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    基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的高壓輸電線路短路故障識(shí)別方法

    2021-05-29 07:35:20
    內(nèi)蒙古電力技術(shù) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:短路時(shí)刻波形

    金 樂

    (呼和浩特供電局,呼和浩特 010020)

    0 引言

    高壓輸電線路是供電系統(tǒng)的重要組成部分。為了確??煽抗╇?,要求高壓輸電線路必須安全可靠運(yùn)行。系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),需準(zhǔn)確辨別故障類型,快速排除故障,恢復(fù)正常供電[1-3]。在高壓輸電線路故障中短路故障占絕大部分,輸電線路因短路故障引起過高的短路電流時(shí),會(huì)引發(fā)強(qiáng)烈的熱效應(yīng),若短路故障持續(xù)時(shí)間較長,很容易破壞線路、電氣設(shè)備等的絕緣性[4]。同時(shí),輸電線路短路故障還會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)電壓下降,電能質(zhì)量降低。所以如何準(zhǔn)確辨別短路故障類型,并有效消除短路故障,是目前電網(wǎng)發(fā)展一個(gè)重要問題[5-7]。

    高壓輸電線路短路故障類型識(shí)別本質(zhì)上是一種故障選相,即根據(jù)獲取的短路故障信息,判斷哪些相發(fā)生相間短路或接地短路,以此識(shí)別短路故障類型[8]。當(dāng)輸電線路發(fā)生短路故障時(shí),該故障相電流升高而電壓下降,據(jù)此通常選擇低電壓和相電流構(gòu)造的選相元件完成保護(hù)。然而前者的應(yīng)用場合比較有限,主要適合在較短線路的送電端和較小電源的受電端,因此一般當(dāng)作輔助的選相元件。高壓輸電線路采用分裂導(dǎo)線實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離傳輸,由于傳輸容量較大,線路中均配有補(bǔ)償裝置,導(dǎo)致在短路故障發(fā)生后其暫態(tài)過程較為復(fù)雜,有無窮多個(gè)頻率不同且衰減的非周期分量包含在其中,具有大量的故障信息。通常先利用算法對(duì)收集的暫態(tài)信息進(jìn)行分析處理得到所需要特征量,再采用適當(dāng)?shù)姆诸悪C(jī)制對(duì)故障的特征量進(jìn)行分類,達(dá)到輸電線路短路故障辨識(shí)的目的[9-12]。文獻(xiàn)[13]對(duì)包含在故障電流分量中的暫態(tài)量進(jìn)行提取,以每相暫態(tài)電流能量大小關(guān)系作為識(shí)別短路故障類型的依據(jù)。文獻(xiàn)[14]基于暫態(tài)電流行波的變化規(guī)律與時(shí)頻特征,利用小波分解進(jìn)行多層分解,提出了一種短路故障檢測與辨識(shí)的方法。

    目前被廣泛應(yīng)用的辨識(shí)方法為機(jī)器學(xué)習(xí)方法,主要包括支持向量機(jī)、小波包及小波分析等[9-11]。與機(jī)器學(xué)習(xí)相比,深度學(xué)習(xí)是新的研究方向,可擬合更為復(fù)雜的非線性函數(shù),處理高維非線性數(shù)據(jù)樣本,它對(duì)原始數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)比機(jī)器學(xué)習(xí)更為充分,其概念源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究[12]。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Re?current Neural Network,RNN)是一種擅長對(duì)序列進(jìn)行分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),序列長度象征其網(wǎng)絡(luò)深度[15]。文獻(xiàn)[16]基于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)利用RNN進(jìn)行輸變電系統(tǒng)的故障檢測,而且研究了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)檢測結(jié)果的影響。長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)是一種RNN的改進(jìn)變體,更擅長處理和預(yù)測時(shí)間序列事件。文獻(xiàn)[14]在利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解提取特征參數(shù)后,采用LSTM預(yù)測旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)。文獻(xiàn)[17]通過利用LSTM算法基于移動(dòng)傳感器所采集的三維數(shù)據(jù)對(duì)人類的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別。文獻(xiàn)[18-19]均采用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional Long-Short Memory,BiLSTM)算法對(duì)文本進(jìn)行關(guān)鍵字提取,且都具有較高的提取精度。但都存在諸如對(duì)超參數(shù)優(yōu)化不足、數(shù)據(jù)量較少、需預(yù)先提取特征參量等不足。

    本文對(duì)BiLSTM的模型結(jié)構(gòu)及原理進(jìn)行研究,提出基于BiLSTM的輸電線路短路故障辨識(shí)方法,采用信息細(xì)節(jié)最為豐富的原始數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸入,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確辨識(shí)高壓輸電線路短路故障,且辨識(shí)過程中不受過渡電阻、短路故障發(fā)生位置、相角差等參數(shù)的影響。

    1 BiLSTM模型結(jié)構(gòu)

    1.1 深度學(xué)習(xí)

    傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí),如支持向量機(jī)、遺傳算法等,網(wǎng)絡(luò)層少,其特征非線性映射往往為單層,無法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的非線性函數(shù)擬合,不能充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征。而深度學(xué)習(xí)隱含層的數(shù)量高達(dá)成百上千個(gè),深度學(xué)習(xí)使用深層次非線性映射,對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)分布進(jìn)行充分學(xué)習(xí),將隱藏在高維空間中的特征映射至低維空間[20-23]。深度學(xué)習(xí)模型見圖1,由輸入層、多個(gè)隱含層及輸出層構(gòu)成。數(shù)據(jù)信息由輸入層經(jīng)多層隱含層進(jìn)行映射學(xué)習(xí),并由輸出層輸出學(xué)習(xí)結(jié)果。

    圖1 深度學(xué)習(xí)模型

    1.2 RNN原理

    RNN是一個(gè)擁有反饋環(huán)、可循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能把當(dāng)前時(shí)刻學(xué)習(xí)到的信息保存一段時(shí)間,并傳遞給下一時(shí)刻使用。RNN擅長處理時(shí)間序列問題,在其網(wǎng)絡(luò)層間同時(shí)包含前饋連接與反饋連接,前饋連接可充分學(xué)習(xí)和利用歷史信息。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 RNN單元展開

    由圖2可知,RNN的每個(gè)步驟都在執(zhí)行同樣的工作,但其輸入不同。通過這種訓(xùn)練方式,極大限度減少網(wǎng)絡(luò)中要學(xué)習(xí)的參數(shù),同時(shí)可大大縮短訓(xùn)練時(shí)間。

    1.3 LSTM

    LSTM是一種特殊的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。RNN與LSTM網(wǎng)絡(luò)隱含層結(jié)構(gòu)如圖3所示。傳統(tǒng)RNN的隱含層只含h狀態(tài),擅長學(xué)習(xí)短期的時(shí)間序列,而LSTM則是利用記憶單元來對(duì)RNN隱含層進(jìn)行改良,在RNN的模型上增加了狀態(tài)C(細(xì)胞狀態(tài)),可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的長期保存。

    圖3 RNN與LSTM網(wǎng)絡(luò)隱含層結(jié)構(gòu)

    狀態(tài)C擁有3種特殊結(jié)構(gòu):遺忘門、輸入門和輸出門,類似于3個(gè)開關(guān),遞歸調(diào)整LSTM中隱含層數(shù)據(jù)的輸入與輸出,完成信息的長期保存。遺忘門是決定數(shù)據(jù)是否長期保存的關(guān)鍵,通過一定的概率來決定保留上一狀態(tài)C中信息的多少。輸入門將當(dāng)前時(shí)刻即時(shí)狀態(tài)中的信息傳遞給長期狀態(tài)C。輸出門決定是否將長期狀態(tài)中的信息作為當(dāng)前時(shí)刻輸出的信息。遺忘門與輸入門共同作用于狀態(tài)C來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的更新,并通過輸出門輸出,即當(dāng)前時(shí)刻的樣本在隱含層的輸出。通過這種方式,LSTM可對(duì)輸入信息實(shí)現(xiàn)較長時(shí)間的記憶。LSTM長期控制結(jié)構(gòu)如圖4所示。

    LSTM的門結(jié)構(gòu)為選擇性結(jié)構(gòu),通過含激活函數(shù)的隱含層?。?,1)之間的任意數(shù)值。門結(jié)構(gòu)決定將上一時(shí)刻中的哪些信息傳遞給下一時(shí)刻,輸出值為1代表將在上一時(shí)刻數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的信息全部傳遞給下一時(shí)刻,輸出值為0代表在上一時(shí)刻數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的信息都不傳輸給下一時(shí)刻,其隱含層結(jié)構(gòu)如圖5所示。其中,細(xì)胞狀態(tài)Ct是LSTM的核心結(jié)構(gòu),是實(shí)現(xiàn)長期記憶的重要環(huán)節(jié),可在一條水平線上完成對(duì)數(shù)據(jù)樣本信息的傳遞。

    1.4 BiLSTM

    由于LSTM只能讀取一個(gè)方向的序列數(shù)據(jù),沒有考慮到屬性后信息的影響,Graves等提出了BiL?STM,并將其應(yīng)用于語音識(shí)別。BiLSTM的基本思想是對(duì)每個(gè)訓(xùn)練序列分別從正向和反向兩個(gè)方向同時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練,而且兩者都連接到相同的輸出層。通過這種特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以為輸出層提供每個(gè)時(shí)間序列點(diǎn)的上下文完整信息。

    圖5 LSTM隱藏單元結(jié)構(gòu)

    圖6為BiLSTM模型在時(shí)間上的展開,正向LSTM依次接受第t-1個(gè)時(shí)刻到第t+2個(gè)時(shí)刻的輸入xt-1到xt+2,依次計(jì)算前向隱含狀態(tài)ht-1,ht,…,ht+2,其輸出量為kt-1,…,kt+2。反向的LSTM接受第t-1時(shí)刻到第t+2個(gè)時(shí)刻的輸入xt+2到xt-1,并相應(yīng)的計(jì)算出反向隱含狀態(tài)ht+2,ht,…,ht-1,這樣就得到了每個(gè)時(shí)刻正向和反向的雙向特征。

    圖6 BiLSTM模型

    2 基于BiLSTM短路故障辨識(shí)模型

    當(dāng)需依據(jù)故障電流時(shí)間序列實(shí)現(xiàn)某一時(shí)刻高壓輸電線路短路故障辨識(shí)時(shí),只有將其前后時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)信息有效地結(jié)合利用,才能準(zhǔn)確識(shí)別短路故障類型。因此考慮到雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的特性與優(yōu)點(diǎn),本文構(gòu)建了基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的高壓輸電線路短路故障辨識(shí)模型。模型整體結(jié)構(gòu)如圖7所示。

    圖7 BiLSTM故障辨模型整體結(jié)構(gòu)

    在利用BiLSTM辨識(shí)短路故障類型過程中,首先將經(jīng)過預(yù)處理后用于訓(xùn)練的多種工況下輸電線路雙端短路電流時(shí)間序列X={x1,x2,…,xn}傳入網(wǎng)絡(luò)輸入層,從向左和向右兩個(gè)方向通過網(wǎng)絡(luò)層對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),其中I層LSTM向右傳播歷史信息,r層LSTM向左傳播未來信息。向左或向右單方向的訓(xùn)練過程與LSTM的訓(xùn)練過程相同,即在其網(wǎng)絡(luò)層之間同樣是既有正向傳播又有反向傳播。網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中,由正向傳播可獲得該階段的代價(jià)函數(shù),再經(jīng)過反向傳播誤差,不斷對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行更新,當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到設(shè)定值時(shí)訓(xùn)練停止,最后將測試樣本輸入到訓(xùn)練好的模型中,進(jìn)行故障辨識(shí)。

    2.1 正向傳播

    (1)遺忘門先讀取上一時(shí)刻短路故障電流的隱含層輸出信息ht-1和當(dāng)前時(shí)刻輸入故障電流xt-1,本模型中隱含層包括100個(gè)按前后時(shí)刻連接的同構(gòu)LSTM細(xì)胞,再輸出一個(gè)數(shù)值。當(dāng)ft=0時(shí)細(xì)胞狀態(tài)Ct-1會(huì)全部忘記上一故障電流樣本的信息,ft=1時(shí)細(xì)胞狀態(tài)Ct-1會(huì)全部保留上一故障電流樣本的信息:

    (2)輸入門輸入該時(shí)刻的故障電流信息,主要分為兩部分,第一部分利用隱含層sigmoid激活函數(shù),輸出為it;第二部分使用隱含層tanh激活函數(shù),輸出為at:

    (3)遺忘門與輸入門同時(shí)作用于細(xì)胞狀態(tài)Ct,主要由兩部分組成,第一部分為前一時(shí)刻細(xì)胞狀態(tài)Ct-1與遺忘門輸出ft的乘積,第二部分為輸入門it與at的乘積:

    (4)隱含層由兩部分組成,其狀態(tài)的更新決定信息的輸出。第一部分是Ot,由上一時(shí)刻短路故障電流的隱藏狀態(tài)ht-1和本時(shí)刻故障電流數(shù)據(jù)xt以及隱含層激活函數(shù)sigmoid獲得,其定義為:;第二部分ht由當(dāng)前時(shí)刻隱含層細(xì)胞狀態(tài)Ct和隱含層tanh激活函數(shù)構(gòu)成,其定義為:。具體如公式(5)和公式(6)所示:

    2.2 反向傳播

    BiLSTM反向傳播與RNN類似,BiLSTM訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是使預(yù)測的向量盡可能接近目標(biāo)向量。設(shè)定損失函數(shù)最小為優(yōu)化目標(biāo),通過適應(yīng)性動(dòng)量估計(jì)算法(Adaptive Moment Estimation,Adam)不斷更新權(quán)重來獲取隱含層的網(wǎng)絡(luò),使網(wǎng)絡(luò)誤差不斷減小,從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。減小網(wǎng)絡(luò)反向傳播誤差一個(gè)重要環(huán)節(jié)就是完成模型中所有參數(shù)基于損失函數(shù)偏導(dǎo)數(shù)的計(jì)算,通過反向計(jì)算誤差項(xiàng),計(jì)算出對(duì)應(yīng)的各權(quán)重的梯度,再利用梯度下降法對(duì)參數(shù)不斷進(jìn)行更新,直至滿足要求。Adam也是一種基于梯度下降的方法,其每次進(jìn)行參數(shù)迭代時(shí)的步長均在確定范圍內(nèi),不會(huì)由于梯度過大而造成學(xué)習(xí)步長過大,參數(shù)值比較穩(wěn)定,且該算法比較容易實(shí)現(xiàn),具有很高的計(jì)算效率和較低的內(nèi)存需求,與其他方法相比更加優(yōu)越。BiLSTM網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)采用均方差(Mean Squared Error,MSE),其計(jì)算公式如下:

    式中:yreal,i,yperdict,i分別為當(dāng)前實(shí)際值與預(yù)測值。

    3 仿真分析

    3.1 基于RTDS的輸電線路仿真模型

    為了方便設(shè)置高壓輸電線路不同位置的短路故障點(diǎn),基于實(shí)時(shí)數(shù)字仿真器(Real Time Digital Simulator,RTDS)搭建500 kV高壓輸電線路模型時(shí),選擇利用兩條輸電線路模型串聯(lián)的方法,在線路中間設(shè)置故障,并在線路兩側(cè)各設(shè)置一個(gè)電流互感器,以獲得故障時(shí)線路兩端的電流暫態(tài)量,輸電線路仿真模型示意圖如圖8所示。

    3.2 數(shù)據(jù)樣本集采取

    由于BiLSTM算法為深度學(xué)習(xí)算法,需要龐大的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本集,因此在模型中對(duì)多種不同工況下的輸電線路短路故障進(jìn)行仿真,通過排列組合對(duì)所設(shè)置的參數(shù)進(jìn)行遍歷,共有種,即5500種。參數(shù)遍歷如表1所示。

    表1 模型參數(shù)遍歷

    在模型中獲取輸電線路兩端的電流采樣數(shù)據(jù),并選取故障發(fā)生前一個(gè)周波到故障發(fā)生后一個(gè)周波的數(shù)據(jù)作為辨識(shí)輸電線短路故障類型時(shí)的訓(xùn)練樣本與測試樣本。模型中線路長為100 km,短路故障起始時(shí)刻為0.05 s,短路持續(xù)時(shí)間0.05 s,采樣頻率為1200 Hz,系統(tǒng)頻率為50 Hz。在RTDS的Run?time運(yùn)行模塊中利用Plot得到仿真波形,如圖9—圖12所示為典型故障波形。

    首先通過Plot將提取的各類所需的波形保為.mpb格式,然后通過Multiplot模塊對(duì)該波形文件進(jìn)行分析并生成表格,Multiplot模塊為對(duì)RTDS的仿真結(jié)果進(jìn)行處理與分析的模塊,最后在表格中截取出故障發(fā)生前一個(gè)周波到故障發(fā)生后一個(gè)周波的數(shù)據(jù)作為樣本集。

    3.3 基于BiLSTM的短路故障辨識(shí)仿真測試分析

    在MatlabR2018a環(huán)境下設(shè)置參數(shù),設(shè)置網(wǎng)絡(luò)輸入層(inputsize)為6層,隱含層神經(jīng)元(numHid?denUnits)為100個(gè),網(wǎng)絡(luò)輸出層(numclasses)為10層即10種類型,網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)(MaxEpochs)為100次,一次進(jìn)入模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量(miniBatchsize)為27,訓(xùn)練集為4739個(gè).cell文件,測試集1610個(gè).cell文件,學(xué)習(xí)率起始值(InitialLearnRate)為0.01,按照步長0.01依次增加學(xué)習(xí)率,終止值為0.1。通過多次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),隨著初始學(xué)習(xí)率的增加,測試的準(zhǔn)確率不斷降低。本文將初始學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.01,此時(shí)短路故障辨識(shí)準(zhǔn)確率較高且穩(wěn)定。

    對(duì)于不同初始學(xué)習(xí)率下網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程,因設(shè)定的初始學(xué)習(xí)率較多,選擇3個(gè)有代表性的訓(xùn)練波形進(jìn)行展示,如圖13—圖15所示。由圖可以看出,雖然隨著初始學(xué)習(xí)率的不斷增加,BiLSTM的訓(xùn)練尋優(yōu)速度也隨之加快,但圖15顯示,系統(tǒng)的穩(wěn)定性也在逐漸下降,網(wǎng)絡(luò)在較小的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)無法收斂。圖13顯示在迭代3次左右后,訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確率開始收斂,訓(xùn)練到54次時(shí)準(zhǔn)確率急速降低,隨后又迅速上升。訓(xùn)練54次后其準(zhǔn)確率明顯下降的原因是模型的迭代次數(shù)過多,在深層網(wǎng)絡(luò)中,誤差梯度不斷更新積累,形成更大的梯度,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的大幅更新,使網(wǎng)絡(luò)變得不穩(wěn)定,形成NaN值。網(wǎng)絡(luò)層之間的梯度重復(fù)相乘導(dǎo)致梯度爆炸。BiLSTM的神經(jīng)元降至0,訓(xùn)練暫停,之后網(wǎng)絡(luò)模型再一次開始訓(xùn)練。本文將模型中的迭代次數(shù)調(diào)整為10次重新訓(xùn)練,其訓(xùn)練過程如圖14所示。由圖16可知,在調(diào)整迭代次數(shù)為10次后,避免了梯度爆炸的出現(xiàn),減少了訓(xùn)練時(shí)間,而測試的準(zhǔn)確率仍為100%。

    圖8 輸電線路仿真模型示意圖

    圖9 L1相接地短路故障電流波形

    圖10 L1、L2相接地短路故障電流波形

    圖11 L2、L3相接地短路故障電流波形

    圖12 三相短路故障電流波形

    經(jīng)多次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),雖然網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本與測試樣本是采集于故障位置、負(fù)荷電流、系統(tǒng)阻抗、過渡電阻等參數(shù)均不同的高壓輸電線路短路故障模型,但BiLSTM仍可以準(zhǔn)確辨別輸電線路短路故障類型,且準(zhǔn)確率可達(dá)100%。說明BiLSTM在進(jìn)行高壓輸電線路短路故障辨識(shí)時(shí)擁有極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與泛化能力,同時(shí)具有極高的準(zhǔn)確率。

    4 結(jié)語

    圖13 初始學(xué)習(xí)率為0.01的模型訓(xùn)練過程波形

    圖14 初始學(xué)習(xí)率為0.05的模型訓(xùn)練過程波形

    圖15 初始學(xué)習(xí)率為0.07的模型訓(xùn)練過程波形

    本文對(duì)高壓輸電線路短路特點(diǎn)進(jìn)行了分析,以構(gòu)建基于暫態(tài)量的輸電線路故障診斷方案作為研究目標(biāo),利用深度學(xué)習(xí)算法BiLSTM實(shí)現(xiàn)了輸電線路的故障識(shí)別。結(jié)果表明,所采用的輸電線路短路故障辨識(shí)方法可行,辨識(shí)率極高。

    圖16 初始學(xué)習(xí)率0.01,迭代次數(shù)為10的網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程波形

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