云計(jì)算模式下的繼電保護(hù)定值優(yōu)化算法*

李 捷，周紅陽(yáng)，丁曉兵，孫鐵鵬

(1.中國(guó)南方電網(wǎng)電力調(diào)度控制中心，廣東 廣州510663；2.廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司貴港供電局，廣西 貴港537100)

在互聯(lián)大電網(wǎng)發(fā)展模式下，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日漸復(fù)雜，對(duì)安全穩(wěn)定性要求也愈來(lái)愈高。 繼電保護(hù)裝置的正確、可靠動(dòng)作是保障電力系統(tǒng)安全運(yùn)行的重要基礎(chǔ)，繼電保護(hù)整定計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性是繼保裝置正確、可靠動(dòng)作的有力保障[1-4]。

目前，針對(duì)繼電保護(hù)已有一定的研究基礎(chǔ)。 文獻(xiàn)[5]對(duì)國(guó)內(nèi)外繼電保護(hù)可靠性指標(biāo)和評(píng)估模型方面的研究進(jìn)展進(jìn)行了綜述，比較不同繼電保護(hù)可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法，分析目前主要的不足所在以及全數(shù)字化繼電保護(hù)系統(tǒng)、廣域保護(hù)等新技術(shù)給繼電保護(hù)可靠性研究帶來(lái)的新挑戰(zhàn)；文獻(xiàn)[6-7]提出一種基于保護(hù)隱藏故障模式分析的N-k 故障分析方法，該方法通過(guò)剖析繼電保護(hù)隱藏故障的根本機(jī)理，分析出不同隱藏故障模式下保護(hù)裝置以及線路故障的準(zhǔn)確位置，該方法能夠定量評(píng)估電網(wǎng)中繼電保護(hù)隱藏故障對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響；文獻(xiàn)[8]應(yīng)用繼電保護(hù)隱性故障的概率模型，對(duì)保護(hù)裝置引起電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響特性及其在連續(xù)故障中的作用機(jī)理進(jìn)行分析，并對(duì)電力系統(tǒng)發(fā)生連續(xù)故障的風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行推理，進(jìn)一步提出了一種能夠降低系統(tǒng)發(fā)生連續(xù)故障概率的控制策略；文獻(xiàn)[9]對(duì)繼電保護(hù)整定軟件在智能電網(wǎng)下的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行解析，說(shuō)明應(yīng)用在線整定與校核技術(shù)對(duì)整定結(jié)果準(zhǔn)確性的作用以及廣域保護(hù)對(duì)全區(qū)域電網(wǎng)安全的作用，并對(duì)智能電網(wǎng)下基于云計(jì)算的繼電保護(hù)整定計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)；文獻(xiàn)[10]將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用到繼電保護(hù)工作中去，從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，大大提升了電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率及供電質(zhì)量；文獻(xiàn)[11]綜合時(shí)間差配合方式，提出一種區(qū)分不同短路故障配置差異化定值的優(yōu)化策略，實(shí)例分析結(jié)果表明所提優(yōu)化策略可以顯著增大保護(hù)范圍；文獻(xiàn)[12]應(yīng)用云計(jì)算技術(shù)搭建了分布式電網(wǎng)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，從大電網(wǎng)層面對(duì)分散的繼電保護(hù)裝置以及系統(tǒng)故障信息進(jìn)行并行化監(jiān)測(cè)，利用云計(jì)算處理技術(shù)使工作人員能夠?qū)崟r(shí)掌握整個(gè)電網(wǎng)的繼電保護(hù)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，有效提升了整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可用性；文獻(xiàn)[13]設(shè)計(jì)了一套基于“云計(jì)算”的電廠繼電保護(hù)整定系統(tǒng)，對(duì)系統(tǒng)的基本架構(gòu)以及主要功能進(jìn)行設(shè)計(jì)，對(duì)系統(tǒng)的網(wǎng)路拓?fù)浜捅Ｗo(hù)裝置進(jìn)行建模，算例應(yīng)用結(jié)果證明了該系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性。

上述文獻(xiàn)對(duì)提升繼電保護(hù)可靠性的方法策略進(jìn)行探究，大多是運(yùn)用傳統(tǒng)有限的計(jì)算機(jī)資源進(jìn)行繼電保護(hù)計(jì)算，且在繼電保護(hù)整定方法上通常僅考慮相鄰線路保護(hù)定值間的配合，未充分考慮全局協(xié)調(diào)的能力。 為此，本文充分調(diào)動(dòng)可應(yīng)用計(jì)算資源，同時(shí)考慮電力系統(tǒng)中各線路的全局協(xié)調(diào)的能力，提出了一種基于云計(jì)算的整定計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)，通過(guò)描述云計(jì)算在電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)計(jì)算的應(yīng)用，說(shuō)明云計(jì)算與繼電保護(hù)相結(jié)合的必要性，建立了基于云模式的繼電保護(hù)定值優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用高精度的遺傳算法將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為遺傳問(wèn)題進(jìn)行求解，結(jié)合云計(jì)算的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理效率和并行計(jì)算能力，將并行遺傳算法應(yīng)用于繼電保護(hù)定值優(yōu)化，以保證算法的精確性和運(yùn)算速度。

1 云計(jì)算的定義及應(yīng)用

如圖1 所示，為云計(jì)算的基本組成結(jié)構(gòu)，主要由服務(wù)器、中央處理器、PC、移動(dòng)電子設(shè)備、APP 以及集成開(kāi)發(fā)環(huán)境等部分組成，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器集群資源進(jìn)行分布式處理、并行處理以及網(wǎng)格計(jì)算，具有網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)、數(shù)據(jù)處理計(jì)算量龐大、業(yè)務(wù)支持范圍廣、流動(dòng)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)[14-15]。 當(dāng)客戶(hù)需要數(shù)量龐大且計(jì)算復(fù)雜的服務(wù)時(shí)，無(wú)需購(gòu)置昂貴的硬件運(yùn)算支持，只需將相關(guān)數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，付費(fèi)應(yīng)用云服務(wù)器所包含的大量分布式計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析計(jì)算，等待所需結(jié)果返回本地即可。

圖1 云計(jì)算的基本組成結(jié)構(gòu)

目前，電力數(shù)據(jù)中心主要應(yīng)用云計(jì)算進(jìn)行非同源信息共享、大量分布式數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管控以及快速并行計(jì)算等相關(guān)方面的工作，下面對(duì)其主要應(yīng)用情況展開(kāi)介紹[16]。

(1)非同源信息共享

由于電力系統(tǒng)中存在的信息多是分散的，不同的業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)信息數(shù)據(jù)的要求形式各不相同，不同系統(tǒng)間對(duì)信息數(shù)據(jù)的采集描述方式也各不相同，一定程度上，造成信息與資源不匹配，橫縱向溝通困難。 而電力數(shù)據(jù)中心的重要作用之一就是實(shí)現(xiàn)非同源信息資源的管控，通過(guò)云計(jì)算應(yīng)用各種虛擬化技術(shù)手段進(jìn)行服務(wù)配置，解決因軟硬件問(wèn)題造成的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、信息資源差異，建立互通協(xié)作的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)資源集約化處理，滿(mǎn)足未來(lái)大電網(wǎng)發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)信息的集成性與共享性的需求。

(2)大量分布式數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管控

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，所產(chǎn)生的電網(wǎng)數(shù)據(jù)日漸龐大，傳統(tǒng)的電網(wǎng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)管理方式已無(wú)法適應(yīng)如此龐大數(shù)量等級(jí)與分布結(jié)構(gòu)的電網(wǎng)信息存儲(chǔ)要求。 電力數(shù)據(jù)中心基于云計(jì)算服務(wù)，采用Hadoop 的分布式文件系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)隨時(shí)隨地產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)，用戶(hù)向主服務(wù)器發(fā)送需求申請(qǐng)，主服務(wù)器響應(yīng)并查找存儲(chǔ)有用戶(hù)需求數(shù)據(jù)的子服務(wù)器讀寫(xiě)權(quán)限給用戶(hù)，用戶(hù)直接與該子服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，這樣一來(lái)，大大降低了主服務(wù)器同時(shí)響應(yīng)用戶(hù)控制需求和數(shù)據(jù)傳輸需求的負(fù)載程度。

(3)快速并行計(jì)算

電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大發(fā)展、日漸穩(wěn)固可靠的建設(shè)過(guò)程，是基于大量電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真計(jì)算分析、不斷進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的過(guò)程。 電力數(shù)據(jù)中心基于云計(jì)算服務(wù)，為電力系統(tǒng)提供并行運(yùn)算模式，應(yīng)用MapReduce 對(duì)電力系統(tǒng)中龐大的數(shù)據(jù)并行編程模型進(jìn)行處理，簡(jiǎn)化了對(duì)技術(shù)人員的編程要求，極大程度地縮短了計(jì)算時(shí)間，提升了效率。

2 基于云計(jì)算的整定平臺(tái)架構(gòu)

基于第1 節(jié)的分析可知，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展以及電網(wǎng)中大量分布式數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管控需求，充分應(yīng)用云計(jì)算服務(wù)的優(yōu)勢(shì)對(duì)電力數(shù)據(jù)進(jìn)行管控具有重要意義[17]。 本文基于電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)整定計(jì)算的基本要求，考慮云計(jì)算服務(wù)的組織結(jié)構(gòu)，建立了大電網(wǎng)數(shù)據(jù)整定平臺(tái)，其基本架構(gòu)如圖2 所示。

圖2 大電網(wǎng)數(shù)據(jù)整定平臺(tái)架構(gòu)

大電網(wǎng)數(shù)據(jù)整定平臺(tái)架構(gòu)由基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺(tái)層、應(yīng)用接口層和高級(jí)訪問(wèn)層四個(gè)部分組成。 基礎(chǔ)設(shè)施層作為整個(gè)平臺(tái)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)管理大電網(wǎng)數(shù)據(jù)、負(fù)載以及資源，應(yīng)用虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)硬件裝置的狀態(tài)監(jiān)控、故障處理等抽象化管理；平臺(tái)層基于分布式管理系統(tǒng)、各主從服務(wù)器以及網(wǎng)格計(jì)算方式對(duì)負(fù)載進(jìn)行分工和矛盾管制，協(xié)調(diào)電網(wǎng)中多個(gè)裝置并行運(yùn)作，并給予外圍裝置有力的存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)容災(zāi)技術(shù)支持；應(yīng)用接口層作為平臺(tái)最具有可擴(kuò)展性的層級(jí)，基于不同用戶(hù)的不同需求以及用戶(hù)所具有的實(shí)際操作權(quán)限，分配對(duì)應(yīng)的應(yīng)用接口和技術(shù)支持；高級(jí)訪問(wèn)層具有短路計(jì)算、電網(wǎng)拓?fù)浞治?、在線校核等功能，各級(jí)電網(wǎng)具有操作權(quán)限的用戶(hù)都能夠通過(guò)高級(jí)訪問(wèn)層使用云計(jì)算服務(wù)。

3 基于云模式的繼電保護(hù)定值優(yōu)化

3.1 基于遺傳算法的繼電保護(hù)定值優(yōu)化

整定計(jì)算云數(shù)據(jù)中心通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將電網(wǎng)各級(jí)單位進(jìn)行連接，各級(jí)電網(wǎng)整定計(jì)算系統(tǒng)定期將本管轄區(qū)域的整定計(jì)算數(shù)據(jù)CIM/XML 文件上傳至整定計(jì)算云數(shù)據(jù)中心，整定計(jì)算云數(shù)據(jù)中心基于模型拼接技術(shù)將分散的各級(jí)電網(wǎng)模型組合成完整的電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型，供各級(jí)電網(wǎng)進(jìn)行整定計(jì)算。 本節(jié)以距離保護(hù)Ⅱ段的整定為例，對(duì)多變量、多目標(biāo)和多約束條件的全局優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行探究[18]。

對(duì)于各段線路保護(hù)，采用適應(yīng)度公式對(duì)其進(jìn)行判定，若適應(yīng)度值越大，則說(shuō)明解的最優(yōu)性越強(qiáng)[19]。 以適應(yīng)度最大為尋優(yōu)目標(biāo)，對(duì)最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解:

式中:F 為適應(yīng)度值；I 是定時(shí)限保護(hù)的數(shù)目；k 為常數(shù)；ai為保護(hù)i 所在線路的權(quán)重；βi為該線路距離Ⅱ段保護(hù)的級(jí)差約束權(quán)重，εi為該線路距離Ⅱ段保護(hù)的靈敏度約束權(quán)重，δi為該線路距離Ⅱ段保護(hù)的選擇性約束權(quán)重，三者的取值大小決定了適應(yīng)度公式的側(cè)重方向；fint(t)、fsen(t)、fsel(t)為懲罰函數(shù)，暫用f(t)進(jìn)行統(tǒng)稱(chēng)，當(dāng)符合對(duì)應(yīng)的約束條件時(shí)，f(t)＝0，否則f(t)等于懲罰時(shí)間t′。

設(shè)保護(hù)i 與其下級(jí)保護(hù)i+1 配合，其約束條件為:

若下一級(jí)保護(hù)存在多條出線，則將下一級(jí)與這條線路無(wú)配合關(guān)系線路的保護(hù)定值代入上述約束條件進(jìn)行檢驗(yàn)，確定線路之間的關(guān)聯(lián)性。

將最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)的候選解編碼成“染色體”形式，各保護(hù)的染色體由出線配合關(guān)系和保護(hù)配合方式兩部分確定，以圖3 所示電網(wǎng)為例，距離Ⅱ段保護(hù)染色體編碼如下:

(1)出線配合關(guān)系

對(duì)線路的下一級(jí)出線數(shù)量進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)本級(jí)保護(hù)染色體的出線數(shù)目采用相應(yīng)數(shù)量的二進(jìn)制位數(shù)進(jìn)行配合關(guān)系描述，二進(jìn)制數(shù)只有0 和1 兩種關(guān)系表示方式，其中1 表示與該線路存在配合關(guān)系，按照保護(hù)序號(hào)從到小到大的順序進(jìn)行定義。 以圖3 為例，保護(hù)1 與保護(hù)9、保護(hù)10 配合整定，對(duì)應(yīng)兩位二進(jìn)制數(shù)，保護(hù)9 對(duì)應(yīng)二進(jìn)制數(shù)為01，保護(hù)10 對(duì)應(yīng)二進(jìn)制數(shù)為10。

圖3 案例分析

(2)保護(hù)配合方式

采用三位二進(jìn)制數(shù)對(duì)保護(hù)配合方式進(jìn)行編碼，其中，與下一級(jí)距離保護(hù)Ⅰ段配合用100 表示；與下一級(jí)距離保護(hù)Ⅱ段配合用010 表示；與靈敏度配合整定用001 表示。

綜上，假定電網(wǎng)中存在n 個(gè)保護(hù)，則整個(gè)電網(wǎng)的染色體編碼基因位數(shù)為:

式中:Sn為第n 個(gè)保護(hù)的出線數(shù)量，即保護(hù)n 的出線配合關(guān)系二進(jìn)制位數(shù)。 由此得到從保護(hù)1 至保護(hù)n 的完整染色體基因序列，計(jì)算機(jī)經(jīng)對(duì)各個(gè)保護(hù)間的配合關(guān)系進(jìn)行診斷，檢測(cè)是否存在環(huán)狀的結(jié)構(gòu)，若不存在，則根據(jù)整定原則開(kāi)始對(duì)保護(hù)進(jìn)行逐級(jí)整定，一直到求解出全網(wǎng)定值；否則，重新生成新的染色體基因序列再進(jìn)行保護(hù)的整定計(jì)算。

3.2 保護(hù)定值優(yōu)化并行計(jì)算策略

目前，主要的并行遺傳算法模型有主從式、粗粒度、細(xì)粒度和混合模型四種[20]。 為了減少各個(gè)模塊間的通信，降低算法粒度，減少計(jì)算耗時(shí)，選擇主從式并行遺傳算法模型進(jìn)行優(yōu)化，其流程步驟如圖4 所示。

按照本文所述染色體基因編碼方法，形成M 個(gè)保護(hù)染色體，假定云服務(wù)器中有N 個(gè)從服務(wù)器，則每個(gè)從服務(wù)器所負(fù)擔(dān)的保護(hù)個(gè)體數(shù)為P ＝M/N。 當(dāng)M 非N 的整數(shù)倍時(shí)，將余下的保護(hù)染色體依次從最大編號(hào)從服務(wù)器至最小編號(hào)從服務(wù)器進(jìn)行分配。 在云計(jì)算模式下，所包含的從服務(wù)數(shù)量龐大，通常每個(gè)從服務(wù)器負(fù)責(zé)一個(gè)保護(hù)染色體的定值計(jì)算。

圖4 保護(hù)定值優(yōu)化并行計(jì)算流程圖

各從處理器基于染色體基因編碼，分析各保護(hù)的動(dòng)作定值以及時(shí)間的配合特性，進(jìn)一步對(duì)全網(wǎng)保護(hù)定值進(jìn)行整定，確定各保護(hù)動(dòng)作時(shí)間和定值，并基于式(2)～式(4)對(duì)各保護(hù)約束條件進(jìn)行檢驗(yàn)，明確不符合約束條件的保護(hù)數(shù)量及懲罰時(shí)間。 基于式(1)求解出染色體的適應(yīng)度，將染色體適應(yīng)度值反饋給主處理器，主處理器檢測(cè)是不是達(dá)到迭代次數(shù)的上限值或是目標(biāo)適應(yīng)度值，若滿(mǎn)足兩個(gè)條件中的其中一個(gè)，則結(jié)束尋優(yōu)過(guò)程；若不滿(mǎn)足條件，則根據(jù)適應(yīng)度大小對(duì)各保護(hù)的染色體做出排序，記錄整體最優(yōu)染色體適應(yīng)度。 主處理器根據(jù)適應(yīng)度值有選擇性地對(duì)染色體做交叉、變異運(yùn)算后，再次發(fā)送到從處理器，計(jì)算各保護(hù)染色體的適應(yīng)度，再次執(zhí)行上述過(guò)程。 一直到滿(mǎn)足結(jié)束條件，得到適應(yīng)度最大的染色體，并解析出其對(duì)應(yīng)的保護(hù)整定值。

4 算例分析

本文以如圖5 所示的簡(jiǎn)單電網(wǎng)為例，對(duì)所提定值優(yōu)化策略進(jìn)行分析。 在該簡(jiǎn)單電網(wǎng)中有2 個(gè)電源，6 個(gè)節(jié)點(diǎn)，14 個(gè)保護(hù)裝置，7 條線路，其中各段線路阻抗值均標(biāo)注在圖中。

應(yīng)用云服務(wù)器中的一臺(tái)主機(jī)，基于Relay 軟件對(duì)保護(hù)定值進(jìn)行整定計(jì)算，設(shè)置適應(yīng)度公式各參數(shù)分別為:k ＝100，βi＝δi＝2，εi＝3，初始解數(shù)目為80。采用轉(zhuǎn)輪法對(duì)染色體進(jìn)行選取、交叉、變異，設(shè)置均勻交叉的概率為0.7，多位變異的概率為0.003，迭代次數(shù)的上限為600，適應(yīng)度為5，時(shí)間差為0.3 s，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)上限時(shí)，不再進(jìn)行迭代。 當(dāng)保護(hù)無(wú)法滿(mǎn)足靈敏度或級(jí)差約束要求時(shí)，增加2 s 時(shí)長(zhǎng)。

圖5 簡(jiǎn)單電網(wǎng)算例分析圖

按照第3 節(jié)所述方法，遵循確保本線路末端靈敏度、與下級(jí)保護(hù)距離Ⅰ段配合以及與下級(jí)保護(hù)距離Ⅱ段配合的整定原則對(duì)Ⅱ段距離保護(hù)進(jìn)行了值優(yōu)化。 在整定計(jì)算的過(guò)程中，由于保護(hù)12 的選擇性定值較小，導(dǎo)致其靈敏度和選擇性無(wú)法同時(shí)滿(mǎn)足，調(diào)整保護(hù)12 與下級(jí)保護(hù)6 進(jìn)行保護(hù)Ⅱ段配合仍無(wú)法滿(mǎn)足要求，因此，系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)其下下級(jí)保護(hù)配合情況進(jìn)行調(diào)整，將原有保護(hù)6 與保護(hù)3 的Ⅰ段配合改為保護(hù)6 與保護(hù)3 的Ⅱ段相互配合，進(jìn)而提升保護(hù)定值，使得保護(hù)12 的靈敏性和選擇性能夠同時(shí)滿(mǎn)足要求。進(jìn)一步地，得到各保護(hù)最終的保護(hù)定值計(jì)算結(jié)果如表1 所示，計(jì)算所耗費(fèi)的時(shí)間為15 s。

表1 優(yōu)化前后的繼電保護(hù)定值比較

保持上述運(yùn)算模型及參數(shù)設(shè)置不變，增加云服務(wù)器中參與整定計(jì)算主機(jī)數(shù)量至4 臺(tái)，設(shè)定其中1臺(tái)主機(jī)為主處理器，其余3 臺(tái)為從處理器，搭建并行計(jì)算環(huán)境，對(duì)基于并行化遺傳算法的保護(hù)整定計(jì)算速度進(jìn)行了校驗(yàn)，此時(shí)得到保護(hù)整定計(jì)算結(jié)果的耗時(shí)為1s。 由此可見(jiàn)，應(yīng)用并行遺傳算法能夠顯著降低耗時(shí)，對(duì)提升工作效率有重要意義。 對(duì)于大電網(wǎng)而言，其所在云服務(wù)器中的計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)越多，則所需的計(jì)算時(shí)間越短，越有利于維持電網(wǎng)穩(wěn)定。

5 結(jié)論

本文對(duì)云計(jì)算在電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)計(jì)算的應(yīng)用特性進(jìn)行分析，提出了一種基于云計(jì)算的整定計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)。 首先分析了云計(jì)算與繼電保護(hù)相結(jié)合的必要性，應(yīng)用高精度的遺傳算法結(jié)合云計(jì)算的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理效率和并行計(jì)算能力，將并行遺傳算法應(yīng)用于繼電保護(hù)定值優(yōu)化，建立了基于云模式的繼電保護(hù)定值優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，通過(guò)算例分析證明了所提云模式下的繼電保護(hù)定值優(yōu)化算法在繼電保護(hù)定值計(jì)算的快速性和優(yōu)越性。