法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2017-02-15
授权
授权
2015-02-04
实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/00 申请日:20140917
实质审查的生效
2015-01-07
公开
公开
技术邻域
本发明涉及电力系统大地土壤电阻率反演的技术邻域,具体是一 种基于单纯形萤火虫法反演大地电阻率测量数据的方法。
背景技术
目前电力系统广泛使用四极法作为大地电阻率的测量方法。由于 现实中不存在均匀电阻率土壤的缘故,四极法测量取得视在电阻率是 随极距变化的。由测量的视在电阻率推算土壤结构参数的过程称为反 演。目前电力系统的土壤反演方法主要有最速下降法、最小二乘法、 BFGS拟牛顿法和遗传算法,目前新型优化方法的应用尚不完善。
单纯形方法属于传统优化方法,其基本思想是比较一般单纯形的 若干个顶点的目标函数的数值,并在迭代过程中逐步地把单纯形向最 优点移动。人工萤火虫算法是最新的群智能优化方法之一,它利用萤 火虫个体利用萤光素诱导其他萤火虫个体发光来吸引伴侣,各个萤火 虫个体向荧光素值高的位置移动,再通过在动态决策域内寻找最高荧 光素值的位置从而确定目标函数的最优解。
单纯形法虽然收敛较快,但需要指定初值,有时反演的结果与初 值设置有关;人工萤火虫法虽然无需指定初值,但计算结果较慢,容 易收敛于局部解。
发明内容
本发明提供一种基于单纯形萤火虫法反演大地电阻率测量数据 的方法,其克服了经典优化方法存在反演结果只是初值范围的局部解 问题,又弥补了人工萤火虫算法局部搜索能力不足的缺点,进而增强 算法的局部搜索能力和加快算法收敛速度。
一种基于单纯形萤火虫法反演大地电阻率测量数据的方法,包括 如下步骤:
第一步:设在n层水平多层土壤反演的2n-1维搜索空间内有p (p=20n-20)个萤火虫,其中n为大于等于2的自然数,对每个萤火 虫个体的位置和荧光素值进行初始化;
第二步:使用公式(1)把第i个萤火虫在第t次迭代的位置Θi(t) 对应的目标函数值fRMS-error(Θi(t))转化为荧光素值;
li(t)=(1-η)li(t-1)+γfRMS-error(Θi(t)) (1)
公式(1)中,t代表迭代次数,li(t)为第t代第i个萤火虫的萤光素 值,η是荧光素的挥发因子,η∈(0,l],γ是荧光素更新率;
第三步:从第二代开始,萤火虫算法根据各个萤火虫荧光素值的 相近程度将该群体分成N个邻域:
其中,rs是萤火虫感知半径;μ是动态域决策更新率;
第四步:根据公式(4)确定第t次迭代第i只萤火虫向其邻居集 合中第j只萤火虫移动的概率Pij(t):
第五步:利用轮盘赌法选择萤火虫个体j,然后根据公式(5)对 第i只萤火虫进行移动以更新萤火虫的位置:
公式(5)中s为步长;
第六步:在N个邻域内的最优萤火虫按照当前位置为中心的搜 索半径w的变动范围进行单纯形法的局部搜索,
公式(6)中,K(t)为当前迭代次数,Kmax为设定的最大迭代次数;
第七步:若土壤反演的目标函数值已小于设定误差,则直接输出 结果;若不满足,则最优萤火虫使用单纯形作局部搜索后,再按返回 第二步更新荧光素值。
进一步的,第二步中利用四极法测量浅层大地电阻率时,土壤反 演的目标函数fRMS-error用视在电阻率测量值与视在电阻率估算值的均 方根误差来表示,其计算式为公式(2):
Θ=(ρ1,…,ρn,h1,…,hn-1) (2)
公式(2)中,m为四极法的极距数量,ρMi为第i组极距对应的 视在电阻率测量值,ρai为第i组极距对应的视在电阻率计算值,ρai的 结果与Θ有关,Θ是n层土壤模型结构,hi(i=1,2,...,n-1)和 ρi(i=1,2,...,n)分别代表第i层的厚度和电阻率,其结果由优化方法调 整取得。
本发明的能准确有效的对四极法测量数据进行反演,准确取得大 地电阻率分布,避免造成变电站和接地极的接地电阻的设计值与实际 值相差较大,有利于准确有效的掌握变电站及接地极附近的跨步电势 差和接触电势差分布。
附图说明
图1是利用单纯形法反演测量结果示意图;
图2是利用利用萤火虫法反演测量结果示意图;
图3是利用本发明单纯形萤火虫法反演测量结果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、 完整地描述。
本发明提供一种基于单纯形萤火虫法反演大地电阻率测量数据 的方法,包括如下步骤:
第一步:设在n层水平多层土壤反演的2n-1维搜索空间内有p (推荐取p=20n-20)个萤火虫,其中n为大于等于2的自然数,对每 个萤火虫个体先进行初始化,即随机指定萤火虫的位置,并把每个萤 火虫的荧光素值均指定为某一常数l0。
第二步:使用公式(1)把第i个萤火虫在第t次迭代的位置Θi(t) 对应的目标函数值fRMS-error(Θi(t))转化为荧光素值;
li(t)=(1-η)li(t-1)+γfRMS-error(Θi(t)) (1)
公式(1)中,t代表迭代次数,li(t)为第t代第i个萤火虫的萤光素 值;η是荧光素的挥发因子,η∈(0,l];γ是荧光素更新率,本实施 例取η=0.5,γ=0.2。利用四极法测量浅层大地电阻率时,土壤反演的 目标函数fRMS-error可用视在电阻率测量值与视在电阻率估算值的均方 根误差,其计算式为公式(2):
Θ=(ρ1,…,ρn,h1,…,hn-1) (2)
公式(2)中,m为四极法的极距数量,ρMi为第i组极距对应的 视在电阻率测量值(Ω·m),ρai为第i组极距对应的视在电阻率计算值 (Ω·m),ρai的结果与Θ有关,Θ是n层土壤模型结构,hi(i=1,2,...,n-1) 和ρi(i=1,2,...,n)分别代表第i层的厚度和电阻率,其结果由优化方法 调整取得。
第三步:从第二代开始,萤火虫算法根据各个萤火虫荧光素值的 相近程度将该群体分成N个邻域:
其中,rs是萤火虫感知半径,推荐取0.1;μ是动态域决策更新率, 推荐取1.0。公式(3)表明:当萤火虫j的荧光素值大于萤火虫i的荧 光素值,且萤火虫j与萤火虫i之间的距离小于萤火虫i所在邻域的 决策域半径时,将萤火虫j划分到萤火虫i所在的邻域。
第四步:萤火虫在运动过程中,根据其邻居集合中各萤火虫的荧 光素浓度来决定其移动方向,根据公式(4)确定t时刻第i只萤火虫 向其邻居集合中第j只萤火虫移动的概率Pij(t):
公式(4)中,第i只萤火虫移动概率Pij(t)根据轮盘赌法选择其移动 的方向。
第五步:利用轮盘赌法选择萤火虫个体j,然后根据公式(5)对 第i只萤火虫进行移动以更新萤火虫的位置:
公式(5)中s为步长,本实施例推荐取0.1。
第六步:在N个邻域内的最优萤火虫按照当前位置为中心的搜 索半径w的变动范围进行单纯形法的局部搜索。
公式(6)中,K(t)为当前迭代次数,Kmax为设定的最大迭代次数。
单纯形方法的基本思想是比较一般单纯形的k+1个顶点的目标 函数值,并在迭代过程中逐步地把单纯形向最优点移动。单纯形的移 动是通过反射、收缩和扩大的三种运算来实现,这样就通过单纯形加 强了萤火虫算法的局部搜索能力。公式(6)表明,在人工萤火虫迭 代计算的初始阶段,单纯形局部搜索的范围较大以提高全局搜索能 力,在迭代计算的最后阶段,搜索范围收窄以提高局部搜索的能力。
在传统萤火虫法中,动态决策域半径更新按公式(7)进行。
每只萤火虫在动态决策域半径内,选择荧光素值比自己高的 个体组成邻域集Ni(t),其中0<rid(t)≤rs,rs为萤火虫个体的感知半径。
相较现有技术,本发明可以加快公式(7)中动态决策域半径动 态决策域半径的更新过程。
第七步:若土壤反演的目标函数值已小于设定误差,例如公式(2) 中视在电阻率测量值与视在电阻率估算值的均方根误差fRMS-error已小 于设定误差,则直接输出结果;若不满足,则最优萤火虫使用单纯形 作局部搜索后,再按返回第二步更新荧光素值。
利用四极法对大地电阻率进行测量的测量结果如表1所示(a为 电极间隔距离,ρMi为极距对应的视在电阻率测量值电阻率):
表1 四极法测量结果
分别利用三种算法进行反演,利用单纯形法反演如图1所示,相 对误差百分数为7.2%,利用萤火虫法反演如图2所示,相对误差百 分数为9.1%,利用本发明单纯形萤火虫法反演如图3所示,相对误 差百分数为1.38%。由此可见,利用单纯形萤火虫法能够有效提高反 演精度。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并 不局限于此,任何属于本技术邻域的技术人员在本发明揭露的技术范 围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
机译: 用于大地测量和基于GIS的野外工作的基于无线电的测量和数据记录网络,具有强大的客户端,可通过直接无线电链接获取连接到服务器的大地测量数据
机译: 基于GPS的地面施工位置更新大地测量数据的大地测量测量系统
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