一种多参数优化的弱暂态零序电流故障特征提取方法技术

本发明专利技术涉及一种多参数优化的弱暂态零序电流故障特征提取方法，包括：步骤S1：设定双稳态系统中的势函数参数a、b和四阶龙格-库塔算法求解双稳态系统时的数值计算步长h为优化对象；步骤S2：采用遗传算法对参数a、b和h进行优化，输出最优化参数aJ、bJ和hJ；步骤S3：在最优化参数条件下，利用变尺度方式下的双稳态系统对噪声背景下的暂态零序电流进行特征提取，得到变尺度方式下的双稳态系统的输出信号ic(t)。与现有技术相比，本发明专利技术利用遗传算法的全局最优搜索性能以及多参数同时优化的思想，寻找最优化势函数参数和数值计算步长，以便双稳态系统在最优化参数条件下提取强噪声背景下微弱暂态零序电流的故障特征，有利于提高配电网故障选线的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统配电网故障选线领域，尤其是涉及一种多参数优化的弱暂态 零序电流故障特征提取方法。
技术介绍
配电网故障选线具有以下难点和问题：1)信号的故障特征不明显：单相接地故障 后，稳态电流一般小于30A甚至只有几 A，此外，配电网络结构复杂导致有时候故障特征不 明显，虽然故障暂态零序电流信号比稳态零序电流信号大，但是持续时间短，有时难以检 测；2)我国配电网运行方式多变，各配电线路的长短不一、数量也会经常发生变化，其线路 的谐波电流和分布电容电流也随之发生变。另外，外界噪声的强度、负荷的影响、母线电压 的波动和故障点接地电阻的不确定等因素均会影响故障零序电流的变化。综上所述，如何 在强随机噪声背景下提取微弱暂态零序电流（Transient Zero-Sequence Current，TZSC) 的故障特征是解决配电网故障选线的关键技术。 所谓随机共振指一个非线性双稳态系统，当仅在噪声或仅在小周期信号作用下都 不足以使系统输出在两个稳态之间跃迀，而在噪声和小周期信号的共同作用下，系统输出 的功率谱中，在信号的频率处出现一峰值，当噪声强度达到某一合适值时，输出功率谱的峰 值达到最大。随机共振利用噪声增强微弱信号传输的优点，使其与其他的微弱信号检测方 法相比具有独特的优势。然而，现有文献只是根据经验选取势函数参数，有可能导致随机共 振提取的特征信号不够准确，大大影响了随机共振的应用效果。此外，在求解双稳态系统 时，四阶龙格一库塔算法的数值计算步长也会影响随机共振的效果。因此，如何选取合理的 势函数参数及数值计算步长，最有效地利用随机共振来增强噪声背景下微弱暂态零序电流 信号的检测，是配电网故障诊断领域需要解决的问题之一。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种多参数优化的 弱暂态零序电流故障特征提取方法，利用遗传算法的全局最优搜索性能以及多参数同时优 化的思想，寻找最优化势函数参数和数值计算步长，以便双稳态系统在最优化参数条件下 提取强噪声背景下微弱暂态零序电流的故障特征，有利于提高配电网故障选线的准确度。 本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现： -种多参数优化的弱暂态零序电流故障特征提取方法包括： 步骤Sl :设定双稳态系统中的势函数参数a、b和四阶龙格-库塔算法求解双稳态 系统时的数值计算步长h为优化对象，其中，双稳态系统X的表达式为： X = dx/dt = -dV (x) /dx+s (t) + Γ (t) 式中也/(11:为双稳态系统的输出信号，'\^)为势函数，'\^)=-312/2+匕14/4 ;3和 b为势函数参数；s (t)代表无噪声的暂态零序电流，Γ (t)代表噪声信号，t为时间，x为布 朗粒子运动的速度； 步骤S2 :采用遗传算法对双稳态系统X的表达式中势函数参数a、b和四阶龙 格-库塔算法求解双稳态系统时的数值计算步长h进行优化，输出最优化参数a :、b#P h V 步骤S3 :在最优化参数条件下，利用变尺度方式下的双稳态系统对噪声背景下的 暂态零序电流进行特征提取，得到变尺度方式下的双稳态系统的输出信号L(t)，ijt)即 为微弱暂态零序电流故障特征提取的特征电流。 所述步骤S2包括以下步骤： 201 :设定遗传算法的参数，所述遗传算法的参数包括种群规模N、交叉概率P;、变 异概率Pb、优化对象a的搜索范围、优化对象b的搜索范围、优化对象h的搜索范围和最大 进化次数G niax，同时设定理想暂态零序电流iz (t)，iz (t)中加入强噪声得到带有强噪声的暂 态零序电流izg(t); 202 :初始化种群，随机产生N个个体，其中，每个个体j对应一组优化对象组 ，每组优化对象组对应一个双稳态系统Xj; 203 :将izg(t)替换每个双稳态系统Xj的表达式中的s(t) + r⑴，按个体编号顺 序，依次对所有的X,进行四阶龙格-库塔算法求解，求解双稳态系统时的计算步长记为h ,， 求解得到每个双稳态系统X,的输出信号i η (t)，is] (t)作为初始电流； 204 :获取isj(t)与iz(t)之间的互相关系数P sj，并将P sj的值作为个体适应度； 205 :根据个体适应度、交叉概率P1和变异概率P B依次对N个个体进行选择操作、 交叉操作和变异操作，完成一次的进化； 206:判断进化次数是否达到设定的最大进化次数，若是，则进化停止，执行步骤 207,若否，则返回步骤205 ; 207 :将P sj数值最大的个体作为最优化个体J，J所对应的双稳态系统为最优化 双稳态系统X1，提取X 1的势函数参数a ;、b;和求解X ;时的数值计算步长h a;、b#P h ;即为 最优化参数。 所述步骤S2还包括步骤207之后执行的步骤208,所述步骤208为：根据a;、bj和 h;，利用变尺度方式下的双稳态系统对izg(t)进行特征提取，得到变尺度方式下的双稳态系 统的输出信号V⑴，获取i z'⑴与^⑴之间的互相关系数pz, z，判断pz, z是否大 于设定阈值，若是，则执行步骤S3,若否，则跳转步骤201。 所述设定阈值为0.92。 所述优化对象a的搜索范围为，所述优化对象b的搜索范围为， 所述优化对象h的搜索范围为。 所述最大进化次数Gniax的取值范围为80~100次。 所述步骤201中的强噪声的噪声强度取值为30db~500db。 与现有技术相比，本专利技术具有以下优点： 1)基于遗传算法优化的变尺度下双稳态系统能够根据信号和噪声的特点自适应 地选取合适的势函数参数和四阶龙格-库塔算法的数值计算步长，利用最优化参数条件下 的双稳态系统提取强噪声背景下微弱暂态零序电流的故障特征，获得的特征电流曲线可以 很好的反应微弱暂态零序电流的状况，相比采用经验参数的势函数，本专利技术方法利用遗传 算法的全局最优搜索性能和多参数优化思想，在选取合理的势函数参数基础上进一步选取 合适的数值计算步长，可以最有效地利用随机共振来增强噪声背景下微弱暂态零序电流信 号的检测，增强变尺度下双稳态系统提取弱暂态零序电流故障特征的能力，更精准的特征 电流有利于提高配电网故障选线的准确度。 2)基于遗传算法的变尺度下双稳态系统能有效地检测出强噪声背景下的微弱暂 态零序电流，并设定相应的设定阈值，使得最优化参数条件下的互相关系数都维持在0.9 以上，通过实验，得到的与无噪声背景下的暂态零序电流之间的互相关系数高达〇. 9593,说 明本专利技术方法特征提取的特征电流具有良好的抗噪性能。【附图说明】 图1为单相接地零序暂态等值电路； 图2为对称双势阱中随机共振现象的示意图； 图3为遗传算法交叉操作示意图； 图4为遗传算法变异操作示意图； 图5为本专利技术基于多参数优化的微弱暂态零序电流故障特征提取方法流程图； 图6为无噪声的暂态零序电流不意图； 图7为强噪声背景下的暂态零序电流不意图； 图8为在经验参数下经变尺度双稳态系统所提取的特征电流； 图9为遗传算法适应度曲线；当前第1页1 2 3 4 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多参数优化的弱暂态零序电流故障特征提取方法，其特征在于，包括：步骤S1：设定双稳态系统中的势函数参数a、b和四阶龙格‑库塔算法求解双稳态系统时的数值计算步长h为优化对象，其中，双稳态系统X的表达式为：X＝dx/dt＝‑dV(x)/dx+s(t)+Γ(t)式中：dx/dt为双稳态系统的输出信号，V(x)为势函数，V(x)＝‑ax2/2+bx4/4；a和b为势函数参数；s(t)代表无噪声的暂态零序电流，Γ(t)代表噪声信号，t为时间，x为布朗粒子运动的速度；步骤S2：采用遗传算法对双稳态系统X的表达式中势函数参数a、b和四阶龙格‑库塔算法求解双稳态系统时的数值计算步长h进行优化，输出最优化参数aJ、bJ和hJ；步骤S3：在最优化参数条件下，利用变尺度方式下的双稳态系统对噪声背景下的暂态零序电流进行特征提取，得到变尺度方式下的双稳态系统的输出信号ic(t)，ic(t)即为微弱暂态零序电流故障特征提取的特征电流。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：程启明，谭冯忍，张宇，余德清，张海清，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海;31