主页 > 案例大全 > 论文方法大全-电力系统故障诊断设计

论文方法大全-电力系统故障诊断设计

2021-05-08 16:34:17

  近年来,电不知不觉被人类发现。电的发现和使用不仅极大的程度上节省了人类的体力劳动,还节省了许多脑力劳动,这使得人类几乎已经离不开电。但电力的使用不是一直保持着人类所预期的那样,随着国内外发生的一起起的电力事故,故障得不到及时的切除,以至于系统无法马上恢复正常运行的状态,结果引发大规模的停电,在这个人人离不开电的世 范,停电给国家以及个人造成了巨大的经济亏损。由于人类现在对电的依赖性,使得电在人类的生活上有着越来越重要的影响,这就使得当系统出现故障后,快速恢复供电的技术显着尤为重要。并且最重要的是当故障发生的时候,如何在最短的时间内找到故障点,查出故障原因,及时维修和恢复供电。

  从故障诊断的条件来看,核心问题是如何在最短的时间内找到故障点、故障原因。本文从电力系统中保护、断路器工作时的开关信息,并根据这些信息的正常工作时的预期状态值和实际故障发生时的实时数据偏差的最小值确定目标函数。但系统并不是一成不变的,也不是人为想象的那么简单的,随着系统的扩大,组件的增加,系统变得尤为复杂,此时目的函数的解将会呈指数型增长,这样,传统的方法将不再适合解决系统故障,因此,我们采用遗传算法,将问题进行0-1整数编程,大大缩短了诊断时间,并且还增加了诊断的可靠性。

  近些年来,外国国家的电网系统频繁引起事故,使得全世界的人民都在关注着这些事,因为这也关系着我们的利益,虽然说中国这么多年来,从电网的建立初期,到逐渐完善过程中,没有发生像国外那种大型的停电事故,也没有国外那种频繁的断电情况,但是这也不能够说明,中国的水平技术是顶尖的。然而事情却总是那么恰恰相反,在经济飞速增长那么快的今天,电力系统向大型机组、大型输电网、高电压长距离输电发展。现在国家正在大力提倡西部的电能往东部送、南方和北方相互帮助,在这些电能充分发挥它们自己的作用的同时,这个电网系统能否安全的运作成为了主要的难题。目前,国家和在电网系统的工作人员做大的考验是,能否使电网系统稳定不波动,安全以及经济又实惠的去运行的同时,在发生一些始料不及的故障时,能够在第一时间内找出问题,解决问题。那么,这就要求咱们国家的工作人员要有较高的工作素养,对工作的热爱以及负责,国家还应为每一位工作人员装备精度高的自动分析仪器,使得他们能够在第一时间实时的了解电网的数据信息,在面对大量的复杂的数据的时候,并能够做出判断,找到故障位置。电网调度运行的主要问题就是故障的诊断和分析,正是因为如此,电力系统故障诊断系统占据了及其重要的地位,便顺理成章的成为了分析事故决策的主要内容,可以更快、更准的找到故障点、故障原因。

  1.2国内外研究现状

  正是由于电力系统在国民经济中的重要地位和作用,使得它的故障诊断问题成为了学者们经常研讨的题目。其主要包括两个方向,一个是系统层面的故障诊断,一个是组件层面的故障诊断。系统水平的故障诊断从电力电网的各种各样的角度出发,根据各种各样的种类的装置发出的报警信号,断路器刀闸的开关状态和电压、电流值的具体变化,再由这些组件正常工作时的运作状态,再结合工人人员丰富的工作经验来判断,最终根据分析确定可能发生故障的原因和故障位置。另外一个方向,组件层面的故障诊断,主要指线路故障、变压器故障等,对系统工作中发生故障的电气元件故障的性质进行分析。在本文章中,把焦点放在了系统层面的故障诊断上。

  在诊断故障时,应根据诊断和判断所依据的信息来源使用某些信息。电力系统故障诊断主要有以下几种:

  (1)通过数据采集与监视控制系统或故障信息系统通过开关状态进行判断;

  (2)利用数据采集与监视控制系统或故障信息系统提供的开关和部分(或完全)保护信息技术进行分析诊断;

  (3)使用由所述系统提供的开关、保护信息并且记录的信息故障录波的保护波分层诊断。

  当我们使用一些通用的方法去诊断时,发现不同的场合使用一种或几种方法是行不通的,需要找到每种场合适合的方法去诊断,所以我们还要去研究诊断故障的方法。

  我们一般所说的对电网系统故障诊断的研讨就是,在发生故障时,根据系统结构及参数的变更,确立诊断系统的网络拓扑学结构模型,使电力系统的个个电气量发生变化,在通过电力系统中的潮流计算根据这些电气量的变化进行计算,得出故障结论。我们所说的这种方法是统一的集中性的一种方法,但是每个系统的规模,它的元器件组成的多少,以及多多少少的外界因素和一些人为无法确定的因素,目前的电力系统越来越复杂的分布式大规模系统故障诊断开发动向难以解决这些问题因素,很难达到人们所预期的结果。所以,人们将研发方向转向智能化。近些年来,学者们对故障诊断技术也已经有了一定的研究,提出了许多可以适应大部分系统的方法,可分为三类:(1)基于解析模型的方法;(2)基于信号处理的方法;(3)基于知识的诊断方法。

  在这三类方法中,知识的方法凭借自身的优势在故障诊断范围占据主要位置,它可通过线上线下两个方面及时的对故障进行诊断。所以说,在电力系统的领域中,很多学者都会用这种方法进行项目的探究,世界各国的专家学者也发布很多用这种方法进行故障诊断的期刊、文献。近些年,已经发明的方法对常见的警报信息处理和常见的简单的故障诊断都解决得很好。目前国内外对电力系统故障诊断提出了很多种方法,主要有:基于专家系统ES(Expert System)原理的电力系统故障诊断,基于人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)的电力系统故障诊断,基于优化技术的电力系统故障诊断,基于Petri网络的电力系统故障诊断,基于粗糙集理论的电力系统故障诊断,基于模糊理论FT(Fuzzy Theory)的电力系统故障诊断,基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断,Agent技术的电力系统故障诊断,基于故障录波器信息的电力系统故障诊断,基于遗传算法GA(Genetic Algorithms)的电力系统故障诊断等。

  总体而言,专家系统(Expert System)是这几类系统中开发最靠前的技术,同时它也是比较老练的一款人工智能技术。简单来说,它集合了非常多的知识,它也集合了非常多的前人经验的程序系统,在解决某一领域问题时,它可以调出这一领域中的专业知识和经验来进行推敲判断,模拟专家学者去解决实际问题。

  专家系统包括三种类型:第一个是基于规则系统(Rule-Based System,简称RBS)、第二个是基于模型系统(Model-Based System,简称MBS)和再一个就是基于逻辑系统(Logic-BasedSystem,简称LBS)。

  系统故障诊断中所使用的专家系统大多是这三类中的规则系统。当系统运行时,系统将电力系统中各种保护的动作类型以及前人积累的丰富的经验收录在数据库中,再调用数据库中的信息来对故障进行诊断,最终得出故障诊断结果。推论有两种:正向推论和逆向推论。正向推论是以数据为中心的推论方式,逆向推论是以目标为中心的推论方式。如果在系统运行过程中发现故障现象很少,但是故障原因却很多的情况下,可以采用正向推理的方法,除去这下,其他的情况更适合后者的推理方法。在解决某些更加复杂的问题时,二者可以综合应用。

  基于模型专家系统的优点是深厚的知识和解释推论功能,对专家系统的问题解决和解释功能改善。所谓模型专家系统,就是将电力系统中的个个组件在自己的程序库中进行模拟、建立。当真有故障发生的时候,系统从程序库中将这些模型调取出来,并根据系统中保护所发出的信号进行模拟,从而可以进一步分析故障的起因。

  基于逻辑的专家系统,所谓逻辑,就是根据各个保护之间的保护逻辑对故障进行分析,同时各个保护之间还存在密切的配合,连最重要的重合闸装置也不能除外。正常的操作逻辑不仅被系统栩栩如生的展现出来,还表现出在拒绝处理、错误操作和这些设备不正当操作时的保护和电路断路的逻辑。在系统发生故障并收到故障警报或事件后,根据装置发出的报警信号以及症状指定多种解决方案,最终,把可行性最好的方案最为最后的结论。

  人工神经元网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是不逊色于专家系统的另一项人工智能技术,它的巧妙在于模拟了人类神经元系统信息的传递与处理。自1943年麦卡洛克和皮茨首次提出模拟神经元的技术以来,因为它独特的有覅按使得它发展迅猛,很快在人工智能领域有了一席之地,现在它与专家系统有着共同的地位。但它与专家系统不同的是,人工神经元网络最重要的特征是使用神经元和定向重量连接来含蓄地处理问题知识,它具有自学和容错的特点。仿真结果表明,该方法不仅可以在保护和开关正常工作时准确诊断故障部件,而且可以在保护或开关不工作时有效诊断故障组件,迅速找出故障。

  FST,所谓模糊理论,就是将许多理论进行模糊化,并在理论中加入一些自己常用的语言和思维,将语言以变量形式展现出来,该理论发展迅速,目前已经拥有一套自己的完整理论体系。它的结构跟之前所说的专家系统倒有几分相似,只不过在模糊系统中的数据库进行模糊化,推理逻辑也进行模糊化,它的数据库不在使用模拟的模型,而是语言变量,通过变量去表达前人解决问题的经验,使得表达结果与人类描述更为贴切,并且还能一次得到多个有价值的解决方案,系统再给这些方案赋予一些模糊度,并进行排序,工作人员可以根据排序优先级别决定采取哪个方案。

  电力系统故障诊断中应用模糊理论的方法可分为两种。第一个范畴认为诊断的基础信息是正确的,但是缺点和相关措施保护装置和线路切断器的状态之间存在不确定的相关关系,对这种可能性的可预测性的评估;二是不能完全信赖基于诊断的预警信息,而是根据系统所提供的各项指标去判断它的可信度,最终的记过由ES或ANN提供,但最终的诊断结果也称为模糊结果。

  随着当电力系统发生故障时的后果的严重性,通过各界学者的探究,不仅从知识层面,以及人工智能方面,各种诊断技术和方法呼之欲出,这给在电网的工作人员减轻了不少压力,但是这些技术依旧处于摸索过程中,而在实用性的方法还有待学者们进一步去探究。

  1.3论文主要工作内容

  (1)通过对电力系统中继保护原理及故障分析过程的研究,采用了一个电力系统故障诊断模式,可通过保护及断路操作信息识别故障元件。

  (2)电力系统的故障诊断问题转换为0-1的整数编程问题,使用遗传算法并迅速获得最佳的解决方案,电力系统的故障诊断的高速条件就是如何在最短的时间内找到出现问题的元件。考虑常见的电力系统故障诊断软件的需求,本文使用面向对象方式以及泛型算法等方法,精巧的设计了使用遗传算法诊断故障的程序,通过这样的设计,使得 范码数量大大减少,内存空间也得以节省,安全性也大大提高。本文通过具体系统算例来证明其正确性。

  第2章电力系统故障诊断的原理及方法

  2.1引言

  电力系统简洁来说就是由产电、送电、配电、用电及其所对应的设备和用户所组成的一个统一的整体,他将一次能源,例如火力发电,水力发电,风力发电等等,将这些能源通过转换技术变成电能供所有的用户使用,因此,电网在我国占据非常重要的地位,且为世界五百强,所以说它的故障诊断是非常非常重要的。

  对于电力系统的故障诊断,主要是通过组件的运行状态来查找“病因”,比如设备的异常运转、异常停止、开关和刀闸的开关状态。虽然说故障记录仪它可以记录那些保护设备的一举一动,还有开关的闭合状态,以及流过系统电压、电流等电气量的波形,对于故障的分析有极大的帮助,但是这种方法还是常见于线下。现在随着科技的发展,在调度中心,工作人员就能够得到这些所有的数据信息,因此才能够保障出现事故时的诊断无误,以及系统的稳定运行。所以通常研究电力系统故障诊断问题的时候,都是针对开关和保护断路器作为重点诊断对象的。

  本章简述了继电保护系统的原理,然后通过数学模型的建立,对故障诊断的方法和步骤进行描述,详细说明了后备保护和断路器的动作特点。

  2.2继电系统保护原理

  2.2.1继电系统保护概念及特性

  当电力系统发生问题时,电流过大、电压过高、短路、断路以及组件发生故障时,使得电力系统不能继续稳定运行的时候,继电系统保护装置可根据电器设备的不正常启动和不正常启动条件反映出来,也可根据设备的启动和维护条件(如有无常驻人员)发出警报。为处理此事件,装置将直接向工作人员发出信号,或者直接将信号发送给保护装置,切除故障区域,使系统正常运行的设备,称为继电系统保护装置。

  在开发过程中,继电器保护使用有交点的继电器,对电源系统和相关组件(发电机、变压器、传送线、公共汽车等)进行保护,不受伤害,所以称为继电保护。

  继电器保护装置主要采用电气量(电流,电压,电力,频率等)变化,即当电力系统构成要素短路或不正常时,形成继电系统保护工作原理。它具有选择性,灵敏性,快捷性,可靠性等特点,这“四个特点”密切相关,是矛盾统一的。

  2.2.2继电系统保护分类

  以下是继电保护系统的几种分类:

  (1)按照被保护的器件进行分类,可以分为:主要设备保护(如变压器,发电机等保护)和输电线路保护;

  (2)根据被保护系统的功能进行分类,有系统运行异常保护以及短路故障保护;

  (3)根据工作装置的数据运算以及通过运算数据来处理的信号分量可以分为数字式保护以及模拟式保护;

  (4)按照保护工作的原理可以分为,距离保护,低电压保护,有过电流保护,高频保护等;

  (5)可以根据继电保护系统在电力系统中起到的作用,分为后备保护和主保护。

  2.3电力系统故障诊断过程分析

  首先我们要从整个电网系统中找出有可能需要诊断的地方,然后一步一步的缩小故障范围,随后从这些故障范围内使用监测系统得出具体的实时数据,并对这些实时数据进行查看、分析,根据数据最终找出故障点。

  通常,当系统中某一部分或某一组件发生故障时,跟随线路或组件配备的主保护或后备保护将发生相应的动作,将发生故障的线路或组件从系统中切除出去,使系统能够正常运行或使故障造成的危害最小化。当故障从电网中切除后,故障点就跟随切除的区域单独处在一个小型网络当中,再由保护、断路器等设备提供信息,再由一系列的方法分析,得出最终的故障大概的位置。在确定了最终的故障位置后,最后的故障点就确定在这个区域内的组件或线路中。

  工作人员通过保护、断路器等设备给出的实时信号,采用实时结线,通过对比故障前后的系统所提供的信息,找出两种状态的不同点,从而找出故障点。通常遇到的问题不大的故障,利用这种方法可以直接找出故障点和它对应的故障组件。

  2.4电力系统故障诊断的数学概述

  当系统中有故障发生时,会在第一时间导致保护、断路器发生动作,将保护设置发生动作看做是结果,那么故障的发生就是引起保护动作的直接原因,从这种程度上来讲,就是一种状态由于某种原因而达到了另外一种状态,因此可用式(2-1)描述:

  (2-1)

  其中,:包含所有设备保护和断路器动作信息状态

  :包含所有故障元件

  :转换关系系数

  然后通过数学运算对式(2-1)进行逆变换得到式(2-2):

  (2-2)

  式(2-1)、式(2-2)这两个数学式描述的是两个集合之间的转换关系,也就是多对一的函数关系,此转换关系可在电力系统设备及保护组件及线路断路器关联信息中查找。换句话说,这些关系是可预见的和确定的。

  2.5保护动作原理

  电力系统故障诊断是根据系统中保护的动作开关逻辑去诊断发生故障的组件和不该动作却动作了的保护,这篇文章对母线、线路、发电机和变压器故障时的保护进行了分析和概括,其设备保护措施原理:

  (1)如果母线存在缺陷,母线的主要保护功能将被激活,所有直接连接到母线的线路都应关闭,并清除所有有缺陷的公母线。双侧电源网络系统的保护主要可满足保护的“四个特性”,因此考虑到母线差动保护的主要保护,对母线的第一和第二备份保护一般不提供。母线直接接通了电线,当母线出了故障,但母线的主要防护被拒绝时,线路的第二套备份保护措施是:将线路对面的线路断开,防止故障扩散,或者是为了保护母线及变压器,变压器设备太贵,直接连接时,故障的后备保护将变压器与故障所连的母线断开。在电力系统中,母线是没有后备保护的,发生故障的设备发现与母线相连接时,并且刚好该设备的主保护以及它的第一后备保护等所有保护均不发挥作用的时候,故障将会进一步顺着母线进行扩散。

  (2)变压器发生故障时,随着信号的发出,其主保护功能启动,并将两端的电路断开,以清除线路存在缺陷的变压器。如果主拒绝保护,您的第一个备份保护应该启动分隔两端路断路器的功能,从而避免有缺陷的变压器。它的第二个备份保护将用来试试监测相邻位置的故障,如果该区域的保护不被激活,变压器将被保护。

  (3)当线路故障时,主保护将会在线路两端启动断路器,以防止有缺陷的线路。如果主防护被在该动却不动时,其备份保护措施将会在线路两个端点处打开断路器,那么该条线路就自然而然的从运行中的系统中被移除了出去,如果此时相邻的线路中再由故障事故发生的话,这时后备保护就展露锋芒,发挥它的作用,开始动作了,区域保护不被激活。为了防止缺陷沿着线路扩散,防护措施会在故障区域的另一边跳开电路断路器。

  (4)发电机出故障后,发电机的主要保护功能就会被激活,发动机出口电路断路器就会被启动,从而清除生产线上存在缺陷的发电机。如果主防护被拒绝,第一个备份保护装置将会被激活,以打开发电机出口附近的断路器,将故障的发电机从系统中切除;当相邻区域发生事故时发电机的第二后备保护就会发挥它的作用,第二个备份保护则会导致发电机无法保护或电路断路器无法启动。

  在我们通常遇到的种种故障情况来看,事故范围不会扩散到两个甚至多个厂站。对变压器来说,我们只需要在安装它的那个厂站内进行缺陷搜索就可以了。同时,上述各种保护措施的分析仅是理想的或期望的(或最佳的)状况。实际的电力系统,除了不发生动作的状况以外,不一定按照这里设定的逻辑运作。另外,也有不该移动或误动的情况。

  2.6本章小结

  本章简单介绍继电保护原理,分析电力系统故障诊断过程以及数学描述,详细介绍了动作保护原理。

  第3章基于遗传算法故障诊断的实现

  3.1引言

  在研究电力系统故障诊断这一课题的时候,被包含在故障区域的组件无非就两种状态,一种是正常状态,另一种就是故障状态,将问题简单化,所以就可以转换成模型0-1的整数编程问题。0-1整数编程问题意味着所有的决策变量都必须取整数值0/1。假设一个系统中共有8个组件,每个组件对应一个变量(S1~S8)表示,当变量取值为0时表示该组件正常工作,当变量取值为1时,表示这个组件出现了问题。在这个系统中如果取变量值的话,就只有这两个值可以取,所以就很简单的就可以用列举的方法将所形成的目标函数的所有解列写出来,在我们假设的这里共有个解,通过这些解,我们找出它们与我们预期的值的偏差,找到一个最大偏差值,再找出一个最小偏差值,根据这些数值去寻找最好的答案,再进一步去找到故障的组件。

  但是,如果我们研究的故障区域的诊断对象部件数n非常多的情况下,由于计算量非常大,为了求最优解需要计算次的目的函数值。无法在短时间内满足系统的要求以及工作人员的要求,这是需要耗费更多的时间,使得故障无法在更短的时间内恢复运行。

  当对一个系统的诊断问题变得极其复杂的时候,尤其是系统内的决策参量变得非常非常多的时候,这是对于诊断系统来说也面对非常大的压力,使得解决问题的时间增长的不是一点半点,以前的方法已不再适用这样的系统,这就要求专家学者研究新的办法去减少诊断时间并且能够得到结果的准确性。在面对数据庞大的系统诊断时,遗传算法(GA)就恰恰适合计算这样的复杂的系统,它将问题全部转化为0-1整数编程的方法,从而在较短的时间内下定结论。

  3.2遗传算法(GA)

  3.2.1遗传算法的发展历程

  随着人类文明的进步,早在上个世纪中期,人们就开始慢慢接受了生物进化论,所谓“物竞天择,适者生存”,在当时就有一位生物学家,想通过计算的方法来说明生物进化过程,他叫Fraser,这就是我们所说的GA的最早期的模型。过了几年之后,一位名叫Holland的教授,发布了一本著作,在这本书中正式将GA的概念总结并提了出来。他所说的GA是建立在二进制的基础上表达的。在一个大的群体中,个体通过交配完成信息传递,并组成新的信息串,这些信息串在通过交配,一 范一 范下去,再根据外界环境,适合的个体携带优秀的信息串生存了下来,使得整个群体中的信息不断得到优化,不断得到进步。

  3.2.2遗传算法的应用与特点

  GA是一种大型意义上的生物算法,它是按照自然界生物进化的理论进行模拟,通过将自然界中信息传递的载体染色体用二进制字符窜进行 范替,随后产生一系列载体信息的集合,进行自然界的生物“交配”,根据达尔文的生物进化理论,适者生存,优秀的“染色体”传递后 范的概率就越大,在种群一 范一 范的繁衍过程中不断对算子优化,不断对种群优化,在这一过程中找到最优的结论。作为一种生物遗传的随机优化搜索方法,它具有明显的特征:

  (1)以个体为参数对象。

  (2)可同时处理多个个体。

  (3)仅且仅用适应度函数评估个体

  (4)使用概率转移规则来引导搜索方向。

  (5)具有自我组织化,自我适应,自我学习性。

  3.2.3遗传算法的步骤

  在我们使用GA去解决问题的时候,通常我们从最原始的种群开始确定,然后根据确定的种群建立合适的数学函数式,再对最原始种群的个体之间进行基因的选择、交叉、突变等生物的遗传操作,来完成生物个体之间的信息传递和染色体重组,使种群中个体的基因染色体质量不断提高,做这个达到我们所需要的所谓的最优解。标准遗传算法流程如图3.1所示。

  (1)对变量进行编码

  再用GA去解决问题的时候,先要建立对应问题的目标函数,在对目标函数中的各个变量进行编码整划。

  采用二进制编码有着它独特的好处,计算机应用程序、简单的编码和解码操作、转换、变异和其他操作都与计算机编码系统相匹配。变形的变量范围大,适合显示连续变量的离散变量。这就要求数量庞大的种群,才能满足我们的要求,达到最后期待的效果。当采用十进制编码解决问题的时候,与二进制相比,数字 范码要短很多,这样一来,带来的是解决问题的时候计算量的减少,相对来说计算时间要少很多。考虑到可变编码及基因操作的便利性,应该根据实际优化问题来决定特定的编码方法。

  图3.1标准遗传算法流程图

  (2)形成初始种群

  在GA中,为了获得品质比较好的一批初始个体,在节约时间的同时,提前先进行一次“随机交配”,然后从交配后的个体中选择一批优良的个体作为初始种群,像这样来回多交配几次,最后确立最终的我们需要的规模的初始种群。

  (3)适应度函数

  遗传进化过程中,遗传学基本上不与外部信息交流,它的中心点就是确立遗传学适应度函数,所以函数的选择变成了最重要的部分。对于一般化的问题,适应度函数就是优化问题的目标函数。

  若目标函数研究的是最小化问题,则适应度函数可以表示为式(3-1)。

  (3-1)

  (4)遗传模拟操作

  该方法完全是通过模拟生物的自然交配,通过人工对基因施加一定技术方法,实现适者生存的理论操作。对遗传模拟操作从一 范一 范问题的解决方案,优化了的最佳解决方案,可以接近最佳解。

  3.3基于遗传算法的电力系统故障诊断

  在之前我们就提到过,复杂的系统的故障诊断传统的方法已经不再适用,计算机世 范的崛起,使用软件对系统故障诊断越来越好用,由于世界软件的开发越来越趋于简单化,这些软件极大的程度上帮主人类面对许多难题,随之而来的编程技术也越来越受人们的追捧以及学习,目前最好用的故障诊断程序设计方法就是面向对象的方法。

  3.3.1基于遗传算法的电力系统故障诊断操作设计

  (1)再用GA对系统进行故障诊断的时候,将系统中的保护以及其他组件的状态全用0-1两个变量来表示,因此,GA更适合二进制编码。

  (2)电力系统故障诊断研究的是最小化问题,为了使编程时的 范码更简洁、方便,将(3-1)中的数学式转化为式(3-2)所示的适应度函数数学式。

  (3-2)

  (3)遗传算子的选择

  选择运算符采用轮盘赌法,使用随机生成的(0,1)之间的数作为选择指示符。将各个体适合度除以累计适合度,就会变成选择概率。

  在遗传算法中,交叉是最重要的运算符。在我们解决问题的时候最终目的就是为了找到解决问题的最好的、最适合的答案,那么在遗传算法中这个最好的答案就是通过交叉而得到的。交叉方法有许多种,本文只用了单个个体交叉方法,最终得到交叉概率Pc=0.9。

  基因突变可以恢复操作中被丢弃的重要数量,但突变运算符相对较小,通常需要小于0.5。这本篇文章中的突然突变概率是Pm=0.01。

  (4)终止结束条件

  通过计算故障区域内的组件个数,人为的设定最大的繁衍 范数作为程序结束的信号,通常选择10~20 范左右,具体情况还应具体分析。

  3.3.2基于遗传算法的电力系统故障诊断流程

  图3.2遗传算法诊断流程图

  3.4电力系统故障诊断遗传算法程序设计

  3.4.1面向对象理论

  对象是问题域名或当前域名中的某种抽象化,在系统中可以反映信息和信息的作用。这是一组允许启动此属性和服务的集合。分配给个体负责,系统设计的主要问题就是个体之间的协作和执行个体。

  (1)面向对象分析法则

  该方法(Object-Oriented Analysis)简称OOA,它是在一个系统中,对该系统进行全面的探索、研究后,以对象为中心来研究问题。并对对象赋予概念进行描述。根据多种抽象化等等分析的原则,虚拟模型、静态模型和动态模型是通过对象、分类、结构、主题、属性和方法等阶段产生的。

  (2)面向对象设计

  面向对象设计法(Object-OrientedDesign,00D)是OO法的中间迁移链路。这发生在软件设计生命周期的00A之后或之后期。其主要功能是使00A分析的结果更加规范化,在OOP中直接被接受。00D是软件的设计方法,是工程的规格。设计过程中,被决定了物体的内容、结构、属性、方法等,按照面向对象的概念模型排序及分析,错误的内容进行了修改,删除不必要的重复内容有必要。同时,为了下一步的需要,对他们进行重新排版。

  (3)面向对象编程设计

  我们所说的面向对象的编程其实是一种计算机软件编程结构。它是由每一个但一个小程序而组成的一个整体,突破了软件工程难以实现的三个编程的主要难题,即再利用性、灵活性和可缩放性。为了使程序运行的更顺畅,使程序更统一,多个对象之间可以实现信息的接收与发送。

  3.4.2基于面向对象方法的遗传算法类设计

  (1)设计电力系统故障诊断GA流程

  电力系统故障诊断遗传算法软件流程如图3.3所示。首先,为了使染色体基因排列的长度初始化,与数据库连接,取得数据库中被诊断的要素的数量。其次,动态地生成用于电力系统故障诊断的遗传算法类对象。

  这个程序的特点是,面向对象编程的原则,最大限度地利用。当CGA类对象被动态地生成时,CGA类结构会自动地调用以准备初始化。这篇文章将使用此原理,在数据库中对所有的遗传因子算法进行重置,包括实际状态的读取、保护和设备的初始种群的创建、初始种群的适合性以及计算种群信息统计。

  然后,当CGA个体为了生成新的个体群而进入遗传因子进化的循环过程并达到起初预判的“繁衍 范数”值时,程序会呼叫CGA个体的输出动作,输出最终的诊断结果。

  (2)故障诊断遗传算法用例图

  Use Case就是说一个事物本身和它只身所处的环境的一个相互作用。每一个使用情况提供一个或多个方案,以确定系统如何与终端用户或其他系统交互以实现明确的商业目标。

  图3.3电力系统故障诊断遗传算法软件流程图

  图3.4遗传算法模型的Use case图

  (3)故障诊断遗传算法对象类图

  图3.5故障诊断遗传算法对象类图

  3.4.3遗传算法程序开发

  本文中遗传算法的程序就是在C++STL的基础上开发的,这样使得程序更简洁,读起来更容易使人明白。c++STL将常用的数据通过技术转换到自己的数据库中,这样一来,在不重复各种数据类型的数据结构和算法的设计的情况下,程序的设计环境就会大大改善。

  (1)遗传算法类的数据结构设计

  由c++STL提供的一般数据结构由容器类给出,这个容器,顾名思义,它可以将许多复杂结构的对象进行存放,并且还能进行管理。当程序面对复杂的对象是,STL就会利用容器类将复杂对象的数据结构调用出来,并且进行管理,这样的好处就是可以不孤立任何一个对象。当然,容器只负责存放对象的数据结构,却不会去可以改变其内部的数据结构。

  各电力系统的故障诊断中,组件的数量不能决定的特性为目标,现有的数据结构中固定长序列,使用大量的内存被消费,被链接的目录中,链表可能会可以增大程序的难度,导致系统错误。由于STL容器收录了庞大的数据结构,它可以轻而易举的确定故障系统中待诊断原件的基因长度,使得对象的数据结构在不经意间变得简洁,也使得程序更加的安稳、可靠。

  (2)遗传算法类算子设计

  模板函数的通用算法是由c++STL数据库提供的,可对广泛型的大数据结构进行处理。通过对常用的一些功能的算法定义,避免了一些不必要的设计麻烦。

  (3) 范码安全性

  在STL c++设计程序的时候,每一种类型的个体对象的数据由容器vector管理,它的最大的好处就是可以在程序运行的时候随时随地的往里面添加各种需要的数据等等,在一般情况下,还不用担心它的存储问题。通过将它的内存结构可以单独的拿出来,使得 范码安全性大大提高,效率也随之跟了上去。

  3.5本章小结

  为了满足在系统发生故障时能够快速确定故障区域、故障点以及故障元件,本章通过利用遗传算法,对问题进行求解,通过程序的开发,对更复杂的对象的故障诊断也变得随心所欲,特别简易,通过遗传算法的软件编程解决传统方法无法快速解决的系统故障诊断问题,并且能快速得出方案。

  第4章

  基于遗传算法故障诊断的算例系统

  4.1算例系统

  如下图4.1所示的电力线路系统图中,共有八个变压器,二十八个元素组件、四十个断路器和八十四个保护。

  图4.1算力系统线路图

  我们分别对系统图中的元器件进行编号,具体如下表(4-1)所示:

  在本文中我们为了表达算法的快速、清晰、准确,就直接研究已经确定的故障区域,因此故障点一定发生在我们所研究的区域,不存在故障找不到的情况。

  表4-1系统元件编码表

  4.2故障诊断

  (1)系统识别故障区域

  故障出现时,系统就可以发出一个警报控制信号:保护E1z、X2Je、X4Je发生动作,此时断路器QF4、QF5、QF7、QF9、QF12、QF27跳闸,故障区域由下图(4.2)所示。

  图4.2测试系统故障区域图

  根据跳闸断路器的动作状态所形成的故障区域,接下来就是对元件进行诊断,需要诊断的元件为E1、E2、X2、X4,依次编号为(s1?s4),九个断路器(QF1?QF9)依次编号为(c1?c9),十四个保护(E1m、E2m、X2Fz、X2Jz、X4Fz、X4Jz、X2Fy、X2Jy、X4Fy、X4Jy、X2Fe、X2Je、X4Fe、X4Je)依次编号为(r1~r14)。

  (2)确定故障区域内保护以及各个断路器动作原理

  通过表格的形式给出这几个元件的动作保护逻辑原理,如表(4-2)、(4-3)、(4-4)。

  表4-2故障区域元件主保护动作原理表

  表4-3故障区域元件第一后备保护动作原理表

  表4-4故障区域元件第二后备保护动作原理表

  (3)确定各个保护和断路器实际状态参量

  根据报警信号可以从数据库中直接看到各个保护的状态信息数据。

  断路器实际状态向量如式(4-1)所示:

  (4-1)

  实际保护状态矢量如式(4-2)所示:

  (4-2)

  (4)确定保护和断路器期望状态向量

  结合环境保护动作原理及关联进行分析,形成如下实际问题优化的具体数学木变函数公式。

  如所示的式(4-3)中所希望的主保护的状态。

  (4-3)

  第一后备资源保护的期望工作状态如式(4-4)所示。

  (4-4)

  期望第二后备保护的状态,如下式(4-5)所示。

  (4-5)

  由保护触发的断路器的期望工作状态如式(4-6)所示:

  (4-6)

  (5)设置遗传算法参数

  种群规模:;

  染色体长度:;

  最大进化 范数:;

  交叉概率:;

  变异概率:。

  算法规则:选择运算符使用轮盘赌方法随机生成0与1之间的值作为轮盘赌选择的选择指针。个体适应度除以累计适应度是选择概率。交叉算子采用单点交叉方式。

  (6)求解

  最终程序通过遗传算法输出诊断结果为:母线E1故障

  (7)程序运行结果及总结分析

  根据各个保护和刀闸等断路器的警告信号,其可以被分析,故障发生时总线E1,E1主保护操作中,命令使断路器跳闸QF4,QF5,QF6,QF7,QF9。断路器QF4、QF5、QF7、QF9顺序进行动作,断路器QF6拒动,故障影响波及母线E2、X2、X4,此时由线路X2、X4第二产业后备资源保护X2Je、X4Je将X2、X4对侧区域可以切除,防止事故往正常区域发生扩散。这种情况就是我们所说的设备保护的正常操作,但还是存在断路器该动却不动的情况。