基于微分进化算法的接地网故障诊断研究

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发变电站接地网是电力系统中必不可少的一部分,良好的接地系统是确保工作人员安全和电气设备正常运行的关键,并且还可以为整个电力系统提供一个参考的地电位。鉴于经济性的考虑,我国目前绝大部分接地网都是采用碳钢作为接地体的材料,埋于土壤中之后,经过腐蚀、机械损伤等原因,导致其电阻增大,电气性能恶化,直接危及电力系统的安全运行。因此研究接地网故障诊断方法,及时找出接地故障位置所在,排除故障,具有非常重要的意义。  本文借鉴电网络分析的接地网故障诊断研究成果,考虑接地网在直流激励源下,将每根接地体视为纯电阻,构建了接地网的等效模型。基于此模型,可以获取接地网在支路故障时的可及测量节点电压值。考虑到在直流激励下,将接地网构建为纯电阻模型,可以利用的故障特征量较少。由于实际中接地网的可及节点有限,采用轮换激励位置和每处激励多处测量的方法,使可及节点得到更充分利用,从而得到故障诊断方程,由于建立的故障诊断方程通常是一个欠定的多解方程,因此需要进一步研究新的诊断方法才能够得到最优解,从而提高诊断准确性。本文采用一种新的算法—微分进化算法,并根据算法的特点对其改进。随着算法搜索的不断进行,在搜索的后期,种群中的各个个体逐渐靠近最优个体,各个个体间的差异相差甚小,并且会出现较多重叠个体,此时,算法将在有限的区域内进行搜索,为了提高算法的搜索性能,必须将种群中重叠的个体进行分离,以便提高算法进一步搜索的广阔空间。混沌遍历比随机遍历性能更优越,其原因就是混沌遍历的规律性及不重复性,而随机遍历则是无规则运动,使得混沌处理方法可用于处理此类优化问题。最后,本文通过一个算例证明此算法的可行性。
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