CN112014645A - 一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法，涉及输配电技术领域，为了克服现有技术的不足，本发明运用了混合模拟退火算法，该算法既继承了遗传算法的全局搜索能力，又有着模拟退火算法的局部搜索、快速收敛能力，在提高了求解速度的同时又保证了求解准确度，可以快速、准确地定位到全局最优解。本发明可以在不断开所有接地引下线的的情况下对各种区域各种类型的输电线路接地电阻进行精确度较高的实时监测，极大提高了工作效率和精确度的同时，降低了工作量和测量成本，该方法适用于杆塔接地电阻在线监测系统，应用前景非常广阔。

Description

一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法
技术领域
本发明涉及输配电技术领域，尤其涉及一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法。
背景技术
如今，我国经济的发展和人民生活水平的提高与电力系统的关系越来越密切，输电线路作为电力系统的重要一环，其安全性和稳定性显得尤为重要。而杆塔接地装置的防雷能力便对其有着直接影响，若接地电阻过大，会因产生反击过电压，造成跳闸事故。因此，定期测量接地电阻值，对保证输电线路安全稳定尤为重要。
参见《电子测量与仪器学报》由行鸿彦、何贵先、徐伟等人发表的论文“混合遗传算法在接地电阻测量中的应用”中提出了一种在双钳法的基础上引入混合遗传算法的接地电阻测量方法，该方法将遗传算法与经典算法相结合，以弥补经典算法会陷入局部最优解的缺陷，从而较好的消除传统双钳法在测量电阻时带来的测量误差，但该算法所采用的经典算法仍存在对初始值要求较高以及计算结果不够精确的缺陷。因此，进一步研究杆塔接地电阻测量方法，保证测量的高效性和准确性成为了亟须解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法，以提高测量结果的准确度，保证输电线路的安全性和稳定性。
本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：
一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1，产生初始种群S1,设置解区间，设置种群规模N，设置交叉概率Pc，设置变异率Pm，设置迭代次数T，二进制数编码染色体；
步骤2，测量各杆塔接地电阻,当被测输电线路有避雷线且直接与杆塔相连并接入大地时，与被测杆塔在同一线路内的其余所有杆塔与避雷线构成了一个并联网络，网络内的每一个杆塔都为一个支路，根据被测杆塔接地引下线的根数测量并计算每一个杆塔的接地电阻阻值并记录为Ri；
所述步骤2中当被测杆塔只有单根接地引下线时，测量该接地引下线的电压值Ui与电流值Ii，此时被测杆塔接地电阻阻值即为
Figure BDA0002658698120000021
所述步骤2中当被测杆塔有m(m>1)根接地引下线时，测量一根接地引线先的电压值Ui与电流值Ii，此时被测杆塔接地电阻阻值即为
Figure BDA0002658698120000022
步骤3，建立个体适应度函数并计算；
其包括目标函数为
Figure BDA0002658698120000023
式中
Figure BDA0002658698120000024
其中：R′i为并联网络内第i基杆塔接地电阻测量值，当杆塔有1根接地引下线时，
Figure BDA0002658698120000025
杆塔有m根接地引下线时，
Figure BDA0002658698120000026
Ui、Ii为接地电阻检测器检测的电压和电流；Ri为需要计算的杆塔接地电阻值；
其还包括约束条件为
Figure BDA0002658698120000027
步骤4，执行选择、交叉、变异，
计算初始种群S1中的各染色体的选择概率，选择概率Psi计算公式为：
Figure BDA0002658698120000031
遵从适应度值越好的个体被选择的概率越大的原则，按照选择概率每次从 S1中选择一个染色体进行复制，重复操作N次，选择出来的染色体组成新的种群S2；
按照交叉概率Pc，从S2中随机选出一定数目的染色体，执行交叉操作，产生的新的染色体代替原染色体，组成新的种群S3；
按照变异概率Pm，从S3中随机选出一定数目的染色体，执行变异操作，产生的新的染色体代替原染色体，组成新的种群S4；
步骤5，寻找种群中心R0，迭代次数加1，以新种群S4为初始种群，回到步骤4重新执行选择、交叉、变异操作，如此反复，直至迭代次数达到T的最大值1000时，取该过程中具有最大适应度的个体作为最优解R0；
步骤6，执行加温操作，将最优解R0作为模拟退火算法的初始解，设置初始温度T，设置结束温度T1，再次计算目标函数fi(R0)；
步骤7，执行等温操作，扰动随机产生新解R0′，并计算目标函数fi(R0′)，计算Δfi＝fi(R0′)-fi(R0)，根据Δfi取值情况接受新解；
若Δfi<0成立，则接受新解R0＝R0′，fi(R0)＝fi(R0′)；
若Δfi<0不成立，则按Metropoils准则以概率exp(-Δfi/T)接受新解；
步骤8，执行冷却操作，判断是否满足终止条件，终止条件为连续若干个新解都没有被接受或达到设定的结束温度，则终止算法；
若不满足终止条件，则温度降低1度，重置迭代次数，回到步骤7重新执行，重复该操作直至找到满足终止条件的最优解或达到结束温度时，终止算法；
若满足终止条件，则该解为全局最优解，输出最优解并终止算法。
本发明的有益效果是：
(1)本发明可以在不断开所有接地引下线的的情况下对各种区域各种类型的输电线路接地电阻进行精确度较高的实时监测，极大提高了工作效率和精确度的同时，降低了工作量和测量成本，该方法适用于杆塔接地电阻在线监测系统，应用前景非常广阔。
(2)本发明运用了混合模拟退火算法，该算法既继承了遗传算法的全局搜索能力，又有着模拟退火算法的局部搜索、快速收敛能力，在提高了求解速度的同时又保证了求解准确度，可以快速、准确地定位到全局最优解。
附图说明
图1为本发明一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法流程图。
图2为单根接地线等效模型图。
图3为简化后的单根接地线等效模型图。
图4为简化后的多根接地线等效模型图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法，其包括以下步骤：
步骤1，产生初始种群S1，设置解区间，设置种群规模N，设置交叉概率 Pc，设置变异率Pm，设置迭代次数T，二进制数编码染色体。
设置种群规模N＝6，六个初始染色体为x1＝12，x2＝15，x3＝18， x4＝10,x5＝16,x6＝19,交叉概率Pc＝0.66，变异概率Pm＝0.001，迭代次数T＝1000；
采用五位二进制数编码初始染色体后生成初始种群S1；
初始种群S1：x1＝12(01100)、x2＝15(01111)、x3＝18(10010)、x4＝10 (01010)、x5＝16(10000)、x6＝19(10011)。
步骤2，测量各杆塔接地电阻，当被测输电线路有避雷线且直接与杆塔相连并接入大地时，与被测杆塔在同一线路内的其余所有杆塔与避雷线构成了一个并联网络，网络内的每一个杆塔都为一个支路，根据被测杆塔接地引下线的根数测量并计算每一个杆塔的接地电阻阻值并记录为Ri。
所述步骤2中，如图2与图3所示，当被测杆塔只有单根接地引下线时，测量该接地引下线的电压值Ui与电流值Ii，此时被测杆塔接地电阻阻值即为
Figure BDA0002658698120000051
Figure BDA0002658698120000052
例如所测电压值为220V，所测电流值为22A时，被测杆塔接地电阻阻值即为
Figure BDA0002658698120000053
所述步骤2)中，如4所示，当被测杆塔有m(m>1)根接地引下线时，测量一根接地引线先的电压值Ui与电流值Ii，此时被测杆塔接地电阻阻值即为
Figure BDA0002658698120000054
被测杆塔有4根接地引下线，即m＝4，此时当所测电压值为220V，所测电流值为22A时，被测杆塔接地电阻阻值为
Figure BDA0002658698120000055
步骤3，建立个体适应度函数并计算；
其包括目标函数为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
式中
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中：R′i为并联网络内第i基杆塔接地电阻测量值，当杆塔有1根接地引下线时，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
杆塔有m根接地引下线时，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
Ui、Ii为接地电阻检测器检测的电压和电流；Ri为需要计算的杆塔接地电阻值；
其还包括约束条件为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
步骤4，执行选择、交叉、变异；
计算初始种群S1中的各染色体的选择概率，选择概率Psi计算公式为：
Figure BDA0002658698120000062
所述初始种群S1的适应度分别为：f1＝52、f2＝26、f3＝45、f4＝33、f5＝78、 f6＝55，则各初始染色体的选择概率分别为：P(x1)＝0.18、P(x2)＝0.09、P (x3)＝0.16、P(x4)＝0.11、P(x5)＝0.27、P(x6)＝0.19；
遵从适应度值越好的个体被选择的概率越大的原则，按照选择概率每次从S1中选择一个染色体进行复制，重复操作N次，选择出来的染色体组成新的种群S2。
上述的各染色体的选择概率中P(x2)最小，P(x5)最大，则新生成的种群S2可能为x1＝12(01100)、x2＝16(10000)、x3＝18(10010)、x4＝10(01010)、 x5＝16(10000)、x6＝19(10011)。
按照交叉概率Pc，从S2中随机选出一定数目的染色体，执行交叉操作，产生的新的染色体代替原染色体，组成新的种群S3。
令交叉概率为0.66，即6个染色体中有两对配对并执行了交叉操作，假设 x2、x3为一对，x5、x6为另一对，则分别交换后两位基因后得到的新种群S3 为：x1＝12(01100)、x2＝18(10010)、x3＝16(10000)、x4＝10(01010)、x5＝19 (10011)、x6＝16(10000)；
按照变异概率Pm，从S3中随机选出一定数目的染色体，执行变异操作，产生的新的染色体代替原染色体，组成新的种群S4。
令种群S3中的基因数为6*5＝30，由于变异概率Pm为0.001，则可变异的基因数为30*0.001＝0.03不足1位，所以不执行变异操作，即生成的种群S4为 x1＝12(01100)、x2＝18(10010)、x3＝16(10000)、x4＝10(01010)、x5＝19 (10011)、x6＝16(10000)。
步骤5，寻找种群中心R0，迭代次数加1，以新种群S4为初始种群，回到步骤4重新执行选择、交叉、变异操作，如此反复，直至迭代次数达到T的最大值1000时，取该过程中具有最大适应度的个体作为最优解R0。
步骤6，执行加温操作，将最优解R0作为模拟退火算法的初始解，设置初始温度T，设置结束温度T1，再次计算目标函数fi(R0)。
设置初始温度T＝100，结束温度T1＝0。
步骤7，执行等温操作，扰动随机产生新解R0′，并计算目标函数fi(R0′)，计算Δfi＝fi(R0′)-fi(R0)，根据Δfi取值情况接受新解；
若Δfi<0成立，则接受新解R0＝R0′，fi(R0)＝fi(R0′)；
若Δfi<0不成立，则按Metropoils准则以概率exp(-Δfi/T)接受新解。
fi(R0′)＝15，fi(R0)＝12，则Δfi＝3<0不成立，则以概率exp(-3/100)接受新解。
步骤8，执行冷却操作，判断是否满足终止条件，终止条件为连续若干个新解都没有被接受或达到设定的结束温度，则终止算法；
若不满足终止条件，则温度降低1度，重置迭代次数，回到步骤7重新执行，重复该操作直至找到满足终止条件的最优解或达到结束温度时，终止算法；
若满足终止条件，则该解为全局最优解，输出最优解并终止算法。
本发明针对输电线路杆塔接地电阻测量方法的不足，提出了一种基于混合模拟退火算法的接地电阻检测方法，并用Matlab进行仿真验证，以5基杆塔为例，将基于混合模拟退火算法的误差仿真结果与传统接地电阻算法的误差结果相比较，为了保证实验的准确性，进行了3次实验，其结果如表1所示。
表1为使用和未使用混合模拟算法计算结果误差比较。
Figure BDA0002658698120000081
表1
从表1中可以看出，使用混合模拟退火算法计算的结果误差远远小于不使用该算法计算的结果误差。
通过仿真分析和实际应用表明，该方法有着操作简便，测量精度高，可在线监测等特点，可以完全取代传统的人工测量方法，极大地提高了工作人员的工作效率，应用前景非常广阔。

Claims (2)

1.一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1，产生初始种群S1，设置解区间，设置种群规模N，设置交叉概率Pc，设置变异率Pm，设置迭代次数T，二进制数编码染色体；
步骤2，测量各杆塔接地电阻，当被测输电线路有避雷线且直接与杆塔相连并接入大地时，与被测杆塔在同一线路内的其余所有杆塔与避雷线构成了一个并联网络，网络内的每一个杆塔都为一个支路，根据被测杆塔接地引下线的根数测量并计算每一个杆塔的接地电阻阻值并记录为Ri；
步骤3，建立个体适应度函数并计算；
其包括目标函数为
Figure FDA0002658698110000011
式中
Figure FDA0002658698110000012
其中：R′i为并联网络内第i基杆塔接地电阻测量值，当杆塔有1根接地引下线时，
Figure FDA0002658698110000013
杆塔有m根接地引下线时，
Figure FDA0002658698110000014
Ui、Ii为接地电阻检测器检测的电压和电流；Ri为需要计算的杆塔接地电阻值；
其还包括约束条件为
Figure FDA0002658698110000015
步骤4，执行选择、交叉、变异，
计算初始种群S1中的各染色体的选择概率，选择概率Psi计算公式为：
Figure FDA0002658698110000016
按照选择概率Ps，每次从S1中选择一个染色体进行复制，重复操作N次，选择出来的染色体组成新的种群S2；
按照交叉概率Pc，从S2中随机选出一定数目的染色体，执行交叉操作，产生的新的染色体代替原染色体，组成新的种群S3；
按照变异概率Pm，从S3中随机选出一定数目的染色体，执行变异操作，产生的新的染色体代替原染色体，组成新的种群S4；
步骤5，寻找种群中心R0，迭代次数加1，以新种群S4为初始种群，回到步骤4重新执行选择、交叉、变异操作，如此反复，直至迭代次数达到T的最大值1000时，取该过程中具有最大适应度的个体作为最优解R0；
步骤6，执行加温操作，将最优解R0作为模拟退火算法的初始解，设置初始温度T，设置结束温度T1，再次计算目标函数fi(R0)；
步骤7，执行等温操作，扰动随机产生新解R0′，并计算目标函数fi(R0′)，计算Δfi＝fi(R0′)-fi(R0)，根据Δfi取值情况接受新解；
若Δfi＜0成立，则接受新解R0＝R0′，fi(R0)＝fi(R0′)；
若Δfi＜0不成立，则按Metropoils准则以概率exp(-Δfi/T)接受新解；
步骤8，执行冷却操作，判断是否满足终止条件，终止条件为连续若干个新解都没有被接受或达到设定的结束温度，则终止算法；
若不满足终止条件，则温度降低1度，重置迭代次数，回到步骤7重新执行，重复该操作直至找到满足终止条件的最优解或达到结束温度时，终止算法；
若满足终止条件，则该解为全局最优解，输出最优解并终止算法。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合模拟退火算法的接地电阻测量方法，其特征在于，所述步骤2中当被测杆塔只有单根接地引下线时，测量该接地引下线的电压值Ui与电流值Ii，此时被测杆塔接地电阻阻值即为
Figure FDA0002658698110000021
所述步骤2中当被测杆塔有m(m＞1)根接地引下线时，测量一根接地引线先的电压值Ui与电流值Ii，此时被测杆塔接地电阻阻值即为
Figure FDA0002658698110000022
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014175298A (ja) * 2013-03-13 2014-09-22 Railway Technical Research Institute 接地装置
CN105740227A (zh) * 2016-01-21 2016-07-06 云南大学 一种求解中文分词中新词的遗传模拟退火方法
CN105738703A (zh) * 2016-03-31 2016-07-06 南京信息工程大学 一种接地电阻的在线测量装置及测量方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014175298A (ja) * 2013-03-13 2014-09-22 Railway Technical Research Institute 接地装置
CN105740227A (zh) * 2016-01-21 2016-07-06 云南大学 一种求解中文分词中新词的遗传模拟退火方法
CN105738703A (zh) * 2016-03-31 2016-07-06 南京信息工程大学 一种接地电阻的在线测量装置及测量方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
唐连生，李思寰，张雷: "全局优化理论几种算法的改进研究", 中国财富出版社, pages: 151 - 50 *
张焕国，覃中平, 武汉大学出版社 *
李政伟等: "改进的退火遗传优化策略应用研究", 《计算机工程与应用》 *
李政伟等: "改进的退火遗传优化策略应用研究", 《计算机工程与应用》, vol. 46, no. 04, 1 February 2010 (2010-02-01), pages 245 - 247 *
行鸿彦: "混合遗传算法在接地电阻测量中的应用", 《电子测量与仪器学报》, vol. 30, no. 9, 15 September 2016 (2016-09-15), pages 1390 - 1394 *

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