基于發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定優(yōu)化配置研究

摘 要：當(dāng)前發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定依賴過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)類比和估算來(lái)確定保護(hù)定值，但可能因經(jīng)驗(yàn)不足或數(shù)據(jù)不全而導(dǎo)致優(yōu)化后的整定值依舊偏高。因此，本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定優(yōu)化配置方法。該方法首先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)處理和分析繼電保護(hù)定值整定的歷史數(shù)據(jù)。其次，根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)，建立一個(gè)繼電保護(hù)適應(yīng)度函數(shù)，該函數(shù)能夠評(píng)估不同保護(hù)定值在特定系統(tǒng)狀態(tài)下的適應(yīng)性和性能。最后，制定一系列約束條件，動(dòng)態(tài)調(diào)整保護(hù)定值，以確保在保持系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性的同時(shí)，優(yōu)化保護(hù)性能。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定優(yōu)化配置方法在調(diào)整阻抗定值方面取得了顯著成效，具有較高的應(yīng)用價(jià)值和推廣前景。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；發(fā)電廠繼電保護(hù)；繼電保護(hù)定值整定；定值整定優(yōu)化配置；優(yōu)化配置

中圖分類號(hào)：TM 77 " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

繼電保護(hù)定值作為繼電保護(hù)裝置的關(guān)鍵參數(shù)，其設(shè)置直接決定了保護(hù)動(dòng)作的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，傳統(tǒng)的定值整定方法往往依賴經(jīng)驗(yàn)公式和人工判斷，誤動(dòng)或拒動(dòng)的問(wèn)題時(shí)有發(fā)生。因此，學(xué)者研究多種方法，基于加速遺傳算法的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)定值優(yōu)化方法建立繼電保護(hù)定值全局優(yōu)化模型，利用遺傳算法的并行搜索能力和全局優(yōu)化特性，解決傳統(tǒng)方法在選擇性、靈敏性方面的不足[1]。但優(yōu)化結(jié)果可能受到初始種群和算法參數(shù)的影響。而基于改進(jìn)海鷗算法的新能源接入配電網(wǎng)繼電保護(hù)定值優(yōu)化方法構(gòu)建以靈敏度最優(yōu)、整定時(shí)間最短為目標(biāo)的定值優(yōu)化模型。對(duì)海鷗優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，使其更適用于解決復(fù)雜配電網(wǎng)中的定值優(yōu)化問(wèn)題[2]。由于新能源接入帶來(lái)的電網(wǎng)潮流分布變化，定值優(yōu)化模型需要更精細(xì)地考慮新能源電源的特性及其對(duì)電網(wǎng)的影響，否則某些情況下無(wú)法獲得最優(yōu)的阻抗定值。本文研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定優(yōu)化配置，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整保護(hù)定值，以滿足不同運(yùn)行工況下的保護(hù)需求。

1 繼電保護(hù)原理

繼電保護(hù)系統(tǒng)作為發(fā)電廠的重要保護(hù)部件，具有保護(hù)系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行的作用。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電壓、電流等電氣參數(shù)，并根據(jù)設(shè)定的保護(hù)邏輯進(jìn)行判斷，當(dāng)系統(tǒng)故障或異常運(yùn)行時(shí)，繼電保護(hù)系統(tǒng)采集的電氣參數(shù)會(huì)發(fā)生突變，如果超過(guò)設(shè)定的閾值，繼電保護(hù)裝置就發(fā)出保護(hù)動(dòng)作信號(hào)，切除故障線路及設(shè)備，從而保障電力系統(tǒng)安全運(yùn)行。繼電保護(hù)裝置結(jié)構(gòu)如圖1所示。

繼電保護(hù)動(dòng)作過(guò)程需要系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性，同時(shí)還需要對(duì)電力系統(tǒng)發(fā)生的故障進(jìn)行準(zhǔn)確判斷并快速響應(yīng)，為了保證繼電保護(hù)裝置的性能及其動(dòng)作的可靠性，需要對(duì)繼電保護(hù)系統(tǒng)的保護(hù)定值進(jìn)行整定和優(yōu)化，及時(shí)判斷故障并對(duì)其進(jìn)行處理，避免出現(xiàn)繼電保護(hù)系統(tǒng)因整定值不準(zhǔn)確而導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法正常運(yùn)行的后果。

2 利用機(jī)器學(xué)習(xí)處理繼電保護(hù)定值整定數(shù)據(jù)

引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠顯著增強(qiáng)對(duì)繼電保護(hù)定值整定過(guò)程中累積的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理與分析的能力。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)復(fù)雜且多樣化的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，不僅能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并精準(zhǔn)提取隱藏在數(shù)據(jù)背后的關(guān)鍵信息、潛在規(guī)律及有價(jià)值的模式，還能有效識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常與趨勢(shì)，為后續(xù)的定值整定工作提供堅(jiān)實(shí)、科學(xué)的決策支持，進(jìn)而優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率與穩(wěn)定性，保障電網(wǎng)安全、可靠地運(yùn)行。

利用電力系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，直接獲取電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括電流、電壓、功率等電氣量以及保護(hù)裝置的狀態(tài)信息等。及時(shí)記錄和整理采集的數(shù)據(jù)，形成規(guī)范的數(shù)據(jù)庫(kù)[3]。

在進(jìn)行實(shí)際的數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，由于多個(gè)因素的波動(dòng)，數(shù)據(jù)往往受到不同程度的影響，直接處理這些數(shù)據(jù)很可能引入誤差。為了更準(zhǔn)確地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與分類，本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)處理繼電保護(hù)定值整定數(shù)據(jù)。

為了提高數(shù)據(jù)處理的精度與效率，選擇機(jī)器算法中的BP（反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP（反向傳播）神經(jīng)模型通過(guò)全面錄入分類好的繼電保護(hù)數(shù)據(jù)，并精心匹配網(wǎng)絡(luò)框架，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)與實(shí)際操作數(shù)據(jù)的深度融合[4]。定義網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層、輸出層的神經(jīng)元數(shù)量化，BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖2所示。

在復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合與分析流程中，選取那些與當(dāng)前任務(wù)目標(biāo)高度相關(guān)且至關(guān)重要的位置信息，這一篩選過(guò)程旨在確保機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠精準(zhǔn)地捕捉數(shù)據(jù)集中潛藏的關(guān)鍵特征，從而顯著增強(qiáng)模型在分類任務(wù)中的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性，使其在面對(duì)多變的數(shù)據(jù)環(huán)境時(shí)仍能保持優(yōu)異的性能。隨后，經(jīng)過(guò)上述一系列嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理步驟后，嚴(yán)格遵循既定的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)初步匯集并優(yōu)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效而安全的數(shù)據(jù)傳輸。在此過(guò)程中，不僅確保了數(shù)據(jù)的完整性與一致性，還靈活匹配了多樣化的傳輸信息，通過(guò)創(chuàng)新的信息模式轉(zhuǎn)換技術(shù)，進(jìn)一步簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)獲取的流程，優(yōu)化了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男逝c質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與決策支持奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

接下來(lái)，選擇機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中強(qiáng)大的支持向量機(jī)作為核心算法進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。支持向量機(jī)以其卓越的能力著稱，專注于精確識(shí)別并高效地區(qū)分2個(gè)截然不同的數(shù)據(jù)集。通過(guò)構(gòu)建一個(gè)最優(yōu)化的分離超平面，在復(fù)雜多變的特征空間內(nèi)，以極高的精度劃定分別屬于2個(gè)不同類別的元素區(qū)域邊界。尤其是在電力系統(tǒng)中至關(guān)重要的繼電保護(hù)領(lǐng)域，這一先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用顯得尤為關(guān)鍵，能夠有效地區(qū)分并界定那些應(yīng)當(dāng)觸發(fā)保護(hù)動(dòng)作與那些應(yīng)當(dāng)保持靜默的非觸發(fā)保護(hù)裝置區(qū)域，從而顯著提高電力系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性和運(yùn)行效率[5]。

設(shè)特征空間為X，它是一個(gè)n維的實(shí)數(shù)空間Rn。設(shè)xi∈X是采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)，i是數(shù)據(jù)點(diǎn)的索引。在特征空間X中，分離超平面如公式（1）所示。

w?x+b=0 （1）

式中：w為超平面的法向量，w∈Rn；b為截距，b∈R。

基于分離超平面，定義一個(gè)分類函數(shù)f（x），用于判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)x屬于哪個(gè)類別，函數(shù)如公式（2）所示。

f（x）=sign（w?x+b） （2）

其中，sign（?）是符號(hào)函數(shù)，如公式（3）所示。

（3）

數(shù)據(jù)映射到特征空間，針對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)xi，它已經(jīng)被轉(zhuǎn)換（或映射）到了特征空間X中的某個(gè)點(diǎn)。給定一個(gè)分離超平面w?x+b=0，針對(duì)任意數(shù)據(jù)點(diǎn)x，通過(guò)計(jì)算公式（2）來(lái)判斷其類別。如果f（x）=1，那么x屬于正類；如果f（x）=-1，那么x屬于負(fù)類。使用處理好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)求解最優(yōu)化問(wèn)題找到最佳的分離超平面，提取對(duì)繼電保護(hù)定值整定有影響的特征，這些特征包括電氣量的實(shí)時(shí)值（例如電流、電壓、功率）、保護(hù)裝置的歷史動(dòng)作記錄、故障類型、天氣條件等外部因素。通過(guò)特征選擇，去除不相關(guān)或冗余的特征，提高模型的訓(xùn)練效率和性能。

3 建立繼電保護(hù)適應(yīng)度函數(shù)

經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度處理與優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)果，能夠提供一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，進(jìn)而構(gòu)建精確高且適應(yīng)性強(qiáng)的繼電保護(hù)適應(yīng)度函數(shù)。這一函數(shù)不僅廣泛涵蓋了電力設(shè)備的詳盡物理特性，例如絕緣強(qiáng)度、溫升限制等，還深入考慮了電網(wǎng)的復(fù)雜運(yùn)行方式，包括不同負(fù)荷狀況下的潮流分布、故障模式及其傳播特性。同時(shí)，融合了保護(hù)裝置內(nèi)部精細(xì)的動(dòng)作邏輯，例如時(shí)間延遲、電流電壓判據(jù)等，確保了在各種工況下保護(hù)動(dòng)作的合理性與可靠性。通過(guò)建立這一全面而精細(xì)的適應(yīng)度函數(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)繼電保護(hù)定值整定過(guò)程的精細(xì)化模擬，模擬結(jié)果不僅貼近實(shí)際運(yùn)行場(chǎng)景，還能有效預(yù)測(cè)在不同電網(wǎng)狀態(tài)下保護(hù)裝置的行為表現(xiàn)。這一過(guò)程不僅提高了定值整定的科學(xué)性與準(zhǔn)確性，還顯著增強(qiáng)了電網(wǎng)面對(duì)突發(fā)事件時(shí)的自我保護(hù)與恢復(fù)能力，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

繼電保護(hù)定值優(yōu)化是需要將其精煉地轉(zhuǎn)化為一個(gè)集多目標(biāo)、多變量及嚴(yán)格約束于一體的優(yōu)化任務(wù)，建立適應(yīng)度函數(shù)，融合保護(hù)靈敏度與定值整定時(shí)間的考量，如公式（4）所示。

（4）

式中：T（x）為整定時(shí)間函數(shù)；S（x）為靈敏度函數(shù)；α和β為權(quán)重系數(shù)；λi為第i個(gè)約束的違反懲罰系數(shù)。

該適應(yīng)度函數(shù)通過(guò)內(nèi)置的智能權(quán)重調(diào)整機(jī)制，自動(dòng)加重時(shí)間懲罰，迫使適應(yīng)度值下降，從而有效剔除不合格的方案。

4 制定約束條件動(dòng)態(tài)調(diào)整保護(hù)定值

為了實(shí)現(xiàn)繼電保護(hù)定值的精準(zhǔn)且靈活的動(dòng)態(tài)調(diào)整，基于先進(jìn)的計(jì)算分析方法，結(jié)合實(shí)時(shí)構(gòu)建的繼電保護(hù)適應(yīng)度函數(shù)，該函數(shù)綜合考慮了電網(wǎng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、負(fù)荷變化、故障模式等多種因素，以確保調(diào)整策略的科學(xué)性與合理性。緊密集成電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠即時(shí)捕捉并處理電網(wǎng)中電壓、電流、頻率等關(guān)鍵參數(shù)的細(xì)微變化，為調(diào)整過(guò)程提供詳盡且準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持?；谏鲜鰯?shù)據(jù)與信息，制定嚴(yán)格的約束條件和智能的調(diào)整策略。通過(guò)這種高度智能化的調(diào)整方式，能夠確保繼電保護(hù)定值始終保持在最佳的工作狀態(tài)，既不會(huì)因過(guò)于靈敏而在正常工況下發(fā)生誤動(dòng)作，影響電網(wǎng)的正常運(yùn)行；也不會(huì)因反應(yīng)遲鈍而在故障發(fā)生時(shí)未能及時(shí)動(dòng)作，導(dǎo)致電網(wǎng)保護(hù)失效。

假設(shè)存在線性模型來(lái)根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)S調(diào)整保護(hù)定值，其中S是一個(gè)包括多個(gè)系統(tǒng)參數(shù)的向量，并且有一個(gè)權(quán)重向量W和一個(gè)偏移量b，動(dòng)態(tài)調(diào)整如公式（5）所示。

（5）

式中：W?S為系統(tǒng)狀態(tài)S與權(quán)重向量W的點(diǎn)積，用于計(jì)算基于當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)的初步保護(hù)定值，通過(guò)max和min函數(shù)確保這個(gè)值不會(huì)超出Imin和Imax的范圍。

調(diào)整策略后對(duì)時(shí)間整定系數(shù)Tset進(jìn)行約束。時(shí)間整定系數(shù)Tset作為調(diào)節(jié)繼電器響應(yīng)特性的核心變量，其優(yōu)化調(diào)整必須嚴(yán)格遵循預(yù)設(shè)的邊界值，即上下限范圍。因此，當(dāng)制定定值優(yōu)化策略時(shí)，需要對(duì)時(shí)間整定系數(shù)進(jìn)行配置，以尋求最佳平衡點(diǎn)，如公式（6）所示。

Tsetminlt;Tsetlt;Tsetmax （6）

綜上所述，通過(guò)制定詳細(xì)的約束條件和采用基于系統(tǒng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，實(shí)現(xiàn)繼電保護(hù)定值的智能化和實(shí)時(shí)優(yōu)化。

5 試驗(yàn)

5.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

某大型火力發(fā)電廠，總裝機(jī)容量為2400MW，由4臺(tái)600MW的發(fā)電機(jī)組組成。該發(fā)電廠采用330kV和110kV兩級(jí)電壓等級(jí)接入電網(wǎng)，并通過(guò)多條輸電線路與區(qū)域電網(wǎng)相連，總長(zhǎng)約200km。由于發(fā)電廠規(guī)模龐大、接線復(fù)雜且電網(wǎng)運(yùn)行方式多變，其繼電保護(hù)定值整定面臨許多挑戰(zhàn)。為確保發(fā)電廠及電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，需要對(duì)繼電保護(hù)定值進(jìn)行優(yōu)化配置。發(fā)電廠具體參數(shù)見表1。

在試驗(yàn)評(píng)估中，阻抗定值作為核心指標(biāo)，能夠直觀地反映不同整定方法的效果差異。通過(guò)對(duì)比優(yōu)化前后的阻抗定值，可以評(píng)估整定優(yōu)化是否達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)，即是否使阻抗定值更接近理想值或更適應(yīng)當(dāng)前的電網(wǎng)運(yùn)行狀況。根據(jù)對(duì)比分析的結(jié)果，評(píng)估整定優(yōu)化是否達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。如果優(yōu)化后的阻抗定值更接近理想值或比優(yōu)化前更小，就說(shuō)明整定優(yōu)化是有效的。

接下來(lái)，結(jié)合發(fā)電廠的具體參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)繼電保護(hù)定值進(jìn)行優(yōu)化配置試驗(yàn)。通過(guò)對(duì)比分析優(yōu)化前后的數(shù)據(jù)，驗(yàn)證本文提出的基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的優(yōu)化策略在提高發(fā)電廠繼電保護(hù)性能方面的有效性和優(yōu)越性。

5.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)整定優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的對(duì)比與分析，將本文方法與基于加速遺傳算法的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)定值優(yōu)化方法和基于改進(jìn)海鷗算法的新能源接入配電網(wǎng)繼電保護(hù)定值優(yōu)化方法進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證本文方法的有效性和優(yōu)越性，整定優(yōu)化結(jié)果見表2。

通過(guò)對(duì)比發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定優(yōu)化結(jié)果可知，本文提出的優(yōu)化配置方法展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。由表2可知，在所有保護(hù)編號(hào)下，本文方法優(yōu)化后的阻抗定值均比優(yōu)化前有顯著改進(jìn)，且明顯優(yōu)于另外2種方法。特別是與基于加速遺傳算法的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)定值優(yōu)化方法相比，本文方法在保持相近優(yōu)化效果的同時(shí)，在多個(gè)保護(hù)編號(hào)下實(shí)現(xiàn)了更精確的阻抗定值調(diào)整；而基于改進(jìn)海鷗算法的新能源接入配電網(wǎng)繼電保護(hù)定值優(yōu)化方法則幾乎未對(duì)阻抗定值產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。這些結(jié)果表明，本文方法在提高保護(hù)裝置性能、確保阻抗定值準(zhǔn)確性方面效果顯著，具有更高的實(shí)用性和應(yīng)用價(jià)值。因此，可以認(rèn)為本文提出的基于特定算法的發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定優(yōu)化配置方法在發(fā)電廠保護(hù)系統(tǒng)優(yōu)化中具有廣闊的推廣前景。

6 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)本文關(guān)于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定優(yōu)化配置的研究可以發(fā)現(xiàn)，這一創(chuàng)新方法在實(shí)踐中具有顯著的效果。通過(guò)引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，并據(jù)此動(dòng)態(tài)調(diào)整繼電保護(hù)定值，有效降低誤動(dòng)和拒動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)，提高發(fā)電廠的安全運(yùn)行水平。然而，當(dāng)前的研究仍存在一些不足之處。例如，不同發(fā)電廠之間的系統(tǒng)特性存在差異，如何構(gòu)建具有廣泛適用性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也是未來(lái)需要解決的重要問(wèn)題。期待隨著技術(shù)不斷進(jìn)步和深入應(yīng)用，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)電廠繼電保護(hù)定值整定優(yōu)化配置方法能夠不斷完善和成熟，以更好地滿足電力系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和實(shí)時(shí)性的要求。

參考文獻(xiàn)

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