CN113033078A - 继电保护设备故障预警模型的构建方法、系统及预警方法 - Google Patents

继电保护设备故障预警模型的构建方法、系统及预警方法 Download PDF

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CN113033078A CN202110245050.6A CN202110245050A CN113033078A CN 113033078 A CN113033078 A CN 113033078A CN 202110245050 A CN202110245050 A CN 202110245050A CN 113033078 A CN113033078 A CN 113033078A
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Abstract

本发明提供了一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，包括步骤A：收集继电保护设备的历史故障信息，将所有故障划分为至少两个等级；步骤B：整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵；步骤C：对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；步骤D：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。本发明还提供了基于该模型进行故障预警的方法。本发明导致保护功能失效的故障作为原因，以保护功能失效的故障作为结果，对继电保护设备进行预警，降低异常损失，提升电网运行的稳定性和可靠性。

Description

继电保护设备故障预警模型的构建方法、系统及预警方法
技术领域
本发明涉及继电保护技术领域，尤其涉及继电保护设备故障预警模型的构建方法、系统及预警方法。
背景技术
随着经济和各类产业的发展，人们的供电需求不断增长。电力系统作为经济发展的重要保障，其运行的稳定性、可靠性和安全性的问题也越来越重要。但电力系统从发电到用电的一系列过程具有复杂性和耦合性，这使得其可靠、安全和稳定地运行面临诸多问题和考验。因此人们在现代输配电网系统中，引入智能变电站。智能变电站的出现标志着我国电网从信息化、数字化、自动化和互动化等方面朝着智能化方面的发展。但在智能变电站实际的应用过程中，可能会出现各种因素影响智能变电站的正常运作，导致无法进行稳定的供电，甚至无法供电，为人们的生产、生活带来巨大影响。不仅如此，还会导致相关设备的损坏，造成经济损失。
继电保护装置是智能变电站的重要设备之一，它可以有效减轻发生故障时对设备以及其他方面造成的影响，是确保电力系统安全运行的重要保证。当电力系统在运行中，一旦发生故障，智能变电站可以在继电保护设备的保护下发出预警，进而提醒相关技术人员进行检修，降低故障损失。
传统的继电保护设备预警技术虽然能够对设备的运行状态和故障进行监督和预警，但是存在着几个问题：第一，当系统报警时，设备已经发生故障，只能停机维修；第二，继电保护装置正常运行的过程中会产生大量物理参数，而对这些数据处理则依赖于专家经验。需要一个从事运维的专家根据经验对故障进行分析，进而做出判断和诊断。但是现代化的预警系统要求在故障发生之前进行准确的预警与诊断。此外由于网络技术和信号处理技术的发展，继电保护设备每时每刻都在产生海量的信息，如果仅仅依靠有限的专家，是无法处理的。
公开号为CN107918690A的发明专利申请公开了一种基于BP神经网络算法的继电保护设备状态评估方法，将历史维修数据导入BP神经网络进行学习形成状态评估模型，利用状态评估模型对继电保护装置的无设备运行环境等情况进行评价，获得评价结果，从而安排检修，但该方法主要用于确定检修范围，并不能实现对继电保护设备故障的提前预警。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于BP神经网络进行训练对继电保护设备的故障进行提前预警的模型训练方法及预警方法。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，包括
步骤A：收集继电保护设备的历史故障信息，根据继电保护功能是否失效将所有故障划分为至少两个等级；
步骤B：对导致保护功能失效的故障进行赋值，同时统计在这类故障发生之前发生过的其他等级故障的类型和次数，整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵；
步骤C：对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；
步骤D：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。
本发明通过对历史故障信息进行整理和归一化处理，以导致保护功能失效的故障作为原因，以保护功能失效的故障作为结果，通过BP神经网络进行训练，获得能够对保护功能失效进行预警的预警模型，能够提前安排检修处理可能发生的故障，降低异常损失，提升电网运行的稳定性和可靠性。
优选的，步骤A中将继电保护设备的历史故障划分为严重、异常、一般三个等级，其中严重故障为装置保护功能失效的情况，异常故障为保护功能部分失效的情况，一般故障为保护功能未受影响的情况。
优选的，步骤B中整理得到的原因矩阵表示为
Figure BDA0002963791160000021
结果向量表示为{dn,n∈[1,N]}，其中dn表示原因矩阵中的第n行数据对应的严重故障的赋值，同样的严重故障，其赋值相同；
Figure BDA0002963791160000022
表示dn对应的严重故障发生时，第i中故障类型发生的次数。
优选的，所述归一化处理中引入修正函数使处理后的数值处于[0.1,0.9]范围内。
优选的，归一化的公式为
Figure BDA0002963791160000023
Figure BDA0002963791160000024
Figure BDA0002963791160000031
其中，g(a)为修正函数。
优选的，步骤D中BP神经网络的输入层神经元为I个，分别对应I种故障类型，输出层神经元为k个，对应k种严重故障类型，单层隐含层时，容许误差为5％-10％，双层隐含层时，容许误差为10％。
优选的，步骤D中BP神经网络的训练过程如下：
步骤i：令n＝1，将原因矩阵
Figure BDA0002963791160000032
和结果向量{κn,n∈[1,N]}导入BP神经网络中；
步骤ii：将输入值传递到隐含层，
Figure BDA0002963791160000033
Figure BDA0002963791160000034
其中，
Figure BDA0002963791160000035
为中间变量，
Figure BDA00029637911600000310
为传递参数，
Figure BDA0002963791160000036
为偏移量，M为隐含层维度，f(x)为激活函数，
Figure BDA0002963791160000037
为S形函数，其数值属于[0,1]范围内，A，B为常量；
把隐含层数据传输到输出层
zn＝f(Sn)
Figure BDA0002963791160000038
其中，Sn为中间变量，ωjn为传递参数，cn为偏移量；
步骤iii：计算神经网络的误差
Figure BDA0002963791160000039
如果En<τ，输出模型；否则转至步骤iii；
步骤iv：计算修正量
Figure BDA0002963791160000041
Δcn＝-η2en
Figure BDA0002963791160000042
Figure BDA0002963791160000043
其中，η1和η2为学习因子，en和
Figure BDA0002963791160000044
为梯度值，
Figure BDA0002963791160000045
en＝(zn-dn)f′(Sn)
其中，函数f′为函数f的导数，
Figure BDA0002963791160000046
步骤v：修正权重参数，
ωjn＝ωjn-1+Δωjn+αΔωjn-1
cn＝cn-1+Δcn
Figure BDA0002963791160000047
Figure BDA0002963791160000048
其中，动量因子α∈[0.1,0.8]为常数，Δωjn-1和
Figure BDA0002963791160000049
为第n-1组数据给出的修正量；
步骤vi：令n＝n+1，返回步骤ii，直到在步骤iii中输出模型。
优选的，所有严重故障均赋值为1，结果向量{dn,n∈[1,N]}不进行归一化处理，训练过程中，所有κn均为1，输出层神经元为1个。
优选的，
Figure BDA00029637911600000410
本发明还提供了一种继电保护设备故障预警模型的构建系统，包括
故障等级划分模块：收集继电保护设备的历史故障信息，根据继电保护功能是否失效将所有故障划分为至少两个等级；
故障数据整理模块：对导致保护功能失效的故障进行赋值，同时统计在这类故障发生之前发生过的其他等级故障的类型和次数，整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵；
归一化模块：对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；
训练模块：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。
本发明还提供了基于所述的预警模型的继电保护设备故障预警方法，统统计继电保护设备各种故障发生的次数，得到故障信息向量，对故障信息向量进行归一化处理后输入所述预警模型中，根据结果判断该继电保护设备是否有发生保护功能失效的故障的风险。
优选的，如果输出值z∈[-ε,ε]，则没有严重故障的风险，否则认为有发生严重故障的风险。
本发明提供的继电保护设备故障预警模型的构建方法、系统及预警方法的优点在于：通过对历史故障信息进行整理和归一化处理，以导致保护功能失效的故障作为原因，以保护功能失效的故障作为结果，通过BP神经网络进行训练，获得能够对保护功能失效进行预警的预警模型，能够提前安排检修处理可能发生的故障，降低异常损失，提升电网运行的稳定性和可靠性。通过引入修正函数避免了极值的出现，提升算法收敛速度，通过动量因子加速梯度过缓区域的收敛速度，同时对收敛过速区域的收敛率起到了抑制性的稳定效应。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的继电保护设备故障预警方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供了一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，包括
步骤A：收集继电保护设备的历史故障信息，根据继电保护功能是否失效将所有故障划分为至少两个等级；
步骤B：对导致保护功能失效的故障进行赋值，同时统计在这类故障发生之前发生过的其他等级故障的类型和次数；
步骤C：整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵，对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；
步骤D：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。
本实施例通过对历史故障信息进行整理和归一化处理，以导致保护功能失效的故障作为原因，以保护功能失效的故障作为结果，通过BP神经网络进行训练，获得能够对保护功能失效进行预警的预警模型，能够提前安排检修处理可能发生的故障，降低异常损失，提升电网运行的稳定性和可靠性。
具体步骤如下：
步骤A：收集继电保护设备的历史故障信息，根据继电保护功能是否失效将所有故障划分为至少两个等级；
本实施例将继电保护设备的历史故障划分为严重、异常、一般三个等级，其中严重故障为装置保护功能失效的情况，异常故障为保护功能部分失效的情况，一般故障为保护功能未受影响的情况；
步骤B：对导致保护功能失效的故障进行赋值，同时统计在这类故障发生之前发生过的其他等级故障的类型和次数，整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵；
整理得到的原因矩阵表示为
Figure BDA0002963791160000061
结果向量表示为{dn,n∈[1,N]}，其中dn表示原因矩阵中的第n行数据对应的严重故障的赋值，同样的严重故障，其赋值相同；
Figure BDA0002963791160000062
表示dn对应的严重故障发生时，第i中故障类型发生的次数。
步骤C：对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；具体为：
Figure BDA0002963791160000063
Figure BDA0002963791160000064
Figure BDA0002963791160000065
其中，g(a)为修正函数。
传统的BP神经网络模型以值域在[0,1]区间的S型函数为激活函数，因此大多数算法采用标准的归一方法将原始数据也映射到[0,1]区间；但是归一化之后的输出值存在极值0和1。它们的存在要求神经网络中相应的权重足够大才能收敛，因此需要极大的训练次数来不断修正权值，导致训练的收敛速度变慢。本实施例通过引入修正函数g(a)，将归一化后的数值处于[0.1,0.9]范围内，且该修正函数在[0,1]区间是单调增函数，确保了数据的一一映射，避免极值0和1的出现，提升收敛速度。
步骤D：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。
本实施例中BP神经网的结果为：输入层神经元为I个，分别对应I种故障类型，输出层神经元为k个，对应k种严重故障类型，单层隐含层时，容许误差为5％-10％，双层隐含层时，容许误差为10％。
具体训练方法如下：
步骤i：令n＝1，将原因矩阵
Figure BDA0002963791160000071
和结果向量{κn,n∈[1,N]}导入BP神经网络中，以结果向量作为模型结果的期望值；
步骤ii：将输入值传递到隐含层，
Figure BDA0002963791160000072
Figure BDA0002963791160000073
其中，
Figure BDA0002963791160000074
为中间变量，
Figure BDA0002963791160000075
为传递参数，
Figure BDA0002963791160000076
为偏移量，f(x)为激活函数，
Figure BDA0002963791160000077
为S形函数，其数值属于[0,1]范围内，A，B为常量；
M为隐含层维度，
Figure BDA0002963791160000078
从而通过数据规模确定隐含层维度，确保隐含层维度处于输入层和输出层的维度之间。
把隐含层数据传输到输出层
zn＝f(Sn)
Figure BDA0002963791160000079
其中，Sn为中间变量，ωjn为传递参数，cn为偏移量；
步骤iii：计算神经网络的误差
Figure BDA00029637911600000710
如果En<τ，输出模型；否则转至步骤iii；
步骤iv：计算修正量
Figure BDA0002963791160000081
Δcn＝-η2en
Figure BDA0002963791160000082
Figure BDA0002963791160000083
其中，η1和η2为学习因子，en和
Figure BDA0002963791160000084
为梯度值，
Figure BDA0002963791160000085
en＝(zn-dn)f′(Sn)
其中，函数f′为函数f的导数，
Figure BDA0002963791160000086
步骤v：修正权重参数，
ωjn＝ωjn-1+Δωjn+αΔωjn-1
cn＝cn-1+Δcn
Figure BDA0002963791160000087
Figure BDA0002963791160000088
其中，ωj0,c0,
Figure BDA0002963791160000089
均初始化为0-1之间的随机数，动量因子α∈[0.1,0.8]为常数，Δωjn-1和
Figure BDA00029637911600000810
为第n-1组数据给出的修正量；通过动量因子加速梯度过缓区域的收敛速度，同时对收敛过速区域的收敛率起到了抑制性的稳定效应。
步骤vi：令n＝n+1，返回步骤ii，直到在步骤iii中输出模型。
BP神经网络算法的原理是在模拟训练过程中不断重复地收集神经网络所产生的误差，再反馈这些误差以调整神经元的权重，最终达到一个满意的人工神经网络系统。具体来说，把输入数据通过神经网络向前传递得到输出数据，再统计输出数据和期望数据间的误差并估算传递参数的修正量，再向后反馈给神经网络，并修正神经网络的传递参数。重复上述过程，直至输出误差趋于0。
通过给不同的严重故障类型赋值，训练得到的模型即可预测处继电保护设备可能发生的严重故障类型，本实施例中，继电保护设备的部分历史故障信息如下：
Figure BDA00029637911600000811
Figure BDA0002963791160000091
本实施例中仅分析严重故障发生的风险，不需要确定具体严重故障类型，因此，所有严重故障赋值为1，此时BP神经网络的输出层神经元只需要1个，结果向量{dn,n∈[1,N]}不进行归一化处理，训练过程中，所有κn均为1。
在进行训练时，不同隐含层层数和容许误差下的收敛时间如下：
容许误差 隐含层层数 收敛时间
10％ 1 23h
5％ 1 30h
10％ 2 32h
5％ 2 (未收敛)
因此，在单层隐含层的情况下，容许误差范围至少为5％～10％。
将历史数据输入到训练得到的预测模型中进行验证，结果如下：
Figure BDA0002963791160000092
以上结果中只有一条识别错误，准确率极高，能够满足故障预警的需要。
本实施例还提供了一种继电保护设备故障预警模型的构建系统，包括
故障等级划分模块：收集继电保护设备的历史故障信息，根据继电保护功能是否失效将所有故障划分为至少两个等级；
故障数据整理模块：对导致保护功能失效的故障进行赋值，同时统计在这类故障发生之前发生过的其他等级故障的类型和次数，整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵；
归一化模块：对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；
训练模块：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。
本实施例还提供了一种基于训练得到的预警模型进行继电保护设备故障预警的方法，通过统计继电保护设备各种故障发生的次数，得到故障信息向量，对该故障信息向量以步骤C中的归一化公式进行归一化处理，其中最大值和最小值与训练阶段的数值相同；将归一化后的向量输入所述预警模型中，根据结果判断该继电保护设备是否有发生保护功能失效的故障的风险，如果输出值z∈[-ε,ε]，则没有严重故障的风险，否则认为有发生严重故障的风险。本实施例中，令ε＝0.05。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：包括
步骤A：收集继电保护设备的历史故障信息，根据继电保护功能是否失效将所有故障划分为至少两个等级；
步骤B：对导致保护功能失效的故障进行赋值，同时统计在这类故障发生之前发生过的其他等级故障的类型和次数，整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵；
步骤C：对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；
步骤D：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。
2.根据权利要求1所述的一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：步骤A中将继电保护设备的历史故障划分为严重、异常、一般三个等级，其中严重故障为装置保护功能失效的情况，异常故障为保护功能部分失效的情况，一般故障为保护功能未受影响的情况。
3.根据权利要求1所述的一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：步骤B中整理得到的原因矩阵表示为
Figure FDA0002963791150000011
结果向量表示为{dn,n∈[1,N]}，其中dn表示原因矩阵中的第n行数据对应的严重故障的赋值，同样的严重故障，其赋值相同；
Figure FDA0002963791150000012
表示dn对应的严重故障发生时，第i中故障类型发生的次数。
4.根据权利要求3所述的一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：所述归一化处理中引入修正函数使处理后的数值处于[0.1,0.9]范围内。
5.根据权利要求4所述的一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：归一化的公式为
Figure FDA0002963791150000013
Figure FDA0002963791150000014
Figure FDA0002963791150000015
其中，g(a)为修正函数。
6.根据权利要求5所述的一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：步骤D中BP神经网络的输入层神经元为I个，分别对应I种故障类型，输出层神经元为k个，对应k种严重故障类型，单层隐含层时，容许误差为5％-10％，双层隐含层时，容许误差为10％。
7.根据权利要求6所述的一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：步骤D中BP神经网络的训练过程如下：
步骤i：令n＝1，将原因矩阵
Figure FDA0002963791150000021
和结果向量{κn,n∈[1,N]}导入BP神经网络中；
步骤ii：将输入值传递到隐含层，
Figure FDA0002963791150000022
Figure FDA0002963791150000023
其中，
Figure FDA0002963791150000024
为中间变量，
Figure FDA0002963791150000025
为传递参数，
Figure FDA0002963791150000026
为偏移量，M为隐含层维度，f(x)为激活函数，
Figure FDA0002963791150000027
为S形函数，其数值属于[0,1]范围内，A，B为常量；
把隐含层数据传输到输出层
zn＝f(Sn)
Figure FDA0002963791150000028
其中，Sn为中间变量，ωjn为传递参数，cn为偏移量；
步骤iii：计算神经网络的误差
Figure FDA0002963791150000029
如果En<τ，输出模型；否则转至步骤iii；
步骤iv：计算修正量
Figure FDA00029637911500000210
Δcn＝-η2en
Figure FDA00029637911500000211
Figure FDA00029637911500000212
其中，η1和η2为学习因子，en和
Figure FDA0002963791150000031
为梯度值，
Figure FDA0002963791150000032
en＝(zn-dn)f′(Sn)
其中，函数f′为函数f的导数，
Figure FDA0002963791150000033
步骤v：修正权重参数，
ωjn＝ωjn-1+Δωjn+αΔωjn-1
cn＝cn-1+Δcn
Figure FDA0002963791150000034
Figure FDA0002963791150000035
其中，动量因子α∈[0.1,0.8]为常数，Δωjn-1和
Figure FDA0002963791150000036
为第n-1组数据给出的修正量；
步骤vi：令n＝n+1，返回步骤ii，直到在步骤iii中输出模型。
8.根据权利要求7所述的一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：所有严重故障均赋值为1，结果向量{dn,n∈[1,N]}不进行归一化处理，训练过程中，所有κn均为1，输出层神经元为1个。
9.根据权利要求7所述的一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，其特征在于：
Figure FDA0002963791150000037
10.一种继电保护设备故障预警模型的构建系统，其特征在于：包括
故障等级划分模块：收集继电保护设备的历史故障信息，根据继电保护功能是否失效将所有故障划分为至少两个等级；
故障数据整理模块：对导致保护功能失效的故障进行赋值，同时统计在这类故障发生之前发生过的其他等级故障的类型和次数，整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵；
归一化模块：对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；
训练模块：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。
11.使用权利要求1-9任一项所述的方法构建的预警模型进行继电保护设备故障预警的方法，其特征在于：统计继电保护设备各种故障发生的次数，得到故障信息向量，对故障信息向量进行归一化处理后输入所述预警模型中，根据结果判断该继电保护设备是否有发生保护功能失效的故障的风险。
12.根据权利要求11所述的一种继电保护设备故障预警方法，其特征在于：如果输出值z∈[-ε,ε]，则没有严重故障的风险，否则认为有发生严重故障的风险。
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