換雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)表達(dá)式中勢(shì)函 數(shù)的參數(shù)b，將帶有強(qiáng)噪聲的暫態(tài)零序電流i zg(t)替換雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)表達(dá)式中的s(t) + r (t)， 求解得到變尺度方式下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的輸出信號(hào)廣z(t)，獲取i' 2(〇與1(〇之間的互 相關(guān)系數(shù)P z，判斷P z是否大于設(shè)定閾值，設(shè)定閾值選取為0.9,表示強(qiáng)相關(guān)，若是，則 執(zhí)行步驟S3,若否，則跳轉(zhuǎn)步驟201，通過(guò)遺傳算法再次解算。此步驟208是為了對(duì)得到的 最優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為互相關(guān)系數(shù)的數(shù)值，若評(píng)價(jià)結(jié)果不能達(dá)到預(yù)定效果，則重 新解算。
[0096] 步驟S3 :在最優(yōu)化參數(shù)條件下，利用變尺度方式下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)對(duì)未知噪聲背景 下的暫態(tài)零序電流進(jìn)行特征提取，得到變尺度方式下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的輸出信號(hào)L(t)，L(t) 即為微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取的特征電流。
[0097] 為了驗(yàn)證本發(fā)明方法可以獲得更好的特征提取，分別對(duì)采用無(wú)優(yōu)化的方法和本發(fā) 明優(yōu)化的方法進(jìn)行暫態(tài)零序電流檢測(cè)的試驗(yàn)：
[0098] 1)無(wú)優(yōu)化的暫態(tài)零序電流檢測(cè)
[0099] 定義理想暫態(tài)零序電流iz(t)為：
[0100] )
[0101] CN 105160405 A 說(shuō)明書(shū) 8/9 頁(yè)
[0102]
[0103]
[0104]
[0105] 式中=X1 (t)為幅值較小的工頻信號(hào)；x2(t)為幅值較大的5次諧波；x3(t)為幅值 較大的非整次諧波；x 4(t)為衰減直流分量；Γ (t)為噪聲。值得指出的是，該暫態(tài)零序電流 理想信號(hào)是按照小電流接地系統(tǒng)單相接地故障時(shí)的特點(diǎn)定義的?？梢?jiàn)，信號(hào)iz(t)由5個(gè) 信號(hào)疊加而成的，具有多頻率和衰減特性，是一種非周期信號(hào)，如圖6所示。在i z(t)中加 入強(qiáng)噪聲，得到帶有強(qiáng)噪聲的暫態(tài)零序電流izg(t)，如圖7所示，將i zg(t)輸入到式⑵中， 其對(duì)應(yīng)的參數(shù)分別為a = b = 1，D = 200db，采樣頻率fs= 100000Hz，選擇壓縮頻率C 2000并進(jìn)行數(shù)值仿真，如圖8所示。
[0106] 計(jì)算初始電流is(t)與無(wú)噪聲背景下的暫態(tài)零序電流iz(t)之間的互相關(guān)系數(shù)，得 互相關(guān)系數(shù)為0.7416。從圖8可知，i s(t)還是帶有一定的噪聲，且幅值相對(duì)于原來(lái)信號(hào)來(lái) 說(shuō)降幅較大。
[0107] 2)經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的暫態(tài)零序電流檢測(cè)
[0108] 采用本發(fā)明所述的基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取方法，暫 態(tài)零序電流為式（11)所示，暫態(tài)零序電流的噪聲強(qiáng)度為200,設(shè)置壓縮頻率C rS 2000,優(yōu) 化對(duì)象a的搜索范圍為[-10, 10]，優(yōu)化對(duì)象b的搜索范圍為[0, 10]，種群規(guī)模N為50,交 叉概率匕為0. 4,變異概率P 8為0. 2,最大進(jìn)化次數(shù)G _為100,經(jīng)程序運(yùn)行，可得圖9。由 圖9可知，經(jīng)過(guò)58次迭代，互相關(guān)系數(shù)已經(jīng)達(dá)到最大，也即算法收斂，此時(shí)的參數(shù)最優(yōu)值為a =-5. 9976，b = 0. 0013,這也表明最大進(jìn)化次數(shù)設(shè)置為100能夠滿(mǎn)足強(qiáng)噪聲背景下的微弱 暫態(tài)零序電流的提取。將最優(yōu)化的參數(shù)代入變尺度下雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)方程，進(jìn)行四階龍格-庫(kù) 塔方程求解，得出結(jié)果如圖10所示。計(jì)算最優(yōu)化參數(shù)下，變尺度下雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)處理所得的 特征電流與原始無(wú)噪聲下的暫態(tài)零序電流之間的互相關(guān)系數(shù)，得互相關(guān)系數(shù)為〇. 9601。
[0109] 對(duì)比圖10與圖8,從波形方面來(lái)分析，圖10的波形比圖8的波形更加清晰，也即 圖10波形所含的噪聲比圖8少；從幅值方面來(lái)分析，圖10波形的幅值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于圖8 ;從 互相關(guān)系數(shù)方面分析，在最優(yōu)化參數(shù)條件下，互相關(guān)系數(shù)值為〇. 9601，在經(jīng)驗(yàn)參數(shù)條件下， 互相關(guān)系數(shù)值為〇. 7416,可見(jiàn)，經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后，互相關(guān)系數(shù)有了很大程度的提高，也即， 在最優(yōu)化參數(shù)條件下，變尺度下雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)提取強(qiáng)噪聲背景下弱暫態(tài)零序電流特征的能力 增強(qiáng)。
[0110] 分別設(shè)置噪聲強(qiáng)度為50db、IOOdb、200db、300db，對(duì)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)條件下和本發(fā)明所述 特征提取方法進(jìn)行對(duì)比分析，分別計(jì)算不同參數(shù)條件下的特征電流與無(wú)噪聲條件下的暫態(tài) 零序電流之間的互相關(guān)系數(shù)，見(jiàn)表1。
[0111] 表1不同參數(shù)條件下的互相關(guān)系數(shù)
[0112]
[0113] 從表1可知，隨著噪聲強(qiáng)度的增加，各條件下的互相關(guān)系數(shù)均有所下降；最優(yōu)化參 數(shù)條件下的互相關(guān)系數(shù)都維持在〇. 94以上，均屬于強(qiáng)相關(guān)，互相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于經(jīng)驗(yàn)參數(shù) 條件下的互相關(guān)系數(shù)，因此，經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后，變尺度下雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)提取弱暫態(tài)零序電流 故障特征的能力增強(qiáng)，因此，選取合理的勢(shì)函數(shù)參數(shù)是非常有必要的。
[0114] 綜上所述，以上僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。 凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的 保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取方法，其特征在于，包 括： 步驟Sl :設(shè)定雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)中的勢(shì)函數(shù)參數(shù)a、b為優(yōu)化對(duì)象，其中，雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)X的表達(dá) 式為： X = dx/dt = -dV(x)/dx+s (t) + T (t) 式中也/(11:為雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的輸出信號(hào)，'\^)為勢(shì)函數(shù)，'\^)=-312/2+匕1 4/4;3和13為 勢(shì)函數(shù)參數(shù)；s (t)代表無(wú)噪聲的暫態(tài)零序電流，r (t)代表噪聲信號(hào)，t為時(shí)間，x為布朗粒 子運(yùn)動(dòng)的速度； 步驟S2 :采用遺傳算法對(duì)雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)X的表達(dá)式中勢(shì)函數(shù)參數(shù)a、b進(jìn)行優(yōu)化，輸出最 優(yōu)化參數(shù)Bp bI; 步驟S3 :在最優(yōu)化參數(shù)條件下，利用變尺度方式下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)對(duì)噪聲背景下的暫態(tài) 零序電流進(jìn)行特征提取，得到變尺度方式下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的輸出信號(hào)Ut)，ijt)即為微 弱暫態(tài)零序電流故障特征提取的特征電流。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取 方法，其特征在于，所述步驟S2包括以下步驟： 201 :設(shè)定遺傳算法的參數(shù)，所述遺傳算法的參數(shù)包括種群規(guī)模N、交叉概率Pp變異概 率匕、優(yōu)化對(duì)象a的搜索范圍、優(yōu)化對(duì)象b的搜索范圍和最大進(jìn)化次數(shù)G niax，同時(shí)設(shè)定理想暫 態(tài)零序電流iz(t)，iz(t)中加入強(qiáng)噪聲得到帶有強(qiáng)噪聲的暫態(tài)零序電流i zg(t); 202 :初始化種群，隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)個(gè)體，其中，每個(gè)個(gè)體j對(duì)應(yīng)一組勢(shì)函數(shù)參數(shù)[aj, b』， 每組勢(shì)函數(shù)參數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)Xj; 203 :將izg(t)替換每個(gè)雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)Xj的表達(dá)式中的s(t) + r (t)，按個(gè)體編號(hào)順序， 依次對(duì)所有的X,進(jìn)行四階龍格-庫(kù)塔算法求解，求解得到每個(gè)雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)X ,的輸出信號(hào) is.j (t)，is.j⑴作為初始電流； 204 :獲取isj(t)與iz(t)之間的互相關(guān)系數(shù)P sj，并將P sj的值作為個(gè)體適應(yīng)度； 205 :根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度、交叉概率&和變異概率P B依次對(duì)N個(gè)個(gè)體進(jìn)行選擇操作、交叉 操作和變異操作，完成一次的進(jìn)化； 206 :判斷進(jìn)化次數(shù)是否達(dá)到設(shè)定的最大進(jìn)化次數(shù)，若是，則進(jìn)化停止，執(zhí)行步驟207， 若否，則返回步驟205 ; 207 :將P s]數(shù)值最大的個(gè)體作為最優(yōu)化個(gè)體J，J所對(duì)應(yīng)的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)為最優(yōu)化雙穩(wěn) 態(tài)系統(tǒng)Xp提取X j的勢(shì)函數(shù)參數(shù)a p bj，a』、bj即為最優(yōu)化參數(shù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取 方法，其特征在于，所述步驟S2還包括步驟207之后執(zhí)行的步驟208,所述步驟208為：根 據(jù)4、比，利用變尺度方式下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)對(duì)izg(t)進(jìn)行特征提取，得到變尺度方式下的雙 穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的輸出信號(hào)i' z(t)，獲取i' 之間的互相關(guān)系數(shù)Pz, z，判斷Pz, z 是否大于設(shè)定閾值，若是，則執(zhí)行步驟S3,若否，則跳轉(zhuǎn)步驟201。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取 方法，其特征在于，所述設(shè)定閾值為0. 9。5. 根據(jù)權(quán)利要求2述的一種基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取方 法，其特征在于，所述優(yōu)化對(duì)象a的搜索范圍為[-10, 10]，所述優(yōu)化對(duì)象b的搜索范圍為 [0, 10]〇6. 根據(jù)權(quán)利要求2述的一種基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取方 法，其特征在于，所述最大進(jìn)化次數(shù)Gniax的取值范圍為90~110次。7. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取 方法，其特征在于，所述步驟201中的強(qiáng)噪聲的噪聲強(qiáng)度取值為30db~500db。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于遺傳算法優(yōu)化的微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取方法，包括：步驟S1：設(shè)定雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)中的勢(shì)函數(shù)參數(shù)a、b為優(yōu)化對(duì)象；步驟S2：采用遺傳算法對(duì)雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)表達(dá)式中勢(shì)函數(shù)參數(shù)a、b進(jìn)行優(yōu)化，輸出最優(yōu)化參數(shù)aJ、bJ；步驟S3：在最優(yōu)化參數(shù)條件下，利用變尺度方式下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)對(duì)噪聲背景下的暫態(tài)零序電流進(jìn)行特征提取，得到變尺度方式下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的輸出信號(hào)ic(t)，ic(t)即為微弱暫態(tài)零序電流故障特征提取的特征電流。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明利用遺傳算法的全局最優(yōu)搜索性能以及參數(shù)優(yōu)化的思想，在最優(yōu)化參數(shù)條件下的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)中提取強(qiáng)噪聲背景下微弱暫態(tài)零序電流的故障特征，精度更高，有利于提高配電網(wǎng)故障選線(xiàn)的準(zhǔn)確度。
【IPC分類(lèi)】G06N3/12, G06K9/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105160405
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510616192
【發(fā)明人】程啟明, 張宇, 譚馮忍, 余德清, 張海清
【申請(qǐng)人】上海電力學(xué)院
【公開(kāi)日】2015年12月16日
【申請(qǐng)日】2015年9月24日