CN108665112A - 基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法 - Google Patents
基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)粒子群算法初始化;(2)构建Elman神经网络拓扑结构;(3)确定粒子评价函数,计算粒子适应度值;(4)更新粒子并引入变异算子,获得新的种群粒子:重新确定个体极值和全局极值,在达到设定精度或最大迭代次数时获得最优粒子;(5)根据步骤(4)中得到的最优粒子获得最优权值进行网络训练和结果预测。本发明在改进的粒子群算法下获取神经网络最优权值,克服了Elman神经网络陷于局部最优解的缺陷,使得预测效率更高,速度更快,便于光伏发电系统的维护与管理。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,属于光伏发电系统故障预测技术领域。
背景技术
随着经济的飞速发展,对电量的使用也日益加剧,不可再生资源消耗量巨大,因此近年来各国大力发展光伏产业,这种技术的出现极大地缓解了能源危机。虽然光伏发电技术日趋成熟,但是,在光伏发电系统中存在的故障问题仍然值得关注并急需得到妥善的解决。因此提出一种基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法对于光伏发电系统来说,不仅节约了人力成本而且具有重要的经济意义。
目前,国内外也有不少关于光伏系统故障检测的方法,传统的方式有人工检测,但是这种方法对于处于恶劣环境下的光伏系统故障检测是不可取的。随着人工智能神经网络的出现,相继有人提出了基于BP神经网络、改进的BP神经网络、小波神经网络等方法应用于光伏故障检测系统中,并且取得了不错的效果。但由于科技的进步以及用电需求的增加对于故障检测的效率以及准确性提出了更高的要求,因此如何精确地进行故障检测是目前光伏发电产业的一个重点和难点。设计出一种精度高、效率高的检测算法是实现在线故障检测的关键。
发明内容
本发明的目的是:基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,使得预测精度更高,速度更快。
为了达到上述目的,本发明的技术方案是提供了一种基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、粒子群参数初始化,包括初始化迭代次数、种群规模、惯性权重、学习因子以及种群中各粒子的位置和速度,其中,将种群中各粒子的速度控制在区间[Vmin,Vmax],其中,Vmin表示粒子最小速度,Vmax表示粒子最大速度;
步骤2、构建Elman神经网络拓扑结构;
步骤3、确定粒子评价函数,计算粒子适应度值,具体步骤包括:
粒子种群随机生成第i个粒子的Elman神经网络初始权值Wi=(w1,w2,w3…wi)T,对Elman神经网络进行赋值,然后输入样本进行神经网络训练,按照设定精度得到一个输出值,则个体Wi的适应度值fiti为:
式中,表示期望输出值,yj表示训练输出值,M为重构相空间中的相点数,n为种群规模;
根据输入输出样本数据计算每个粒子的适应度值,并由此得到个体极值和全局极值,此时根据每个粒子得到的最好位置作为其最佳历史位置;
步骤4、更新粒子并引入正态变异算子,获得新的种群粒子:重新确定个体极值和全局极值,在达到设定精度或最大迭代次数时获得最优粒子;
步骤5、根据步骤4中得到的最优粒子获得最优权值进行Elman神经网络训练和结果预测,其中,训练样本来自光伏发电站包括运行参数、电气参数、设备参数在内的历史数据,其中包括正常状态运行数据和各种故障状态运行下的数据。
优选地,所述步骤1中,在每一次迭代过程中粒子自身位置和速度的更新模型为:
式中,k为当前迭代次数,Vi k表示第k次迭代的第i个粒子的速度,wk表示第k次迭代的非负的惯性因子,c1、c2为常数学习因子,b为历史极值的迭代次数,Qi表示个体极值的位置,Qg为全局极值的位置,r1、r2为分布于[0,1]之间的随机数。
优选地,所述步骤2中,Elman神经网络分为四层:输入层、隐含层、输出层、承接层,其中,输入层节点起到信号传输作用,输出层节点起到线性加权作用,隐含层的激励函数选择线性或者非线性函数,承接层起到延时算子的作用,用来记忆隐含层前一时刻的输出值并返回给输入层;
隐含层的输出通过承接层的延迟与存储自然连接到隐含层的输入,这种自然连接方式使其对历史状态的数据具有敏感性,内部反馈网络的加入增加网络处理动态信息的能力。
优选地,所述步骤2中,Elman神经网络的非线性空间状态表达式为:
y(k)=g(w3x(k))
xk=f(w1xc(k-1)+w2u(k-1))
xc=x(k-1)
式中,y(k)、xk、u(k)、xc(k)分别表示第k次迭代的m维输入节点向量、n维隐藏层节点单位向量、r维输入向量和n维反馈状态向量;w1、w2、w3分别表示隐含层到输入层、输入层到隐含层、承接层到隐含层的连接权值;g(·)为输出神经元的传递函数,是隐含层输出的线性组合;f(·)为隐含层神经元的传递函数。
优选地,所述步骤4包括:
种群的每个个体包含于两个向量之中,两个向量分别是解向量、摄动向量,其中解向量x=(v1,v2,v3,...vn),摄动向量σ=(σ1,σ2,σ3,...σn),摄动向量是变异解向量的控制向量,需要不断的进行变异,设被选个体为(x,σ),那么产生新的子代(x’,σ’)的变异公式为
v′i=vi+γ·N(0,σ’i)
式中,Ni(0,Δσ)是相互独立且均值为0、方差为Δσ的符合正态分布的随机数γ为增量系数,i=1,2,3...n,Δσ为二级步长控制参数;
采用概率为Pm的变异算子对每个粒子的个体极值进行变异操作,根据变异后的优劣情况来判断是否需要更新种群的个体极值、全局极值,并进行适应度计算,获得最优粒子得到神经网络最优权值。
优选地,所述步骤5中,将太阳能阵列输出电压、并网输出电压、并网输出电流、逆变器温度、逆变器输出功率、功率器件电流选为所述Elman神经网络的输入特征向量,将逆变器故障、光伏组件故障、控制器故障、线路故障选为所述Elman神经网络所对应的常见的故障输出,其中,输入特征向量采用线性归一化处理确保所有数据均处于[0,1]区间,方式如下:
式中,xn、xmax、xmin分别为原始输入数据、原始输入数据中的最大值、原始输入数据中的最小值。
优选地,所述步骤5中,输入特征向量编码为X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6],分别代表太阳能阵列输出电压、并网输出电压、并网输出电流、逆变器温度、逆变器输出功率、功率器件电流,故障输出编码为Y=[y1,y2,y3,y4],分别对应于:逆变器故障、光伏组件故障、控制器故障、线路故障,用0代表相应器件无故障,1代表相应器件有故障,则有:Y=[0,0,0,0]表示无故障;Y=[1,0,1,0]表示逆变器故障和控制器故障的组合形式。
由于采用了上述的技术方案,本发明与现有技术相比,具有以下的优点和积极效果:本发明在改进的粒子群算法下获取神经网络最优权值,克服了Elman神经网络陷于局部最优解的缺陷,使得预测效率更高,速度更快,便于光伏发电系统的维护与管理。
附图说明
图1是本发明的流程图;
图2是本发明中Elman神经网络拓扑结构图;
图3是粒子在二维空间移动原理图。
具体实施方式
下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。应理解,这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明涉及一种基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,包括以下步骤:首先对粒子群算法初始化,再给神经网络赋初值,对该网络进行训练得到输出结果计算个体适应度值,并得到个体极值和全局极值。粒子通过个体极值和全局极值更新自身位置和速度并引入变异算子,重新计算个体极值和全局极值,然后在达到设定精度或最大迭代次数时取得最优粒子个体并对神经网络进行权值更新,最后进行网络训练和结果预测。如图1所示,具体包括以下步骤:
(1)将种群参数初始化,包括迭代次数、种群规模、惯性权重、学习因子以及种群中各粒子的位置和速度。
在每一次迭代过程中粒子自身位置和速度的更新模型为:
其中:k为当前迭代次数,Vi k表示第k次迭代的第i个粒子的速度,wk表示第k次迭代的非负的惯性因子,c1、c2为常数学习因子,b为历史极值的迭代次数,Qi表示个体极值的位置,Qg为全局极值的位置,r1、r2为分布于[0,1]之间的随机数。
为了提高寻优过程中的效率,减少盲目性,此处对粒子的速度进行设置,即控制在区间[Vmin,Vmax],其中Vmin表示粒子最小速度,Vmax表示最大速度。
(2)确定Elman神经网络拓扑结构,Elman神经网络分为四层,包括:输入层、隐含层、输出层和承接层;其中,所述输入层的节点起到信号传输作用,所述输出层的节点起到线性加权作用,所述隐含层的激励函数选择线性或者非线性函数,所述承接层起到延时算子的作用,用来记忆隐含层前一时刻的输出值并返回给输入层。
Elman神经网络的非线性空间状态表达式为:
y(k)=g(w3x(k))
xk=f(w1xc(k-1)+w2u(k-1))
xc=x(k-1)
其中,y(k)、xk、u(k)、xc(k)分别表示第k次迭代的m维输入节点向量、n维隐藏层节点单位向量、r维输入向量和n维反馈状态向量;w1、w2、w3分别表示隐含层到输入层、输入层到隐含层、承接层到隐含层的连接权值;g(·)为输出神经元的传递函数,是隐含层输出的线性组合;f(·)为隐含层神经元的传递函数。
(3)粒子种群随机生成第i个粒子的Elman神经网络初始权值Wi=(w1,w2,w3...wi)T。对神经网络进行赋值,然后输入样本进行网络训练,按照设定精度得到一个输出值,则个体Wi的适应度值fiti为
其中,表示期望输出值,yj表示训练输出值,M为重构相空间中的相点数,n为种群规模。根据输入输出样本数据计算每个粒子Wi的适应度值,并由此得到个体极值和全局极值,此时根据每个粒子得到的最好位置作为其最佳历史位置。
(4)本发明采用的是引入正态变异算子的算法,其具体算法如下:种群的每个个体包含于两个向量之中,分别是解向量、摄动向量,其中解向量x=(v1,v2,v3,...vn),摄动向量σ=(σ1,σ2,σ3,...σn)。摄动向量是变异解向量的控制向量,需要不断的进行变异。设被选个体为(x,σ),那么产生新的子代(x’,σ’)的变异公式为
v’i=vi+γ·N(0,σ’i)
其中,Ni(0,Δσ)是相互独立且均值为0、方差为Δσ的符合正态分布的随机数,γ为增量系数,i=1,2,3...n,Δσ称为二级步长控制参数。
采用概率为Pm的变异算子对每个粒子的个体极值进行变异操作,根据变异后的优劣情况来判断是否需要更新种群的个体极值、全局极值,并进行适应度计算,获得最优粒子得到神经网络最优权值。
(5)本发明中训练样本来自光伏发电站的运行参数、电气参数、设备参数等历史数据,其中包括正常状态运行数据和各种故障状态运行下的数据。本发明选取比较典型的6个输入特征向量:太阳能阵列输出电压、并网输出电压、并网输出电流、逆变器温度、逆变器输出功率、功率器件电流。所对应的常见的故障输出为逆变器故障、光伏组件故障、控制器故障、线路故障。由于样本数据之间的量纲、数量级差异较大,为减小数据误差,输入数据采用线性归一化处理确保所有数据均处于[0,1]区间,方式如下:
式中,xn、xmax、xmin分别为原始输入数据、原始输入数据中的最大值、原始输入数据中的最小值。
输入向量编码为X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6],分别代表6个输入特征向量:太阳能阵列输出电压、并网输出电压、并网输出电流、逆变器温度、逆变器输出功率、功率器件电流。输出向量Y=[y1,y2,y3,y4],分别对应于:逆变器故障、光伏组件故障、控制器故障、线路故障。用0代表相应器件无故障,1代表相应器件有故障,其中Y=[0,0,0,0]表示无故障。光伏发电系统实际运行过程中故障输出也可能是多种单一故障的复合形式,其中Y=[1,0,1,0]表示逆变器故障和控制器故障的组合形式。
从步骤(4)获得的最优粒子中取得Elman神经网络最优权值,并训练神经网络,用于检测的数据是光伏发电系统实时运行参数,从而能达到实时监测故障并及时预测故障发生原因的目的。
Claims (7)
1.一种基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、粒子群参数初始化,包括初始化迭代次数、种群规模、惯性权重、学习因子以及种群中各粒子的位置和速度,其中,将种群中各粒子的速度控制在区间[Vmin,Vmax],其中,Vmin表示粒子最小速度,Vmax表示粒子最大速度;
步骤2、构建Elman神经网络拓扑结构;
步骤3、确定粒子评价函数,计算粒子适应度值,具体步骤包括:
粒子种群随机生成第i个粒子的Elman神经网络初始权值Wi=(w1,w2,w3...wi)T,对Elman神经网络进行赋值,然后输入样本进行神经网络训练,按照设定精度得到一个输出值,则个体Wi的适应度值fiti为:
式中,表示期望输出值,yj表示训练输出值,M为重构相空间中的相点数,n为种群规模;
根据输入输出样本数据计算每个粒子的适应度值,并由此得到个体极值和全局极值,此时根据每个粒子得到的最好位置作为其最佳历史位置;
步骤4、更新粒子并引入正态变异算子,获得新的种群粒子:重新确定个体极值和全局极值,在达到设定精度或最大迭代次数时获得最优粒子;
步骤5、根据步骤4中得到的最优粒子获得最优权值进行Elman神经网络训练和结果预测,其中,训练样本来自光伏发电站包括运行参数、电气参数、设备参数在内的历史数据,其中包括正常状态运行数据和各种故障状态运行下的数据。
2.根据权利要求1所述的基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,所述步骤1中,在每一次迭代过程中粒子自身位置和速度的更新模型为:
式中,k为当前迭代次数,Vi k表示第k次迭代的第i个粒子的速度,wk表示第k次迭代的非负的惯性因子,c1、c2为常数学习因子,b为历史极值的迭代次数,Qi表示个体极值的位置,Qg为全局极值的位置,r1、r2为分布于[0,1]之间的随机数。
3.根据权利要求1所述的基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,所述步骤2中,Elman神经网络分为四层:输入层、隐含层、输出层、承接层,其中,输入层节点起到信号传输作用,输出层节点起到线性加权作用,隐含层的激励函数选择线性或者非线性函数,承接层起到延时算子的作用,用来记忆隐含层前一时刻的输出值并返回给输入层;
隐含层的输出通过承接层的延迟与存储自然连接到隐含层的输入,这种自然连接方式使其对历史状态的数据具有敏感性,内部反馈网络的加入增加网络处理动态信息的能力。
4.根据权利要求3所述的基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,所述步骤2中,Elman神经网络的非线性空间状态表达式为:
y(k)=g(w3x(k))
xk=f(w1xc(k-1)+w2u(k-1))
xc=x(k-1)
式中,y(k)、xk、u(k)、xc(k)分别表示第k次迭代的m维输入节点向量、n维隐藏层节点单位向量、r维输入向量和n维反馈状态向量;w1、w2、w3分别表示隐含层到输入层、输入层到隐含层、承接层到隐含层的连接权值;g(·)为输出神经元的传递函数,是隐含层输出的线性组合;f(·)为隐含层神经元的传递函数。
5.根据权利要求1所述的基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,所述步骤4包括:
种群的每个个体包含于两个向量之中,两个向量分别是解向量、摄动向量,其中解向量x=(v1,v2,v3,...vn),摄动向量σ=(σ1,σ2,σ3,...σn),摄动向量是变异解向量的控制向量,需要不断的进行变异,设被选个体为(x,σ),那么产生新的子代(x’,σ’)的变异公式为
v′i=vi+γ·N(0,σ′i)
式中,Ni(0,Δσ)是相互独立且均值为0、方差为Δσ的符合正态分布的随机数γ为增量系数,i=1,2,3...n,Δσ为二级步长控制参数;
采用概率为Pm的变异算子对每个粒子的个体极值进行变异操作,根据变异后的优劣情况来判断是否需要更新种群的个体极值、全局极值,并进行适应度计算,获得最优粒子得到神经网络最优权值。
6.根据权利要求1所述的基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,所述步骤5中,将太阳能阵列输出电压、并网输出电压、并网输出电流、逆变器温度、逆变器输出功率、功率器件电流选为所述Elman神经网络的输入特征向量,将逆变器故障、光伏组件故障、控制器故障、线路故障选为所述Elman神经网络所对应的常见的故障输出,其中,输入特征向量采用线性归一化处理确保所有数据均处于[0,1]区间,方式如下:
式中,xn、xmax、xmin分别为原始输入数据、原始输入数据中的最大值、原始输入数据中的最小值。
7.根据权利要求6所述的基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法,其特征在于,所述步骤5中,输入特征向量编码为X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6],分别代表太阳能阵列输出电压、并网输出电压、并网输出电流、逆变器温度、逆变器输出功率、功率器件电流,故障输出编码为Y=[y1,y2,y3,y4],分别对应于:逆变器故障、光伏组件故障、控制器故障、线路故障,用0代表相应器件无故障,1代表相应器件有故障,则有:Y=[0,0,0,0]表示无故障;Y=[1,0,1,0]表示逆变器故障和控制器故障的组合形式。
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