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        基于參數(shù)自適應(yīng)動態(tài)差分進(jìn)化算法的變壓器局放源定位

        2019-12-09 08:59:50吳志祥黃旭聰施小帥李曉健閔靜靜
        浙江電力 2019年11期
        關(guān)鍵詞:局放測試函數(shù)適應(yīng)度

        吳志祥,黃旭聰,施小帥,李曉健,閔靜靜

        (國網(wǎng)浙江省電力有限公司寧波供電公司,浙江 寧波 315010)

        0 引言

        局部放電(以下簡稱“局放”)是電力變壓器絕緣老化的表現(xiàn)形式之一,同時也是絕緣進(jìn)一步劣化并導(dǎo)致絕緣失效的主要原因之一[1-3]。為了保證電力變壓器安全可靠地運行,需要定期對電力變壓器進(jìn)行有效的局放檢測。

        不同于傳統(tǒng)的局放電測法,局放超聲法由于具有抗干擾性能強(qiáng)、定位精度高等優(yōu)點開始逐漸應(yīng)用于電力變壓器的局放檢測[4-5]。為了實現(xiàn)電力變壓器局部放電源(以下簡稱“局放源”)的精確定位,文獻(xiàn)[6]提出了一種復(fù)數(shù)域牛頓迭代搜索算法,較好地解決了實數(shù)域中時間差誤差導(dǎo)致的無解情況,但存在尋優(yōu)初值難以選取的問題。為了避免初值選取對局放源定位的影響,大量的智能算法開始得到應(yīng)用[7-8]。文獻(xiàn)[9]提出了一種融入模擬退火思路的自適應(yīng)粒子群混合算法,有效解決了傳統(tǒng)粒子群算法存在的全局尋優(yōu)能力較差及早熟問題,從而提高了定位精度;文獻(xiàn)[10]將序列二次規(guī)劃引入遺傳算法并成功應(yīng)用到變壓器局放源定位中。

        雖然混合優(yōu)化算法能夠一定程度地解決傳統(tǒng)優(yōu)化算法存在的局限性,但其本身也存在尋優(yōu)參數(shù)較多、尋優(yōu)過程較復(fù)雜等不足,從而限制了此類方法在實際變壓器局放源定位中的應(yīng)用[11]。對此,為使尋優(yōu)參數(shù)設(shè)置簡單化,同時提高算法的全局尋優(yōu)能力并加快收斂速率,本文對傳統(tǒng)DE(差分進(jìn)化)[12]算法引入?yún)?shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)及動態(tài)更新策略,從而有效提高了DE 算法的尋優(yōu)性能。通過Benchmark 測試函數(shù)和實際變壓器局放超聲定位對該方法的可行性和有效性進(jìn)行了驗證。

        1 DE 算法

        1.1 基本DE 算法

        對于D 維實數(shù)空間的最小化優(yōu)化問題,DE算法由NP 個D 維實參數(shù)向量xiD}構(gòu)成一個進(jìn)化種群。在第t 次迭代中首先隨機(jī)選擇其他三個不同的參數(shù)向量并將任意兩個參數(shù)向量形成的差分向量通過比例因子F 縮放后加到第三個向量上形成目標(biāo)向量的變異向量即:

        式中:r1≠r2≠r3≠i;縮放因子F 分布于[0,2]。

        式中:rand 產(chǎn)生[0,1]的隨機(jī)數(shù);CR 為分布于[0,1]的交叉概率因子;表示向上取整。

        最后利用“貪婪”搜索策略對試驗向量進(jìn)行選擇并更新至下一代,即:

        式中:f(·)為適應(yīng)度函數(shù)。

        服務(wù)器端接收用戶分享的自定義規(guī)則,暫時存放在共享惡意流量規(guī)則庫中。用戶可以試用共享規(guī)則庫中的規(guī)則并對其評價打分。服務(wù)器定期將高評分規(guī)則加入公共惡意流量規(guī)則庫中,向所有客戶端同步。隨著用戶的分享和數(shù)據(jù)庫的不斷更新,逐步加強(qiáng)對惡意流量攔截的廣度和準(zhǔn)確度。

        1.2 參數(shù)自適應(yīng)動態(tài)DE 算法

        式中:Fmin和Fmax分別為設(shè)置的縮放因子的最小值和最大值。由式(5)可知,當(dāng)相距較近時,F(xiàn) 取值較大;當(dāng)相距較遠(yuǎn)時,F(xiàn) 取值較小。

        進(jìn)一步分析交叉操作方程式(3)可知,當(dāng)交叉概率因子CR 較大時,變異向量對試驗向量的貢獻(xiàn)越多,從而容易導(dǎo)致適應(yīng)度較好的個體遭到破壞;而當(dāng)CR 較小時,又不利于產(chǎn)生新的個體,雖然可保持較好的全局搜索能力,但也會減慢收斂速率。

        為了同時兼顧全局搜索能力和加快收斂速率,利用適應(yīng)度函數(shù)自適應(yīng)控制交叉概率因子CR的變化,如式(6)所示。

        式中:CRmin和CRmax分別為設(shè)置的交叉概率因子的最小值和最大值;fmin和fmax分別為當(dāng)前種群中適應(yīng)度的最優(yōu)值和最差值;為當(dāng)前種群適應(yīng)度的平均值。

        由式(6)可知,當(dāng)個體適應(yīng)度大于平均適應(yīng)度時,由于當(dāng)前個體性能較差,因此交叉概率因子取較大值,反之則反。

        由1.1 節(jié)DE 算法可知,在DE 進(jìn)化的過程中,每個種群始終保持不變直到被下一代替代,因此導(dǎo)致DE 算法收斂速率較慢。為了加快收斂速率,采用文獻(xiàn)[13]提出的動態(tài)DE 策略如式(7)所示:

        2 Benchmark 函數(shù)測試

        為了驗證PADDE(參數(shù)自適應(yīng)動態(tài)差分進(jìn)化)算法的尋優(yōu)能力,選取2 個典型的標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)Rastrigin(f1)和Ackley(f2)進(jìn)行測試,函數(shù)表達(dá)式如表1 所示,對應(yīng)的函數(shù)圖形如圖1 所示。

        表1 標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)

        圖1 測試函數(shù)

        對于DE 算法,選取F=0.5,CR=0.5;對于PADDE 算法,選取Fmin=0.1,F(xiàn)max=0.9,CRmin=0.1,CRmax=0.6。種群規(guī)模NP=30;2 個測試函數(shù)迭代次數(shù)分別設(shè)置為50 和100。同時為減少隨機(jī)性的影響,每個測試函數(shù)2 種算法均獨立運行50 次,得到統(tǒng)計結(jié)果分別如表2 所示。由表2 結(jié)果可知,對于測試函數(shù)f1和f2,PADDE 的尋優(yōu)精度均高于DE。

        表2 DE 及PADDE 尋優(yōu)結(jié)果對比(50 次平均值)

        3 變壓器局放源定位

        3.1 基本原理

        由于變壓器呈立方體結(jié)構(gòu),因此為了實現(xiàn)變壓器局放源的定位,通常需要利用多個位于不同位置的超聲傳感器結(jié)合局放信號TDOA(到達(dá)時間差)進(jìn)行估計。

        考慮圖2 所示變壓器局放源定位模型,假設(shè)局放源坐標(biāo)為P(x0,y0,z0),局放超聲傳感器的坐標(biāo)為S(xi,yi,zi),i=1,2,3,4。結(jié)合局放信號傳播原理可得到式(8)所示方程組:

        式中:T 為局放信號傳至超聲傳感器S1的時間;v 為變壓器油中超聲波波速;τi1為其他超聲傳感器與傳感器S1接收到的超聲信號的時延估計值,i≠1。

        圖2 變壓器局放源定位原理

        進(jìn)一步分析式(8)可得到如下方程:

        由于式(9)為超定方程,難以獲得精確解,因此通常轉(zhuǎn)化為尋優(yōu)問題進(jìn)行求解??紤]到實際中的約束條件,得到優(yōu)化問題如式(10)所示:

        式中:‖·‖為2 范數(shù);Lx,Ly和Lz分別為變壓器的長、寬、高。通過式(10)結(jié)合尋優(yōu)算法即可實現(xiàn)變壓器局放源的定位。

        3.2 算例分析

        為了驗證PADDE 算法對變壓器局放源的定位效果,分別選取文獻(xiàn)[14]中3 組數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬,其中變壓器長、寬、高分別為1 000 mm,1 000 mm,800 mm,實際局放源坐標(biāo)為P(610,320,350),單位為mm(下同),且均以1 號傳感器為參考,各組數(shù)據(jù)具體情況如下:

        (1)4 個超聲傳感器坐標(biāo)分別為S1(0,200,400),S2(0,600,300),S3(300,1 000,200),S4(600,1 000,500);時延τi1=[36,100,53],i=2,3,4,單位為μs(下同)。

        (2)4 個超聲傳感器坐標(biāo)分別為S1(0,510,420),S2(300,1 000,600),S3(1 000,450,350),S4(840,0,450);時延τi1=[103,-166,-169],i=2,3,4。

        (3)4 個超聲傳感器坐標(biāo)分別為S1(0,300,500),S2(200,1 000,520),S3(1 000,600,400),S4(600,0,480);時延τi1=[132,-104,-202],i=2,3,4。

        種群NP 設(shè)置為50,迭代次數(shù)設(shè)置為500,得到兩種算法的定位結(jié)果如表3 所示。由表3 結(jié)果可知,基于PADDE 算法的定位精度高于DE,且定位誤差較小,滿足工程應(yīng)用。

        4 結(jié)論

        本文提出了一種基于PADDE 算法的變壓器局放源定位方法,具有以下優(yōu)勢:

        表3 局放源定位結(jié)果對比

        (1)相比于傳統(tǒng)DE 算法,PADDE 算法由于利用適應(yīng)度函數(shù)對參數(shù)進(jìn)行了自適應(yīng)調(diào)節(jié),因此具有更強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力以及更快的收斂速率,其尋優(yōu)結(jié)果更加精確。

        (2)將PADDE 算法應(yīng)用于變壓器局放源定位中,其定位精度高于DE 算法,且定位誤差較小,具有一定的工程應(yīng)用價值。

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