【正文】 一位或者是多個位上發(fā)生，但通常使用一位變異的方法。 收斂判據(jù)遺傳算法的收斂判據(jù)是屬于啟發(fā)式的，常規(guī)的數(shù)學(xué)方法在數(shù)學(xué)上都有著比較嚴格的收斂判據(jù)?？墒沁z傳算法同時要形成數(shù)學(xué)上嚴格的收斂判據(jù)是比較困難的。 遺傳算法的分類目前專家們已提出很多不同類型及形式的遺傳算法，總的來說可以把這些算法整理為兩種，簡單遺傳算法（SGA）與高級遺傳算法（RGA）。2) 個體評價：計算出種群P(t)中的每一個個體的適應(yīng)度。選擇運算的主要目的就是把優(yōu)化后的個體直接遺傳到下一代或者是通過交叉配對來產(chǎn)生新的個體然后再遺傳到下一代之中去。將交叉算子作用到種群中。5) 變異運算：將變異算子作用到種群。群體P(t)再經(jīng)過選擇、交叉、計算之后得到下一代的種群P(t 1)。簡單遺傳算法的步驟如圖5所示。 高級遺傳算法（RGA）高級遺傳算法與簡單遺傳算法的步驟基本是一樣的，只有變異與交叉的方法不同，高級遺傳算法一般采用兩斷點交叉或者是均勻交叉的方法。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，而變異的 概率應(yīng)該給定得略大點，方便之后有機會跳出局部的最優(yōu)解，進入新的搜索范圍。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。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。通過多種不同的結(jié)構(gòu)，因為所選擇的方法和遺傳算法的多種多樣的實現(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。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。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)保護動作的信息來將電網(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)進行求解。 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用的。而遺傳算法（GA）則在這方面提供了一種不錯的方法，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)標等方面存在的不足。 故障診斷與警報處理通過保護動作，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。參考文獻中對幾個算例的系統(tǒng)的測試結(jié)果表明，遺傳算法在計算的效率問題上比其它兩種方法要更好一些。但是經(jīng)常導(dǎo)致的結(jié)果是多種方法總會得到同一個結(jié)論，如果對于每個假設(shè)的所有結(jié)論進行逐一的計算推理，這樣更會使計算的效果大大降低，無法滿足電網(wǎng)的要求。 針對這一問題，專家們提出的方法是：對于每個路徑所在的每個假設(shè)進行編碼，然后在假設(shè)中隨機性的選擇一個路徑作為單個個體，令它們作為初始的種群，再計算每一個單位的適應(yīng)值，其和就是這個基因串的適應(yīng)度。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)值最高的單位進行解碼，最后得到的結(jié)果就是結(jié)論。另外，電力系統(tǒng)故障診斷是利用保護裝置和斷路器的動作信息來判別電網(wǎng)中哪些元件發(fā)生了故障，故障種類以及其故障原因。 運行優(yōu)化的應(yīng)用遺傳算法（GA）在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域就是在解決運行優(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。遺傳算法在這個領(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)以及潮流計算等相關(guān)問題。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、短期負荷預(yù)報、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、靈活交流輸電系統(tǒng)、水輪機參數(shù)解調(diào)、以及配電系統(tǒng)中分段開關(guān)的最優(yōu)分布等各個方面。若主保護拒動，那么就使近后備的保護動作；如果斷路器拒動，那么就引起斷路器以及遠后備保護動作。 （1）其中：S表示可能發(fā)生故障的設(shè)備集合（ ）。C表示與S相關(guān)聯(lián)的斷路器集合（ ）。D表示保護R與斷路器C正?；蛘呔軇印Ｈ粼O(shè)備故障，那么保護就會動作，動作期望： （2）2．近后備保護（第一后備保護）令設(shè)備的第一后備保護為，若設(shè)備故障同時主保護未動作，那么近后備保護就會動作，動作期望： （3）3．遠后備保護（第二后備保護）令設(shè)備的第二后備保護為，在它的保護 范圍內(nèi)為的臨近設(shè)備 提供 遠后備保護，其中有以下兩種情況應(yīng)該發(fā)生動作：故障的同時其主保護和近后備未動作；設(shè)備發(fā)生故障，并且所有在到相關(guān)聯(lián)的斷路器都在閉合的狀態(tài)。所以，遠后備保護的動作期望為： （4）4．斷路器的失靈保護在220kV及以上的系統(tǒng)中的斷路器通常會設(shè)有失靈保護系統(tǒng)，一旦有保護動作并引起斷路器跳閘時，動作期望為： （5）其中表示全部能引起斷路器跳閘的保護集合。對于任意的保護的動作狀態(tài)解析為： （7）類似的，對于任意一個斷路器，它的跳閘狀態(tài)解析方程是： （8）聯(lián)立（7）與（8）得到的就是方程（1）的完全解析模型表達。 完全解析模型的目標函數(shù)根據(jù)邏輯方程組的求解方法。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 小項的數(shù)量）。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。就如同，一個故障設(shè)備通過解析模型有可能會被認定成非故障設(shè)備，而一個可疑故障中的非故障設(shè)備，也可能通過解析模型被認定成故障設(shè)備。為了方便，下面將（7）和（8）寫成如下形式： （10）其中F的維數(shù)是2（Z+K）。第三和第四項分別反映的是保護和斷路器的拒動與誤動情況，第五項是模型約束項。表示解析模型的保障系數(shù)，它的取值范圍是：遠大于1并且遠大于。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的動作做出評價；然后將保護以及斷路器的動作狀態(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：對，若是=1并且=0，那么就是誤報；若是=0并且=1，那么就是漏報；只有當時或者時，才是正確的。 （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極值來更新的。所以通過遺傳算法中的變異步驟，來增強其局部的搜索能力，對（12）算法進行修改后得到： （13）1） 若是，則；反之，則。在（13）式中，是加速系數(shù)，而是用來調(diào)節(jié)算法過程，在0到1之間的偽隨機數(shù)。2) 通過S和C來確定保護集R3) 對于在R和C內(nèi)的保護規(guī)則進行計算解析，然后求得。5) 通過接收到的警告信息，處理后用來降低參變量的維度。7) 得到的最優(yōu)解就是故障診斷出來的故障模式。 基于遺傳算法的故障診斷算例分析及驗證 實際算例系統(tǒng)通過圖（6）的系統(tǒng)作為例子，該系統(tǒng)里面包含了28個元件，124個保護設(shè)備以及40個斷路器裝置。124個保護設(shè)備：主保護有A1m，A2m，…A4m；B1m，B2m，…B8m；T1m，T2m，…T8m以及L1Sm，L2Sm，…L8Sm，L1Rm，L2Rm，L8Rm。還有48個后備保護分別是L1Sp，L2Sp，…L8Sp，L1Rp，L2Rp，…L8Rp；T1p，T2p，…T8p以及L1Ss，L2Ss，…L8Ss，L1Rs，L2Rs，…L8Rs。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，p代表近后備保護（第一后備保護），s代表遠后備保護（第二后備保護），還有f表示斷路器的失靈保護。然后母線B2的主保護B2m發(fā)生動作，斷路器QF10拒動，斷路器QF4，6，8斷開，失靈保護QF10f拒動，引起線路保護L3Rs發(fā)生動作，斷路器QF28斷開。通過以上收到的警告信息，能夠確定：={1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0}；={1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1}。 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)化后的目標函數(shù)：上式中w1=，w2=，w3=100。同時為了方便收斂，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。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同時發(fā)生故障。3) 部分斷路器QF4，QF6，QF8，QF12，QF13，QF16，QF19，QF27斷開。5) 根據(jù)對比R*和R`以及C*和C`可以知道T3p動作警告信息發(fā)生誤報并且保護B2m警告信息漏報。從保護以及斷路器的故障診斷信息中獲得相關(guān)結(jié)論。不僅反映了本文所建立的模型以及目標函數(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。并且，隨著電網(wǎng)自動化水平的不斷提高，越來越多的自動裝置應(yīng)用到電力系統(tǒng)中，當電網(wǎng)發(fā)生故障時，大量的報警信息會迅速地、不加選擇地涌入控制中心，特別是同時出現(xiàn)多種故障并伴隨有保護和斷路器拒動、誤動的情況時，故障診斷問題將會變得異常復(fù)雜。1. 研究成果本文主要做了以下幾點工作：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證了其方法的有效性與可行性。主要存在以下幾點內(nèi)容：1）診斷更大的電網(wǎng)，考慮更多的故障類型。故在后續(xù)學(xué)習(xí)中，可以考慮更大規(guī)模的電網(wǎng)，并按照實際配置的保護情況來建立診斷模型。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，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