CN117288209B - 一种变压器声级测定方法及系统 - Google Patents

一种变压器声级测定方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种变压器声级测定方法及系统，该方法获取变压器声级测定场地环境信息；采用栅格法对变压器声级测定场地环境信息进行空间栅格化，建立场地栅格图；在场地栅格图内通过Logistic混沌映射初始化金枪鱼群位置，确定变压器声级测定装置的初始位置和目标位置；通过金枪鱼群优化算法对变压器声级测定装置的位置进行迭代寻优，每次迭代的金枪鱼群位置最优个体位置即为变压器声级测定装置的位置；贝塞尔曲线平滑处理，得到变压器声级测定装置巡检的最优路径。本发明解决现有变压器声级测定方法存在误差较大、效率过低的问题。

Description

一种变压器声级测定方法及系统
技术领域
本发明涉及功率预测领域，具体涉及一种变压器声级测定方法及系统。
背景技术
变压器在电力系统中起着非常重要的作用，其不仅承担了电压等级变换的功能，而且还是电能传输、分配的主要设备；变压器正常运行是电力系统安全、可靠、优质、经济运行的前提条件之一。当前，主流的变压器声级测定方式有两种，一种方式是通过人工手持声级计的方式绕轮廓线进行逐点等间距检测，还有一种方式是通过固定式检测终端通过网络通信方式传输数据到数据汇总平台。上述两种变压器声级测定方式存在以下问题：(1)人工手持声级计的变压器噪声检测方式需要工作人员进行大量数据的誊抄，在此过程中会造成部分数据的误抄、漏抄等现象；（2）人工手持声级计的变压器噪声检测方式无法完全保证工作人员的生命安全；（3）固定式检测方法需要使用多台相同设备进行检测，以至变压器声级测定成本的提高。
发明内容
针对以上问题，为实现智能机器人检测方式代替人工手持声级计检测和固定式检测终端检测，本发明提供了一种变压器声级测定方法及系统，通过改进的金枪鱼群优化算法解决现有变压器声级测定方法存在误差较大、效率过低的问题。
本发明采用的技术方案是：一种变压器声级测定方法，步骤如下：
步骤S1：获取变压器声级测定场地环境信息；
步骤S2：采用栅格法对变压器声级测定场地环境信息进行空间栅格化，建立场地栅格图；
步骤S3：在场地栅格图内通过Logistic混沌映射初始化金枪鱼群位置，确定变压器声级测定装置的初始位置和目标位置；
步骤S4:通过金枪鱼群优化算法对变压器声级测定装置的位置进行迭代寻优，每次迭代的金枪鱼群位置最优个体位置即为变压器声级测定装置的位置；
步骤S5：贝塞尔曲线平滑处理，得到变压器声级测定装置巡检的最优路径。
所述贝塞尔曲线平滑处理的方式为：将在场地栅格图中变压器声级测定装置的位置通过贝塞尔曲线进行运算，然后将运算出的贝塞尔子曲线进行拟合处理成一条贝塞尔曲线，对拟合的贝塞尔曲线构造函数，进而得到一条平滑的路径，即为变压器声级测定装置巡检的最优路径。
进一步优选，所述贝塞尔子曲线由场地栅格图中的任意三个连续的变压器声级测定装置的位置坐标数据平滑处理得到；平滑处理公式为：
；
其中，为/>，/>，/>三个变压器声级测定装置的位置坐标的平滑曲线， />，/>第t-1次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标，/>为第t次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标，/>第t+1次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标。
进一步优选，所述通过Logistic混沌映射初始化金枪鱼群位置的方式如下：
；
；
其中，为Logistic混沌映射产生的混沌序列，/>为原始序列；/>为分支参数，/>和/>分别是搜索空间的上限和下限，NP是金枪鱼群的数量。
进一步优选，所述金枪鱼群优化算法为改进的金枪鱼群优化算法，螺旋觅食公式为：
；
其中，是第t次迭代的第/>个个体的位置，/>是第t+1次迭代的第/>个个体的位置, />是第t次迭代的第/>个个体的位置，/>是当前最佳个体位置， />是个体与最优个体或随机个体的距离参数；/>为均值网络，/>为方差对数网络，/>为当前状态，为参数；
金枪鱼群采用螺旋觅食方式，以高斯随机游走策略的均值网络和方差对数网络/>为控制参数生成金枪鱼群下一个觅食维度方向，方向所指的下一个的螺旋觅食坐标数据存放在场地栅格图中。
进一步优选，金枪鱼群优化算法的迭代结束判断方式为：判断是否到达目标位置，若是，则结束迭代，若否，则判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则结束迭代，若否，则进行下一次迭代。
本发明还提供一种变压器声级测定系统，该系统包括数据采集模块、CPU处理模块、后台软件模块以及数据存储模块；所述数据采集模块用于获取变压器声级测定场地环境信息；所述CPU处理模块对变压器声级测定场地环境信息做栅格化处理，经改进的金枪鱼群优化算法得到变压器声级测定装置的位置坐标，最后对场地栅格图中变压器声级测定装置的位置坐标做贝塞尔曲线平滑处理得到最优路径存储在场地栅格图中；所述后台软件模块将CPU处理模块中最优路径转换成的字符串信号再转换成最优路径曲线呈现在后台软件中；所述数据存储模块将后台软件模块中的最优路径曲线存储在数据库中。
本发明的有益效果：本发明针对现有变压器声级测定方法存在误差较大、效率过低和过程危险等问题，提出了一种变压器声级测定方法及系统，该方法建立场地栅格图，通过Logistic混沌映射初始化金枪鱼群位置，来扩大搜索区域，增加种群的多样性，利用高斯游走策略改进金枪鱼群螺旋觅食维度方向提高了金枪鱼群优化算法全局搜索性能，最后对搜索到的路径采用贝塞尔曲线进行平滑处理，得到最优路径，为变压器声级测定智能机器人提供了最优且平滑的变压器声级测定路线。
附图说明
图1为本发明所述变压器声级测定方法流程图。
图2为改进前后金枪鱼群算法的收敛曲线对比图。
图3为本发明所述变压器声级测定系统结构图。
具体实施方式
下面结合附图来解释本发明。
参考图1，一种变压器声级测定方法，步骤如下：
步骤S1：获取变压器声级测定场地环境信息；
步骤S2：采用栅格法对变压器声级测定场地环境信息进行空间栅格化，建立场地栅格图；
对场地栅格图中的栅格进行编号，第个栅格的坐标/>如下：
；
其中，表示第/>个栅格的横坐标，/>表示第/>个栅格的纵坐标，/>为取余运算符；/>为向后取整符；/>为栅格边长；将工作空间以/>为单位划分为/>行和/>列。
步骤S3：在场地栅格图内通过Logistic混沌映射初始化金枪鱼群位置，确定变压器声级测定装置的初始位置和目标位置；
步骤S4:通过金枪鱼群优化算法对变压器声级测定装置的位置进行迭代寻优，每次迭代的金枪鱼群位置最优个体位置即为变压器声级测定装置的位置；
步骤S5：贝塞尔曲线平滑处理，得到变压器声级测定装置巡检的最优路径。将在场地栅格图中变压器声级测定装置的位置通过贝塞尔曲线进行运算，然后将运算出的贝塞尔子曲线进行拟合处理成一条贝塞尔曲线，对拟合的贝塞尔曲线构造函数，进而得到一条平滑的路径，即为变压器声级测定装置巡检的最优路径。
为第t次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标，t∈1,2,…,tmax;为变压器声级测定装置的初始位置坐标，/>为变压器声级测定装置的目标位置坐标,通过使用场地栅格图中的变压器声级测定装置的位置坐标数据来生成贝塞尔曲线的函数，贝塞尔特性经过初始位置/>和目标位置/>，也经过中间点/>～，/>为第2次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标，/>第t-1次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标。
贝塞尔子曲线由场地栅格图中的任意三个连续的变压器声级测定装置的位置坐标数据平滑处理得到；平滑处理公式为：
；
其中，为/>，/>，/>三个变压器声级测定装置的位置坐标的平滑曲线， />，/>第t+1次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标。
现有的金枪鱼群优化算法，金枪鱼群在搜索空间内随机初始化，生成初始化种群，初始化公式为：
；
其中，是第/>个个体的初始位置，/>和/>分别是搜索空间的上限和下限，NP是金枪鱼群的数量，/>是一个均匀分布的[0，1]内的随机向量。
由于参数在初始化位置的局限性，容易使金枪鱼群优化算法迭代陷入局部最优，因此本发明采用均匀分布的Logistic混沌映射金枪鱼群的位置进行改进。步骤S3通过Logistic混沌映射初始化金枪鱼群位置的方式如下：
；
；
其中，为Logistic混沌映射产生的混沌序列，/>为原始序列，/>；/>为分支参数，/>，Logistic映射才具有混沌性质。
通过金枪鱼群优化算法对变压器声级测定装置的位置进行迭代寻优的过程包括:
步骤S41：初始化参数，包括当前最佳个体位置(食物)、最大迭代次数、搜索空间的上限和下限。
步骤S42：螺旋觅食行为是金枪鱼群通过形成紧密的螺旋来追逐猎物，除了追逐猎物，成群的金枪鱼还相互交换信息。每一条金枪鱼都跟在前一条鱼的后面，因此可以在相邻的金枪鱼之间共享信息。螺旋觅食策略的数学公式如下：
；
；
；
；
；
其中，是第t次迭代的第/>个个体的位置，/>是第t+1次迭代的第/>个个体的位置, />是第t次迭代的第/>个个体的位置，/>是当前最佳个体位置(食物)，/>和/>是控制个体向最佳个体和前一个个体移动趋势的权重系数，/>是一个常数，用于确定金枪鱼在初始阶段跟随最佳个体和前一个体的程度，/>表示当前迭代次数，/>表示最大迭代次数，/>是均匀分布在0到1之间的随机数，/>是自然常数，/>是个体与最优个体或随机个体的距离参数，/>是螺旋参数。然而，当最优个体找不到食物时，盲目跟随最优个体觅食不利于群体觅食。因此，考虑在搜索空间中生成一个随机坐标，作为螺旋搜索的参考点。
高斯随机游走模型是随机游走模型中较为典型的一种,具有较强的开发能力。因此,本发明利用高斯随机游走的特点,通过采用当前最优个体进行引导,产生新的金枪鱼群觅食位置，从而达到利用高斯随机游走策略实现对路径规划的多维度预测。基于当前最优个体多元正态分布的概率密度函数作为高斯随机游走策略公式如下：
；
其中，为均值网络，/>为方差对数网络，/>表示均值网络的第/>个元素，/>表示方差对数网络的第/>个元素，/>为概率密度，/>为当前状态，/>为自由度，/>为参数。
为在变压器声级巡检的场地中找到更为准确的变压器声级测定点位，改进的金枪鱼群优化算法的螺旋觅食公式改写为：
；
金枪鱼群采用螺旋觅食方式，以高斯随机游走策略的均值网络和方差对数网络/>为控制参数生成金枪鱼群下一个觅食维度方向，方向所指的下一个的螺旋觅食坐标数据存放在场地栅格图中；
步骤S43：判断是否到达目标位置，若是，则结束迭代，若否，则判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则结束迭代，若否，则重复步骤S42直到满足步骤S41中所要求达到规定的最大迭代次数。
为验证改进的金枪鱼群算法(ITSO)在变压器声级巡检路径规划中的优越性，将其与改进前的金枪鱼群算法(TSO)在不同变压器场地对规划路径的路径长度、拐点个数和迭代时间作比较，如表1所示：
表1
由图2可知，改进的金枪鱼群算法对比改进前的金枪鱼群算法达到同样目标函数时迭代次数会大大缩减。
参考图3，一种变压器声级测定系统，该系统包括数据采集模块、CPU处理模块、后台软件模块以及数据存储模块；所述数据采集模块用于获取变压器声级测定场地环境信息；所述CPU处理模块对变压器声级测定场地环境信息做栅格化处理，经改进的金枪鱼群优化算法得到变压器声级测定装置的位置坐标，最后对场地栅格图中变压器声级测定装置的位置坐标做贝塞尔曲线平滑处理得到最优路径存储在场地栅格图中；所述后台软件模块将CPU处理模块中最优路径转换成的字符串信号再转换成最优路径曲线呈现在后台软件中；所述数据存储模块将后台软件模块中的最优路径曲线存储在数据库中，以便变压器声级测定工作人员进行数据采集。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，详见上述详尽的描述，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种变压器声级测定方法，其特征在于，步骤如下：
步骤S1：获取变压器声级测定场地环境信息；
步骤S2：采用栅格法对变压器声级测定场地环境信息进行空间栅格化，建立场地栅格图；
步骤S3：在场地栅格图内通过Logistic混沌映射初始化金枪鱼群位置，确定变压器声级测定装置的初始位置和目标位置；
步骤S4:通过金枪鱼群优化算法对变压器声级测定装置的位置进行迭代寻优，每次迭代的金枪鱼群位置最优个体位置即为变压器声级测定装置的位置；所述金枪鱼群优化算法为改进的金枪鱼群优化算法，螺旋觅食公式为：
；
其中，是第t次迭代的第/>个个体的位置，/>是第t+1次迭代的第/>个个体的位置,是第t次迭代的第/>个个体的位置，/>是当前最佳个体位置， />是个体与最优个体或随机个体的距离参数；/>为均值网络，/>为方差对数网络，/>为当前状态，/>为参数，NP是金枪鱼群的数量；
金枪鱼群采用螺旋觅食方式，以高斯随机游走策略的均值网络和方差对数网络为控制参数生成金枪鱼群下一个觅食维度方向，方向所指的下一个的螺旋觅食坐标数据存放在场地栅格图中；
步骤S5：贝塞尔曲线平滑处理，得到变压器声级测定装置巡检的最优路径。
2.根据权利要求1所述的一种变压器声级测定方法，其特征在于，所述贝塞尔曲线平滑处理的方式为：将在场地栅格图中变压器声级测定装置的位置通过贝塞尔曲线进行运算，然后将运算出的贝塞尔子曲线进行拟合处理成一条贝塞尔曲线，对拟合的贝塞尔曲线构造函数，进而得到一条平滑的路径，即为变压器声级测定装置巡检的最优路径。
3.根据权利要求2所述的一种变压器声级测定方法，其特征在于，所述贝塞尔子曲线由场地栅格图中的任意三个连续的变压器声级测定装置的位置坐标数据平滑处理得到；平滑处理公式为：
；
其中，三个变压器声级测定装置的位置坐标的平滑曲线，/>为第t-1次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标，/>为第t次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标，/>为第t+1次迭代得到的变压器声级测定装置的位置坐标。
4.根据权利要求1所述的一种变压器声级测定方法，其特征在于，所述通过Logistic混沌映射初始化金枪鱼群位置的方式如下：
；
；
其中，为Logistic混沌映射产生的混沌序列，/>为原始序列；/>为分支参数，/>和/>分别是搜索空间的上限和下限，NP是金枪鱼群的数量。
5.根据权利要求1所述的一种变压器声级测定方法，其特征在于，金枪鱼群优化算法的迭代结束判断方式为：判断是否到达目标位置，若是，则结束迭代，若否，则判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则结束迭代，若否，则进行下一次迭代。
6.一种变压器声级测定系统，其特征在于，包括数据采集模块、CPU处理模块、后台软件模块以及数据存储模块；所述数据采集模块用于获取变压器声级测定场地环境信息；所述CPU处理模块对变压器声级测定场地环境信息做栅格化处理，经改进的金枪鱼群优化算法得到变压器声级测定装置的位置坐标，最后对场地栅格图中变压器声级测定装置的位置坐标做贝塞尔曲线平滑处理得到最优路径存储在场地栅格图中；所述后台软件模块将CPU处理模块中最优路径转换成的字符串信号再转换成最优路径曲线呈现在后台软件中；所述数据存储模块将后台软件模块中的最优路径曲线存储在数据库中；所述改进的金枪鱼群优化算法的螺旋觅食公式为：
；
其中，是第t次迭代的第/>个个体的位置，/>是第t+1次迭代的第/>个个体的位置,是第t次迭代的第/>个个体的位置，/>是当前最佳个体位置， />是个体与最优个体或随机个体的距离参数；/>为均值网络，/>为方差对数网络，/>为当前状态，/>为参数，NP是金枪鱼群的数量；
金枪鱼群采用螺旋觅食方式，以高斯随机游走策略的均值网络和方差对数网络为控制参数生成金枪鱼群下一个觅食维度方向，方向所指的下一个的螺旋觅食坐标数据存放在场地栅格图中。
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