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    智能繼電保護(hù)回路故障監(jiān)測(cè)全數(shù)字仿真研究

    2022-01-22 02:45:36林,于
    計(jì)算機(jī)仿真 2021年12期
    關(guān)鍵詞:廣義適應(yīng)度繼電保護(hù)

    李 林,于 穎

    (1.吉林建筑科技學(xué)院電氣信息工程學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130114;2.空軍航空大學(xué)戰(zhàn)勤學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春130000)

    1 引言

    科技不斷進(jìn)步發(fā)展,智能繼電保護(hù)回路在軍事、醫(yī)療、生物等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1],為了進(jìn)一步提高電路系統(tǒng)的可靠性和平穩(wěn)性,需要不斷改善電路系統(tǒng)中的故障診斷技術(shù)[2],在故障診斷技術(shù)中數(shù)字電路故障診斷技術(shù)由于具有數(shù)字信號(hào)特征顯著、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)獲得飛速發(fā)展[3],因此如何繼續(xù)精進(jìn)電流回路故障診斷技術(shù)是目前電力系統(tǒng)需解決的問(wèn)題[4]。

    文獻(xiàn)[5]提出基于改進(jìn)D-S證據(jù)理論的智能站保護(hù)回路故障監(jiān)測(cè)方法,該方法根據(jù)SCD文件構(gòu)建回路的物理和虛擬模型,確定它們之間的關(guān)系,再利用舉證表法獲取回路的故障元件,最終通過(guò)改進(jìn)的D-S證據(jù)理論對(duì)故障元件進(jìn)行評(píng)估,獲取所有元件可能出現(xiàn)故障的概率,實(shí)現(xiàn)回路故障監(jiān)測(cè),但是該方法沒(méi)有通過(guò)提取電流回路故障特征點(diǎn)對(duì)電流回路故障進(jìn)行定位,導(dǎo)致方法的故障診斷錯(cuò)誤率過(guò)高。文獻(xiàn)[6]提出基于多核多分類(lèi)向量機(jī)的回路故障監(jiān)測(cè)方法,該方法在電流回路故障的原始特征空間上建立多個(gè)非線性核,在構(gòu)建分類(lèi)器的同時(shí)提取出簡(jiǎn)約的故障特征,并根據(jù)貝葉斯框架的分類(lèi)模型獲取電流回路故障概率,實(shí)現(xiàn)回路故障監(jiān)測(cè),但是該方法未采用結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,運(yùn)算容易的GA-BP算法定位出電流回路的故障位置,導(dǎo)致監(jiān)測(cè)電流回路故障時(shí)間過(guò)長(zhǎng),降低監(jiān)測(cè)回路故障的效率。文獻(xiàn)[7]提出基于DBN特征提取的回路故障監(jiān)測(cè)方法,該方法根據(jù)DBN特征提取辦法提取出電流回路故障特征,綜合二級(jí)四運(yùn)放雙二階低通濾波器電路和Sallen-Key帶通濾波器電路板診斷出電流回路故障,實(shí)現(xiàn)回路故障監(jiān)測(cè),但是該方法沒(méi)有利用平方和最小的適應(yīng)度函數(shù)定位出電流回路的故障位置,導(dǎo)致診斷故障的范圍過(guò)大,存在電流回路故障診斷率過(guò)低的問(wèn)題。為了解決上述方法中存在的問(wèn)題,提出智能繼電保護(hù)回路故障監(jiān)測(cè)全數(shù)字仿真研究。

    2 繼電保護(hù)回路故障定位

    2.1 回路故障特征提取

    繼電保護(hù)是對(duì)電力系統(tǒng)中發(fā)生的故障或異常情況發(fā)出報(bào)警信號(hào)或直接將故障部分隔離、切除的電路保護(hù)措施。在發(fā)出報(bào)警信號(hào)或隔離出故障區(qū)前都應(yīng)先進(jìn)行電流回路故障定位。在對(duì)電路系統(tǒng)中的故障進(jìn)行定位時(shí),若僅僅通過(guò)可測(cè)節(jié)點(diǎn)電壓提取電路的故障特征,會(huì)因?yàn)殡娐饭收闲畔⒌牟煌耆鴮?dǎo)致無(wú)法正確定位電路故障,因此在提取電路故障特征過(guò)程中需在可測(cè)節(jié)點(diǎn)電壓的基礎(chǔ)上增加不同測(cè)試頻率的電路輸出對(duì)輸入的增益。利用網(wǎng)絡(luò)函數(shù)求解的辦法即可獲取電路的測(cè)試頻率結(jié)果,在電路系統(tǒng)中選擇兩個(gè)測(cè)試頻率進(jìn)行測(cè)試,其中一個(gè)測(cè)試頻率選擇電路系統(tǒng)中最低和最高的轉(zhuǎn)折頻率信號(hào),同時(shí)在臨界頻率轉(zhuǎn)折點(diǎn)的上部和下部提取頻率信號(hào)作為另一個(gè)測(cè)試頻率。

    由于測(cè)試過(guò)程中的容差效應(yīng)會(huì)對(duì)測(cè)試結(jié)果產(chǎn)生影響,因此需對(duì)選取的兩組測(cè)試頻率進(jìn)行如下處理

    (1)

    經(jīng)過(guò)處理后的測(cè)試頻率中的電路故障特征參量如下

    X=[X(1),X(2)]T

    (2)

    將獲取到的電路故障特征參量輸入到GA-BP網(wǎng)絡(luò)中,電路故障特征參量維數(shù)就是GA-BP網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù),電路故障狀態(tài)的類(lèi)別數(shù)就是網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)數(shù),因此GA-BP網(wǎng)絡(luò)輸出的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都代表測(cè)試頻率中的一個(gè)故障類(lèi)別。

    2.2 GA-BP算法

    在電路系統(tǒng)中進(jìn)行故障特征點(diǎn)提取時(shí)通常利用BP網(wǎng)絡(luò)算法,雖然BP網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,容易實(shí)現(xiàn)特征提取,魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但由于其常用的全局搜索算法(沿梯度下降算法)很容易出現(xiàn)局部極小點(diǎn)的現(xiàn)象,因此融合局部搜索算法中魯棒性更高、不受函數(shù)可微和函數(shù)連續(xù)性限制并且能夠求解出全局最優(yōu)解的遺傳算法來(lái)中和局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn),即可有效提取電路故障特征點(diǎn)。其算法是先利用GA將初始權(quán)值及電路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分布式優(yōu)化處理,并在電路特征向量空間中選取出一個(gè)相對(duì)較好的搜索向量空間,再通過(guò)GA-BP算法在此特征向量空間中求解出最優(yōu)解。

    GA-BP算法主要是以下四步:

    1)染色體編碼方法

    在BP網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行編碼時(shí),利用二進(jìn)制的方法進(jìn)行編碼會(huì)出現(xiàn)可量測(cè)性不強(qiáng)及精度不高的問(wèn)題,因此采用實(shí)數(shù)編碼方法進(jìn)行編碼[8]。單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,分類(lèi)特征點(diǎn)的效果最佳,所以設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)同層節(jié)點(diǎn)間的連接圈不相連,并將其隱層設(shè)為1。編碼完成后的編碼鏈包含隱層節(jié)點(diǎn)閾值、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、各節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值等。但由于編碼鏈中的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)量不確定,因此在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化時(shí)編碼鏈的長(zhǎng)度會(huì)隨時(shí)發(fā)生改變。正是由于這一改變給運(yùn)算過(guò)程帶來(lái)了很多不確定因素從而影響運(yùn)算結(jié)果。所以為了保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的個(gè)體長(zhǎng)度保持一致以及保證進(jìn)化后的節(jié)點(diǎn)子代個(gè)體保持完整,需要在可能形成的所有編碼鏈中選取最長(zhǎng)的編碼鏈進(jìn)行運(yùn)算,即確定BP網(wǎng)絡(luò)中最大的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)的可能值Hmax在進(jìn)行編碼運(yùn)算。

    2)適應(yīng)度函數(shù)

    BP網(wǎng)絡(luò)中最突出的一項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際輸出值和預(yù)測(cè)輸出值間差異的平方和越小,說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)的性能越好,則設(shè)適應(yīng)度函數(shù)F(Si)為[9]

    (3)

    3)遺傳操作

    假設(shè)適應(yīng)度函數(shù)F(Si)具有選擇概率,如下所示

    (4)

    其中,∑F(Sj)表示網(wǎng)絡(luò)群體中個(gè)體適應(yīng)度的總和,在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練當(dāng)中,在群體中選取出適應(yīng)度最大的個(gè)體直接遺傳給下一代,并設(shè)每代群體中的個(gè)體選擇概率都為0.2。

    令交換概率pc是0.5,利用輪盤(pán)選擇的辦法,根據(jù)適應(yīng)度從大到小的順序兩兩交換個(gè)體。

    令變異概率pm是0.005,通過(guò)隨機(jī)分配的方法確定變異位置和選擇變異個(gè)體。

    4)終止方法和群體規(guī)模

    遺傳的次數(shù)按照適應(yīng)度的變化而變化。最開(kāi)始進(jìn)行遺傳時(shí)可取少次迭代次數(shù),再根據(jù)遺傳情況變化而適量增加次數(shù)。

    通過(guò)以上對(duì)GA-BP算法運(yùn)算過(guò)程的詳細(xì)說(shuō)明,將式(2)的電路故障特征參量輸入到GA-BP算法中,經(jīng)過(guò)以上4步運(yùn)算即可準(zhǔn)確定位出電路故障范圍。

    3 基于廣義變比辨識(shí)電流回路故障診斷

    3.1 電流回路廣義變比的辨識(shí)方法

    廣義變比就是保護(hù)CPU計(jì)算所得的二次電流數(shù)和流進(jìn)電流互感器中的一側(cè)電流的比值[10],令廣義變比為Ng(t),則Ng(t)比值為

    (5)

    式中,i1(t)表示電流回路首端一次系統(tǒng)電流,i2(t)表示電流回路末端保護(hù)CPU所得電流采樣值。

    繼電保護(hù)回路故障就是電路回路的綜合誤差增大導(dǎo)致廣義變比出現(xiàn)異常,外界環(huán)境溫度的變化和電力系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)短都會(huì)影響電路測(cè)量回路的綜合誤差,但如果選取極短時(shí)間內(nèi)的綜合誤差就可忽略外界溫度和系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間,直接將誤差視為恒定值即可,令誤差恒定值為ε,因?yàn)閺V義變比是電流與電流之間的比值,所以廣義變比也是常數(shù),令廣義變比為Ng。從而得知監(jiān)測(cè)電流回路的故障和異常就是求解繼電保護(hù)各個(gè)回路的廣義變比。

    按照一次電流系統(tǒng)的拓?fù)潢P(guān)系利用基爾霍夫電流定律時(shí),流入某元件電流的代數(shù)和恒定值為0,由此可知繼電保護(hù)回路裝置間的約束關(guān)系如下

    ∑i1i=0

    (6)

    其中,i1i表示電流流過(guò)元件的第i條支路的一次電流。

    另外,因?yàn)槔^電保護(hù)回路中包含很多個(gè)電流回路,每個(gè)電流回路對(duì)應(yīng)一個(gè)保護(hù)裝置,每個(gè)保護(hù)裝置包含一個(gè)廣義變比。若僅僅利用一次電流的基爾霍夫電流定律約束方程求解廣義變比難以全面求解[11]。因此,在基爾霍夫電流定律的基礎(chǔ)上加上分時(shí)采樣技術(shù),就可以構(gòu)建很多個(gè)含有廣義變比的約束方程,為求解出很多個(gè)廣義變比只需保證采樣點(diǎn)的數(shù)量大于未知廣義變比數(shù)量即可,具體步驟為:

    利用電流回路三相電流中的任意一相當(dāng)成實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo),如圖1所示。

    圖1 基于電流比較原理的電力回路保護(hù)系統(tǒng)

    圖1中的i11、i12、…、i1i、…、i1n是經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)M的三相電流中任意一相電流的一次電流,通過(guò)電流回路變換成與之對(duì)應(yīng)的保護(hù)二次電流i21、i22、…、i2i、…、i2n。根據(jù)廣義變比得出i時(shí)刻的一次電流為

    i1i=Ngii2i

    (7)

    其中,i2i代表i時(shí)刻保護(hù)的二次電流,Ngi代表第i條支路電流回路的廣義變比,i1i代表i時(shí)刻的一次電流。

    將i時(shí)刻的一次電流i1i代入繼電保護(hù)回路裝置間的約束方程中,并在等式兩邊同時(shí)除以理想變比N,得出任意時(shí)刻的約束關(guān)系為

    (8)

    其中,ngi代表廣義變比的標(biāo)幺值在第i條支路電流回路上的值,相當(dāng)于第i條支路電流回路理想變比N和廣義變比的實(shí)際值Ngi的比值。

    廣義變比的標(biāo)值為

    (9)

    式中,N表示理想變比。

    3.2 電流回路故障判據(jù)

    對(duì)比運(yùn)算得出的電流回路廣義變比Ngi和與其對(duì)應(yīng)的電流互感器理想變比Ni就可以診斷出定位的故障區(qū)內(nèi)是否存在故障和異常。假設(shè)第i條支路電流回路的判定故障標(biāo)準(zhǔn)pi為

    pi=(Ngi-Ni)/Ni=Ngi/Ni-1=ngi-1

    (10)

    當(dāng)電力系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí),電流回路的綜合誤差ε需要小于10%[12],根據(jù)理想變比ngi和電流回路故障判定式可得出第i條支路電流回路故障判定式的特征值為

    pi=-ε/(ε+1)=1/(ε+1)-1

    (11)

    在電流回路正常的狀態(tài)下,誤差ε就屬于正常范圍,即pi∈(-0.0909,0.1111),當(dāng)電流回路存在異常,廣義變比和理想變比的比值pi就超出上述范圍。由此可總結(jié)出,電流回路誤差ε在此范圍內(nèi)的是正常運(yùn)行的電路,超出此范圍的電流回路確定是存在故障的。

    4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

    為了驗(yàn)證智能繼電保護(hù)回路故障監(jiān)測(cè)全數(shù)字仿真研究的整體有效性,需要在DSP平臺(tái)中對(duì)智能繼電保護(hù)回路故障監(jiān)測(cè)全數(shù)字仿真研究進(jìn)行測(cè)試,分別采用智能繼電保護(hù)回路故障監(jiān)測(cè)全數(shù)字方法(方法一)、基于改進(jìn)D-S證據(jù)理論的智能站保護(hù)回路故障監(jiān)測(cè)方法(方法二)和基于多核多分類(lèi)相關(guān)向量機(jī)的回路故障監(jiān)測(cè)方法(方法三)進(jìn)行測(cè)試,對(duì)比不同方法在多次迭代下診斷電流回路故障的錯(cuò)誤率,測(cè)試結(jié)果如圖2所示。

    圖2 不同方法的診斷故障錯(cuò)誤率

    由圖2中的數(shù)據(jù)可知,在多次迭代中方法一診斷電流回路故障的錯(cuò)誤率均低于其它兩種方法,且方法一的錯(cuò)誤率一直低于30%,其它兩種方法的錯(cuò)誤率均高于30%,這是因?yàn)榉椒ㄒ煌ㄟ^(guò)提取電流回路故障特征點(diǎn)對(duì)電流回路故障進(jìn)行定位,提高了診斷故障的準(zhǔn)確率,從而減少了診斷故障的錯(cuò)誤率,驗(yàn)證方法一的有效性。

    為了進(jìn)一步判斷方法一是回路故障監(jiān)測(cè)的最優(yōu)辦法,對(duì)比不同方法診斷出元件故障所需要的時(shí)間,對(duì)比結(jié)果如圖3所示。

    圖3 不同方法的監(jiān)測(cè)故障所需時(shí)間

    分析圖3中的數(shù)據(jù)可知,獲取多種不同數(shù)據(jù)樣本對(duì)三種方法進(jìn)行對(duì)比,在同樣環(huán)境下采用方法1監(jiān)測(cè)出電流回路中的故障所需時(shí)間均小于1分鐘,其它兩種辦法所需時(shí)間均不穩(wěn)定,但都大于80s,因?yàn)榉椒ㄒ焕媒Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,運(yùn)算容易的GA-BP算法定位出電流回路的故障位置,減少了運(yùn)算時(shí)間,提高了方法一的效率。

    為了證明方法一是真實(shí)有效的,比較三種方法對(duì)同樣的訓(xùn)練樣本的故障診斷率,診斷率為診斷出訓(xùn)練樣本中的電流回路故障的數(shù)量和訓(xùn)練樣本中所有故障數(shù)量的比值,比值越高說(shuō)明方法越有效,測(cè)試結(jié)果如圖4所示。

    圖4 三種方法的故障診斷率

    分析圖4數(shù)據(jù)可知,無(wú)論在何種環(huán)境下方法一的診斷率始終保持在80%以上,其它兩種方法的診斷率均低于80%,由于方法一利用平方和最小的適應(yīng)度函數(shù)定位出電流回路的故障位置,縮小了診斷故障范圍,提高了故障診斷率,驗(yàn)證了方法一的有效性。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    由于電力系統(tǒng)在各個(gè)領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用,也隨著科技的進(jìn)步,智能繼電保護(hù)回路技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,但電力系統(tǒng)時(shí)不時(shí)會(huì)出現(xiàn)一些故障,因此快速且簡(jiǎn)單地診斷出電流回路故障是如今需要解決的一個(gè)重要問(wèn)題,目前監(jiān)測(cè)電流回路故障的方法存在故障診斷錯(cuò)誤率過(guò)高、監(jiān)測(cè)故障時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、故障診斷率過(guò)低的問(wèn)題,提出智能繼電保護(hù)回路故障監(jiān)測(cè)全數(shù)字仿真研究,該方法利用GA-BP算法提取電流回路故障的特征點(diǎn),首先通過(guò)GA將電路系統(tǒng)中的初始量值和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化處理,總結(jié)出一個(gè)合理的特征向量搜索范圍,再利用結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,容易實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的BP算法融合遺傳算法提取出全局和局部的電流故障特征點(diǎn),獲得不同特征的故障類(lèi)別,從而定位出電流回路故障位置。最終采用基于廣義變比辨識(shí)電流回路故障的辦法診斷出電流故障,即根據(jù)廣義變比的辨識(shí)方法識(shí)別出電流回路中可能存在的故障,就是將回路中的電流變換比作為廣義變比,再將廣義變比當(dāng)成變量實(shí)施辨別,再對(duì)這些故障進(jìn)行判別是不是真的故障,即判斷電流回路的綜合誤差是否在(0.0909,0.1111)范圍內(nèi),若在此范圍內(nèi),電力正常運(yùn)行,不存在故障,否則反之。從而實(shí)現(xiàn)回路故障監(jiān)測(cè),解決了故障診斷錯(cuò)誤率過(guò)高、監(jiān)測(cè)故障時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、故障診斷率過(guò)低的問(wèn)題,為電力系統(tǒng)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

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