基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器繞組故障檢測方法

馬星

徐州送變電有限公司，江蘇徐州，221000

0 引言

變壓器作為電網(wǎng)建設(shè)中的輸變電裝置，對于電力設(shè)備的控制及輔助處理具有關(guān)鍵的作用，所以，變壓器的運行狀況關(guān)乎電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定。繞組故障是變壓器較為常見的一種問題，嚴重的繞組會對變壓器內(nèi)置的結(jié)構(gòu)和元件造成不可控的損壞。為確保日常的電力供應(yīng)與調(diào)度，相關(guān)人員設(shè)計了對應(yīng)的變壓器繞組故障檢測方法，王雨虹[1]及游溢[2]設(shè)定傳統(tǒng)數(shù)據(jù)均衡化與改進鯨魚算法變壓器繞組故障檢測方法、傳統(tǒng)優(yōu)化模糊推理變壓器繞組故障檢測方法，這一類方法雖然可以實現(xiàn)預(yù)期的檢測目標及任務(wù)，但是在實際執(zhí)行的過程中缺乏針對性與穩(wěn)定性，對于故障位置的定位及異常數(shù)據(jù)的采集效率相對較差[3]。不僅如此，傳統(tǒng)的故障檢測形式多為單一結(jié)構(gòu)，對于變壓器繞組問題的檢測并不全面、具體，常常會出現(xiàn)不可控的檢測誤差，增加電網(wǎng)的運行負荷[4]。為此本文提出基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器繞組故障檢測方法的設(shè)計與驗證分析。所謂改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，主要指的是一種按誤差反向傳播訓(xùn)練的多目標、多層級前饋執(zhí)行運行網(wǎng)絡(luò)，對應(yīng)的算法稱之為BP算法[5]。將此項技術(shù)與變壓器繞組故障檢測工作進行融合，一定程度上可以進一步強化當(dāng)前的檢測范圍，逐步構(gòu)建更加靈活、多變的檢測結(jié)構(gòu)，在面對復(fù)雜的故障環(huán)境時，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以消除存在的定向檢測誤差，將混合故障轉(zhuǎn)換為單一的故障[6]。以此來提升整體的檢測效果，提升暫態(tài)故障處理能力，為后續(xù)相關(guān)技術(shù)及行業(yè)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)條件[7]。

1 設(shè)計變壓器繞組故障改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測方法

1.1 提取變壓器繞組頻響特征

變壓器日常的運行是十分復(fù)雜且多變的，傳統(tǒng)的故障檢測方式一般為單結(jié)構(gòu)形式，雖然可以實現(xiàn)預(yù)期的檢測目標，但是缺乏針對性與穩(wěn)定性，再加上外部環(huán)境及特定因素的影響，導(dǎo)致繞組故障的識別檢測出現(xiàn)誤差問題[8]。因此，此次結(jié)合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，先對電力變壓器的繞組頻響特征進行提取[9]。

在變壓器不吊罩情形下，可以在穩(wěn)定的環(huán)境背景下，可以先檢測繞組機械的運行狀態(tài)，結(jié)合各個環(huán)節(jié)的處理需求奇偶標準，測定其掃頻范圍1.5kHz～3.5MHz為最佳。接下來，在變壓器繞組的首端接入一個定向的識別程序，并在同步的控制結(jié)構(gòu)之中施加正弦掃頻電壓信號，此時，測定電壓信號的波動情況，測定計算變壓器的繞組頻響值，具體如公式（1）所示：

式中：G表示變壓器繞組頻響值，λ表示檢測范圍，ε表示輸入電壓，N表示繞組頻率響應(yīng)曲線。結(jié)合當(dāng)前的測試需求，對故障位置進行特殊標定，同時總結(jié)故障發(fā)生的具體規(guī)律，完成對基礎(chǔ)故障檢測環(huán)境的設(shè)置，接下來，綜合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測技術(shù)，進行具體測定研究。但是需要注意的是，設(shè)置的故障檢測結(jié)構(gòu)以及標準并不是固定的，而是隨著實時的故障情況以及變壓器具體的運行狀態(tài)變化的，以此強化當(dāng)前的故障檢測能力。

1.2 布設(shè)多目標檢測節(jié)點

完成對變壓器繞組頻響特征的提取之后，接下來，綜合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進行多目標故障檢測節(jié)點的部署。通常情況下，初始的變壓器運行系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，識別程序會立即發(fā)出對應(yīng)的警報，同時采集相關(guān)的異常故障信息。但是這樣的形式僅僅針對單層級的目標，一旦運行或者故障的環(huán)境過于復(fù)雜，便容易出現(xiàn)檢測失誤的情況，對后續(xù)的運行造成阻礙。

而多目標的節(jié)點部署方式可以更為精準、可靠地全覆蓋識別檢測故障問題，縮短實際的警報時間，同時加強對檢測誤差的控制，具體的節(jié)點設(shè)置指標及參數(shù)如表1所示。

表1 多目標檢測節(jié)點指標及參數(shù)設(shè)置表

根據(jù)表1，完成對多目標檢測節(jié)點指標及參數(shù)的設(shè)置與分析，以此為基礎(chǔ)，結(jié)合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，利用部署的節(jié)點，構(gòu)建一個對應(yīng)的故障檢測程序，形成一個循環(huán)性的檢測連接。另外，為確保故障檢測過程中的穩(wěn)定性與安全性，采用多目標的方式進行節(jié)點的布設(shè)，同時過程中明確各個節(jié)點采集數(shù)據(jù)以及信息的可靠，需要在上述設(shè)置的程序中增加數(shù)據(jù)篩選及分類的結(jié)構(gòu)，以便于后續(xù)的測定與故障檢測處理。

1.3 設(shè)計改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測模型

完成對多目標檢測節(jié)點的布設(shè)之后，綜合實際的測定需求及標準，利用改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，設(shè)計變壓器繞組故障檢測模型。首先，利用設(shè)置的節(jié)點進行實時數(shù)據(jù)以及信息的采集，篩選出異常、故障數(shù)據(jù)之后，捕捉到故障信號，傳輸?shù)綄?yīng)的存儲位置。利用改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，構(gòu)建一個對應(yīng)的多維故障識別程序，并設(shè)計檢測原理，具體如圖1所示。

圖1 改進BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測模型原理圖

根據(jù)圖1，完成對改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測模型原理的設(shè)計與驗證研究，接下來，綜合實際的檢測需求及標準的變化，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別框架，將變壓器出現(xiàn)故障的位置做出二次標定，最大程度降低存在的檢測誤差，強化故障檢測模型的實際應(yīng)用能力。但是需要注意的是，對于變壓器運行時出現(xiàn)的部分問題和特殊故障，還是需要采用異常點位鎖定或者單元識別的方式進行檢測，這樣的形式一定程度上可以進一步擴大模型的實際故障檢測范圍，形成循環(huán)性的檢測結(jié)構(gòu)，單元性的標定能夠最大程度降低存在的故障檢測誤差，確保變壓器后續(xù)的運行更加穩(wěn)定。

1.4 自適應(yīng)修正實現(xiàn)故障檢測處理

完成對改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測模型的構(gòu)建之后，采用自適應(yīng)修正的方式來最終實現(xiàn)變壓器的故障檢測處理。首先，利用檢測模型對變壓器進行故障掃描，對基礎(chǔ)的異常電位進行識別標定之后，綜合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，解析故障位置的具體情況，采用特定的、統(tǒng)一的程序進行自適應(yīng)修正，并計算出允許出現(xiàn)的修正限值，具體如公式（2）所示：

式中：N表示自適應(yīng)修正限值，ω表示修正范圍均值，k表示自適應(yīng)比，o表示繞組識別次數(shù)。結(jié)合當(dāng)前的測試需求，完成對自適應(yīng)修正限值的計算。隨即，以此為基礎(chǔ)，對各個點位的故障節(jié)點進行二次修正處理，設(shè)計一個自適應(yīng)的修正結(jié)構(gòu)。但是需要注意的是，對于故障位置的檢測與修正標準并不是固定的，而是隨著實際的需求及故障的狀態(tài)作出相應(yīng)的調(diào)整，以此來保證自適應(yīng)修正處理的靈活性與穩(wěn)定性，強化對變壓器故障檢測的效果，優(yōu)化檢測結(jié)構(gòu)。

2 方法測試

此次主要是對基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器繞組故障檢測方法的實際應(yīng)用效果進行分析與驗證研究，考慮到最終測試結(jié)果的真實性與可靠性，采用對比的方式展開分析，選定G變電站的變壓器作為測試的目標對象，參考文獻設(shè)定傳統(tǒng)數(shù)據(jù)均衡化與改進鯨魚算法變壓器繞組故障檢測小組、傳統(tǒng)優(yōu)化模糊推理變壓器繞組故障檢測小組以及此次所設(shè)計的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變壓器繞組故障檢測小組。根據(jù)實際測定需求及標準的變化，對最終得出的結(jié)果比照研究，接下來，結(jié)合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進行初始測試環(huán)境的搭建。

2.1 測試準備

結(jié)合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對變壓器繞組故障檢測方法的實際測試環(huán)境進行搭建與驗證分析。首先，綜合當(dāng)前故障檢測需求及標準的變化，進行基礎(chǔ)控制程序的設(shè)置，將G變電站的變壓器進行標定標號，并對變壓器的基礎(chǔ)數(shù)值設(shè)定調(diào)整。繞組故障是較為常見的一種變電站故障問題，所以在設(shè)定檢測程序的基礎(chǔ)之上，需要在可控范圍之內(nèi)設(shè)置對應(yīng)的檢測節(jié)點。一般來說，檢測節(jié)點的部署多為獨立的、單元的，自身均具有針對性，在實際應(yīng)用的過程中，需要進行節(jié)點的關(guān)聯(lián)，與基礎(chǔ)的故障繞組程序形成一個穩(wěn)定的故障檢測框架體系。具體如圖2所示。

圖2 變壓器繞組故障檢測框架體系圖

根據(jù)圖2，完成對變壓器繞組故障檢測框架體系的設(shè)計與實踐應(yīng)用。以此為基礎(chǔ)，調(diào)整當(dāng)前的故障檢測點運行狀態(tài)，設(shè)置故障檢測程序的指標及參數(shù)，具體如表2所示。

表2 故障檢測程序指標及參數(shù)設(shè)置表

根據(jù)表2，完成對故障檢測程序指標及參數(shù)的設(shè)置和分析，接下來，結(jié)合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，構(gòu)建一個定向的組合式繞組故障檢測程序，并在其中設(shè)置檢測矩陣，計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別覆蓋范圍，具體如式（3）所示：

式中：D表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別覆蓋范圍，j表示轉(zhuǎn)換比，η表示定向識別距離，v表示識別單元值，y表示識別頻次，χ表示堆疊范圍，w表示故障標定耗時。結(jié)合當(dāng)前的測試需求及標準，綜合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將計算得出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別覆蓋范圍明確為基礎(chǔ)性的識別區(qū)域，完成對測試環(huán)境的搭建，接下來，進行具體的測驗與研究。

2.2 測試過程及結(jié)果分析

綜合改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對G變電站的變壓器繞組故障檢測方法的實際應(yīng)用效果進行研究與驗證分析。首先，在選定的變壓器中隨機標定5個特定的測試節(jié)點，形成基礎(chǔ)的測試環(huán)境，接下來，利用改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對每一個節(jié)點進行關(guān)聯(lián)與接入，便于對變壓器實時數(shù)據(jù)以及信息的采集。但這部分需要注意的是，部分變壓器在運行的過程中常常會出現(xiàn)不可控或者電路混亂的問題，這樣的情況也會導(dǎo)致測試結(jié)果出現(xiàn)誤差，所以，在測試之前，必須在測試程序中接入防護結(jié)構(gòu)或者對應(yīng)的轉(zhuǎn)換程序，增加測試的穩(wěn)定性與可靠性。接下來，利用改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及虛擬技術(shù)，設(shè)置三組模擬的繞組指令，按照順序?qū)雰?nèi)置的程序之中，以待后續(xù)使用。隨后，利用節(jié)點進行實時運行數(shù)據(jù)的采集，計算出故障識別覆蓋范圍，具體如公式（4）所示：

式中：S表示故障識別覆蓋范圍，μ表示定向識別區(qū)域，ω表示故障檢測單元值，u表示識別頻次，σ表示繞組次數(shù)。結(jié)合當(dāng)前的測定，實現(xiàn)對故障識別覆蓋范圍的測定計算，以此為基礎(chǔ)，結(jié)合實際的測定要求，計算故障檢測均值差，如公式（5）所示：

式中：B表示故障檢測均值差，ψ表示定向檢測基準值，E表示故障標記差值，ρ表示逆向識別值，θ表示繞組次數(shù)，表示識別過渡值。結(jié)合當(dāng)前的測試分析，最終可以得出以下的結(jié)果，具體如圖3所示。

圖3 測試結(jié)果對比分析圖示

根據(jù)圖3，完成對測試結(jié)果的分析：對比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)均衡化與改進鯨魚算法變壓器繞組故障檢測小組、傳統(tǒng)優(yōu)化模糊推理變壓器繞組故障檢測小組，此次所設(shè)計的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變壓器繞組故障檢測小組最終得出的故障檢測均值差被較好地控制在0.25以下，說明此次在改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的輔助與支持下，對于變壓器的繞組故障識別效果更佳，識別速度快、范圍廣，具有實際的應(yīng)用價值。

3 結(jié)語

綜上所述，對基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器繞組故障檢測方法的設(shè)計與驗證分析，與初始的故障檢測形式相比，此次在改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的輔助與支持下，可以進一步擴大當(dāng)前的檢測范圍，形成更為靈活、多變的檢測結(jié)構(gòu)。不僅如此，面對復(fù)雜的變壓器故障繞組問題，通過改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，還可以對各個環(huán)節(jié)進行精準測定與計算，消除測定過程中存在的測量誤差，最大程度強化故障檢測能力，提升檢測的精準度，推動檢測基礎(chǔ)邁上一個新的臺階。