基于自適應(yīng)模糊廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繼電保護(hù)系統(tǒng)故障診斷

張?zhí)扃?黃 蔚

（江蘇省泰州引江河管理處 泰州 225300）

1 引言

2021年11月，水利部印發(fā)了《關(guān)于大力推進(jìn)智慧水利建設(shè)的指導(dǎo)意見》，強(qiáng)調(diào)按照“需求牽引、應(yīng)用至上、數(shù)字賦能、提升能力”的要求，充分運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、數(shù)字孿生等新一代信息技術(shù)，建設(shè)數(shù)字孿生流域，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化場(chǎng)景、智慧化模擬、精準(zhǔn)化決策構(gòu)建具有“四預(yù)”功能的智慧水利體系[1]。《江蘇省水利數(shù)字化轉(zhuǎn)型三年行動(dòng)計(jì)劃》重點(diǎn)任務(wù)中指出要統(tǒng)一建設(shè)省屬水利工程運(yùn)行管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)省屬工程運(yùn)行管理全業(yè)務(wù)流程的數(shù)字化。推進(jìn)省屬工程智能化改造，實(shí)現(xiàn)從報(bào)警到預(yù)警的迭代轉(zhuǎn)變，實(shí)施省屬工程集控建設(shè)，逐步實(shí)現(xiàn)省屬工程“無(wú)人值班、少人值守”。

水利工程安全運(yùn)行離不開變電配電系統(tǒng)的安全運(yùn)行，變配電系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性在很大程度上取決于繼電保護(hù)系統(tǒng)，其作為變配電系統(tǒng)的第一道防線，自身運(yùn)行的可靠性是變配電系統(tǒng)的基本保障。

模型平臺(tái)作為數(shù)字孿生平臺(tái)中最重要的一部分，為智慧水利提供“算法”支撐。隨著人工智能的發(fā)展，越來(lái)越多的智能算法被開發(fā)用于繼電保護(hù)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)，例如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)、粒子群算法等。需要注意的是，上述的算法存在精度低、容易陷入局部最小值、迭代時(shí)間長(zhǎng)等弊端[2-6]。基于此，本文提出基于自適應(yīng)模糊廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繼電保護(hù)系統(tǒng)故障診斷模型，可有效克服上述困難[7]。

2 工程概述

泰州引江河高港樞紐是江蘇省東部地區(qū)引江供水口門，也是國(guó)家南水北調(diào)東線水源工程之一，由泵站、節(jié)制閘、調(diào)度閘、送水閘、船閘和110kV專用變電所等組成。高港泵站安裝有立式開敞式軸流泵9臺(tái)套，設(shè)計(jì)正反向抽排能力為300m3/s，總裝機(jī)容量18000kW，變配電系統(tǒng)配有1臺(tái)油浸風(fēng)冷自然循環(huán)主變壓器，2臺(tái)三相樹脂絕緣干式電力變壓器，繼電保護(hù)測(cè)控裝置采用南瑞RCS-9600CS系列產(chǎn)品為全站安全運(yùn)行提供保護(hù)。

3 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.1 確定隱含層徑向基函數(shù)中心

式中：pij和tij分別表示第j個(gè)訓(xùn)練樣本的第i個(gè)輸入和輸出變量；R和S分別是輸入變量和輸出變量的維數(shù)。

需要注意的是，隱含層每個(gè)神經(jīng)元均對(duì)應(yīng)一個(gè)訓(xùn)練樣本，也就是說(shuō)Q個(gè)隱層神經(jīng)元的徑向基函數(shù)中心為：

3.2 隱含層閾值

計(jì)算隱含層與輸出層的權(quán)重，其可以表示為如下公式：

式中：pi代表第i個(gè)訓(xùn)練樣本向量。

與傳統(tǒng)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的是，本文所使用的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層與輸出層之間的連接權(quán)重W為訓(xùn)練集輸出矩陣，也就是：

3.3 輸出值

4 模糊推理系統(tǒng)

4.1 建立隸屬度函數(shù)

式中：cij和σi

j分別是隸屬度函數(shù)的中心和寬度，并且 j=1，2，…，k，i=1，2，…，n。

4.2 模糊計(jì)算

式中：ωi代表第i個(gè)規(guī)則的適應(yīng)度。

4.3 歸一化操作

4.4 最終網(wǎng)絡(luò)的輸出值

5 仿真試驗(yàn)與分析

為了充分說(shuō)明本文所提出算法的有效性和優(yōu)越性，本文與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行對(duì)比。將繼電保護(hù)系統(tǒng)的健康狀態(tài)分為5個(gè)等級(jí)：很差（NB）、較差（NM）、中等（Z）、良好（PM）和優(yōu)秀（PB）。建立模糊評(píng)價(jià)模型，見表1。

表1 繼電保護(hù)系統(tǒng)模糊規(guī)則表

如圖1～圖4所示，分別是繼電保護(hù)系統(tǒng)電流、電壓、故障隸屬度函數(shù)，以及相應(yīng)的模糊規(guī)則面。本文分別采用三角形、高斯型以及鐘型隸屬度函數(shù)表示。

圖1 繼電保護(hù)系統(tǒng)電流隸屬度函數(shù)圖

圖2 繼電保護(hù)系統(tǒng)電壓隸屬度函數(shù)圖

圖3 繼電保護(hù)系統(tǒng)故障隸屬度函數(shù)圖

圖4 模糊規(guī)則面圖

為了能夠充分地說(shuō)明本文算法的有效性和優(yōu)越性，本文與經(jīng)典的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行對(duì)比，相應(yīng)的比較結(jié)果如圖5所示，可看出本文所提出的算法能夠更加有效地針對(duì)繼電保護(hù)系統(tǒng)故障類型進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

圖5 不同算法的預(yù)測(cè)誤差圖

6 結(jié)論

本文通過(guò)構(gòu)建自適應(yīng)模糊廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)繼電保護(hù)系統(tǒng)的故障診斷，首先利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建整體訓(xùn)練結(jié)構(gòu)模型，進(jìn)而借助于模糊策略實(shí)現(xiàn)故障類型的判別，最終通過(guò)大量的實(shí)現(xiàn)證明本文所提出算法的有效性和優(yōu)越性，可為研究和開發(fā)數(shù)字孿生泵站提供數(shù)據(jù)和模型平臺(tái)，為建設(shè)智能泵站奠定基礎(chǔ)