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        基于競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站巡視周期分類

        2020-06-22 13:11:01張宇澤張穎張黎元劉祚安
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2020年18期
        關(guān)鍵詞:聚類變電站

        張宇澤 張穎 張黎元 劉祚安

        摘? 要:在總結(jié)了變電站巡視周期影響因素的基礎(chǔ)上,提出了基于競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站巡視周期分類方法,根據(jù)變電站的電壓等級、重要程度、歷史故障/缺陷發(fā)生頻次、設(shè)備運(yùn)行情況等屬性進(jìn)行巡視周期聚類。使用某地區(qū)的變電站數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真分析,結(jié)果表明該方法可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)變電站巡視周期的科學(xué)合理分類。

        關(guān)鍵詞:變電站;巡視周期;競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);聚類

        中圖分類號:TM732 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? ?文章編號:2095-2945(2020)18-0031-03

        Abstract: On the basis of summing up the influencing factors of substation patrol cycle, a classification method of substation patrol cycle based on competitive neural network is proposed. The patrol cycle clustering is carried out according to the voltage level, importance, frequency of historical faults/defects, equipment operation situation and other attributes of the substation. A simulation analysis is carried out by using the real data of several substations in a certain area. The results show that the method can, through machine learning, realize the scientific and reasonable classification of substation patrol cycle.

        Keywords: substation; patrol cycle; competitive neural network; clustering

        隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展,變電站的數(shù)量和規(guī)模不斷擴(kuò)大,供電公司普遍面臨變電站巡視工作量日益增大而運(yùn)維人員數(shù)量有限的難題。針對差異化制定變電站巡視周期問題,文獻(xiàn)[1-3]等進(jìn)行了深入研究。但文獻(xiàn)[1]只考慮到了設(shè)備運(yùn)行情況,文獻(xiàn)[2,3]提出的變電站分級標(biāo)準(zhǔn)完全由人為制定,受主觀因素影響大,缺乏科學(xué)合理性和客觀性?;诖耍疚脑诳偨Y(jié)了變電站巡視周期影響因素的基礎(chǔ)上,提出了基于競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站巡視周期分類方法,并使用某地區(qū)變電站實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真分析。

        1 變電站巡視周期影響因素

        變電站巡視周期的影響因素可總結(jié)如下:(1)變電站電壓等級;(2)變電站重要程度,即所在區(qū)域供電等級(A+、A、B、C、D、E)和所供用戶中是否含有重要用戶、敏感用戶、電采暖用戶、防汛用戶等;(3)變電站歷史故障/缺陷發(fā)生頻次;(4)設(shè)備運(yùn)行情況,包括設(shè)備當(dāng)前存在的缺陷情況,設(shè)備運(yùn)行隱患和運(yùn)行年限;(5)變電站運(yùn)行環(huán)境;(6)變電站設(shè)備負(fù)載情況。

        2 競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖中x1,x2,…,xm為輸入神經(jīng)元,y1,y2,…,yn為輸入神經(jīng)元。在一次計(jì)算中,只有一個輸出神經(jīng)元獲勝,獲勝的神經(jīng)元標(biāo)記為1,其余輸出神經(jīng)元均標(biāo)記為0[4]。競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過這種方式獲取訓(xùn)練樣本的分布信息,每個訓(xùn)練樣本都對應(yīng)一個獲勝神經(jīng)元,也就是對應(yīng)一個類別。

        競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則是由內(nèi)星規(guī)則發(fā)展而來的Kohonen規(guī)則[5],其基本原理如下:假設(shè)網(wǎng)絡(luò)輸入層包含m個輸入神經(jīng)元x1,x2,…,xm,輸入向量記為X=[x1,x2,…,xm],即每個樣本為一個m維向量。輸出層包含n個輸出神經(jīng)元y1,y2,…,yn,輸出向量記為Y=[y1,y2,…,yn]。網(wǎng)絡(luò)權(quán)值ω為一個m×n的矩陣。三者之間具有如下關(guān)系:

        在n個輸出神經(jīng)元中必有一個取得最大值,成為獲勝神經(jīng)元。假設(shè)獲勝神經(jīng)元為yk,則相應(yīng)的權(quán)值按式(2)進(jìn)行調(diào)整[4]:(2)

        式中:η為學(xué)習(xí)步長。

        網(wǎng)絡(luò)權(quán)值以η為步長向輸入的樣本值xi靠近。在下一輪計(jì)算中,yk以更大的概率勝出成為獲勝神經(jīng)元。當(dāng)η取適當(dāng)值時,網(wǎng)絡(luò)權(quán)值經(jīng)過逐步學(xué)習(xí)最終等于輸入樣本向量。競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)接收其他輸入樣本,每一個樣本都對應(yīng)一個獲勝神經(jīng)元,并使對應(yīng)的權(quán)值向量向輸入向量方向調(diào)整。相似的輸入樣本對應(yīng)同一個獲勝神經(jīng)元,表示它們被劃分為同一類;該神經(jīng)元對應(yīng)的權(quán)值向各個輸入向量的方向做調(diào)整,最終穩(wěn)定為輸入向量的平均值[4]。

        3 基于競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站巡視周期分類方法

        第一步,將變電站巡視周期的影響因素進(jìn)行量化。電壓等級方面,220kV、110kV和35kV變電站的電壓等級指數(shù)分別定義為4、2、1。重要程度方面,定義所有變電站的重要程度指數(shù)初始值為0,所在區(qū)域供電等級為A+、A、B、C、D、E分別加1、0.5、0.25、0.125、0.1、0.075,所供用戶中每包含一個重要用戶、敏感用戶分別加0.5、0.25,每包含一個電采暖用戶或防汛用戶加0.1。歷史故障/缺陷發(fā)生頻次方面,定義歷史故障/缺陷發(fā)生頻次指數(shù)為該座變電站投運(yùn)后平均每年發(fā)生故障或缺陷的次數(shù)。設(shè)備運(yùn)行情況方面,定義所有變電站的設(shè)備運(yùn)行情況指數(shù)初始值為0,設(shè)備每存在一項(xiàng)嚴(yán)重缺陷、一般缺陷而未完成消缺時分別加1、0.5,設(shè)備存在運(yùn)行隱患時視情況加0~1,變壓器、母線、斷路器等主要設(shè)備運(yùn)行年限在20年以上、10~20年、5~10年、5年以下時分別加1、0.5、0.25、0.125。運(yùn)行環(huán)境方面,定義所有變電站的運(yùn)行環(huán)境指數(shù)初始值為0,室外站和室內(nèi)站分別加1、0.5,室外站視周邊環(huán)境惡劣程度加0~1,視所在地區(qū)氣候情況加0~1。設(shè)備負(fù)載方面,定義變壓器平均負(fù)載率為0.75以上、0.5~0.75、0.25~0.5、0.25以下時設(shè)備負(fù)載指數(shù)分別4、2、1、0.5。需說明,各供電公司可根據(jù)自身特點(diǎn)和供電要求確定各項(xiàng)指標(biāo)的評分標(biāo)準(zhǔn)。通過以上指標(biāo)量化方法,每座變電站可用一個六維特征向量表示,即

        第四步,根據(jù)競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出的分類結(jié)果,確定每座變電站的巡視周期。

        4 仿真分析

        選擇某地區(qū)電網(wǎng)共35座變電站作為算例進(jìn)行仿真分析,各變電站的屬性如表1所示。

        使用本文提出的基于競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站巡視周期分類方法進(jìn)行分類,結(jié)果如表2所示。

        由表2可看出,S6、S9、S27、S33共4座變電站被劃分為第一類,S8、S10、S17、S32、S34共5座變電站被劃分為第二類,S2、S3、S4、S5、S21、S28共6座變電站被劃分為第四類,其他20座變電站被劃分為第三類,驗(yàn)證了本文所提方法的有效性。分類結(jié)果完全取決于變電站本身實(shí)際情況,不受主觀因素影響。

        5 結(jié)束語

        本文針對差異化制定變電站巡視周期問題,在總結(jié)了變電站巡視周期影響因素的基礎(chǔ)上,提出了基于競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站巡視周期分類方法。其步驟可概括為:首先將變電站巡視周期影響因素進(jìn)行指標(biāo)量化,然后建立競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并使用MATLAB工具箱函數(shù)competlayer實(shí)現(xiàn)競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類,最后根據(jù)分類結(jié)果確定每座變電站的巡視周期。

        仿真結(jié)果證明了本文所提方法的有效性,可利用機(jī)器學(xué)習(xí)原理實(shí)現(xiàn)變電站巡視周期的科學(xué)合理分類,分類結(jié)果完全取決于變電站本身實(shí)際情況,不受主觀因素影響。

        參考文獻(xiàn):

        [1]謝金泉,李曉華,何毅,等.變電設(shè)備狀態(tài)巡視策略研究[J].廣東電力,2012,25(9):5-9,15.

        [2]王少博,劉輝,張?zhí)m欽,等.基于設(shè)備狀態(tài)分析的無人值班變電站巡視模式研究[J].河北電力技術(shù),2013(2):10-12.

        [3]陳宏彬,李悅寧,劉琨.基于狀態(tài)檢修的無人值班變電站狀態(tài)巡視管理[J].現(xiàn)代營銷(經(jīng)營版),2019(4):150.

        [4]陳明,等.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實(shí)例精解[M].北京:清華大學(xué)出版社,2013.

        [5]董長虹.Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2007.

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