一種基于遺傳算法優化BP神經網絡的電網故障診斷方法

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化BP神經網絡的電網故障診斷方法，利用神經網絡的非線性問題處理能力進行故障診斷。針對BP神經網絡在運算過程中易陷入局部極小的問題，結合遺傳算法計算網絡參數初始值，尋找最優的隱含層節點數，對網絡進行優化。結合實例驗證，該方法相對于傳統BP神經網絡在解決電網故障診斷問題上，收斂速度和準確率都有所提升。

關鍵詞：電網故障診斷;遺傳算法;BP神經網絡

中圖分類號：TP183? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? 文章編號：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

電網故障診斷就是通過檢測和分析電網中各電氣量以及開關量變化信息，識別故障位置和原因的過程[1]。準確的故障診斷方法能夠縮短電網設備運維時間，對減少損失具有重要意義。電網出現故障時，工作人員會在短時間接收到電網系統上報的大量故障報警信息，隨著電網規模的不斷擴大，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。而基于智能技術的診斷方法更加快速準確，為電網故障診斷領域開辟了新途徑，是未來研究的重點和熱點。

目前基于人工智能的電網故障診斷方法被廣泛研究和應用，包括專家系統[2]、人工神經網絡[3]、Bayesian網絡[4]、模糊理論[5]、Petri網[6]等。本文提出一種利用BP神經網絡的電網故障預測方法，針對BP神經網絡在運算過程中會陷入局部極小值的缺點，結合遺傳算法的特點進行網絡結構優化。最后結合實例驗證，該算法相對于傳統BP神經網絡在解決電網故障診斷問題上，收斂速度和準確率都有所提升。

2 基于BP神經網絡的電網故障診斷方法

2.1 基于遺傳算法的BP神經網絡優化

典型的BP神經網絡包含3層前饋網絡，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系。常規的BP神經網絡的學習過程分為正向傳播和反向傳播。正向傳播時，將樣本通過隱藏層處理之后傳向輸出層，將實際輸出和期望輸出進行比較，若沒有得到期望輸出則進入反向傳播;反向傳播過程將誤差信號逆向傳回隱藏層， 并對隱藏層神經元的權值和閾值進行修改，使誤差信號最小[7]。權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，訓練易陷入局部最小，網絡的收斂速度較慢[8]。針對這個缺陷，本文利用遺傳算法的屬性來進行優化，主要體現在利用其確定網絡初始權值、閾值和隱藏層節點數，從而提高診斷方法的收斂速度和精度。

遺傳算法優化三層BP網絡連接權值和閾值的算法流程：將網絡權值、閾值按一定順序排列成實數數組，作為遺傳算法的染色體群。計算每個染色體的適應度，按適應度選擇個體。按一定的交叉和變異概率產生新的個體，并判斷是否符合優化標準或循環次數。如果循環次數小于網絡個數則改變網絡的隱含層節點數目重新計算，若符合則保存并比較最佳個體， 選出最優個體，將最優個體按順序拆分得到BP網絡的初始權值和閾值。算法流程如圖1所示。

遺傳算法優化三層BP網絡結構的算法流程：首先根據具體問題確定神經網絡的結構，其中由經驗公式得出隱藏層節點數目初值;對隱藏層節點數的初值進行編碼，產生初代種群;按照優勝劣汰的原理，逐代演化，根據實際問題域中個體的適應度情況選擇更好的個體，接著進行交叉和變異的遺傳操作;以進化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最優個體，解碼后得到最優隱層節點數目;網絡的目標函數可選均方差函數，對網絡的評價如果滿足條件，則輸出最優隱層節點數目。

2.2 電網故障診斷過程

利用上述基于遺傳算法優化BP神經網絡的電網故障診斷模型進行訓練，得到最終故障診斷模型結構，方法的具體流程如下。

Step1：根據具體電網系統結構的電氣特征確定BP神經網絡輸入層和輸出層節點數，根據經驗公式確定隱藏層節點數，對網絡參數進行初始化。

Step2：利用遺傳算法確定網絡的參數初值和隱藏層節點數，得到優化后的BP神經網絡，具體方法見2.1節。

Step3：根據具體電網結構得到故障決策表構成模型的訓練集，選出故障樣本作為測試集。將測試集樣本輸入到BP神經網絡模型，對BP神經網絡進行誤差逆傳播訓練;將測試集樣本輸入到訓練好的模型中進行故障診斷效果驗證。

3 實例驗證與分析

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

圖2所示的配電系統模型，距離保護、過流保護和斷路器保護開關是電網故障判斷條件，是神經網絡模型的輸入;故障部分作為決策屬性，在神經網絡模型中是輸出量。故障決策表（見表1）共有12組樣本，每組有12個判斷條件，對應模型的輸入層節點數為12;輸出層節點數為6，對應于5個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點數方法進行仿真計算，當隱含層節點數為13時，均方差達到最小值，由此確定網絡的隱藏層節點數為13。表2給出了6個故障樣本，其中樣本1和樣本6屬于斷路器誤動故障，樣本2屬于過流保護誤動故障，樣本3～5屬于斷路器拒動故障。表3為兩種神經網絡經過訓練后對上述測試樣本的診斷結果。

從訓練效果來看，經過遺傳算法優化的BP神經網絡在診斷結準確性上優于傳統BP神經網絡。主要表現在：優化后的方法對各類樣本都可以較好地識別，而傳統BP神經網絡模型只能正確識別出3個故障樣本;同時優化之后的BP神經網絡的誤差精度和收斂穩定性相比較傳統BP神經網絡也有所提高。

4 結束語

本文提出的利用遺傳算法優化BP神經網絡的初始權值、閾值和隱含層節點數的方法，模型能夠有效地判斷電網系統發生故障的位置，具有一定的容錯性，規避了傳統BP神經網絡容易陷入局部極小值而不是全局最優的缺陷。該算法能夠結合遺傳算法和BP神經網絡的優勢，在電網故障診斷問題上，速度和準確性方面都有所提升。

參考文獻：

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