基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)故障診斷

李浩澤 徐康

摘要：為提高配電網(wǎng)故障診斷的準(zhǔn)確性和快速性，本文提出了基于改進(jìn)粒子群算法（IPSO）優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先用保護(hù)裝置和斷路器的動(dòng)作信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，通過(guò)改進(jìn)的粒子群算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，最后將測(cè)試樣本輸入到訓(xùn)練好的改進(jìn)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（IPSO-BP）模型中進(jìn)行配電網(wǎng)故障診斷。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明：該方法與傳統(tǒng)的BP、PSO-BP相比，在收斂速度和準(zhǔn)確度方面都有明顯的提高。

關(guān)鍵詞：配電網(wǎng);粒子群優(yōu)化算法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引言

本文提出了一種改進(jìn)的粒子群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法，將其應(yīng)用到配電網(wǎng)故障診斷中，同時(shí)引用了遺傳算法的變異思想，在粒子群算法中引入變異操作，使得到的結(jié)果更接近期望值[1]。以4個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)對(duì)其算法進(jìn)行測(cè)試，其仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法具有更好的性能和全局搜索能力。

1 ?PSO算法及IPSO算法簡(jiǎn)介

1.1 標(biāo)準(zhǔn)PSO算法

粒子群優(yōu)化算法是一種基于群智能方法的進(jìn)化計(jì)算技術(shù)，該算法源于對(duì)鳥(niǎo)群捕食的行為研究。假設(shè)在一個(gè)D維的目標(biāo)搜索空間中，有m個(gè)粒子，其中第i個(gè)粒子（i=1，2，…，m）的位置和速度分別為Xi=（xi1，xi2，…，xiD）和Vi=（ vi1，vi2，…，viD），粒子在每一次迭代中通過(guò)跟蹤兩個(gè)最優(yōu)解pbest和gbest來(lái)更新自己[2]。

1.2 ?IPSO算法

慣性權(quán)重w的引入，對(duì)PSO算法的發(fā)展起到了重要的作用，其大小反映了對(duì)當(dāng)前粒子速度繼承的多少，因此選擇合適的慣性權(quán)重能夠幫助該算法達(dá)到全局尋優(yōu)和局部探索之間的有效平衡。

2 ?基于IPSO-BP算法的配電網(wǎng)故障診斷

2.1 ?特征量的提取

對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行故障分析，配電網(wǎng)分為5個(gè)故障區(qū)域sec1-sec5，分別配有過(guò)流保護(hù)CO，后備距離保護(hù)RR，QF表示斷路器，其中保護(hù)、斷路器在“1” 或“0”中取值，“1”表示保護(hù)動(dòng)作或斷路器跳閘，“0”表示保護(hù)未動(dòng)作或斷路器閉合。故障征兆將其分為8個(gè)部分，分別為線路sec1、sec2、sec3、sec4、sec5、sec3-4（表示sec3或sec4區(qū)域存在故障）、sec2-5、none（表示沒(méi)有故障）[3]。選取配電網(wǎng)的保護(hù)和斷路器的12個(gè)特征參數(shù)作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，以8個(gè)故障征兆區(qū)域作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，形成訓(xùn)練樣本，為配電網(wǎng)故障特征值訓(xùn)練樣本。

2.2 ?PSO-BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及狀態(tài)編碼設(shè)置

根據(jù)上面的分析，建立3層BP網(wǎng)絡(luò)，12個(gè)特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，即輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12;以8個(gè)故障征兆區(qū)域作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，即輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為8;運(yùn)用黃金分割原理的優(yōu)化算法，求得的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為24。因此構(gòu)成了結(jié)構(gòu)為12-24-8的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。粒子群規(guī)模為20，c1和c2均取2.05，wmax為0.9，wmin為0.4，設(shè)定誤差標(biāo)準(zhǔn)e為10-3，最大迭代次數(shù)為100次。

2.3 ?故障診斷試驗(yàn)

運(yùn)用三種算法進(jìn)行10次測(cè)試，然后取平均值，利用IPSO-BP算法進(jìn)行故障診斷比PSO-BP算法、BP算法更接近期望輸出值，很大程度上提高了故障診斷精度。

3 ?結(jié)語(yǔ)

本文運(yùn)用IPSO算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，克服了傳統(tǒng)BP算法的學(xué)習(xí)速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺陷，并將IPSO-BP算法應(yīng)用到配電網(wǎng)故障診斷中;仿真結(jié)果表明，IPSO-BP算法相對(duì)于傳統(tǒng)的BP算法、PSO-BP算法，無(wú)論是從收斂速度上還是在診斷精度上都有顯著的提高，并且從實(shí)例中也驗(yàn)證了該算法的準(zhǔn)確性與可行性。

參考文獻(xiàn)：

[1] ?胡非，劉志剛，何士玉，楊紅梅.一種基于模型的配電網(wǎng)故障診斷搜索算法[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2013，33（1）：81-84.

Hu Fei，Liu Zhigang，He Shiyu，Yang Hongmei.Model-based search algorithm of fault diagnosis for distribution system[J].Electric Power Automation Equipment，2013，33（1）：81-84（in Chinese）.

[2] ?李洪揚(yáng).一種用于配電網(wǎng)故障定位的粒群算法分析[J].重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，12（3）：127-130.

Li Hongyang.Analysis of Particle Swarm Optimization Algorithm for Distribution Fault Location[J].Chong Qing institute of technology（Natural Science），2010，12（3）：127-130（in Chinese）.

[3] ?廖犬發(fā)，劉會(huì)金，傅志偉.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的配電網(wǎng)故障定位[J].湖北電力，2004，28（1）：9-10.

Liao Quanfa，Liu Huijin，F(xiàn)u Zhiwei.Fault-locating for Distribution Network Based on Neuro-net Model[J].Hu Bei electric power，2004，28（1）：9-10（in Chinese）.