自組織抗體網絡下電力變壓器故障診斷分析

菅有為 楊曉濱 惠杰 楊靖波

摘 要 電力系統中變壓器占據重要地位。電力生產中，變壓器運行狀態直接影響著整個系統的安全與穩定。隨著電力系統科學技術的不斷升級，新技術、新設備在電力系統廣泛應用，其中自組織抗體網絡對于電力變壓器的故障診斷與分析具有特殊優勢，所以成為當前電力生產技術智能化研究的熱點。本文從網絡中自組織抗體進行分析，得出網絡性能優化的可行性策略，旨在為電力變壓器故障診斷分析準確率的提高提供參考建議。

【關鍵詞】自組織抗體 電力變壓器 故障 診斷

鑒于抗體對抗原的識別能力與記憶機理在仿生生物免疫系統中表現明顯。在電力變壓器問題故障診斷中，自組織抗體網絡及抗體的生成算法提供了重要的技術支撐。抗體類型的選擇與抗體濃度的控制是網絡性能優化重要參數，從電力生產的實際出發，針對生產實際的不同采取有效措施，對抗原特征進行快速提取和記錄，使算法效率得到提高。其中油中溶解氣體分析是電力變壓器故障最有效、方便的診斷方法，在國內外電力生產中發揮著重要作用。

1 自組織抗體網絡的構建

在免疫系統中，免疫細胞在抗原體的作用下進行系列反應，親和度不斷成熟，免疫效應產生，抗原被清除。在自組織抗體網絡中，T細胞與抗體同為抗體，二者之間不存在差異，網絡頂點為種類不同的抗體組成，將類型相同的抗體進行鏈接，組成連通子圖，每個頂點權值為每個抗體的濃度，同時也代表各抗體識別抗原的能力，將整個網絡視為一個不完全的帶權頂點連通圖。在自組織網絡抗體中的各個抗體都對抗原有著較高的識別、記憶能力，通過抗體與抗體、抗體與抗原之間的作用，使抗原的記憶、學習、識別順利完成。

2 抗體生產的計算過程

自組織抗體網絡具有分類性能，這種性能受抗體的記憶學習能力影響較大。從網絡免疫學和抗體克隆選擇學的角度來看，抗體生產的免疫算法計算過程通常會對抗體與抗原、抗體與抗體之間的親和度進行計算；在記憶單元中加入與抗原保持較高親和度且具有一定濃度的抗體，將密度較大、抗原親和度較低的記憶單元祛除；在原有抗體對輸入抗原不能正確識別分析，或者原有抗體不合理分布情況下，網絡通過生成新的抗體實現抗原輸入的記憶學習。新抗體的生成方式通常為隨機生成或者通過交叉或變異產生，然后加入到新的抗體群中，將親和度不和標準的記憶元素祛除。

3 自組織抗體網絡監測實驗

本文通過測試電力變壓器的氣體溶解分析數據，來完成對對自組織抗體網絡分類問題解決的性能檢測，具體實驗步驟如下：

將實驗檢測數據按照規則進行訓練樣本與測試樣本分類；然后進行抗體種類及抗體數目的設定。根據測試樣本設定的分類對自組織抗體網絡抗體種類數進行初始設定，抗體初始數目設定應該以訓練樣本的數量及復雜程度為依據進行設定；對每個種類的訓練樣本進行隨機抽樣，當做初始抗體屬性值，分別對抗體濃度和種類進行記錄；測試所用抗原從測試樣本中獲取，依次進行自組織抗體網絡輸入，然后對自組織抗體網絡和測試抗原中抗體的間距進行計算，計算結果作為相似度衡量標準，并依鄰近規則實施分類。

本文依據電力變壓器所用油中的液體氣體含量，把電力變壓器運行狀態分為常態、高能放電、低能放電和過熱狀態，然后再做分析，診斷故障。將每類狀態下的數據劃分成測試樣本和訓練樣本。通過支持向量機，進行變壓器故障診斷問題的研究與解決。通過相關文獻所提供訓練樣本，進行自組織抗體網絡訓練，由于所提供的訓練樣本的數量不多，初始化當中經過四類初始抗體，三次訓練后得到滿足與規則的終止條件，共得到25個合適的記憶抗體。通過對所有測試樣本和記憶抗體之間的距離計算，再用鄰近規則識別分類，測試準確率達到92%。為了使自組織抗體網絡性能檢測進一步加強，把數十例檢測樣本進行分類輸入，檢測準確率高達100%，因此表明了抗體抽取的有效性及記憶性。

4 實驗結論

本文針對自組織抗體網絡，對生物免疫系統進行定點帶權連接的抽象化，抗體具有不同于抗原的結構形式，使網絡性能得到優化，抗體濃度的實際意義是網絡數據分析能力進一步增強，并對訓練條件的終止進行明確規定。抗體在自組織抗體網絡的訓練中，依靠抗體進化、合成及新生學習記憶方法來計算抗體的生成，使抗原模式被快速捕捉并進行記憶。在計算過程中不需要設置任何閾值和參數，使計算更直觀更簡便，并且適用性較強。

通過仿真實驗進一步印證自組織抗體網絡所具有的較強的學習、記憶能力，通過合理分類，具有其他智能方法所不具備的高識別率，自組織抗體網絡下電力變壓器故障診斷分析取得良好效果，足以證明其方法在電力變壓器故障診斷中具有較高的應用價值。

參考文獻

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作者單位

國網山東省電力公司檢修公司 山東省濟南市 250118