劉小英

(咸陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電學(xué)院，陜西 咸陽 712000)

隨著清潔能源發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展，一種新型的配電網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生，該配電網(wǎng)絡(luò)接入分布式電源，提高了配電網(wǎng)絡(luò)供電的可靠性[1-3]。但是隨著多樣化分布式電源的接入，需要利用變換器來轉(zhuǎn)換電能以及相應(yīng)的控制策略來提高電能轉(zhuǎn)換效率，在變換器轉(zhuǎn)換電能的過程中各個控制器會產(chǎn)生很多的數(shù)據(jù)信息交互[4-5]。為了提高分布式電源運行的穩(wěn)定性，在控制策略中加入故障診斷功能策略，當(dāng)故障發(fā)生時，能夠迅速地定位故障原因和故障類型，從而準(zhǔn)確地修復(fù)故障，提高分布式配電網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運行。

配電網(wǎng)絡(luò)的安全穩(wěn)定運行對電力用戶非常重要，針對分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的故障診斷研究，國內(nèi)外專家學(xué)者都取得了很大的研究成果。其中，文獻(xiàn)[6]對智能配電網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了可靠性分析模型，優(yōu)化配置了故障探測器和開關(guān)器件，利用RBTS測試系統(tǒng)對配電網(wǎng)絡(luò)的故障進(jìn)行規(guī)劃、測試以及標(biāo)定相關(guān)參數(shù)；文獻(xiàn)[7]以數(shù)據(jù)驅(qū)動型配電網(wǎng)絡(luò)為研究對象，設(shè)計了一個監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng)采集故障診斷的數(shù)據(jù)，自動識別相關(guān)性并根據(jù)特定事件前后發(fā)生的SCADA事件建立預(yù)測診斷模型，以此來提取配電網(wǎng)絡(luò)的故障特征和提高配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷效率；文獻(xiàn)[8]中分析了某一特定地區(qū)的配電網(wǎng)運行情況，搭建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的故障診斷系統(tǒng)模型，對配電網(wǎng)故障檢測終端的模擬量采集模塊系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_關(guān)量輸入輸出模塊系統(tǒng)和人機(jī)接口系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，提高整個系統(tǒng)的故障診斷精確度；文獻(xiàn)[9]提出了一種改進(jìn)矩陣算法從而實現(xiàn)對含分布式發(fā)電配電網(wǎng)的故障定位，針對矩陣算法定位故障區(qū)段，利用該故障定位方法來防止故障信息的畸變，減少故障診斷的誤判，從而提高故障診斷的精確度；文獻(xiàn)[10]通過希爾伯特—黃變換(HHT)帶通濾波算法對故障波形進(jìn)行等頻寬分解，構(gòu)造時頻矩陣，然后將時頻矩陣SVD得到的部分有效奇異值作為特征量，輸入到多級SVM進(jìn)行訓(xùn)練和分類識別，最后在PSCAD/EMTDC軟件對算法進(jìn)行測試，結(jié)果表明采用的算法對系統(tǒng)設(shè)定的故障監(jiān)測項具有很高的識別率。本文在分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)故障定位拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，采用粒子群尋優(yōu)算法對故障進(jìn)行診斷，并在Matlab上構(gòu)建了該優(yōu)化算法的診斷模型，仿真結(jié)果表明采用的優(yōu)化算法提升了配電網(wǎng)的故障診斷精確率。

1 故障定位拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)具有非常復(fù)雜的系統(tǒng)功能，這些功能需要各個子系統(tǒng)協(xié)調(diào)運行，而各個子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)信息交互異常龐大。為了定位故障發(fā)生時整個配電網(wǎng)絡(luò)的信息集群特征，需要對配電網(wǎng)絡(luò)的信息進(jìn)行采集，這些信息包括電網(wǎng)設(shè)備運行信息、空間信息、用戶信息、配電網(wǎng)絡(luò)輔助系統(tǒng)運行日志、設(shè)備實時運行信息以及系統(tǒng)間的拓?fù)湫畔?。這些信息有的通過傳感器采集、專門的測控設(shè)備、遙感設(shè)備以及系統(tǒng)總線信息記錄設(shè)備等，在采集信息后需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理，傳統(tǒng)的配電網(wǎng)絡(luò)信息處理大都采用相模變換、小波變換以及頻譜分析方法[11-12]。

針對在信息采集和信息處理過程中出現(xiàn)的信號數(shù)據(jù)丟失或失真帶來的診斷定位不準(zhǔn)確問題，采用分時分區(qū)的采集方法以及重構(gòu)分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的故障定位拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。對在連續(xù)監(jiān)測的過程中，對輸入連續(xù)性頻域信號進(jìn)行傅里葉變換[13]，如式(1)所示。

(1)

分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸量非常大，對數(shù)據(jù)信息需要具有一定的覆蓋度，并不是所有的數(shù)據(jù)信息都是診斷故障定位需要的數(shù)據(jù)信息，但是對于電網(wǎng)信息的采集和優(yōu)化處理需要具備一定的覆蓋度。配電網(wǎng)絡(luò)故障定位系統(tǒng)將具有期望覆蓋度的信號進(jìn)行診斷，然后根據(jù)故障判據(jù)確定分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)發(fā)生的故障。在對故障進(jìn)行確認(rèn)時，將故障進(jìn)行分類，確定發(fā)生的故障類型，進(jìn)而可以通過診斷算法來確定故障診斷監(jiān)測項。故障診斷監(jiān)測項的確認(rèn)仍是一個非常復(fù)雜的過程，需要設(shè)定故障觸發(fā)的閾值和故障確認(rèn)的時間、達(dá)到故障信號濾波時間，待故障監(jiān)測結(jié)果穩(wěn)定后，用高精度故障定位方法找到故障發(fā)生時所處區(qū)段，可進(jìn)一步縮小故障監(jiān)測發(fā)生的位置，如對故障監(jiān)測發(fā)生的位置加入算法優(yōu)化，結(jié)合精度更高的濾波算法處理，可找到實際的故障發(fā)生的位置。信號覆蓋度和分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的故障定位拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1、圖2所示。

圖1 故障定位信號覆蓋度Fig.1 Fault location signal coverage

2 多目標(biāo)優(yōu)化算法

粒子群算法是1995年由Kennedy 和 Eberhart開發(fā)的一種優(yōu)化算法，其本質(zhì)是一種粒子在群體中智能尋優(yōu)的計算方法[14-15]。對于具有自身飛行經(jīng)驗的粒子，能夠獲取其當(dāng)前所處的位置信息和歷史最優(yōu)位置信息，而當(dāng)其形成粒子群具有共享飛行經(jīng)驗時，就可以獲取整個群體的歷史最優(yōu)位置，這一歷史最優(yōu)位置是從具有自身飛行經(jīng)驗的單獨粒子歷史最優(yōu)位置求解最優(yōu)值計算出來的。

圖2 分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的故障定位拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.2 Fault location topology of distributed generation distribution network

當(dāng)記錄了整個粒子群的歷史最優(yōu)位置信息時，可以將其與群體中單個粒子的位置作差，通過調(diào)整這一差值來獲取當(dāng)前粒子在群體運動中的最優(yōu)值；為了在群體中得到最大化的最優(yōu)解空間，避免粒子在解空間搜索準(zhǔn)確率下降以及限制在邊界條件區(qū)域無法進(jìn)行全局的尋優(yōu)，可以設(shè)計粒子位置調(diào)節(jié)器和隨機(jī)發(fā)生器。

定義D維空間中具有N個粒子，粒子位置xi=(xi1，xi2，…，xiD)，i=1，2，3，…，n，粒子速度為vi=(vi1，vi2，…，viD)，粒子當(dāng)前最優(yōu)位置表示為pi=(pi1，pi2，…，piD)，將歷史最優(yōu)位置定義為pg=(pg1，pg2，…，pgD)，由此，可以利用數(shù)學(xué)描述將粒子群尋優(yōu)算法表達(dá)如下[16]：

(2)

非線性支持向量機(jī)可以通過非線性變換將輸入轉(zhuǎn)化成高維空間變量，在變換空間求解最優(yōu)值，對變換空間的邊界條件會有限制，為了打破這層限制，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，利用拉格朗日方程在Hilbert高維空間中求解，構(gòu)建非線性支持向量機(jī)的目標(biāo)函數(shù)[17]如下所示。

(3)

可以通過上述公式定義支持向量機(jī)的多項式核函數(shù)，構(gòu)建的m階多項式核函數(shù)見式(4)。

K(x，xi)=[(x，xi)+1]m

(4)

基于上述理論支承，粒子群算法在求解過程中，需要初始化，獲取至少一組粒子的速度和位置初始信息，利用設(shè)定好的適應(yīng)度函數(shù)評價方法求解適應(yīng)度，從而更新粒子的歷史最優(yōu)位置以及群體的最優(yōu)位置，而后可以利用循環(huán)迭代，判別是否在全局解空間上達(dá)到最優(yōu)，最后獲取最優(yōu)參數(shù)，粒子群算法流程如圖3所示。

圖3 粒子群算法優(yōu)化流程Fig.3 Particle swarm optimization process

3 故障檢測算法優(yōu)化設(shè)計

分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型的建立需要明確輸入信息和輸出信息，為了保證輸入信息在信號采集和處理階段不失真和不丟失，采用了分區(qū)分時的分布式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。將電網(wǎng)信息進(jìn)行分類處理，對于三相電路故障[18]輸入信息、單相電路故障輸入信息以及節(jié)點的功能性故障(比如，風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)性功能損失、配電網(wǎng)反饋超時、信息調(diào)度延時等)，需要對輸入信息進(jìn)行優(yōu)化處理，頻域信號需要傅里葉變換，其他的信號需要做卡爾曼濾波處理，形成信息集群后，提取特征變量值，利用Matlab的粒子群算法工具箱[19]，將相關(guān)的參數(shù)匹配好，在設(shè)定的仿真時間內(nèi)進(jìn)行故障診斷的尋優(yōu)任務(wù)。

本文在診斷算法模型中增加診斷使能條件的判別，由于信息集群的數(shù)據(jù)采集有通過傳感器進(jìn)行采集的，如果傳感器存在故障，例如信號短電源、短地或開路、傳感器超出量程范圍故障，都會導(dǎo)致診斷結(jié)果出現(xiàn)偏差，利用診斷使能模塊設(shè)置相應(yīng)的使能條件能夠避免該問題。在構(gòu)建診斷算法模型過程中，利用PID控制器對故障監(jiān)測區(qū)域的故障因子進(jìn)行反饋校正，當(dāng)無法區(qū)分的故障監(jiān)測信息輸入后，可以通過添加故障確認(rèn)模塊，在故障確認(rèn)模塊對不同的單個故障監(jiān)測設(shè)置不同的故障確認(rèn)時間，具體的模型結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 診斷算法模型結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of diagnosis algorithm model

4 仿真結(jié)果分析

在Matlab仿真平臺[20]構(gòu)建了分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型，在粒子群算法工具箱中改進(jìn)相關(guān)的參數(shù)設(shè)置，以使其匹配配電網(wǎng)絡(luò)的信息，其中，算法迭代次數(shù)為200，粒子群2個參數(shù)序列的參數(shù)設(shè)置為C1=C2=1.567 34，C3=C4=1.273 31，將故障測試的故障類型標(biāo)記為故障A、故障AB、故障B以及故障C，由支持向量機(jī)中選取的核函數(shù)，隨機(jī)選取15個粒子進(jìn)行故障模型算法的仿真測試，仿真結(jié)果如圖5—圖8所示。

圖5 配電網(wǎng)信息因子分布Fig.5 Distribution network information factor distribution

圖6 粒子最優(yōu)適應(yīng)度Fig.6 Particle optimal fitness

圖7 粒子尋優(yōu)增速率Fig.7 Growth rate of particle optimization

圖8 故障區(qū)間Fig.8 Fault interval

電網(wǎng)信息因子分布如圖5所示。由圖5中分布可知，當(dāng)電網(wǎng)信息能夠得到優(yōu)化處理時，電網(wǎng)信息故障因子分布區(qū)域變大，電網(wǎng)信息采集優(yōu)化階段的覆蓋度誤差才能變小。

2個不同算法參數(shù)序列設(shè)置值的粒子最優(yōu)適應(yīng)度如圖6所示。從圖6中明顯看到，隨著迭代次數(shù)的不斷增加，粒子最優(yōu)適應(yīng)度也越來越大，最優(yōu)的粒子適應(yīng)度為0.98，表明Pso算法優(yōu)化得到的最優(yōu)值接近了函數(shù)的實際最優(yōu)值，尋優(yōu)能力非常強(qiáng)。

粒子尋優(yōu)增速率結(jié)果如圖7所示。隨機(jī)選取了15個粒子進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化后的粒子尋優(yōu)速率提高了不少。

故障區(qū)間監(jiān)測的結(jié)果如圖8所示。利用故障定位算法確定了故障A、故障AB、故障B以及故障C，在故障確認(rèn)時間段內(nèi)配電網(wǎng)絡(luò)的動作值能夠真實地反映出故障診斷的精確性。

5 總結(jié)

分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)信息交互日益復(fù)雜。針對故障診斷信息在采集和優(yōu)化處理階段存在失真和丟失問題，本文采取分時分區(qū)的分布式電源故障定位拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，結(jié)合支持向量機(jī)的粒子群優(yōu)化算法，對分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)故障在診斷進(jìn)行尋優(yōu)，最后在Matlab/Simulink平臺構(gòu)建了分布式電源配電網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型。通過仿真分析，驗證了所采用的支持向量機(jī)的粒子群優(yōu)化算法能夠提高配電網(wǎng)絡(luò)的故障診斷準(zhǔn)確率，整個故障診斷系統(tǒng)未出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象。

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