié)果,有助于調(diào)控運(yùn)行人員準(zhǔn)確快速處理電網(wǎng)故障,保障電網(wǎng)安全運(yùn)行。

    (3)在面對非常復(fù)雜的故障,或所診斷的狀態(tài)信息畸變率比較高時,診斷結(jié)果存在一定的局限性,因此未來對于這種局限性可以融合它類人工智能技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。

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