[发明专利]一种基于遗传算法的电力系统故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的电力系统故障诊断方法，具体按照以下步骤进行：(1)采集样本；(2)读取样本，(3)识别故障区域，即在故障区域，筛选出可能发生故障的设备集S以及断路器集C，通过S和C来确定保护集R，对在R和C内的保护规则进行计算解析，求得f_r，f_c，并建立故障诊断解析模型，确定目标函数，(4)利用遗传算法求解，得到最优解即为故障诊断所得的故障模式。

技术领域

本发明属于电力系统的故障诊断，尤其涉及一种基于遗传算法的电力系统故障诊断方法。

背景技术

随着现代社会工业化程度的不断提高，对能源的巨大需求促进了电力工业飞速发展，电力系统的电力设备容量不断增大电网规模不断扩大，对电网安全、经济运行的要求进一步提高，对电能质量和供电可靠性的要求也随之提高。

在电力系统运行中，系统发生故障和不正常运行状态都会危及电力系统安全稳定运行，电力系统发生故障可能引起严重的后果：(1)很大的短路电流通过短路点将燃起电弧，使故障设备烧坏甚至烧毁；(2)短路电流通过故障设备和非故障设备时，产生热和电动力的作用，破坏其绝缘性能，缩短设备使用寿命；(3)破坏电路系统的各发电厂之间并行运行的稳定性，扩大故障范围，严重的会导致整个电力系统瘫痪。

电力系统的任务是产生电能并将电能输送给用户，保证安全可靠的发电、供电是对电力系统运行的首要要求，因此，在故障发生后，要求能够快速有效地进行故障分析，找出故障发生的位置、原因，保证电力系统尽快恢复正常运行。

目前在现有技术中，缺乏这样一种快速可靠的故障诊断方法，因此，针对现有技术中的需求，本发明提供了一种基于遗传算法的电力系统故障诊断方法，遗传算法是一种随机的搜索方法，其能直接对结构对象进行操作，且具有更好地全局搜索最优解能力和内在的隐并行性，其能自动调整搜索方向，并获得指导优化的搜索范围。

发明内容

本发明涉及一种基于遗传算法的电力系统故障诊断方法，其包括以下步骤：

步骤(一)、电力系统发生故障后，根据故障报警信息通过电力系统拓扑结构确定故障区域，建立故障诊断解析模型其中S表示可能发生故障的设备集合，R表示与S相关的保护集合，C表示与S相关的断路器集合，M表示保护R与断路器C正常或误动作，D表示保护R与断路器C正常或拒动，S为(s₁,s₂,......s_N),R为(r₁，r₂，r₃......r_N)，C为(c₁，c₂......c_N)，M为(m₁,m₂......m_N)，D为(d₁,d₂......d_N)；

步骤(二)、解析步骤(一)中的模型，并获得下列数学模型该数学模型中方程式右侧的第一项和第二项表示保护及断路器动作状态和实际警告值差别，第三项和第四项表示保护和断路器的拒动及误动情况，第五项表示模型约束项，其中W₁，W₂分别表示保护和断路器拒动及误动相对权值，W₃表示解析模型保障系数，其中W₃大于1且大于W₁，W₂。