【正文】 部分解決方法；然后簡(jiǎn)要的闡述了各種方法的原理，特別是遺傳算法。特別是電力網(wǎng)絡(luò)，由于輸配電線路長(zhǎng)期暴露在自然環(huán)境中，更是容易引發(fā)各種各樣的故障，一旦電網(wǎng)發(fā)生故障，將會(huì)造成對(duì)用戶供電的中斷或供電質(zhì)量的下降，甚至損壞電氣設(shè)備。如今的電力系統(tǒng)也越來越大，越來越復(fù)雜，而且有很大部分的輸電線路暴露在自然環(huán)境中，導(dǎo)致電網(wǎng)中經(jīng)常容易出現(xiàn)各種各樣的復(fù)雜故障[1~2]。調(diào)度中心就會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)采集監(jiān)控系統(tǒng)搜集出保護(hù)裝置和開關(guān)變位信息，并提供給調(diào)度員，他們會(huì)根據(jù)所掌握的信息結(jié)合電網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)單位所提供的分析結(jié)果做出最后的故障分析報(bào)告。在電力系統(tǒng)方面，專家系統(tǒng)也占據(jù)了不小的比重，很多地方都投入實(shí)用，主要表現(xiàn)在電力系統(tǒng)故障診斷方面[6~7]。與傳統(tǒng)的優(yōu)化技術(shù)所不同的是，遺傳算法對(duì)于求解問題不會(huì)涉及常規(guī)問題求解的數(shù)學(xué)過程。算例分析表明該文基于保護(hù)設(shè)備與斷路器故障診斷的數(shù)學(xué)模型是正確的，遺傳算法的應(yīng)用有效可靠，并且通過聯(lián)合應(yīng)用故障區(qū)域的識(shí)別法，提高了故障診斷的速度。當(dāng)然，這些研究都還不夠成熟完善，要適應(yīng)現(xiàn)在以及未來發(fā)展的電力系統(tǒng)應(yīng)用還需要做很多方面的分析與研究。3) 故障的評(píng)價(jià)：在故障的分析檢測(cè)后，通過對(duì)故障的位置，程度以及性質(zhì)對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)的影響做出一定判斷，明確影響程度和故障等級(jí)。線路的兩個(gè)第一后備保護(hù)用于當(dāng)主保護(hù)拒動(dòng)時(shí)引起動(dòng)作跳開線路兩端的全部斷路器。變電所的網(wǎng) 絡(luò) 拓 撲在發(fā)生變化時(shí)主要是支路的連 通 狀 況 發(fā)生變化而引起的，而支路的斷開與聯(lián)通則主要取決于支路上設(shè)備的連通狀況。為了增加實(shí)時(shí)性，防止重復(fù)的工作，進(jìn)一步的提高診斷效率，在診斷的模塊啟動(dòng)時(shí)，對(duì)變電所進(jìn)行一次網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)鋭澐忠约皩?duì)變電所 所有的支路完成變電所的連通 區(qū)域的劃分。2) 由于保護(hù)以及開關(guān)誤動(dòng)作導(dǎo)致的被誤操作斷電的區(qū)域。在電力系統(tǒng)故障診斷上，根據(jù)其知識(shí)的表達(dá)和推算方法的不同，專家系統(tǒng)主要分為兩類：1) 基于啟發(fā)式規(guī)則推理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為處理非線性問題提供了一條新的道路。目前來說，在電力系統(tǒng)的故障診斷中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的應(yīng)用主要集中在以下幾方面：1) 電力系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)；2) 故障診斷與警報(bào)的處理；3) 可預(yù)測(cè)性分析與狀態(tài)的估計(jì)；4) 動(dòng)靜態(tài)的安全穩(wěn)定性估計(jì)；5) 電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化；6) 暫態(tài)穩(wěn)定控制與運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。另外基于優(yōu)化技術(shù)的也存在許多的不足，主要有以下幾方面：1) 在形成目標(biāo)函數(shù)的過程中，對(duì)于如何建立一個(gè)合理的電力系統(tǒng)故障診斷的解析模型，在考慮到多級(jí)的后備保護(hù)時(shí)會(huì)有些困難。通過本章的知識(shí)，我們明確了電力系統(tǒng)故障診斷的地位以及重要性。2) 遺傳算法對(duì)搜索范圍內(nèi)的多個(gè)解開始篩選評(píng)估，能同時(shí)處理種群中的多個(gè)個(gè)體，減少了一定的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也讓遺傳算法更好的實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。然后按照這些解的優(yōu)異性來進(jìn)行排列，通過遺傳算子中的交叉以及變異來對(duì)其運(yùn)算求解出新的預(yù)備解，一直重復(fù)該過程，直到求出滿足收斂為止。 交叉與變異交叉的主要目的是可以把兩個(gè)串中較優(yōu)良的遺傳到下一代的某個(gè)串中去，使該串擁有優(yōu)于其上一代的性能。對(duì)于C和D中的數(shù)字：C＝1 l|0 0 1 0 1|1 1 1 0 1 ；D＝l 0|0 1 1 1 0|0 1 1 1 1 ，其中，第3位與第8位是斷點(diǎn)，就是交叉點(diǎn)。目前所使用的判據(jù)比較多，比如從最優(yōu)解的方面所確定的收斂判據(jù)，在連續(xù)得到的解集中的最優(yōu)解無變化就會(huì)認(rèn)定GA是收斂的；或者通過所使用的計(jì)算機(jī)容量限制與計(jì)算時(shí)間來確定的判據(jù)，就是所給與的每一代解集中的串的數(shù)量與迭代的次數(shù)；或者是解集中的最優(yōu)解的適應(yīng)度跟其平均適應(yīng)度之差所占的百分比小于所給定的允許值等判據(jù)。GA中起關(guān)鍵作用的就是交叉算子。不同于簡(jiǎn)單遺傳算法，高級(jí)遺傳算法的變異概率以及交叉概率是可變的，通過遺傳算法的原理可知，在迭代之前，變異概率比較小，交叉概率比較大，這樣才能確定計(jì)算過程的穩(wěn)定進(jìn)行。 遺傳算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用目前，隨著科學(xué)的進(jìn)步，遺傳算法正迅速的發(fā)展起來，已經(jīng)開始廣泛的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，例如工程控制、工程優(yōu)化、故障診斷、人工智能、對(duì)策論、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、分子生物學(xué)、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域，都取得了不錯(cuò)的成績(jī)。所以總的來說，GA在已廣泛的應(yīng)用于發(fā)電規(guī)劃，檢修計(jì)劃，機(jī)組最優(yōu)組合以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃等方面。然后利用遺傳算子，對(duì)于上一代的單位個(gè)體開始繁殖，產(chǎn)生后代并且篩選掉其父代中適應(yīng)度值低的單位，同時(shí)計(jì)算出其后代的適應(yīng)值，把適應(yīng)度值高的單位和所篩選出的單位組成新的個(gè)體。 其他領(lǐng)域的應(yīng)用由于遺傳算法有著其它算法所不具備的優(yōu)勢(shì)，它在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用也越來越廣泛。M表示 保護(hù)R與斷路器C正?；蛘哒`動(dòng)。整個(gè)解析模型包括了保護(hù)規(guī)則解析和狀態(tài)解析，是對(duì)故障診斷在規(guī)則上的完整闡述。對(duì)于以上問題，本文采取了一種優(yōu)化技術(shù)。 基于遺傳算法的模型求解該算法先通過初始化種群的隨機(jī)算子，然后通過適應(yīng)度的函數(shù)來計(jì)算算子的優(yōu)異性，同時(shí)進(jìn)行迭代尋求最優(yōu)解，在每一次的迭代中，算子i根據(jù)下式來調(diào)整其速度以及位置。4) 建立故障診斷的解析模型并轉(zhuǎn)換成 （10）的模式。40個(gè)斷路器失靈保護(hù)有QF1f，QF2f，…QF40f。以及對(duì)M和D部分分量的確定：， 均等于0。4) 斷路器QF10與QF14拒動(dòng)并且失靈保護(hù)QF10f拒動(dòng)。目前，電網(wǎng)故障診斷方法按照其診斷原理可歸納為基于推理的人工智能方法、基于不確定性理論的故障診斷方法、基于優(yōu)化思想的故障診斷方法和多種故障診斷方法融合的診斷方法這四類，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其能模擬人類大腦處理問題的過程及經(jīng)驗(yàn)并具有強(qiáng)大的自學(xué)能力以及對(duì)不完備數(shù)據(jù)的處理能力，而被廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域。參考文獻(xiàn)[1] 孫可，韓禎祥，曹一家. 復(fù)雜電網(wǎng)連鎖故障模型評(píng)述[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2005,(13):19.[2] 石立寶,史中英,姚良忠，倪以信，Masoud [J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2010，(03):4854.[3] ：華北電力大學(xué)，2005.[4] ，2008.[5] Park Y M，Kim G W，Shon，J M. 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