章熙　郭翔　余云昊　陳佳捷　王金賀　彭伯莊

摘? 要：提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性問題處理能力進(jìn)行故障診斷。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)算過程中易陷入局部極小的問題，結(jié)合遺傳算法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始值，尋找最優(yōu)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)合實(shí)例驗(yàn)證，該方法相對(duì)于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決電網(wǎng)故障診斷問題上，收斂速度和準(zhǔn)確率都有所提升。

關(guān)鍵詞：電網(wǎng)故障診斷;遺傳算法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TP183? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2019）29-0015-03

Abstract： A power network fault diagnosis method based on BP neural network optimized by genetic algorithm is proposed. The nonlinear problem processing ability of neural network is used for fault diagnosis. In order to solve the problem that BP neural network is easy to fall into local minimum in the process of operation， the initial value of network parameters is calculated by genetic algorithm， the optimal number of hidden layer nodes is found， and the network is optimized. Based on an example， it is verified that the convergence speed and accuracy by this method are improved， compared with the traditional BP neural network， in solving the problem of power network fault diagnosis.

Keywords： power network fault diagnosis; genetic algorithm; BP neural network

1 概述

電網(wǎng)故障診斷就是通過檢測(cè)和分析電網(wǎng)中各電氣量以及開關(guān)量變化信息，識(shí)別故障位置和原因的過程[1]。準(zhǔn)確的故障診斷方法能夠縮短電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)維時(shí)間，對(duì)減少損失具有重要意義。電網(wǎng)出現(xiàn)故障時(shí)，工作人員會(huì)在短時(shí)間接收到電網(wǎng)系統(tǒng)上報(bào)的大量故障報(bào)警信息，隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，僅靠人工處理這些信息并快速做出故障判斷是十分困難的。而基于智能技術(shù)的診斷方法更加快速準(zhǔn)確，為電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域開辟了新途徑，是未來研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。

目前基于人工智能的電網(wǎng)故障診斷方法被廣泛研究和應(yīng)用，包括專家系統(tǒng)[2]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]、Bayesian網(wǎng)絡(luò)[4]、模糊理論[5]、Petri網(wǎng)[6]等。本文提出一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)方法，針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)算過程中會(huì)陷入局部極小值的缺點(diǎn)，結(jié)合遺傳算法的特點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。最后結(jié)合實(shí)例驗(yàn)證，該算法相對(duì)于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決電網(wǎng)故障診斷問題上，收斂速度和準(zhǔn)確率都有所提升。

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷方法

2.1 基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3層前饋網(wǎng)絡(luò)，分別為輸入層、隱藏層和輸出層，理論上可以表示任意的非線性關(guān)系。常規(guī)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程分為正向傳播和反向傳播。正向傳播時(shí)，將樣本通過隱藏層處理之后傳向輸出層，將實(shí)際輸出和期望輸出進(jìn)行比較，若沒有得到期望輸出則進(jìn)入反向傳播;反向傳播過程將誤差信號(hào)逆向傳回隱藏層， 并對(duì)隱藏層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值進(jìn)行修改，使誤差信號(hào)最小[7]。權(quán)值修正通常采用梯度下降法，因此迭代的搜索方向總是正交的，訓(xùn)練易陷入局部最小，網(wǎng)絡(luò)的收斂速度較慢[8]。針對(duì)這個(gè)缺陷，本文利用遺傳算法的屬性來進(jìn)行優(yōu)化，主要體現(xiàn)在利用其確定網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值、閾值和隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，從而提高診斷方法的收斂速度和精度。

遺傳算法優(yōu)化三層BP網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值的算法流程：將網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值按一定順序排列成實(shí)數(shù)數(shù)組，作為遺傳算法的染色體群。計(jì)算每個(gè)染色體的適應(yīng)度，按適應(yīng)度選擇個(gè)體。按一定的交叉和變異概率產(chǎn)生新的個(gè)體，并判斷是否符合優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)或循環(huán)次數(shù)。如果循環(huán)次數(shù)小于網(wǎng)絡(luò)個(gè)數(shù)則改變網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目重新計(jì)算，若符合則保存并比較最佳個(gè)體， 選出最優(yōu)個(gè)體，將最優(yōu)個(gè)體按順序拆分得到BP網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值。算法流程如圖1所示。

遺傳算法優(yōu)化三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的算法流程：首先根據(jù)具體問題確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，其中由經(jīng)驗(yàn)公式得出隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)目初值;對(duì)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的初值進(jìn)行編碼，產(chǎn)生初代種群;按照優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化，根據(jù)實(shí)際問題域中個(gè)體的適應(yīng)度情況選擇更好的個(gè)體，接著進(jìn)行交叉和變異的遺傳操作;以進(jìn)化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個(gè)體作為最優(yōu)個(gè)體，解碼后得到最優(yōu)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目;網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)可選均方差函數(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)如果滿足條件，則輸出最優(yōu)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目。

2.2 電網(wǎng)故障診斷過程

利用上述基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到最終故障診斷模型結(jié)構(gòu)，方法的具體流程如下。

Step1：根據(jù)具體電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的電氣特征確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行初始化。

Step2：利用遺傳算法確定網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)初值和隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，得到優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體方法見2.1節(jié)。

Step3：根據(jù)具體電網(wǎng)結(jié)構(gòu)得到故障決策表構(gòu)成模型的訓(xùn)練集，選出故障樣本作為測(cè)試集。將測(cè)試集樣本輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練;將測(cè)試集樣本輸入到訓(xùn)練好的模型中進(jìn)行故障診斷效果驗(yàn)證。

3 實(shí)例驗(yàn)證與分析

為了驗(yàn)證上述方法的有效性，本文以一個(gè)簡(jiǎn)單配電系統(tǒng)[9]為例（如圖2），可以分為5個(gè)部分（Sec1～5），每個(gè)部分都配有過流保護(hù)部件（CO1～5）;Sec1和Sec3配有距離保護(hù)部件（RR1、RR3）。

圖2所示的配電系統(tǒng)模型，距離保護(hù)、過流保護(hù)和斷路器保護(hù)開關(guān)是電網(wǎng)故障判斷條件，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入;故障部分作為決策屬性，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中是輸出量。故障決策表（見表1）共有12組樣本，每組有12個(gè)判斷條件，對(duì)應(yīng)模型的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12;輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，對(duì)應(yīng)于5個(gè)故障部分和沒有故障的情況。

將上述利用遺傳算法確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)方法進(jìn)行仿真計(jì)算，當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為13時(shí)，均方差達(dá)到最小值，由此確定網(wǎng)絡(luò)的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為13。表2給出了6個(gè)故障樣本，其中樣本1和樣本6屬于斷路器誤動(dòng)故障，樣本2屬于過流保護(hù)誤動(dòng)故障，樣本3～5屬于斷路器拒動(dòng)故障。表3為兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后對(duì)上述測(cè)試樣本的診斷結(jié)果。

從訓(xùn)練效果來看，經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷結(jié)準(zhǔn)確性上優(yōu)于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主要表現(xiàn)在：優(yōu)化后的方法對(duì)各類樣本都可以較好地識(shí)別，而傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型只能正確識(shí)別出3個(gè)故障樣本;同時(shí)優(yōu)化之后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差精度和收斂穩(wěn)定性相比較傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有所提高。

4 結(jié)束語

本文提出的利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值、閾值和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的方法，模型能夠有效地判斷電網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)生故障的位置，具有一定的容錯(cuò)性，規(guī)避了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小值而不是全局最優(yōu)的缺陷。該算法能夠結(jié)合遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，在電網(wǎng)故障診斷問題上，速度和準(zhǔn)確性方面都有所提升。

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