[發明專利]基于混合智能算法的斷路器故障診斷方法

在審

• 申請號: 201910153404.7
• 申請日: 2019-02-28
• 公開（公告）號: CN109932644A
• 公開（公告）日: 2019-06-25
• 發明（設計）人: 李永麗;吳玲玲;盧揚;孫廣宇
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G01R31/327
• 分類號: G01R31/327
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

本發明涉及一種基于混合智能算法的斷路器故障診斷方法，包括下列步驟：監測斷路器操作回路線圈電流并提取其電流特征量及時間特征量，收集訓練樣本和測試樣本；應用入侵雜草優化算法進行標準狀態選取；應用基于標準狀態概率分配的連續變量離散化算法進行數據離散化；根據訓練樣本計算先驗概率；計算測試樣本屬于各個故障類型的后驗概率；將測試樣本歸入后驗概率最大的故障類型，得到故障診斷結果。

技術領域

本發明屬于電氣設備及電氣工程技術領域。

背景技術

電力系統的安全穩定運行對國民經濟的快速發展和社會的正常運行有著重大的意義。斷路器的主要作用是：在電力系統發生故障時迅速準確的切除故障線路，從而切斷故障電流，防止引發大面積停電等更嚴重的后果，保證電力系統的安全穩定運行。因此，如果斷路器拒動或者誤動，電力系統或其中一部分的正常工作將會遭到破壞，并造成對用戶少送電或電能質量變壞到不能容許的地步，甚至造成人身傷亡和電氣設備的損壞。因此，如何快速準確的對斷路器進行故障診斷具有重要的研究意義。

已有研究表明，造成斷路器的故障原因有很多，其中機械故障(包括操作機構和控制回路)占全部故障的70％～80％。斷路器在長期運行過程中二次回路與操作機構的老化會引起故障，例如操作電壓過低、合閘開始階段卡澀、操作機構卡澀等。由于操作回路屬于二次回路，電壓等級較低且信號采集較為容易，通過監視斷路器操作回路線圈電流可以得到斷路器內部的信息，因此，研究基于斷路器操作回路線圈電流的故障診斷對診斷斷路器故障類別，保證電力系統安全穩定運行具有重要意義。

發明內容

本發明的目的是針對人工智能診斷算法中存在的準確率不高、算法復雜難以實現等問題，通過研究斷路器操作回路線圈電流的特征，提出了一種通過貝葉斯分類器進行斷路器故障診斷的方法。基于所提貝葉斯分類方法，使用了基于標準狀態概率分配的連續變量離散化算法，解決了貝葉斯分類器只適用于離散化變量的問題，同時，使用入侵雜草優化算法進行標準狀態選取，得到了最佳標準狀態選取方案，以達到快速準確進行斷路器故障診斷的目的。技術方案如下：

一種基于混合智能算法的斷路器故障診斷方法，包括下列步驟：

1)監測斷路器操作回路線圈電流并提取其電流特征量及時間特征量，收集訓練樣本和測試樣本；

2)應用入侵雜草優化算法進行標準狀態選取

2.1)種群初始化

確定初始化種群規模N₀和最大種群規模N_max、最大迭代次數iter_max，所求問題維數D，能生成種子數的上限seed_max和下限seed_min，非線性指數n，標準差初始值σ_init和最終值σ_final，初始搜索空間最小值x_min和最大值x_max；

2.2)適應度函數

根據步驟1)所提取的電流特征量及時間特征量，定義方差為適應度函數：

式中，e(x)表示按照當前選取的標準狀態劃分時所屬于的標準狀態，x表示數據根據當前選取的標準狀態進行劃分后的數值，θ為一個多維數據，分別表示各個特征量所表征的屬性的標準狀態選取方法；

2.3)繁殖

雜草在繁殖過程中所產生的種子數量與雜草的適應度值有關，適應度值越好，繁殖的種子越多，根據下列公式計算種子數m：

式中，m表示種子數；f表示當前雜草的適應度值；f_min和f_max分別表示當前種群中雜草的最小適應度值和最大適應度值