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    基于IKH優(yōu)化S-GRU的輸電線路故障辨識(shí)模型設(shè)計(jì)

    2025-03-18 00:00:00王荷茵王佳琳蔡小妮
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2025年5期
    關(guān)鍵詞:輸電線路

    摘 要:準(zhǔn)確辨識(shí)輸電線路的故障類型和故障位置屬于電力運(yùn)維工作的重要內(nèi)容。為了達(dá)到該目標(biāo),本文提出基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)和門控循環(huán)單元(GRN)的S-GRN故障辨識(shí)模型,并且運(yùn)用改進(jìn)磷蝦算法(IKH)對該模型中的權(quán)值參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),經(jīng)過大量訓(xùn)練后產(chǎn)生成熟的模型。在性能仿真階段,運(yùn)用MATLAB軟件構(gòu)建輸電線路,分別模擬單相接地短路、兩相間短路、兩相接地短路、三相短路4種故障類型,檢測故障辨識(shí)模型的應(yīng)用效果。結(jié)果顯示,在不同故障距離或者過渡電阻條件下,模型對4種故障的平均識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到96.25%以上。研究結(jié)論如下,IKH優(yōu)化S-GRU輸電線路故障辨識(shí)模型優(yōu)于同類算法模型,整體分類準(zhǔn)確率較高。

    關(guān)鍵詞:IKH;S-GRN;輸電線路;故障識(shí)別模型

    中圖分類號(hào):TM 75" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    輸電線路受到覆冰、鳥類活動(dòng)、風(fēng)偏作用等因素的影響,容易出現(xiàn)各種類型的接地和相間短路故障,從而影響輸電線路的穩(wěn)定性。在故障發(fā)生后,需要根據(jù)異常的電壓、電流數(shù)據(jù),快速定位故障位置和類型,以便開展故障修復(fù)工作。

    當(dāng)前,以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的自動(dòng)化故障辨識(shí)方法成為重要的發(fā)展方向。王子康[1]分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)在輸電線路故障診斷及預(yù)測中的應(yīng)用方法。楊東寧等[2]運(yùn)用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和變分模態(tài)分解技術(shù)診斷輸電線故障類型。趙巖等[3]利用改進(jìn)梯度提升樹算法診斷輸電線故障類型。

    本文利用SNN網(wǎng)絡(luò)和GRU構(gòu)建了S-GRU故障辨識(shí)模型,為了使該模型達(dá)到最佳的故障辨識(shí)效果,運(yùn)用改進(jìn)磷蝦算法對模型中的關(guān)鍵取值參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。經(jīng)仿真檢驗(yàn),該模型對各種接地和短路故障均達(dá)到了較高的故障辨識(shí)水平。

    1 基于IKH優(yōu)化S-GRU的輸電線路故障辨識(shí)模型設(shè)計(jì)

    1.1 故障識(shí)別模型應(yīng)用流程設(shè)計(jì)

    故障識(shí)別模型的應(yīng)用流程(如圖1所示)主要分為模型訓(xùn)練階段和故障檢測階段。在模型訓(xùn)練階段,采集輸電線路故障前后的數(shù)據(jù),對其進(jìn)行預(yù)處理,剔除不符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。再利用處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練基于改進(jìn)磷蝦群(Improved Krill Herd,IKH)算法優(yōu)化的S-GRN故障識(shí)別模型。其中,S-GRN為孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Siamese Neural Network,SNN)和門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit,GRU)相融合的故障辨識(shí)模型[4]。

    1.2 故障識(shí)別模型技術(shù)要點(diǎn)設(shè)計(jì)

    1.2.1 故障樣本數(shù)據(jù)采集

    本文建立的故障識(shí)別模型主要針對輸電線路的各種短路故障,具體包括單相接地短路、兩相間短路、兩相接地短路、三相短路。當(dāng)輸電線路出現(xiàn)短路故障時(shí),可通過電壓互感器、電流互感器等電力傳感器采集故障電壓和電流數(shù)據(jù),為后續(xù)的故障類型識(shí)別提供依據(jù)。

    1.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的在于提取輸電線路故障電壓特征量,提取方法為變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposion,VMD),具體的實(shí)施流程如下:采集4種短路故障電壓信號(hào)→對電壓信號(hào)進(jìn)行VMD分解→求得短路電壓的本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)分量→計(jì)算IMF分量的排列熵→對排列熵進(jìn)行歸一化處理→得到故障特征向量。

    假設(shè)IMF分量為X={x(1),x(2),...,x(k)},對X進(jìn)行空間重構(gòu),可得到矩陣Y,如公式(1)所示。

    (1)

    式中:Y為IMF分量經(jīng)過空間重構(gòu)后得到的矩陣;τ為延遲時(shí)間;m為嵌入維數(shù)。

    按照由低到高的順序?qū)仃嘫中的第i(i=1,2,3,...,k)行元素進(jìn)行排序,再根據(jù)排序結(jié)果,為第i行中的每一個(gè)元素設(shè)置一個(gè)索引號(hào),分別記為j1、j2、...、jm,則該行元素的索引序列為s(i)={j1,j2,...,jm},i=1,2,3,...,k。此時(shí),IMF分量排列熵的計(jì)算方法如公式(2)所示。

    (2)

    式中:Hp(m)為IMF分量的排列熵,該數(shù)值是與嵌入維數(shù)m相關(guān)的變量;Pi為矩陣Y中第i行元素索引序列s(i)出現(xiàn)的概率,并且有Pi=lnm!。

    在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,需要對Hp(m)進(jìn)行歸一化,如公式(3)所示。

    (3)

    式中:Hp1(m)為Hp(m)經(jīng)過歸一化處理后的結(jié)果,此時(shí)滿足0lt;Hp1(m)lt;1;m!為嵌入維數(shù)m的階乘運(yùn)算。

    1.2.3 基于S-GRU的故障識(shí)別

    S-GRU故障識(shí)別模型基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)和門控循環(huán)單元(GRN),SNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有2個(gè)子網(wǎng)絡(luò),故障識(shí)別模型將2個(gè)子網(wǎng)絡(luò)均設(shè)置為GRN。按照第1.2.2節(jié)提取特征向量,向S-GRU的2個(gè)子網(wǎng)絡(luò)輸入2個(gè)特征向量,分別記為X1、X2[5]。經(jīng)過S-GRU的處理,將X1、X2對應(yīng)的輸出結(jié)果分別記為Gw(X1)、Gw(X2),則特征向量X1、X2的相似性如公式(4)所示。

    Dw=||Gw(X1)-Gw(X2)|| (4)

    式中:Dw為特征向量X1、X2的相似性,屬于無量綱參數(shù)。

    在故障識(shí)別應(yīng)用中,利用大量的輸電線路電壓故障特征向量訓(xùn)練S-GRU模型,使損失函數(shù)的計(jì)算結(jié)果達(dá)到最低水平,損失函數(shù)如公式(5)所示。

    (5)

    式中:L為損失函數(shù),屬于無量綱參數(shù);N為特征向量的樣本數(shù)量;ε為樣本的特征標(biāo)簽。

    當(dāng)2個(gè)特征向量屬于相同類別時(shí),ε=0,否則ε≠0。損失函數(shù)L和Dw之間的關(guān)系如圖2所示。

    1.2.4 運(yùn)用IKH算法優(yōu)化S-GRU故障辨識(shí)模型

    IKH為改進(jìn)的磷蝦群算法,可用于復(fù)雜問題尋優(yōu),旨在獲得故障分類識(shí)別的最優(yōu)解。磷蝦個(gè)體的運(yùn)動(dòng)方式包括誘導(dǎo)、覓食、隨機(jī)擴(kuò)散,通過以上方式對空間進(jìn)行搜索,從而實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。本文運(yùn)用IKH算法優(yōu)化S-GRU故障識(shí)別模型,優(yōu)化過程如下。1)采集輸電線路的短路故障電壓數(shù)據(jù),按照第1.2.2節(jié)中的方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到輸電線路故障電壓的特征向量樣本。2)建立S-GRU故障識(shí)別模型,將特征向量輸入S-GRU模型中,對故障識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練。以損失函數(shù)L的計(jì)算結(jié)果最小為目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用IKH算法實(shí)現(xiàn)S-GRU模型參數(shù)尋優(yōu)。在S-GRU故障識(shí)別模型中,IKH算法主要用于優(yōu)化門控循環(huán)單元的權(quán)值參數(shù),具體為更新門和重置門的權(quán)重。3)設(shè)置最小損失函數(shù)閾值ζ,在迭代優(yōu)化過程中,當(dāng)損失函數(shù)L≤ζ時(shí),達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)。如果實(shí)際迭代次數(shù)h超過允許最大迭代次數(shù)H,那么自動(dòng)結(jié)束算法。4)獲得S-GRU的最優(yōu)權(quán)值參數(shù)后,將其作為故障識(shí)別模型的固定參數(shù),用于真實(shí)場景下的故障類別辨識(shí)。

    2 IKH算法優(yōu)化S-GRU故障辨識(shí)模型仿真檢測

    2.1 仿真模型概況

    為了檢驗(yàn)第1小節(jié)中的故障辨識(shí)模型,利用MATLAB軟件搭建高壓輸電線路模型,該輸電線路具有雙端供電系統(tǒng),涵蓋2條輸電線路,仿真模型的設(shè)計(jì)參數(shù)見表1。仿真過程持續(xù)時(shí)長為0.5s,短路故障發(fā)生時(shí)間為仿真開始后的第0.2s。

    2.2 故障辨識(shí)過程及結(jié)果分析

    2.2.1 故障數(shù)據(jù)預(yù)處理

    仿真過程利用輸電線路模型采集4種短路故障的電壓數(shù)據(jù),并且根據(jù)公式(1)~公式(3)完成數(shù)據(jù)預(yù)處理,將電壓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為歸一化的向量。由0lt;Hp1(m)lt;1可知,向量中的元素介于0~1[6]。表2為4種短路故障數(shù)據(jù)的預(yù)處理結(jié)果示例。

    2.2.2 不同工況下的故障辨識(shí)精度

    2.2.2.1 不同故障位置條件下的故障辨識(shí)精度

    將已知的故障電壓特征向量作為測試數(shù)據(jù),輸入訓(xùn)練成熟的IKH優(yōu)化S-GRU故障辨識(shí)模型。故障點(diǎn)設(shè)置在距離電源端10km、50km、100km、150km處,每一種短路故障設(shè)置20組測試數(shù)據(jù),辨識(shí)結(jié)果見表3。由數(shù)據(jù)可知,故障辨識(shí)精度整體較高,4種故障距離的最低辨識(shí)成功率達(dá)到96.25%。

    2.2.2.2 不同過渡電阻條件下的故障辨識(shí)精度

    過渡電阻用于限制短路電流,將過渡電阻設(shè)置為0Ω、50Ω、100Ω、1000Ω,在4種故障類型下進(jìn)行故障辨識(shí),每一種短路故障的正確辨識(shí)率見表4。

    2.2.3 不同故障辨識(shí)模型辨識(shí)準(zhǔn)確率對比

    為了客觀評價(jià)該故障辨識(shí)模型的準(zhǔn)確率,對其設(shè)置2個(gè)對照組辨識(shí)模型,分別為VMD-GRU(通過VMD進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,再由GRN完成故障辨識(shí))、EMD-GRU(通過EMD提取故障特征,再由GRN完成故障辨識(shí))。其中,EMD為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition)。將模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)設(shè)置為40、50、60、70、80、90、100組,再以相同的數(shù)據(jù)完成故障檢測,對比不同訓(xùn)練程度的故障辨識(shí)準(zhǔn)確率,結(jié)果如圖3所示。由數(shù)據(jù)可知,此次設(shè)計(jì)的故障辨識(shí)模型具有最高的準(zhǔn)確率。

    3 結(jié)語

    S-GRN故障辨識(shí)模型融合了孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元,將后者作為孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)絡(luò)。在模型訓(xùn)練階段,采集輸電線路4種短路故障的電壓數(shù)據(jù),利用VMD方法將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為故障特征向量,作為故障辨識(shí)模型的輸入數(shù)據(jù)。

    IKH算法具有優(yōu)異的尋優(yōu)功能,以該算法為基礎(chǔ),對S-GRU的權(quán)值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使其達(dá)到最佳的故障辨識(shí)效果。

    根據(jù)MATLAB的仿真結(jié)果,此次建立的故障辨識(shí)模型在不同故障距離或者不同過渡電阻條件下,均能有效辨識(shí)4種接地故障,并且準(zhǔn)確率不低于96.25%。說明基于IKH優(yōu)化S-GRU的輸電線路故障辨識(shí)模型具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。

    參考文獻(xiàn)

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    [2]楊東寧,高雪林,師智良,等.基于變分模態(tài)分解和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的輸電線路故障診斷[J].電子器件,2024,47(3):772-779.

    [3]趙巖,孫江山.改進(jìn)梯度提升樹算法的輸電線路故障識(shí)別[J].黑龍江科技大學(xué)學(xué)報(bào),2024,34(2):310-316.

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    [5]趙妍,王澤通,邢士標(biāo),等.基于CNN-BiGRU的高壓直流輸電線路故障識(shí)別[J].吉林電力,2024,52(1):29-34,39.

    [6]邢超,魏榮智,奚鑫澤,等.基于GRU的特高壓三端混合直流輸電線路故障區(qū)域識(shí)別方法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2023,51(10):98-109.

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