【正文】 在完成論文的過程中，還遇到了很多其它問題以及在處理過程中存在各種各樣的不足，這將成為我今后學(xué)習(xí)、研究的目標(biāo)，以使得本文建立的基于遺傳算法復(fù)雜電網(wǎng)故障診斷的模型得到不斷的完善和改進(jìn)。故在后續(xù)學(xué)習(xí)中，可以考慮更大規(guī)模的電網(wǎng)，并按照實(shí)際配置的保護(hù)情況來建立診斷模型。主要存在以下幾點(diǎn)內(nèi)容： 1）診斷更大的電網(wǎng)，考慮更多的故障類型。 1. 研究成果 本文主要做了以下幾點(diǎn)工作： 1) 了解并介紹了電網(wǎng)故障診斷的相關(guān)內(nèi)容以及其各種方法； 2) 深入的學(xué)習(xí)并介紹了遺傳算法在電網(wǎng)故 障診斷中的原理以及其應(yīng)用； 3) 通過建立解析模型并由案例分析驗(yàn)證了其方法的有效性與可行性。并且，隨著電網(wǎng)自動(dòng)化水平的不斷提高，越來越多的自動(dòng)裝置應(yīng)用到電力系統(tǒng)中，當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，大量的報(bào)警信息會迅速地、不加選擇地涌入控制中心，特別是同時(shí)出 現(xiàn)多種故障并伴隨有保護(hù)和斷路器拒動(dòng)、誤動(dòng)的情況時(shí)，故障診斷問題將會變得異常復(fù)雜。不僅反映了本文所建立的模型以及目標(biāo)函數(shù)的正確性，也說明了遺傳算法在復(fù)雜電網(wǎng)故障診斷中的可行性與有效性。從保護(hù)以及斷路器的故障診斷信息中獲得相關(guān)結(jié)論。 5) 根據(jù)對比 R*和 R`以及 C*和 C`可以知道 T3p 動(dòng)作警告信息發(fā)生誤報(bào)并且保護(hù) B2m 警告信息漏報(bào)。 3) 部分?jǐn)嗦菲?QF4， QF6， QF8， QF12， QF13， QF16， QF19， QF27 斷開 。并且： S*= {1, 0, 1, 0, 0} R*= {1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0} C*= {1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1} M*= {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0} D*= {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0} 上述所表示的是： 1) 母線 B2 以及變壓器 T3 同時(shí)發(fā)生故障。同時(shí)為了方便收斂，在初始群的 R 與 C 分別在 R` 與 C` 附近取值， M 與 D 部分未確定的 分量 在零向量 的附近取值。 故障診斷求解以及結(jié)果分析 通過以上的相關(guān)故障診斷的警告情況結(jié)果，確定出優(yōu)化后的目標(biāo)函數(shù)： 23 i i i i23 1022i i i ii = 1 i = 123 101 r 2 r 1 c 2 ci = 1 i = 146 + 203ii = 1E(G) = (r r ′ ) + (c c ′ )+(w | d | +w | m |) + (w | d | +w | m |)+w | F (S, R, C, M, D) |????? 上式中 w1=， w2=， w3=100。 通過以上收到的警告信息，能夠確定： 1 2 23{ , ,... }R r r r? ? ? ? ?={1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0}； 1 2 10{ , ,... }C c c c? ? ? ? ?={1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1}。然后母線 B2 的主保護(hù) B2m 發(fā)生動(dòng)作，斷路器 QF10 拒動(dòng)，斷路器 QF4， 6， 8 斷開，失靈保護(hù) QF10f 拒動(dòng)，引起線路保護(hù) L3Rs 發(fā)生動(dòng)作，斷路器 QF28 斷開。 圖中的 A和 B 都表示母線， L代表線路， T 代表變壓器， S 和 R 代表線路的首末兩端， m代表主保護(hù)， p 代表近后備保護(hù)（第一后備保護(hù)）， s 代表遠(yuǎn)后備保護(hù)（第二后備保護(hù)），還有 f 表示斷路器的失靈保護(hù)。還有 48 個(gè)后備保護(hù)分別是 L1Sp， L2Sp，? L8Sp， L1Rp， L2Rp，? L8Rp； T1p， T2p，?T8p 以及 L1Ss， L2Ss，? L8Ss， L1Rs， L2Rs，? L8Rs。 124 個(gè)保護(hù)設(shè)備：主保護(hù)有 A1m， A2m，? A4m； B1m， B2m，? B8m； T1m， T2m，? T8m以及 L1Sm， L2Sm，? L8Sm， L1Rm， L2Rm， L8Rm。 基于遺傳算法的故障診斷算例分析及驗(yàn)證 實(shí)際算例系統(tǒng) 通過圖（ 6）的系統(tǒng)作為例子，該系統(tǒng)里面包含了 28 個(gè)元件， 124 個(gè)保護(hù)設(shè)備以及 40個(gè)斷路器裝置。 7) 得到的最優(yōu)解就是故障診斷出來的故障模式 * * * * *( , , , , )S R C M D。 5) 通過接收到的警告信息 ,RC??，處理后用來降低參變量的維度。 2) 通過 S 和 C 來確定保護(hù)集 R 3) 對于在 R 和 C 內(nèi)的保護(hù)規(guī)則進(jìn)行計(jì)算解析，然后求得 ,rcff。 在（ 13）式中， 12,aa是加速系數(shù)，而 1, 2 , , ,( ) , ( ) , ( ) , ( )d d i d i dh t h t h t h t?是用來調(diào)節(jié)算法過程，在 0 到 1 之間的偽隨機(jī)數(shù)。 所以通過遺傳算法中的變異步驟，來增強(qiáng)其局部的搜索能力，對（ 12）算法進(jìn)行修改后得到： i ,d 1 1 ,d i ,d i ,d2 2 ,d g ,d i ,dv ( t + 1 ) = a h ( t ) [ p ( t ) x ( t ) ] + a h (t)[p (t) x (t)] （ 13） 1） 若是 i,d i,dS[ h (t ) v (t + 1) ]，則 i,d i,dx ′ (t + 1) ≠ x (t )；反之，則i,d i,dx ′ (t + 1) = x (t)。 i ,d i ,d g ,d i ,di ,d i ,d i ,dv ( t + 1 ) = v ( t ) + f ( p x )x ( t + 1 ) = x ( t ) + v ( t + 1 ) （ 12） 在經(jīng)過 t 次迭代以后，算子 i 尋找過的最優(yōu)位置是個(gè)體的極值，所有算子尋找到的最優(yōu)位置是群體極值，算子更新其位置及速度是通過與這兩個(gè)極值來更新的。函數(shù)中， S 在 G中用作診斷的結(jié)果； M 和 D 主要用于對斷路器以及保護(hù)的動(dòng)作做出評價(jià)；然20 后將保護(hù)以及斷路器的動(dòng)作狀態(tài) R 和 C 接受到的警告信息 R`以及 C`對比，就可以得到對警告信息的評價(jià)：對 irR?? ? ，若是 ir? =1 并且 ir =0，那么 ir? 就是誤報(bào)；若是 ir? =0 并且 ir =1，那么 ir?就是漏報(bào)；只有當(dāng) 1iirr? ? ? 時(shí)或者 0iirr? ? ? 時(shí)， ir? 才是正確的。 3w 表示解析模型的保障系數(shù)，它的取值范圍是： 3w 遠(yuǎn)大于 1 并且遠(yuǎn)大于 12,ww 。第三和第四項(xiàng)分別反映的是保護(hù)和斷路器的拒動(dòng)與誤動(dòng)情況，第五項(xiàng)是模型約束項(xiàng)。為了方便，下面將（ 7）和（ 8）寫成如下形式： F( S, R, C, M, D) = 0 （ 10） 其中 F 的維數(shù)是 2（ Z+K）。就如同，一個(gè)故障設(shè)備通過解析模型有可能會被認(rèn)定成非故障設(shè)備，而一個(gè)可疑故障中的非故障設(shè)備，也可能通過解析模型被認(rèn)定成故障設(shè)備。但是，如果把上述方法應(yīng)用到電力系統(tǒng)的故障 診斷就會出現(xiàn)以下一些問題： 1) 若是可能發(fā)生的故障設(shè)備比較多的時(shí)候，解集（ S， R， C， M， D）的維數(shù)（ N+3Z+3K）會比較高，求模型（ 9）的主析取范式會很有難度。解析集可以寫成（ S， R， C， M， D）的形式，所以方程組（ 1）的解集是（ n 為極 小項(xiàng)的數(shù)量）? ?( , , , , ) | 1i i i i iS R C M D i n??。 19 完全解析模型的目標(biāo)函數(shù) 根據(jù)邏輯方程組的求解方法。對于任意的保護(hù)的動(dòng)作狀態(tài)解析為： r r rr r r r r r r rr = f d ⊕ mdm ⊕ rd ⊕ rm ⊕ fm ⊕ f d = 0 （ 7） 類似的，對于任意一個(gè)斷路器 cC? ，它的跳閘狀態(tài)解析方程是： c c cc c c c c c c cc = f d ⊕ mdm ⊕ cd ⊕ cm ⊕ fm ⊕ f d = 0 （ 8） 聯(lián)立（ 7）與（ 8）得到的就是方程（ 1）的完全 解析模型表達(dá)。 所以，遠(yuǎn)后備保護(hù)的動(dòng)作期望lrf為： l t l nx l nr n i j x tc ∈ P ( r ,s )s ∈ Z ( r ,s )f = s r r ⊕ (s ∏ c)? （ 4） 4．?dāng)嗦菲鞯氖ъ`保護(hù) 在 220kV 及以上的系統(tǒng)中的斷路器通常會設(shè)有失靈保護(hù)系統(tǒng)，一旦有保護(hù) xr 動(dòng)作并引起斷路器跳閘時(shí)，動(dòng)作期望krf為： k xkr k xr ∈ R(c )f = c r? （ 5） 其中 ()kRc 表示全部能引起斷路器 kc 跳閘的保護(hù)集合。若設(shè)備故障，那么保護(hù)就會動(dòng)作，動(dòng)作期望irf： irnf = s （ 2） 2．近后備保護(hù)（第一后備保護(hù)） 令設(shè)備 ns 的第一后備保護(hù)為 jr ，若設(shè)備故障同時(shí)主保護(hù) ir 未動(dòng)作，那么近后備保護(hù) jr 就會動(dòng)作，動(dòng)作期望jrf： jr n if = s r （ 3） 3．遠(yuǎn)后備保護(hù)（第二后備保護(hù)） 令設(shè)備 ns 的第二后備保護(hù)為 lr ，在它的保護(hù) 范圍內(nèi)為 ns 的臨近設(shè)備 xs 提供 遠(yuǎn)后備保護(hù)，其中有以下兩種情況 lr 應(yīng)該發(fā)生動(dòng)作： ns 故障的同時(shí)其主保護(hù)和近后 備未動(dòng)作；設(shè)備1 2 3, Nc c c c????1 2 3, Nr r r r????1 2 3, Ns s s s????18 ( , )x l ns Z r s? 發(fā)生故障，并且所有在 lr 到 ks 相關(guān)聯(lián)的斷路器都在閉合的狀態(tài)。 D 表示保護(hù) R 與斷路器 C 正?；蛘呔軇?dòng)。 C 表示與 S 相關(guān)聯(lián)的斷路器集合（ ）。 R = P(S , R, C, M, D)C = Q(S , R, C, M, D)H(S , R, C, M, D) = 0 （ 1） 其中： S 表示可能發(fā)生故障的設(shè)備集合（ ）。若主保護(hù)拒動(dòng)，那么就使近后備的保護(hù)動(dòng)作；如果斷路器拒動(dòng)，那么就引起斷路器以及遠(yuǎn)后備保護(hù)動(dòng)作。目前，在其它領(lǐng)域，遺傳算法已被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)分解、短期負(fù)荷預(yù)報(bào)、諧波分析與濾波、分散電源（ dispersed power sources）的最優(yōu)配置、狀態(tài)估計(jì)、靈活交流輸電系統(tǒng)、水輪機(jī)參數(shù)解調(diào)、以及配16 電系統(tǒng)中分段開關(guān)的最優(yōu)分布等各個(gè)方面。遺傳算法在這個(gè)領(lǐng)域可以很好的解決發(fā)電調(diào)度、無功調(diào)度、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)以及潮流計(jì)算等相關(guān)問題。 運(yùn)行優(yōu)化的應(yīng)用 遺傳算法（ GA）在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域就是在解決運(yùn)行優(yōu)化方面，這種既有組合優(yōu)化問題又有參數(shù)方面的優(yōu)化問題。另外，電力系統(tǒng)故障診斷是利用保護(hù)裝置和斷路器的動(dòng)作信息來判別電網(wǎng)中哪些元件發(fā)生了故障，故障種類以及其故障原因。如果新的一代滿足了所設(shè)定好的算法已收斂或者是繁衍代數(shù)，那么就返回到最 優(yōu)基因串，然后對適應(yīng)值最高的單位進(jìn)行解碼，最后得到的結(jié)果就是結(jié)論。 針對這一問題，專家們提出的方法是：對于每個(gè)路徑所在的每個(gè)假設(shè)進(jìn)行編碼，然后在假設(shè)中隨機(jī)性的選擇一個(gè)路徑作為單個(gè)個(gè)體，令它們作為初始的種群，再計(jì)算每一個(gè)單位的適應(yīng)值，其和就是這個(gè)基因串的適應(yīng)度。但是經(jīng)常導(dǎo)致的結(jié)果是多種方法總會得到同一個(gè)結(jié)論，如果對于每個(gè)假設(shè)的所有結(jié)論進(jìn)行逐一的計(jì)算推理，這樣更會使計(jì)算的效果大大降低，無 法滿足電網(wǎng)的要求。參考文獻(xiàn)中對幾個(gè)算例的系統(tǒng)的測試結(jié)果表明，遺傳算法在計(jì)算的效率問題上比其它兩種方法要更好一些。 故障 診斷與警報(bào)處理 通過保護(hù)動(dòng)作，元件故障以及開關(guān)跳閘之間的邏輯聯(lián)系，可以將故障的診斷問題表示為無約束的 0— 1規(guī)劃問題。而遺傳算法（ GA）則在這方面提供了一種不錯(cuò)的方法，在一定的程度上克服了傳統(tǒng)方法在約束處理，局部搜索以及適應(yīng)度函數(shù)標(biāo)等方面存在的不足。 15 調(diào)度和規(guī)劃的應(yīng)用 遺傳算法（ GA）在解決調(diào)度和規(guī)劃這樣的組合問題上是比較實(shí)用的。近些年提出的基于優(yōu)化技術(shù)的方法，它們的基本理念思路就是根據(jù)保護(hù)動(dòng)作的信息來將電網(wǎng)的故障診斷問題表示成 01 的規(guī)劃問題，之后就會利用基于遺傳算法的技術(shù)進(jìn)行求解。而且現(xiàn)在國際上經(jīng)常召開設(shè)有遺傳算法的專題會議，這種會議基本是每兩年就會召開一次，使得遺傳算法的研究已經(jīng)成為國際學(xué)術(shù)界的一大熱門話題。 通過多種不同的結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗x擇的方法和遺傳算法的多種多樣的實(shí)現(xiàn)方法，又可以得到很多不同形式的簡單遺傳算法和高級遺傳算法。 2) 簡單遺傳算法中的變異和交叉算子它們發(fā)生的概率是固定不變的，但是高級遺傳算法的概率則具有可變性。而變異的概率是隨著迭代次數(shù)的增加而呈現(xiàn)線性增加的趨勢，其值在達(dá)到最大允許迭代次數(shù)時(shí)為 。在迭代的后期，解群中的 串 已漸漸的趨于穩(wěn)定，可能收斂于局 部的最優(yōu)解，這時(shí)交 叉的作用已經(jīng)開始慢 慢減小，其發(fā)生的概率 可降低，而變異