基于协同进化遗传算法的接地网导体缺失诊断研究

摘要

接地网作为发电厂、变电站的关键组成部分，其完整性至关重要。因接地网工程的隐蔽性及施工监管不严等原因，新建接地网导体缺失现象普遍存在。随着电力系统的发展，目前变电站多数面积已被硬化，开挖难度增大，寻求一种可在不停电、对接地网不大面积开挖的前提下，快速确定缺失故障位置的现代智能优化算法具有重要学术意义及工程实用价值。
　　协同进化遗传算法在传统遗传算法基础上引入协同进化思想，本文尝试将该算法应用于接地网导体缺失故障诊断研究中，主要内容有：
　　①基于接地网可及节点间端口电压值对支路导体的灵敏度矩阵，根据凝聚层次聚类结果筛选可及节点，优化端口电压的测量，既能减少现场测量工作量，又使所测量端口电压包含更多的支路信息。对筛选舍弃的可及节点无数量要求，若经筛选后可及节点数仍较多，可对每个剩余可及节点相关的端口电压再次聚类分区，小区域内选择代表端口即可。慎重处理端口电压聚类分区后包含支路导体电阻数较少的区域以及与接地网关联性较弱的支路导体，防止测量盲区产生。以4×4等间距接地网为研究对象，对比了采用优化、不动点两种端口电压测量方案下程序的诊断性能，结果表明采用优化端口的电压测量方案诊断准确度更高。
　　②接地网支路导体数对遗传算法在接地网导体缺失的诊断性能有较大的影响，为此协同进化遗传算法改进传统遗传算法，引入协同进化思想，对支路导体进行分区处理，减小算法迭代运算的种群维度，提高计算效率及准确率。根据接地网支路导体对优化后端口电压值的综合影响力，利用凝聚层次法进行聚类，并选择与实际情况相符系数达到0.9以上的聚类结果对接地网支路导体进行分区，以保证分区的合理、有效性。
　　③基于协同进化遗传算法，结合测量端口优化及接地网支路导体合理分区，编写了MATLAB接地网导体缺失诊断程序，以典发变电站中型接地网、上桥变电站大型接地网为研究对象检验程序的诊断效果。结果表明：协同进化遗传算法诊断性能优于传统遗传算法，迭代过程中更易出现可行个体，平均适应度函数值下降速度更快，且诊断性能与缺失导体所属区域无关。分区内种群规模可依本区域支路导体数适当调整，规模过大或过小均不利于算法的快速收敛，建议种群规模为支路导体数的10~15倍。

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1 绪论

1.1 课题研究的背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 目前接地网故障诊断方法存在的不足

1.4 本文的具体工作

2 协同进化遗传算法基本原理

2.1 引言

2.2 协同进化遗传算法

2.3 接地网导体缺失诊断流程

2.4 本章小结

3 接地网分区方法研究

3.1 引言

3.2 接地网分区的必要性

3.3 基于灵敏度的接地网分区法

3.4 算例分析

3.5 本章小结

4 基于分区方法的接地网导体缺失诊断研究

4.1 引言

4.2 典发变电站缺失诊断实验

4.3上桥变电站（大型）缺失诊断实验

4.4 本章小结

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致谢

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文

B. 作者在攻读学位期间获得的专利

C. 作者在攻读学位期间参与的科研项目

D. 部分仿真数据