肖貴賢，嚴(yán) 偉，李 君

(1. 湖北理工學(xué)院電氣學(xué)院，湖北黃石 435003；2. 成都理工大學(xué)核技術(shù)與自動(dòng)化工程學(xué)院，四川成都 610000)

1 引言

近年來(lái)，我國(guó)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展促使大氣污染加劇，導(dǎo)致電力線(xiàn)絕緣子污染問(wèn)題日益嚴(yán)重。此外由于電力線(xiàn)路老化、自然災(zāi)害等原因造成的線(xiàn)路漏電現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。而現(xiàn)有的漏電保護(hù)裝置只能將發(fā)生觸電、漏電的線(xiàn)路進(jìn)行切斷，確保人身安全，針對(duì)線(xiàn)路漏電節(jié)點(diǎn)、故障時(shí)間以及漏電電流大小缺少監(jiān)測(cè)。因此為漏電故障排除帶來(lái)一定困難，對(duì)于事故原因也無(wú)法得知?；诖?，監(jiān)測(cè)電力線(xiàn)漏電狀況，已經(jīng)成為智能電網(wǎng)建設(shè)的重要內(nèi)容。

文獻(xiàn)[1]提出一種基于等效電導(dǎo)的電線(xiàn)漏電保護(hù)策略，在探析漏電事故特征基礎(chǔ)上，結(jié)合非正弦電功率理論，將畸變零序電壓為基準(zhǔn)對(duì)零序電流進(jìn)行正交分解；令畸變等效電導(dǎo)為故障特性參數(shù)，經(jīng)過(guò)對(duì)比不同饋線(xiàn)等效電導(dǎo)的符號(hào)與大小，分辨漏電線(xiàn)路；將等效電導(dǎo)最高時(shí)，符號(hào)為負(fù)的線(xiàn)路視作漏電支路，符號(hào)為正的等效電導(dǎo)表示非漏電饋線(xiàn)現(xiàn)階段絕緣水平，以此完成對(duì)電線(xiàn)漏電狀態(tài)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)。

文獻(xiàn)[2]利用最小二乘法設(shè)計(jì)一種漏電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Processor，DSP)將采集的零序信息量做最小二乘法計(jì)算，獲取對(duì)地參數(shù)，結(jié)合對(duì)地分布參數(shù)的極性來(lái)判斷漏電線(xiàn)路；通過(guò)WiFi模塊將漏電信息傳輸至One Net平臺(tái)，使用該平臺(tái)完成線(xiàn)路的漏電監(jiān)控與保護(hù)。

但是由于低壓電力線(xiàn)所處的外界環(huán)境較為復(fù)雜，再加上我國(guó)電網(wǎng)設(shè)備電磁兼容標(biāo)準(zhǔn)較低，會(huì)出現(xiàn)電感等干擾源，因此上述方法在受到干擾后，影響監(jiān)測(cè)效果，更容易出現(xiàn)局部收斂情況。為改善這一現(xiàn)象，本文提出基于蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)的電力線(xiàn)漏電抗干擾監(jiān)測(cè)方案。蟻群算法是受到螞蟻尋找食物的行為啟發(fā)而提出的。該方法利用信息素與啟發(fā)式信息來(lái)引導(dǎo)人工蟻群選取候選解，再經(jīng)過(guò)多次迭代過(guò)程得到最佳解。蟻群在尋找路徑時(shí)會(huì)留下相關(guān)信息，所以最優(yōu)路徑可以根據(jù)信息素確定。此外，信息素還會(huì)參照某系數(shù)揮發(fā)，能夠有效防止搜索過(guò)程過(guò)早結(jié)束，避免陷入局部最優(yōu)[3]。本文在物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)基礎(chǔ)上，引入帶方向因子的最大最小自適應(yīng)蟻群算法有效避免干擾因素，完成電力線(xiàn)漏電的抗干擾監(jiān)測(cè)。

2 基于ACO的低壓電力線(xiàn)漏電抗干擾監(jiān)測(cè)

2.1 漏電監(jiān)測(cè)終端拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析

電力線(xiàn)漏電監(jiān)測(cè)設(shè)備包括遠(yuǎn)程監(jiān)控終端與服務(wù)器，其中監(jiān)控終端設(shè)置在待監(jiān)測(cè)電流附近的節(jié)點(diǎn)上[4]，示意圖如圖1。

圖1 監(jiān)控終端網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

假設(shè)Lf表示干路，F(xiàn)屬于一個(gè)父節(jié)點(diǎn)，Lc1和Lc2是節(jié)點(diǎn)F的兩個(gè)支路，C1與C2是節(jié)點(diǎn)F的子節(jié)點(diǎn)。因此，在C1、C11與C12構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，C1作為父節(jié)點(diǎn)，C11與C12充當(dāng)子節(jié)點(diǎn)，Lc1是一條干路，而Lc11、Lc12是節(jié)點(diǎn)C1的兩條支線(xiàn)。

(1)

圖2 電力線(xiàn)漏電監(jiān)測(cè)設(shè)備示意圖

2.2 漏電抗干擾監(jiān)測(cè)方案設(shè)計(jì)

為獲取更加精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)結(jié)果，本文利用蟻群算法提高監(jiān)測(cè)的抗干擾性，避免局部收斂狀況發(fā)生。

2.2.1 蟻群算法相關(guān)規(guī)則

1)啟發(fā)度因素

為提高收斂速度，結(jié)合貪心法相關(guān)內(nèi)容，將花費(fèi)函數(shù)cost(i，s)當(dāng)做啟發(fā)度，花費(fèi)越低對(duì)螞蟻產(chǎn)生的啟發(fā)作用越大[5]。啟發(fā)因素ηis和花費(fèi)函數(shù)cost(i，s)的定義通過(guò)下述公式表示

(2)

(3)

(4)

式中，τ(i，j)代表鏈路(i，j)的信息素濃度，α與β能夠體現(xiàn)出螞蟻在尋找路徑過(guò)程中信息素與啟發(fā)信息的重要程度[6]。

2)狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則

對(duì)于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的相關(guān)規(guī)則，將先驗(yàn)知識(shí)和概率驅(qū)動(dòng)思想相結(jié)合[7]。某只處于節(jié)點(diǎn)i處的螞蟻利用式(5)確定轉(zhuǎn)移規(guī)則，選取下一個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)s，轉(zhuǎn)移規(guī)則表示為

(5)

式中，q為[0，1]范圍內(nèi)隨機(jī)數(shù)，q0屬于一個(gè)參數(shù)，其滿(mǎn)足(0≤q0≤1)的條件，S是結(jié)合式(4)選出的隨機(jī)變量。

3)信息素更新準(zhǔn)則

為確保全局最優(yōu)解能夠被充分利用，需要在每一次迭代過(guò)程之后，僅針對(duì)全局最優(yōu)螞蟻的信息素進(jìn)行更新處理。

4)信息素最大值與最小值的界定

為緩解搜索停滯現(xiàn)象，將每條尋優(yōu)道路中有可能存留的信息素進(jìn)行限制，限制范圍為[τmin，τmax]。經(jīng)過(guò)每次迭代后，保留具有最優(yōu)解的螞蟻，這些螞蟻結(jié)合下述公式完成信息素更新

(6)

2.2.2 基于最大最小自適應(yīng)蟻群算法的抗干擾機(jī)制

當(dāng)漏電檢測(cè)區(qū)域過(guò)大時(shí)，問(wèn)題規(guī)模相應(yīng)擴(kuò)大，因?yàn)樾畔⑺匕l(fā)揮系數(shù)ρ的影響，造成沒(méi)有搜索過(guò)的路徑減少，從而降低算法全局搜索性能。且ρ如果過(guò)大，信息素濃度隨之提高，導(dǎo)致之前獲取的解重新被選擇的可能性增大，也會(huì)降低搜索能力。當(dāng)ρ降低時(shí)雖然可以一定程度改善全局搜索性能，但是算法收斂速度會(huì)太慢。所以本文添加了ρ的自適應(yīng)機(jī)制[8]。

假設(shè)ρ的原始值ρ(t0)=C′(0

(7)

式中，ρmin是ρ的最低值，能夠避免ρ太小而降低算法收斂速度。

但是在只引入自適應(yīng)機(jī)制情況下，如果原始信息素具有相同濃度，此時(shí)蟻群收縮方向和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)方向相反，針對(duì)獲取的任意候選解，都需要對(duì)其信息素進(jìn)行局部更新處理，而這些候選解不一定都是合理的。信息素計(jì)算量的增加會(huì)生成錯(cuò)誤的引導(dǎo)信息，進(jìn)而導(dǎo)致無(wú)效搜索。所以，在自適應(yīng)基礎(chǔ)上添加方向因子對(duì)算法進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)。

方向因子應(yīng)該具有如下特征：

1)蟻群所處節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)需連成一條直線(xiàn)，待選取節(jié)點(diǎn)和當(dāng)前節(jié)點(diǎn)也應(yīng)該是一條直線(xiàn)，如果這兩條直線(xiàn)之間夾角越小，那么此節(jié)點(diǎn)被選取的概率就會(huì)增加

2)僅可以影響下一跳的選取，但不能決定下一跳，避免造成局部最優(yōu)；

3)方向因子能夠按照實(shí)際情況進(jìn)行改變，如果信息素能夠決定下一跳，此時(shí)方向因子起次要作用。

綜上所述，對(duì)于方向因子θ進(jìn)行如下表示

(8)

式中，i與j分別為螞蟻當(dāng)前所處節(jié)點(diǎn)和待選取節(jié)點(diǎn)，t為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，ii、jj與tt分別表示三個(gè)節(jié)點(diǎn)的橫坐標(biāo)，dij和dit代表兩節(jié)點(diǎn)距離。

在狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則中加入方向因子，當(dāng)蟻群選取下一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，能夠提高向目標(biāo)方向運(yùn)動(dòng)的幾率，減少無(wú)效搜索[9]。

因此基于具有方向因子的最大最小自適應(yīng)蟻群電力線(xiàn)漏電監(jiān)測(cè)抗干擾過(guò)程如下：

步驟一：參數(shù)初始化設(shè)置，去除網(wǎng)絡(luò)中不滿(mǎn)足要求的鏈路，獲得新的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渚?，在該網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)行搜索；

步驟二：令m只螞蟻位于源節(jié)點(diǎn)處，并將源節(jié)點(diǎn)設(shè)置為蟻群現(xiàn)階段節(jié)點(diǎn)，同時(shí)添加到禁忌列表中；

步驟三：將迭代次數(shù)設(shè)置為NC=NC+1；

步驟四：判斷螞蟻k現(xiàn)階段節(jié)點(diǎn)是否可以當(dāng)做目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，如果是則表明尋路成功，轉(zhuǎn)到步驟七，反之繼續(xù)執(zhí)行下一步；

步驟五：判斷螞蟻k現(xiàn)階段節(jié)點(diǎn)allowedk是不是空的，如果不為空進(jìn)行下一步，表明尋路失敗，等待全部螞蟻完成尋路后轉(zhuǎn)到步驟七；

步驟六：螞蟻k選擇嚇一跳節(jié)點(diǎn)，并將被選定的節(jié)點(diǎn)添加到禁忌列表中，將其設(shè)置為現(xiàn)階段節(jié)點(diǎn)，轉(zhuǎn)到步驟四；

步驟七：獲取全部尋路成功螞蟻的目標(biāo)函數(shù)，從中挑選出最小目標(biāo)函數(shù)值并與全局最優(yōu)的函數(shù)值做對(duì)比，若數(shù)值高于全局目標(biāo)函數(shù)值，則進(jìn)行下一步，反之將選出的最小目標(biāo)函數(shù)值當(dāng)做全局最優(yōu)螞蟻，跳轉(zhuǎn)到步驟三；

步驟八：假設(shè)NS=NS+1，如果算法獲取的最優(yōu)值在第NSmax次迭代后沒(méi)有變化，則根據(jù)揮發(fā)系數(shù)執(zhí)行下一步；

步驟九：更新全局最優(yōu)螞蟻所選路徑的信息素；

步驟十：如果符合結(jié)束條件，循環(huán)次數(shù)滿(mǎn)足NS>NCmax，此時(shí)循環(huán)結(jié)束輸出最優(yōu)解，反之清空螞蟻k的禁忌列表轉(zhuǎn)到步驟三。

經(jīng)過(guò)上述步驟提高收斂速度，增強(qiáng)全局搜索能力，避免無(wú)效搜索，達(dá)到抗干擾目的。

2.2.3 電力線(xiàn)漏電監(jiān)測(cè)的實(shí)現(xiàn)

1)信號(hào)采集

信號(hào)采集流程如圖3所示。

圖3 漏電監(jiān)測(cè)信號(hào)采集過(guò)程圖

信號(hào)轉(zhuǎn)換電路的主要功能是將低頻電流信號(hào)轉(zhuǎn)換為交流電壓信號(hào)。電路圖如圖4所示，經(jīng)過(guò)對(duì)電阻R1的調(diào)整，使電壓信號(hào)滿(mǎn)足A/D轉(zhuǎn)換要求。在該電路中利用運(yùn)算放大器OP07構(gòu)成電壓跟隨器，確保監(jiān)測(cè)設(shè)備內(nèi)外部之間高壓隔離。

圖4 監(jiān)測(cè)信號(hào)轉(zhuǎn)換電路圖

圖4中的集成芯片屬于一類(lèi)低噪聲放大器[10]，在使用過(guò)程中不會(huì)產(chǎn)生較大干擾。當(dāng)輸入信號(hào)接入之前，其輸出端最高失調(diào)電壓只有25μV，因此在一些使用此芯片的電路中不會(huì)出現(xiàn)調(diào)零電路。此外該芯片增益高，以上有點(diǎn)使其在微弱信號(hào)放大領(lǐng)域得到廣泛利用。

(2)監(jiān)測(cè)程序設(shè)置

結(jié)合上述蟻群抗干擾算法設(shè)置本文漏電監(jiān)測(cè)整體流程如圖5所示。

圖5 電力線(xiàn)漏電監(jiān)測(cè)流程圖

按照上述流程，當(dāng)設(shè)備監(jiān)測(cè)到干路電流大于支路電流和設(shè)置的閾值之和時(shí)，表明該線(xiàn)路存在異常漏電現(xiàn)象，即

(10)

3 仿真分析

本文利用Matlab7進(jìn)行電力線(xiàn)漏電監(jiān)測(cè)仿真，電源使用“Three-Phase Source”模型，其輸出電壓為15kV，內(nèi)部鏈接形式為Y形連接，共設(shè)置三根電力線(xiàn)，長(zhǎng)度分別為100米、150米與200米。線(xiàn)路負(fù)載分別為1.0、2.0與3.0MW，所有線(xiàn)路的初始端均設(shè)有電壓與電流測(cè)量模塊，同時(shí)能夠?qū)y(cè)量的電壓轉(zhuǎn)換為Simulink信號(hào)。利用本文方法、文獻(xiàn)[1]方法與文獻(xiàn)[2]方法對(duì)不同電力線(xiàn)漏電情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)到的非漏電情況下電力線(xiàn)電流趨勢(shì)均相同，如圖6所示，但是對(duì)與漏電電流的檢測(cè)存在較大差異。

圖6 非漏電情況下電流監(jiān)測(cè)趨勢(shì)圖

圖7展示了不同方法對(duì)漏電電力線(xiàn)電流波形監(jiān)測(cè)結(jié)果。能夠看出所提方法監(jiān)測(cè)到的波形與實(shí)際漏電波形差異較小，趨勢(shì)基本一致，而其它兩種方法與實(shí)際波形相差較大。主要因?yàn)楸疚姆椒ㄊ艿酵饨绺蓴_因素較小，且分析了大氣放電現(xiàn)象與線(xiàn)路輕微電流損耗，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)出準(zhǔn)確的電流波形。

圖7 漏電情況下不同方法電流監(jiān)測(cè)波形對(duì)比圖

此外為了進(jìn)一步證明蟻群算法的檢測(cè)抗干擾性能，設(shè)置蟻群數(shù)量為70，迭代次數(shù)為10次，在不同數(shù)量漏電節(jié)點(diǎn)的電力線(xiàn)中，漏電檢出率如圖8所示。

圖8 本文方法電力線(xiàn)漏節(jié)點(diǎn)電檢出率

由圖8可知，隨著電力線(xiàn)中漏電節(jié)點(diǎn)數(shù)量的不斷增加，漏電檢出率也隨之下降。這時(shí)可通過(guò)不斷添加蟻群數(shù)量來(lái)保持監(jiān)測(cè)效果，表明蟻群算法對(duì)漏電監(jiān)測(cè)的抗干擾是有效的。

4 結(jié)論

本文提出了一種基于帶方向因子的最大最小自適應(yīng)蟻群算法，用于電力線(xiàn)漏電抗干擾監(jiān)測(cè)中。該方法不但可以準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)出電力線(xiàn)不同情況下的電流波形，還能夠有效監(jiān)測(cè)出漏電節(jié)點(diǎn)，有利于工作人員盡早發(fā)現(xiàn)安全隱患，精準(zhǔn)判斷出漏電線(xiàn)路，保證電力系統(tǒng)高效安全運(yùn)行。但是蟻群數(shù)量的增多也會(huì)為增加算法的復(fù)雜性，因此，在今后研究中應(yīng)通過(guò)其它方法來(lái)解決這一問(wèn)題。