支持向量機(jī)下基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)研究

申狄秋，盧雯興，王榮超，石萬里

（中國南方電網(wǎng)超高壓輸電公司柳州局，廣西柳州 545006）

對電力系統(tǒng)的運(yùn)行情況展開實(shí)時(shí)監(jiān)測，對可能發(fā)生的故障發(fā)出報(bào)警，或者直接將故障隔離，這一過程稱為繼電保護(hù)。電力體制改革的深入以及電力行業(yè)的迅速發(fā)展，也對繼電保護(hù)、故障分析和電網(wǎng)管理決策能力提出了更高的要求。但是，在繼電保護(hù)過程中，會不可避免的出現(xiàn)操作故障[1-2]。為維護(hù)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，必須在故障發(fā)生前及時(shí)判斷故障類型，通過故障診斷及預(yù)警避免電力事故的發(fā)生[3]。

目前，已有學(xué)者針對繼電保護(hù)裝置故障問題進(jìn)行了研究，了解繼電保護(hù)過程中的故障處理措施，完善故障診斷技術(shù)。如文獻(xiàn)[4]中的基于擾動激勵(lì)的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)以及文獻(xiàn)[5]中的基于語義網(wǎng)的繼電保護(hù)隱性故障辨識診斷技術(shù)。上述傳統(tǒng)的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)是在完整收集繼電保護(hù)系統(tǒng)內(nèi)部信息的基礎(chǔ)上，基于不同的診斷方式判斷故障位置，從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。但在利用傳統(tǒng)診斷技術(shù)時(shí)，由于實(shí)際計(jì)算數(shù)據(jù)量龐大，將產(chǎn)生一定的故障位置診斷偏差與電路問題。為此，文中在支持向量機(jī)下，基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化設(shè)計(jì)了新的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)，在一定程度上優(yōu)化信息操作內(nèi)容，判斷故障發(fā)生的具體位置，從而保持良好的電路狀態(tài)。

1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)獲取故障數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)作為較為普遍的數(shù)據(jù)操作算法，能夠在操作數(shù)據(jù)數(shù)量較為龐大的情況下縮減操作步驟、簡化研究流程，并判定不同的數(shù)據(jù)信息類型，獲取所需的數(shù)據(jù)信息。文中構(gòu)建BP 網(wǎng)絡(luò)模型，將繼電保護(hù)數(shù)據(jù)全部錄入網(wǎng)絡(luò)模型中，并匹配網(wǎng)絡(luò)框架，將網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)與操作數(shù)據(jù)相結(jié)合，在結(jié)合的同時(shí)選取相關(guān)程度較強(qiáng)的位置信息。BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

輸入繼電保護(hù)數(shù)據(jù)，并將其按照數(shù)據(jù)屬性分類，將輸入向量與一個(gè)固定模式綁定，根據(jù)固定模式所處位置判斷其模式，同時(shí)標(biāo)定模式數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)的傳輸量以便數(shù)據(jù)壓縮，減少故障數(shù)據(jù)提取的復(fù)雜程度[6-8]。

由于BP 網(wǎng)絡(luò)中同一層面的數(shù)據(jù)神經(jīng)元數(shù)據(jù)不存在耦合性，為此，在研究的過程中需固定一個(gè)位置參數(shù)，并構(gòu)建位置參數(shù)固定公式：

式中，netj表示固定的位置參數(shù)數(shù)據(jù)，ωji為位置數(shù)據(jù)偏移值，oi表示輸出數(shù)據(jù)信息，θi表示權(quán)值參數(shù)。經(jīng)過上述處理后，按照數(shù)據(jù)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)對初步收集后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，同時(shí)匹配不同的傳輸信息，轉(zhuǎn)變信息模式，優(yōu)化數(shù)據(jù)獲取步驟，并下達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化命令，將處于同一空間的數(shù)據(jù)按照命令形式實(shí)現(xiàn)自主分配操作[9-10]。

不斷增強(qiáng)不同數(shù)據(jù)獲取空間的獲取力度，加大對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信號的管理力度，在精準(zhǔn)管理的前提下實(shí)施數(shù)據(jù)整合操作，由此獲取整合性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)信息，執(zhí)行內(nèi)部檢驗(yàn)命令，構(gòu)造BP 網(wǎng)絡(luò)信息空間，對比網(wǎng)絡(luò)期望輸出量與實(shí)際輸出量之間的關(guān)系，由此，查找數(shù)據(jù)獲取方式間的差異，并從中選取最佳獲取通道，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的獲取操作[11]。

2 繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)算法處理

在實(shí)現(xiàn)對繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)的獲取后，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法安排不同的操作手段進(jìn)行數(shù)據(jù)算法處理。獲取全局更新原則，將原始數(shù)據(jù)錄入管理空間中，同時(shí)結(jié)合繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)融合的過程中不斷實(shí)現(xiàn)算法處理[12]。

利用綜合管理空間傳導(dǎo)任務(wù)指令，同時(shí)在指令傳達(dá)的瞬間將接受處理的數(shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)移至內(nèi)部操控空間中，控制繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)流向，在操作范圍內(nèi)選取最佳領(lǐng)域數(shù)據(jù)，并按照區(qū)域操作模式模塊化管理流向信息。在實(shí)現(xiàn)每次巡徑后，更新數(shù)據(jù)傳輸路徑，并設(shè)置如下更新公式：

式中，p表示故障數(shù)據(jù)位置參數(shù)，Kgb表示尋找的最佳更新路徑信息，r與s表示數(shù)據(jù)更新過程中的標(biāo)記參數(shù)，t表示操作模式數(shù)據(jù)。根據(jù)以上操作，實(shí)現(xiàn)傳輸路徑的更新操作，并不斷提升路徑的修理力度，獲取較為精準(zhǔn)的操作信息數(shù)據(jù)。

轉(zhuǎn)變此時(shí)的操作任務(wù)，將算法公式同時(shí)代入內(nèi)部數(shù)據(jù)管理機(jī)制中，不斷調(diào)配信息整合手段[13-14]，并強(qiáng)化內(nèi)容信息，增添中心故障數(shù)據(jù)的處理方式，利用不同效果的處理手段完善處理信息空間，并選取局部更新原則對未得到有效更新的路線進(jìn)行二次系統(tǒng)空間更新，并時(shí)刻保護(hù)更新電路的安全狀態(tài)，加大對狀態(tài)的分析程度，利用免疫蟻群算法將故障數(shù)據(jù)集中到密閉的操作空間中執(zhí)行操作指令，實(shí)現(xiàn)對繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)的算法處理操作。

3 繼電保護(hù)故障診斷

預(yù)測后續(xù)研究操作中將產(chǎn)生的故障性檢驗(yàn)問題，配置高審核率的故障診斷模式，加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的記憶能力，針對支持向量機(jī)下的繼電保護(hù)裝置信息，擴(kuò)大數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)的范圍，并加大管理信息的力度，分配數(shù)據(jù)親和力，將核函數(shù)信息及時(shí)錄入中心空間[15-16]。

尋找初始優(yōu)化數(shù)據(jù)主體，并主導(dǎo)內(nèi)部故障診斷操作，防止數(shù)據(jù)外泄。并不斷查找相關(guān)的診斷內(nèi)容，匹配調(diào)節(jié)的信息，對診斷方式進(jìn)行管理，提取中心數(shù)據(jù)，利用徑向基網(wǎng)絡(luò)選取優(yōu)化數(shù)據(jù)，隱藏輸出層的函數(shù)，將函數(shù)信息一同轉(zhuǎn)入操作空間中，并集中網(wǎng)絡(luò)信息，匹配信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建徑向基函數(shù)圖，如圖2 所示。

圖2 徑向基函數(shù)圖

及時(shí)調(diào)節(jié)與診斷信息不符的數(shù)據(jù)，并清除此數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建徑向基網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，如圖3 所示。

圖3 徑向基網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖3 中，根據(jù)文本提供的數(shù)據(jù)信息管理操作控件，并轉(zhuǎn)化操作控件狀態(tài)，利用網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)加大對內(nèi)部結(jié)構(gòu)的管理，更新數(shù)據(jù)適應(yīng)度，并傳導(dǎo)適應(yīng)度信息、掌控診斷信息，達(dá)到對故障診斷的目的。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

為驗(yàn)證支持向量機(jī)下基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用性能，利用Matlab 仿真系統(tǒng)搭建仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，設(shè)置模擬繼電保護(hù)故障后，將該技術(shù)與傳統(tǒng)的基于擾動激勵(lì)的故障診斷技術(shù)、基于語義網(wǎng)的故障診斷技術(shù)進(jìn)行對比。實(shí)驗(yàn)步驟如下：

1）控制繼電保護(hù)裝置位置，將其放置于系統(tǒng)操作允許范圍內(nèi)，并及時(shí)調(diào)控不同位置的數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建內(nèi)部神經(jīng)元圖像整合信息；

2）將屬于同一種群的故障數(shù)據(jù)信息集中傳輸至同一實(shí)驗(yàn)通道中等待后續(xù)操作；

3）將模擬的繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)傳導(dǎo)至故障診斷中心，并配置相應(yīng)的信息轉(zhuǎn)化裝置，經(jīng)信息整合后構(gòu)建最優(yōu)分類面圖；

4）分別利用文中技術(shù)、基于擾動激勵(lì)的故障診斷技術(shù)、基于語義網(wǎng)的故障診斷技術(shù)對故障位置進(jìn)行診斷；

5）結(jié)束實(shí)驗(yàn)，分析繼電保護(hù)故障定位效果。實(shí)驗(yàn)參數(shù)表設(shè)置情況如表1 所示。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置情況

首先，以電力系統(tǒng)輸電線路的安全性為驗(yàn)證指標(biāo)，對比不同故障診斷技術(shù)下電力系統(tǒng)輸電線路的工頻電氣量變化情況，結(jié)果如表2 所示。

表2 電力系統(tǒng)輸電線路的工頻電氣量變化情況統(tǒng)計(jì)表

分析表1 信息可知，在基于擾動激勵(lì)的故障診斷技術(shù)下，實(shí)驗(yàn)路段出現(xiàn)阻抗突變和電壓突降；在基于語義網(wǎng)的故障診斷技術(shù)下，實(shí)驗(yàn)路段電流與電壓間的相位角發(fā)生異常改變；在文中技術(shù)下，實(shí)驗(yàn)路段未出現(xiàn)工頻電氣量異常變化情況。由此可知，文中設(shè)計(jì)的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)能更高效地避免電力線路發(fā)生故障，從而為電力系統(tǒng)輸電線路的工頻電氣量變化穩(wěn)定提供了支持。

造成此種差異的原因在于文中技術(shù)在支持向量機(jī)廣義線性分類的基礎(chǔ)上，利用機(jī)器學(xué)習(xí)基于搜索匹配程度較高的優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)了對電力系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)信息的有效捕捉，同時(shí)還強(qiáng)化了數(shù)據(jù)操作力度，從根本上使得采集到的繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)更有效、可靠。

而傳統(tǒng)的基于擾動激勵(lì)的故障診斷技術(shù)和基于語義網(wǎng)的故障診斷技術(shù)，雖也在一定程度上優(yōu)化了診斷方式，但在操作的同時(shí)也導(dǎo)致了對故障信息采集、判斷的精準(zhǔn)度較低，致使電力系統(tǒng)輸電線路的安全性較差。

在此基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步證明支持向量機(jī)下基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢，利用不同診斷技術(shù)對實(shí)驗(yàn)路段中的故障位置進(jìn)行定位，通過對比不同方法的故障定位精準(zhǔn)度來判斷不同方法的有效性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。

表3 不同技術(shù)下故障定位精準(zhǔn)度統(tǒng)計(jì)結(jié)果

為突出對比不同繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)對故障位置定位的精準(zhǔn)度，將表3 數(shù)據(jù)繪制為折線圖，如圖4 所示。

圖4 故障定位精準(zhǔn)度對比圖

綜合分析表3 和圖4 可知，基于擾動激勵(lì)的故障診斷技術(shù)下故障定位精準(zhǔn)度始終處于90%以下，基于語義網(wǎng)的故障診斷技術(shù)下故障定位精準(zhǔn)度波動較明顯，但也始終處于90%以下，而文中技術(shù)下繼電保護(hù)故障定位的精準(zhǔn)度始終高于另外兩種傳統(tǒng)技術(shù)，最高的故障定位精準(zhǔn)度可達(dá)到96%。由此可以說明，支持向量機(jī)下基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)能夠精準(zhǔn)地診斷出故障位置。

這是因?yàn)槲闹屑夹g(shù)在選取有效的故障數(shù)據(jù)后，標(biāo)記了其信號信息，以此為基礎(chǔ)實(shí)施繼電保護(hù)故障定位，從而增強(qiáng)了故障定位的精準(zhǔn)度。

綜上所述，在支持向量機(jī)下基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)，實(shí)驗(yàn)電路的安全性以及故障位置的診斷定位精準(zhǔn)度均得到有效的提升，證明該技術(shù)具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

5 結(jié)束語

文中針對傳統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)對故障位置的判斷精準(zhǔn)度較低的問題，在支持向量機(jī)下提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)。根據(jù)不同的故障診斷手段選取最為適宜的操作方式，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架研究繼電保護(hù)內(nèi)部系統(tǒng)狀況，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分析，同時(shí)匹配了相應(yīng)的算法數(shù)據(jù)，提升故障診斷結(jié)果的真實(shí)性與可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，支持向量機(jī)下基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的繼電保護(hù)故障診斷技術(shù)的診斷效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)研究的診斷效果，應(yīng)用該技術(shù)后，電力系統(tǒng)安全性得以提升。