基于自适应粒子群算法的接地网故障诊断方法技术

本发明专利技术提供一种基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法，根据电网络理论中的节点电压分析法建立故障诊断方程，再依据最小能量原理得到目标优化函数，将接地网故障诊断问题转化为含约束条件的目标优化问题，然后采用自适应粒子群优化算法对该优化问题进行求解，得到诊断结果。本发明专利技术的基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法中通过建立了接地网故障诊断的数学模型，并使用优化目标函数，降低了诊断方程的病态程度，且调用了自适应粒子群优化算法的全局寻优能力，提高了求解优化模型的效率和精度，使诊断结果更加精准、可靠。

【技术实现步骤摘要】
基于自适应粒子群算法的接地网故障诊断方法
本专利技术涉及电气
，特别是一种基于自适应粒子群算法的接地网故障诊断方法。
技术介绍
发、变电站的接地网是维护电力系统安全可靠运行、保障运行人员和电气设备安全的重要措施。构成接地网的均压导体常因施工时焊接不良或漏焊、土壤的腐蚀、接地短路电流的电动力作用等原因，使地网均压导体之间或接地引线与均压导体之间存在电气连接不良的故障点。若遇电力系统发生接地短路故障，将造成地网本身局部电位差和地网电位异常升高，除给运行人员的安全带来威胁外，还可能因反击或电缆皮环流使得二次设备的绝缘遭到破坏，高压窜入控制室，使监测或控制设备发生误动或拒动而扩大事故，带来巨大的经济损失和不良的社会影响。由此可见，接地网的故障已是电力系统安全运行的心腹大患，诊断接地网的断点及地网的腐蚀情况已成为电力部门的一项重大反事故措施。现有技术中，在发现接地电阻不合格或出现事故后，一种方法是通过开挖查找地网的电气连接故障点或腐蚀段，但是，这种方法带有盲目性、工作量大、速度慢，并且还受现场运行的限制。近些年，现有技术中也出现了一些新兴的诊断技术，包括：超声探伤技术，电磁场法，建立诊断方程法等。其中，超声探伤技术利用超声波来探查接地导体受到腐蚀后发生的形变，但这种方法存在的缺点是对于几何形变不明显的腐蚀，无法找到精确腐蚀位置；电磁场法，利用测量地表电磁场参数，根据电磁场变化判断断裂情况来诊断断点，但是这种方法也存在这诊断精度严重依赖于检测设备的精度，同时受到现场工频电磁场效应的极大影响，诊断精度低的缺点。另外，电磁场法仅能确定断点的位置，而无法确定有断裂隐患的点位。针对上述问题，技术人员又提出了一种新的方法——建立诊断方程的方法。该方法通过测量可及节点的电阻值或电压值，建立每段导体阻值与端口阻值或节点电压的关系方程，并添加目标函数构成诊断方程组，同时选择合适的诊断方程建立方案及良好的寻优解法，因而简单易行，目前在工程上得到广泛应用。根据似功率守恒原理，建立端口电阻值和支路电阻值的关系方程组，利用可及节点数据建立诊断方程，并通过最小二乘拟合方法求解，取得了一定的效果，但是由于接地导体电阻为毫欧级，该方法极易受到接地引下线电阻和接触电阻影响，诊断结果缺乏可靠性。另外一种建立诊断方程的方法是通过节点电路分析法，利用端口测量阻值，建立了故障诊断的灵敏度矩阵，同时引入热功率守恒目标函数，建立故障诊断方程组。有学者提出了一种基于节点撕裂的诊断方法，将诊断问题转化为目标函数优化问题，采用最小二乘方法获取初值，智能优化算法进行求解，取得了良好的效果。但是在智能求解过程中，优化解依赖于最小二乘方法获取的初值，可能造成局部极小，降低了求解精度。另一方面，该算法结构复杂、计算量大、计算时间长。因此，如何根据该优化问题，使用一种新的方法来提高对接地网故障诊断的速度和准确度，是目前特需解决的问题。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法，包括如下的步骤：步骤S1：根据接地网拓扑结构，构建故障诊断数学模型；步骤S2：将所述故障诊断模型转变为含约束条件的目标优化问题，建立目标优化函数；步骤S3：调用自适应粒子群优化算法对所述目标优化函数进行求解；步骤S4：根据所述步骤S5中的求解结果，得出目前接地网支路电阻值相对标称值的倍数，从而判断故障的位置和故障程度，得出诊断结果。较佳地，所述的步骤S1具体包括：对于一个含b条支路，m个可及节点的接地网而言，在m(m<n)个可及测试点中取若干个节点施加适当的电流源激励，并略去电感和电网分布电容的影响，则接地网可等效为一纯电阻网络，可建立如下方程：Yn·Vn=In（1）Yn=A·Yb·AT（2）其中，A为节点关联矩阵，In为节点的电流源列向量（非激励点的电流值为0），Yb为支路导纳矩阵，Vn为节点电压列向量，Yn为节点导纳矩阵。由式（1）～(3)可推得单个支路电阻的变化对节点电压的影响，即对Vn求Rj的偏导数，得：由式（5）可得：根据式（2）、（6）进行化简式（4）得：当给定所述接地网的标称值时，通过式（7）可计算出每条支路的电阻变化时的每个节点的变化量，从而求得所述接地网的灵敏度矩阵为Vnb；假设：接地网故障后m个可及端口电压的测量值为Vm*，故障前的理论电压计算值为Vm，其增量为与灵敏度矩阵构成的故障诊断方程：ΔVm＝Vmb·x(9)其中，Vmb为Vnb中取出的与m个可及端口有关的行向量组成的新灵敏度矩阵，Vij为第j根导体电阻增加x倍时，对节点i的影响值，x是b维列向量，xj代表接地网第j段导体电阻增加的倍数；由此可以得到如下的方程组：由于对于实际接地网而言，可及端口数m总是小于接地网支路数b，因此故障诊断方程是个欠定方程，无唯一解，因此需要建立目标优化函数。较佳地，所述步骤S2具体包括：根据能量最小原理，所述诊断方程满足如下目标优化函数：其中，Ii*是第i条支路的电流，Ri*是第i条支路的电阻。较佳地，所述步骤S3具体包括：步骤S31：定义粒子群算法的目标函数：步骤S32：随机生成b个个体，以初始化种群；步骤S33：初始化b个个体的初始值，也即使用随机函数生成器对所述b个个体的速度和位置生成初始速度和初始位置；步骤S34：计算所述各个个体的自适应值；步骤S35：若自适应值小于所设定的阈值d，则终止计算；步骤S36：输出最优值，即寻找到所述优化问题的最优解，否则，则进行步骤S57；步骤S37：进行个体更新。较佳地，所述的步骤S36中，所述的个体采用以下的方式进行个体更新：其中，是粒子i在第k次迭代中在d维度下的速度，是粒子i在第k次迭代中在d维度下的位置，r1和r2是在区间[0，1]上的保持群体多样性的随机数，c1和c2是加速系数，又称学习因子，用以帮助调节粒子速度和位置，i=1,2,...,n是粒子个数，d=1,2,...,D，k是迭代次数。较佳地，所述的步骤S36中，为了提高搜索的精度和速度，采用线性递减权重策略，即所述速度更新公式在所述式（12）的基础上加上惯性权值，变为：其中，ωmax为初始惯性权重；ωmin为最终惯性权重；kmax为最大迭代次数；k为当前迭代次数。本专利技术的基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法中通过建立了接地网故障诊断的数学模型，并使用优化目标函数，降低了诊断方程的病态程度，且调用了自适应粒子群优化算法的全局寻优能力，提高了求解优化模型的效率和精度，使诊断结果更加精准、可靠。附图说明图1为接地网等效模型图；图2为本专利技术的一个具体实施方式的基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法的流程图；图3为本专利技术的一个具体实施方式的基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法中的基本粒子群优化算法流程图；图4为接地网的拓扑仿真电路图；图5为采用本专利技术的一个具体实施方式的基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法输出的支路电阻相对标称值倍数柱状图。具体实施方式下面结合说明书附图来对本专利技术的基于自适应粒子群算法的接地网故障诊断方法作进一步详细的说明。埋在地下的接地网水平均压导体彼此相连构成电路网络，忽略土壤因素的影响，接地网可以看成纯电阻网络。网竣工之后，由于各段导体的长度、截面积及电导率已被确定，可计算出它本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法，其特征在于，包括如下的步骤：?步骤S1：根据接地网拓扑结构，构建故障诊断数学模型；?步骤S2：将所述故障诊断模型转变为含约束条件的目标优化问题，建立目标优化函数；?步骤S3：调用自适应粒子群优化算法对所述目标优化函数进行求解；?步骤S4：根据所述步骤S3中的求解结果，得出目前接地网支路电阻值相对标称值的倍数，从而判断故障的位置和故障程度，得出诊断结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法，其特征在于，包括如下的步骤：步骤S1：根据接地网拓扑结构，构建故障诊断模型；步骤S2：将所述故障诊断模型转变为含约束条件的目标优化问题，建立目标优化函数；步骤S3：调用自适应粒子群优化算法对所述目标优化函数进行求解；所述步骤S3具体包括：步骤S31：定义自适应粒子群优化算法的目标函数：步骤S32：随机生成b个个体，以初始化种群；步骤S33：初始化b个个体的初始值，也即使用随机函数生成器对所述b个个体的速度和位置生成初始速度和初始位置；步骤S34：计算各个个体的自适应值；步骤S35：若自适应值小于所设定的阈值d，则终止计算；步骤S36：输出最优值，即寻找到目标优化问题的最优解，否则，则进行步骤S37；步骤S37：进行个体更新；步骤S4：根据所述步骤S3中的求解结果，得出目前接地网支路电阻值相对标称值的倍数，从而判断故障的位置和故障程度，得出诊断结果。2.如权利要求1所述的基于自适应粒子群优化算法的接地网故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包括：对于一个含b条支路，m个可及节点的接地网而言，在m(m<n)个可及测试点中取若干个节点施加适当的电流源激励，并略去电感和电网分布电容的影响，则接地网可等效为一纯电阻网络，可建立如下方程：Yn·Vn＝In(1)Yn＝A·Yb·AT(2)Vn＝Yn-1·In(3)其中，A为节点关联矩阵，In为节点的电流源列向量(非激励点的电流值为0)，Yb为支路导纳矩阵，Vn为节点电压列向量，Yn为节点导纳矩阵；由式(1)～(3)可推得单个支路电阻的变化对节点电压的影响，即对Vn求Rj的偏导数，得：由式(5)可得：根据式(2)、(6)进行化简式(4)得：当给定所述接地网的标称值时，通过式(7)可计算出每条支路的电阻变化时的每个节点的变化量，从而求得所述接地网的灵敏度矩阵为Vnb；假...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑益慧，李立学，王昕，蓝文昊，张杨，
申请(专利权)人：上海交通大学，国家电网公司，吉林省电力有限公司松原供电公司，
类型：发明
国别省市：