Application of Optimized SVM and AIWCS in Fault Diagnosis

of Grid-connected Inverter

廖俊勃1　帕孜來·馬合木提1　支　嬋2

(新疆大學電氣工程學院1，新疆 烏魯木齊　830047;西安工業(yè)大學機電工程學院2，陜西 西安　710021)

AIWCS優(yōu)化SVM在并網逆變器故障診斷中的應用

Application of Optimized SVM and AIWCS in Fault Diagnosis

of Grid-connected Inverter

廖俊勃1帕孜來·馬合木提1支嬋2

(新疆大學電氣工程學院1，新疆 烏魯木齊830047;西安工業(yè)大學機電工程學院2，陜西 西安710021)

摘要：風力發(fā)電并網逆變器的故障診斷是確保風電系統(tǒng)運行可靠和安全的關鍵。支持向量機是故障診斷的一種有效方法。為解決參數選擇的不確定性，引入自適應慣性權重布谷鳥(AIWCS)算法來尋求懲罰參數和核函數參數的最優(yōu)組合，提出基于自適應慣性權重布谷鳥算法優(yōu)化支持向量機的風力發(fā)電并網逆變器故障診斷方法。以三相并網逆變器為例進行仿真試驗，對其中電力電子元件IGBT故障進行診斷。仿真結果表明，與遺傳-支持向量機和粒子群-支持向量機方法相比，AIWCS具有優(yōu)化時間短、診斷精度高等特點。

關鍵詞：風力發(fā)電并網逆變器自適應慣性權重布谷鳥算法支持向量機故障診斷

Abstract：Fault diagnosis of the grid-connected inverter is the key to ensure the reliability and safety of wind power generation system. Support vector machine (SVM) is an effective method for the fault diagnosis, in order to solve the uncertainty of parameter selection; the adaptive inertia weight cuckoo search (AIWCS) algorithm is introduced to seek out the optimal combination of penalty parameter and kernel function parameter. The fault diagnosis method based on AIWCS algorithm and optimized SVM for grid-connected inverter in wind power generation is proposed. With three-phase grid-connected inverter as example, the simulation experiments are conducted, fault diagnosis of the power electronic device insulated-gate bipolar transistor (IGBT) is implemented. The results show that comparing with genetic algorithm SVM and particle swarm optimization SVM; the AIWCS-SVM possesses shorter optimization time and high diagnostic accuracy.

Keywords：Wind power generationGrid-connected inverterAdaptive inertia weight cuckoo search (AIWCS) algorithm

Support vector machine (SVM)Fault diagnosis

0引言

風力發(fā)電并網逆變器是風電系統(tǒng)提供優(yōu)質電能的重要環(huán)節(jié)，也是研究的熱點問題[1-5]。為了確保風電系統(tǒng)的可靠性和安全性，并網逆變器的故障診斷是十分必要的。

在研究逆變器的故障時，主要是針對逆變器中半導體的故障而討論,隨著研究的不斷進行，其故障診斷方法越來越多樣化。文獻[6]提出了離散傅里葉變換的歸一化方法，并與其他故障診斷方法做了對比，解決了動態(tài)時誤問題，但缺點是只能進行單管故障。文獻[7]提出了開關建模方法，該方法診斷時間短，能進行單管和橋壁的開路故障，但需要增加一些電子元件。文獻[8]提出了檢測各相電流正負半波部分頻率方法,對地鐵輔助逆變器中單管和雙管進行準確的開路故障，但是這種方法只能適用于調制方式的逆變器。

本文應用布谷鳥(cuckoo search，CS)算法,它是模擬某些種類的布谷鳥育雛來有效求解最優(yōu)化問題的演化算法。該算法簡單，參數少，并引入Lévy飛行搜索機制，增加了搜索范圍。為了避免CS算法陷入局部最優(yōu)，提高全局尋優(yōu)能力和尋優(yōu)精度，在算法中加入了自適應慣性權重(adaptive inertia weight，AIW)用于對支持向量機(support vector machine,SVM)參數的優(yōu)化。針對風力發(fā)電并網逆變器的故障診斷，提取故障特征向量，并作為診斷方法的輸入值，確定輸出目標值，然后進行診斷。將本文提出的AIWCS算法與遺傳算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)進行比較,可以得到AIWCS-SVM算法運行時間更短、診斷精度更高。

1支持向量機

支持向量機(SVM)由Vapnik首先提出[9]，主要思想是建立一個分類超平面作為決策曲面，使得兩類之間的隔離邊緣被最大化。它避免了人工神經網絡等方法的網絡結構選擇、過學習和欠學習，它可以提供一個在大量訓練數據之間只有少數向量的全局優(yōu)化的分離邊界。近幾年,支持向量機在工程中得到大量應用[10-12]。

假設樣本集T={(xi,yi)|i=1,…,n},其中xi∈Rd，y∈{-1,1}，選用合適的懲罰參數C和核函數,并利用Lagrange優(yōu)化方法[13]，則有：

(1)

(2)

構造的決策函數為：

(3)

式中：K(xi,x)為一個進行非線性映射到特征空間的多項式核函數。

核函數有多種類選擇[14]：多項式核函數、徑向基(RBF)核函數、sigmoid核函數。本文選擇徑向基核函數：

K(xi,x)=exp(-||x-xi||2/2σ2)

(4)

針對SVM研究，選取徑向基核函數是因為徑向基核函數局部性較優(yōu)，不但能實現(xiàn)非線性映射，而且參數少，使其整個模型復雜程度減少。但是對于其中懲罰參數C和徑向基核函數中參數σ需要進行選擇。本文使用的自適應布谷鳥算法可以自動選擇其最佳的參數，使其性能達到最好。

2自適應慣性權重布谷鳥算法

2.1　布谷鳥算法

布谷鳥算法是劍橋大學學者YangXinshe和SDeb在2009年提出的新興啟發(fā)算法，是受布谷鳥尋巢孵蛋行為啟發(fā)而提出的一種新的群智能優(yōu)化方法[15]。布谷鳥算還結合了Lévy飛行搜索機制[16-17]，將Lévy分布應用其中有利于擴大搜索范圍，增加了群多樣性。布谷鳥算法具有運算簡單、參數少、易于實現(xiàn)等優(yōu)點。

在CS算法中構造了三條理想化規(guī)則。

① 每個布谷鳥一次只孵一個蛋,并放置在一個隨機選擇的鳥巢中;

② 最優(yōu)的卵將保留到下一代;

③ 可供選擇的鳥巢數量N是固定的,布谷鳥卵被發(fā)現(xiàn)的概率為Pa∈[0,1]。

在布谷鳥尋找最優(yōu)質的鳥巢過程中，位置更新公式為：

(5)

Lévy(λ)~μ=t-λ1<λ≤3

(6)

根據文獻[17]計算Lévy隨機數：

(7)

μ和υ符合正態(tài)分布，且：

(8)

2.2　自適應慣性權重布谷鳥算法

CS算法被證明其性能接近于標準的粒子群優(yōu)化算法(PSO)和差分演化算法(differential evolution，DE)[18]。但是和其他智能優(yōu)化算法一樣，CS算法也有后期速度慢、精度不高、局部搜索能力不強等缺點。為了提高全局尋優(yōu)能力，使CS算法有較好的收斂速度和尋優(yōu)精度，本文對CS算法進行改進，在算法中加入自適應慣性權重(adaptive inertia weight，AIW)。改進后算法稱為自適應慣性權重布谷鳥 (AIWCS) 算法。

在CS算法中，每個鳥窩的位置是隨機的，為了獲得更大的搜索空間，搜索更多新的區(qū)域，本文引入自適應慣性權重ωi，使其在布谷鳥尋找最優(yōu)質的鳥巢過程中自適應地調節(jié)其位置的大?。?/p>

(9)

設群體的慣性權重最小和最大分別為ωmin和ωmax，則當前的自適應慣性權重ωi可以定義[19]為：

(10)

A1WCS算法增加了自適應慣性權重，當布谷鳥的位置發(fā)生變化后，慣性權重也發(fā)生了變化，從而調節(jié)了全局和局部搜索能力。當CS算法陷入局部最優(yōu)時，會產生較大的慣性權重，從而使算法跳出局部最優(yōu)進行全局尋優(yōu)；當收斂速度較慢時，會產生較小的慣性權重，則有利于局部最優(yōu)，加速算法收斂。

3基于AIWCS-SVM的故障診斷方法

采用AIWCS算法來優(yōu)化SVM的的優(yōu)懲罰參數C和徑向基核函數參數σ，尋找兩者最優(yōu)值，確定了AIWCS-SVM模型。AIWCS優(yōu)化SVM參數的流程圖如圖1所示。

圖1　AIWCS優(yōu)化SVM參數流程圖

基于AIWCS-SVM的風力發(fā)電并網逆變器故障診斷方法具體步驟如下。

① 對風力發(fā)電并網逆變器提取故障特征向量并作為診斷方法的輸入值，確定輸出目標值。在不同電壓下確定訓練集和測試集。

② 初始化SVM和CS參數，計算個體的適應度。采用K次交叉驗證思想,利用訓練數據得到模型，以得到分類準確精度。該精確度定義為個體的適應度。

③ 布谷鳥位置的更新。按式(5)~式(10)，得到新的位置，如果新解優(yōu)于舊解則替換。以概率Pa進行選擇，拋棄差的鳥窩，建立新巢。逐漸迭代尋優(yōu)，滿足條件時記錄最優(yōu)解。

④ 構造AIWCS-SVM診斷模型。由步驟③得到SVM的最優(yōu)學習參數，確定診斷模型。

⑤ 輸入訓練數據，對模型進行訓練，再輸入測試數據，進行預測。

4試驗結果分析

以三相并網逆變器為風力發(fā)電并網逆變器研究的故障診斷對象，其系統(tǒng)的拓撲結構圖如圖2所示，其中三相并網逆變器主要由6只IGBT構成(VT1~VT6)。本文探討的是在IGBT管正常的情況下單管開路和雙管開路的22種情況(1種正常情況，6種單管故障和15種雙管故障)。對三相并網逆變器的輸出電流進行采樣(采樣頻率12 kHz)，建立故障樣本時分別選取不同的電壓，即選擇300 V、500 V為訓練樣本，350 V、400 V、450 V為測試樣本。電網頻率不變fs=50 Hz。利用本文提出的AIWCS-SVM算法進行診斷。

圖2　三相并網逆變器拓撲結構圖

對電流進行采樣之后要轉換為需要的信息向量，即故障特征向量。常用的方法有傅里葉變換、功率譜、小波變換等。本文采用小波變換進行信號的分析，用db40小波對采集到的電流信號進行8個尺度的分解。

經過特征提取，得到訓練樣本和測試樣本。表1為部分訓練樣本，表2為電壓為350 V時部分測試數據。其中8個特征值為AIWCS-SVM的輸入向量，22種故障類型對應目標輸出。

分別采用遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO)和AIWCS算法優(yōu)化SVM的參數，比較其故障診斷效果。設置3種算法的種群規(guī)模都為20，迭代次數均為200。其中GA的選擇概率為0.9，交叉概率為0.7；PSO的學習因子為1.5，慣性權重為1；AIWCS中慣性因子最大為2，最小為0.5，外來概率為0.25。采用這3種算法優(yōu)化SVM，得到優(yōu)化時間和優(yōu)化后的參數如表3所示。

由表3可以看出，PSO算法的優(yōu)化時間最長，GA次之，AIWCS算法優(yōu)化時間最短。相比PSO和GA算法，由于CS算法的運算便捷性，AIWCS算法將近將時間縮短了一半。

自適應的特點提高了CS算法的局部搜索能力，加快了運行速度。根據CS算法的特點，得到的參數偏小，并且C與σ值相等。因此，AIWCS算法在尋優(yōu)能力、運行速度等方面都比GA算法和PSO算法強，能為SVM的模型提供更好的參數。

表2　350 V的部分測試樣本

表3　3種算法優(yōu)化時間和優(yōu)化后的參數

利用算法對SVM參數尋優(yōu)，將得到的結果代入到SVM中，即為AIWCS-SVM模型。利用A1WCS-SVM、GA-SVM和PSO-SVM算法對測試樣本進行診斷，得到的診斷結果如表4所示。

通過驗證可以看出，AIWCS-SVM的平均誤差為1.01%，整體故障診斷精度為96.969 7%。GA-SVM的平均誤差為2.53%，整體故障診斷精度為92.424 2%。PSO-SVM的平均誤差為2.02%，整體故障診斷精度為93.939 4%。由此可知本文提出的AIWCS算法優(yōu)化SVM方法對于風力發(fā)電并網逆變器的故障診斷有很高的精度。

表4　故障程度診斷結果

5結束語

本文提出將自適應慣性權重布谷鳥算法應用于支持向量機中，以尋找最優(yōu)參數。將這種方法用于風力發(fā)電并網逆變器的故障診斷，結果表明了AIWCS-SVM算法對三相并網逆變器的故障診斷的正確性和可行性。AIWCS算法不但能夠調節(jié)全局和局部搜索能力，而且避免其陷入局部最優(yōu)值。AIWCS算法優(yōu)化SVM參數，優(yōu)化時間短，優(yōu)化后得到的AIWCS-SVM診斷精度高。與GA-SVM和PSO-SVM算法相比，A1WCS算法具有更短的尋優(yōu)時間和更高的診斷精度，應用前景好。

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中圖分類號：TM464

文獻標志碼：A

DOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201503004

國家自然科學基金資助項目(編號：61364010)。

修改稿收到日期：2014-08-24。

第一作者廖俊勃(1987-)，男，現(xiàn)為新疆大學控制科學與工程專業(yè)在讀碩士研究生；主要從事過程檢測、診斷與控制技術(含風力發(fā)電)的研究。