【正文】 ?? （ 9） 對上式的左邊求主析取范式，方程組（ 1）的解就是主析取范式里的每個極小值。 但是在離散的空間里，因為通常位置僅能夠取 0 和 1，這樣導致,idv不會具有空間內(nèi)連續(xù)的速度意義，反而會被理解成算子位置進一步 的演化的概率。 40 個斷路器分別是： QF1， QF2，? QF40。 基于遺傳算法的故障解析模型的診斷方法在案例中的測試結果如下表： 表 1 故障診斷的結果 電網(wǎng)故障 保護和斷路器的警報信息 診斷結論 評價 A3 與 B6 故障 A3m， B6m， QF21，QF22， QF23， QF25，QF26，? QF30 A3， B6 故障， QF24 以及 QF26f 漏報， QF26拒動 正確 A3 與 T5 故障 A3m ， T5p ， QF21 ，QF26， QF28， QF30 A3， T5 故障， QF26f以及 QF22 漏報， QF24拒動 正確 T7 故障 T7m， QF34f， QF32，QF33， QF37， QF38，QF39 T7故障， QF36f 漏報，T1m， QF34 以及 QF36拒動 正確 L3 與 L4 故障 L4Sp， L5Sp， L4Rm，L5Rm， QF9， QF10，QF24， QF26， QF30，L3 與 L4 故障， L4Sm，L5Sm 以及 QF28 拒動 正確 24 QF28f 本章小結 本章首先通過介紹故障診斷的解析模型，然后引出基于遺傳算法的故障診斷解析模型，并確定其目 標函數(shù)，然后通過一個經(jīng)典算例 的 系統(tǒng)來驗證。 2）與其 它診斷方法融合，提高診斷效率 如果診斷的電網(wǎng)較復雜，規(guī)模更大，則利用文中基于遺傳算法的故障診斷模型就會變得很復雜 ， 因此融合多種方法 ， 最快 并且 最優(yōu)地進行故障診斷 ， 成為當前的 一大 熱點 。 2) 變壓器的主保護 T3m 與線路 L3 的遠后備保護動作以及斷路器失靈保護 QF14f 動作。 28 個元件分別是： T1， T2，? T8； A1， A2，? A4； B1， B2，? B8；以及 L1， L2，? L8。 通過基于優(yōu)化技術的方法使 E（ G）最小化然后求 出最優(yōu)的解 G，就是該模型診斷出的故障模式。 斷路器的規(guī)則解析模型 所有能引起斷路器 kc 跳閘的保護動作 xr ，斷路器 kc 都會跳閘，所以動作期望是： kxkcxr ∈ R(c )f = r? （ 6） 保護與斷路器的動作狀態(tài)解析模型 在之前所闡述的保護規(guī)則的基礎上，對矛盾的邏輯進行約束，并且考慮保護的誤動與拒動的情況。 由于 GA 可以處理非線性因素 問題以及無可微的要求且有較大的概率求得全局最優(yōu)解從而吸引了很多專家的研究興趣。在一般的電力系統(tǒng)中，這類問題通常其涉及規(guī)模都很大，普通的技術方法中很少能保證求得整體最優(yōu)解的，還有些方法也常因為要求計算信息多，計算量太大導致無法使用于大型的電力系統(tǒng)。 13 開 始產(chǎn) 生 初 始 種 群計 算 適 應 度適 應 度 時 候 達 到 期 望 值 或迭 代 次 數(shù) 是 否 達 到 最 大 值選 擇交 叉計 算 適 應 度適 應 度 時 候 達 到 期 望 值 或迭 代 次 數(shù) 是 否 達 到 最 大 值變 異否結 束是是 圖 5 遺傳算法方框圖 在遺傳算法的優(yōu)化準則中，通常會根據(jù)處理的問題不同而有不一樣的確定方法，一般的判斷條件用有以下幾種規(guī)則： 1) 在群體中的個體的最大適應 度值高于初始預設值； 2) 在群體中的個體的平均適應度值高于初始預設值； 3) 代數(shù)高于初始預設值。遺傳算法的范圍比較廣，因為其沒有 使用梯度等一些信息。目前有一種比較好的方法就是采用隨機的方式兩兩競爭，這樣保證了所加入匹配集中的那些串有比較大的適應值。 遺傳算法特點 遺傳算法（ GA）具有以下一些特點： 1) 與傳統(tǒng)的一些優(yōu)化算法不同，遺傳算法不是從單個解數(shù)據(jù)進行的，是從問題的串集解開始搜索。主要包括遺傳算法，粒子群算法，模擬退火算法以及免疫進化算法等，其中遺傳算法就是本文研究的重點。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ ANN）是模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)處理信息以及傳輸過程的一種人工智能技術方法。 這樣一來，當有開關關斷或閉合時，就只需要對幾條有關支路進行判斷，即可以快速的得到新的網(wǎng)絡拓撲結構。其中 G`屬于集合 G， N`屬于集合 N， E`屬于集合 E。 電力系統(tǒng)故障診斷的基本內(nèi)容包括： 1) 故障的檢測：根據(jù)相關監(jiān)測措施手段，測量正在運行的設備的各種數(shù)據(jù)，來用作判斷故障的依據(jù)。 第二部分在第一部分的基礎上，先是提出了利用計算機自動形成故障診斷的目標函數(shù)的方法，是實現(xiàn)在線故障診斷分析的必要階段，然后介紹了為浙江省供電局設計的在線故障診斷檢測軟件的組成結構以及功能 。 在早期的電力系統(tǒng)中，其故障診斷多是用的傳統(tǒng)的邏輯處理法 [5]，這種方法對于以前的電力系統(tǒng)是比較合適，因為其系統(tǒng)簡單遠沒有現(xiàn)在這么復雜，而要想應用于現(xiàn)代電力系統(tǒng)則恐怕難以實現(xiàn)。 關鍵詞： 電力系統(tǒng)，故障診斷，遺傳算法，目標 函數(shù)，解析模型。 III 目 錄 摘 要 ................................................................................................................................. II 第 1 章 緒論 ........................................................................................................................... 1 背景和意義 ............................................................................................................... 1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ....................................................................................................... 1 本文的主要內(nèi)容 ....................................................................................................... 2 第 2 章 常見電網(wǎng)故障診斷方法 ........................................................................................... 4 電網(wǎng)故障診斷的基本概念 ....................................................................................... 4 保護動作類型 ................................................................................................. 4 故障區(qū)域識別 ................................................................................................. 5 電網(wǎng)故障診斷方法 ................................................................................................... 6 專家系統(tǒng) ......................................................................................................... 6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 ................................................................................................. 7 基于優(yōu)化技術的 方法 ..................................................................................... 8 其他技術 ......................................................................................................... 8 本章小結 ................................................................................................................... 9 第 3 章 遺傳算法的基本原理及應用 ................................................................................. 10 遺傳算法的基本原理 ............................................................................................. 10 基本概念 ....................................................................................................... 10 遺傳算法特點 ............................................................................................... 10 遺傳算法的原理 ........................................................................................... 10 遺傳算法的分類 ..................................................................................................... 12 簡單遺傳算法（ SGA） ............................................................................... 12 高級遺傳算法（ RGA） ............................................................................... 13 遺傳算法在電力系統(tǒng)中的應用 ............................................................................. 14 調(diào)度和規(guī)劃的應用 ....................................................................................... 15 故障診斷與警報處理 ................................................................................... 15 運行優(yōu)化的應用 ........................................................................................... 15 其他領域的應用 ........................................................................................... 15 第 4 章 基于遺傳算法的故障診斷 ..................................................................................... 17 故障診斷的數(shù)學模型 ............................................................................................. 17 故障診斷的完全解析模型 ........................................................................... 17 完全解析模型的目標函數(shù) ........................................................................... 19 基于遺傳算法的模型求解 ................