III --III摘要傳統(tǒng)的重合閘裝置的工作方式被設(shè)計(jì)為：故障發(fā)生之后，經(jīng)過一個(gè)預(yù)先設(shè)置的固定延時(shí)，自動(dòng)重合。但是，如果性能系統(tǒng)不能自動(dòng)消除故障（這通常意味著它的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)為永久性），重復(fù)的損失可能會(huì)對(duì)性能系統(tǒng)產(chǎn)生副作用，并可能損壞性能系統(tǒng)。自適應(yīng)重電路裝置能在錯(cuò)誤的動(dòng)作發(fā)生前，通過不同方法檢測(cè)出故障的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)，避免了輸入的盲目性，在出現(xiàn)永久性故障時(shí)不會(huì)動(dòng)作。自適應(yīng)重合閘最重要的技術(shù)是識(shí)別故障的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)，因此放在輸電線路單相接地故障這一情形之中研究最為重要。首先，在發(fā)生輸電線路單相接地故障的電力系統(tǒng)中，對(duì)電弧以及故障相端電壓的特性進(jìn)行分析。運(yùn)用ATP軟件，對(duì)輸電線路不同自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的故障，進(jìn)行電壓特性的仿真分析。并提出了基于樣本熵和局部均值分解這兩種理論的，提取故障特征的方法。并把提取到的故障特征，輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用以識(shí)別故障。這實(shí)現(xiàn)了運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別輸電線路單相接地故障的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)。因?yàn)椴煌詣?dòng)恢復(fù)性質(zhì)的故障，故障相端電壓波形有所不同，且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的卷積核，可以提取、識(shí)別圖像特征。因而搭建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于識(shí)別單相接地故障的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)。將故障電壓波形圖像制作成灰度圖，輸入網(wǎng)絡(luò)以減少故障特征的提取環(huán)節(jié)。最后，測(cè)試了一款集成了本文研究的兩種識(shí)別方法的軟件，可用于類似識(shí)別。另有用戶可以自主選擇用于識(shí)別的識(shí)別方法、樣本庫(kù)更新、重新訓(xùn)練并保存網(wǎng)絡(luò)等功能。研究結(jié)果表明，前文提及的兩種識(shí)別方法，均能達(dá)到98%的的識(shí)別準(zhǔn)確率。識(shí)別方法的選擇影響識(shí)別的準(zhǔn)確率，以及識(shí)別所用時(shí)間，密切相關(guān)于應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)的計(jì)算機(jī)配置。測(cè)試的識(shí)別軟件可以靈活運(yùn)用兩種識(shí)別方法。關(guān)鍵詞：故障識(shí)別方法；局部均值分解；樣本熵；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目錄TOC\o"1-2"\h\u摘要 緒論輸電線路單相接地故障的電氣參數(shù)，現(xiàn)階段根據(jù)時(shí)間變化劃分為，一次電弧放電階段、二次電弧放電階段、恢復(fù)電壓階段。不同自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的故障在不同的時(shí)間階段，故障電弧表現(xiàn)出的電氣參數(shù)有所差異。這是故障識(shí)別得以進(jìn)行的重要理論依據(jù)。圖1-1瞬時(shí)性單相接地故障過程中的故障相電壓幅值變化情況這樣的裝置如能應(yīng)用，將進(jìn)一步提升供電系統(tǒng)的可靠性與安全性。而區(qū)分的關(guān)鍵就在于故障性質(zhì)。一個(gè)較為合適的思路是通過故障電弧的差異，來區(qū)別不同類型的故障。電弧分為出現(xiàn)故障到斷路器動(dòng)作之間階段的一次電弧、斷路器斷開到電弧熄滅之間階段的二次電弧[1]。一次電弧由出現(xiàn)故障的供電系統(tǒng)提供燃燒電源，電壓較高，可以檢測(cè)其幅值或者高頻分量，以識(shí)別故障性質(zhì)。但是相關(guān)研究比較稀少，因?yàn)槟Ｐ徒?gòu)難度很大，而且暫態(tài)與穩(wěn)態(tài)相互重疊，識(shí)別難度較大。二次電弧由故障相與非故障項(xiàng)之間的耦合電壓提供燃燒電源。在瞬時(shí)性故障中，電弧電壓高于重燃電壓的情況下反復(fù)熄滅、重燃。但在永久性故障中，故障點(diǎn)往往有著牢固的接地點(diǎn)，可以通過快速釋放電壓，大大縮短電弧的持續(xù)時(shí)間與弧長(zhǎng)。每當(dāng)輸電線路發(fā)生單項(xiàng)接地故障，為了應(yīng)用技術(shù)先進(jìn)的自適應(yīng)重合閘，對(duì)故障性質(zhì)的快速識(shí)別是十分必要的。本文主要的論述內(nèi)容，是提出一種提取單相接地故障特征量的方法，并且對(duì)兩種單相接地故障性質(zhì)的識(shí)別方法進(jìn)行研究。主要內(nèi)容為：在單相接地故障發(fā)生時(shí)，本文從理論上分析了電弧和故障相端電壓的特性。搭建750kV輸電線路的模型，及其故障電弧的模型。仿真模擬輸電線路單相接地故障，在不同故障位置和過渡電阻時(shí)的情況[4]。結(jié)合LMD方法和SE理論，構(gòu)造了一種提取不同自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的故障相電位差信號(hào)特征的方法，并在這個(gè)過程中重點(diǎn)分析單相輸電線路故障中對(duì)地過渡電壓分量的差異?；诒粡V泛研究的誤差反向傳播算法，構(gòu)建用于識(shí)別輸電線路單相接地故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入提取出來的故障信號(hào)LMD-SE特征量，進(jìn)行故障性質(zhì)的識(shí)別。對(duì)CNN理論進(jìn)行分析并搭建一套CNN網(wǎng)絡(luò)，處理故障電壓信號(hào)并輸入，實(shí)現(xiàn)輸電線路單相接地故障性質(zhì)的識(shí)別。以現(xiàn)場(chǎng)計(jì)算機(jī)硬件水平為依據(jù)，在不同的計(jì)算機(jī)水平上對(duì)兩種故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)識(shí)別方法的性能進(jìn)行了檢驗(yàn)，并結(jié)合本文提出的兩種識(shí)別方法設(shè)計(jì)一款軟件，用于識(shí)別輸電線路單相接地故障的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)。2輸電線路單相接地故障電氣特性分析2.1弧光放電特征分析沒有可靠的接地點(diǎn)的故障一般為瞬時(shí)性，電弧會(huì)多次重復(fù)熄滅與點(diǎn)燃的過程，其故障相電壓受到劇烈擾動(dòng)[7]；永久性故障是有效接地，故障電流能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)地釋放，弧光放電隨之迅速結(jié)束。輸電線路單相接地故障發(fā)生的時(shí)刻到為線路配備的保護(hù)裝置動(dòng)作前這段時(shí)間，系統(tǒng)電源、工作線路、與故障點(diǎn)存在電氣聯(lián)系的地面這三者之間連接為故障回路，輸電系統(tǒng)作為一種電氣連接，始終存在于故障點(diǎn)處。由于一次電弧由輸電系統(tǒng)不間斷地支持燃燒，因此，故障一次電弧的電壓幅度會(huì)很大，弧長(zhǎng)也比較穩(wěn)定。這樣的算式可以表示一次電弧具有的動(dòng)態(tài)特性： ?gp?t式(2-1)中，Tp、Gp、gp分別代表時(shí)間常數(shù)，以及一次電弧的穩(wěn)態(tài)電導(dǎo)常量、動(dòng)態(tài)電導(dǎo)變量。其中，一次電弧穩(wěn)態(tài)電導(dǎo)常量Gp，是一定路程的一次電弧Gp=iVplp 相關(guān)實(shí)驗(yàn)表明，一次電弧的伏安特性曲線類似于磁滯特性曲線。在電弧電流介于1.4×103A~2.4×104A之間，電弧電壓Vp的平均梯度大約為1500V/m，其余的技術(shù)參數(shù)都是常量，這包括時(shí)間常數(shù)Tp與一次電弧的電弧長(zhǎng)度lp。時(shí)間常數(shù)TpTp=α?iplp 式(2-3)中，α是一個(gè)比例系數(shù)，近似于2.85×105；ip是一次電弧的電流峰值輸電線路安裝的保護(hù)裝置動(dòng)作之后，進(jìn)入二次電弧放電階段，此時(shí)系統(tǒng)電源和故障相失去了直接電氣聯(lián)系。支持弧光放電繼續(xù)燃燒的電源，從輸電系統(tǒng)對(duì)地相電壓改為，變?yōu)槭欠癜l(fā)生故障的相之間的耦合線電壓，故而從電壓幅值來看，二次電弧小于一次電弧，但是仍然高于電弧的重燃電壓，因而會(huì)出現(xiàn)二次電弧反復(fù)熄滅、點(diǎn)燃的現(xiàn)象，直至電壓降得足夠低[8]。同時(shí)，二次電弧的弧長(zhǎng)也會(huì)隨時(shí)間推移增長(zhǎng)，這樣，電弧的重燃電壓也會(huì)不斷增高。直至電弧的重燃電壓高于故障點(diǎn)的電位差，二次電弧才會(huì)完全熄滅。若故障是永久性，由于是有效接地，耦合電壓迅速釋放，所以二次電弧放電階段可以忽略。二次電弧與一次電弧差異很大，且隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特性更為復(fù)雜。電弧電流極大值Is、電弧時(shí)變電導(dǎo)量gs、電弧比例常系數(shù)β、電弧穩(wěn)態(tài)電導(dǎo)量Gs、電弧電位梯度量Vs、電弧時(shí)間常量Ts、電弧持續(xù)時(shí)段ts、動(dòng)態(tài)電弧弧長(zhǎng)Ls、電弧電流絕對(duì)值量i等?gs?t=Gs-gsTsGs=iVsLs(trTs=βIs1.4Ls(tr) Vs=75Is-0.4V/cm 二次電弧的熄滅或者重燃的狀態(tài)取決于弧道的能量平衡狀態(tài)。若電弧消散時(shí)損失的能量少于電弧弧道導(dǎo)入的能量，則電弧的燃燒狀態(tài)可以保持；若電弧消散時(shí)損失的能量多于電弧弧道導(dǎo)入的能量，電弧才會(huì)熄滅[9]。二次電弧的重燃電壓也是隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的。動(dòng)態(tài)電位梯度νr(tr)νt(tr)=h[5+1620Thtr-Te=0(tVr=νrtr×Ls(上面的三個(gè)式子中，Vr代表二次電弧的重燃電壓、Ls(tr)二次電弧的長(zhǎng)度一般是一個(gè)隨時(shí)間增加的動(dòng)態(tài)值。其拉長(zhǎng)的速度、方向等要素取決于風(fēng)這樣的環(huán)境因素，以及電弧處離子與周圍空氣的對(duì)流。對(duì)二次電弧進(jìn)行高速攝影，通過采集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合風(fēng)速在0~1m/s范圍內(nèi)，(2-11)為列出的電弧弧長(zhǎng)與時(shí)間長(zhǎng)度兩者的關(guān)系表達(dá)式。Ls(tr)L0=1(2.2故障相電壓特性分析輸電線路在兩端并聯(lián)電抗器的作用是：抵消線路上的容性無功功率、補(bǔ)償電路的潛供電流、抑制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的工頻過電壓以及縮短電弧的熄弧時(shí)間。下面列出線路拓?fù)鋱D，其中的中性點(diǎn)小電抗器采用星形接法。C0為對(duì)地電容，Cm為相間電容。輸電線路發(fā)生瞬時(shí)性單相接地故障的時(shí)候，故障相端電壓包含兩部分耦合電壓，分別由電容和電磁因素引起。圖2-1雙端均附帶星形接法并聯(lián)電抗器的輸電線路故障示意為了方便運(yùn)算，可以將如上圖所示的星形接法改為環(huán)形接法，如圖所示。其中L0i是對(duì)地等效電感、Lmi是相間等效電感、i表示線路并聯(lián)電抗器組的數(shù)目。輸電線路發(fā)生瞬時(shí)性單相接地故障的時(shí)候，故障相端電壓包含兩部分耦合電壓，分別由電容和電磁因素引起。圖2-2電抗器轉(zhuǎn)換為環(huán)形接法時(shí)的輸電線路故障示意對(duì)電感做等效變換，其中Lmi是相間等效電感，L0i是相對(duì)地等效電感，i表示線路上并聯(lián)的電抗器組數(shù)目。Lmi=LiLni(3Lni+圖2-3電容因素造成的耦合電壓計(jì)算等效電路根據(jù)等效電路計(jì)算故障斷開相的電容因素造成的耦合電壓：Uy=(UB+UC)jXjX0=j高壓輸電線路故障相的故障信號(hào)之中，電容因素造成的耦合電壓也想關(guān)于并聯(lián)電抗器的補(bǔ)償度。一般而言，采用欠補(bǔ)償，也就是補(bǔ)償電抗器補(bǔ)償?shù)碾姼兄敌∮谌缟嫌?jì)算得出的Uy。若是采用全補(bǔ)償?shù)难a(bǔ)償方式，X電磁因素造成的耦合電壓，主要相關(guān)于輸電線路長(zhǎng)度，單位長(zhǎng)度故障線路上的電磁因素造成的耦合電壓的計(jì)算方法為：Ux=IB+I式中(2-15)，I0為零序電流；Zm為單位長(zhǎng)度線路的互感阻抗；Z0、Z1分別為單位長(zhǎng)度線路的零序阻抗與正序阻抗。因此總長(zhǎng)度為UxL=Ux?l 輸電線路發(fā)生瞬時(shí)性單相接地故障的時(shí)候，故障相端電壓有效接地，此時(shí)故障相端電壓幅值與故障位置、過渡電阻RF的大小以及非故障相的負(fù)荷電流等因素相關(guān)[11]。當(dāng)過渡電阻RF為零，即線路發(fā)生近乎短路的金屬性接地，此時(shí)故障相對(duì)地電容中儲(chǔ)存的能量因不斷放電迅速衰減至零。因而可認(rèn)為，金屬性接地的永久性故障，電容耦合電壓為零，不必納入考慮，只考慮電磁耦合電壓。故障發(fā)生位置也會(huì)對(duì)故障相端電壓產(chǎn)生影響[12]。當(dāng)過渡電阻RF不為零，此時(shí)故障相電容對(duì)地不會(huì)放電。這種情況下，分析故障相端電壓就要同時(shí)計(jì)入電容和電磁兩種因素造成的耦合電壓。對(duì)于長(zhǎng)度為l的輸電線路，故障發(fā)生位置點(diǎn)與線路首端重合閘裝置的距離為s，線路首端電壓可以表示為：EQ\*jc2\*hps10\o\ad(\s\up9(?),U)xm=x?s (2-17)線路末端電壓可表示為：EQ\*jc2\*hps10\o\ad(\s\up9(?),U)xn=-EQ\*jc2\*hps10\o\ad(\s\up9(?),U)x?(l-s) (2-18)圖2-4電容因素造成的耦合電壓在附帶過渡電阻時(shí)的計(jì)算等效電路根據(jù)等效電路，在有過渡電阻RF時(shí)，對(duì)故障斷開相的電容因素造成的耦合電壓UUyR=IB+IC?其中，k=UyIB+IC=X0在非金屬性的永久性單相接地故障之中，電磁因素造成的耦合電壓同時(shí)受到：過渡電阻RF由線路故障相首末端電壓表達(dá)式可以看出，當(dāng)發(fā)生的故障為金屬性接地的永久性故障的時(shí)候，故障發(fā)生位置、電磁因素造成的耦合電壓這兩個(gè)因素都會(huì)對(duì)影響到故障相端電壓。當(dāng)過渡電阻RF不為零，故障相電容不再對(duì)地放電，這種情況下分析故障相電壓特征時(shí)，就要同時(shí)考慮電容因素和電磁因素造成的耦合電壓。根據(jù)上述非金屬性的永久性單相接地故障發(fā)生時(shí)，電容因素造成的耦合電壓計(jì)算公式(2-19)與(2-20)可知，過渡電阻RF與電容耦合電壓在數(shù)值上呈正相關(guān)。在非金屬性的永久性單相接地故障中，過渡電阻RF和故障發(fā)生位置兩個(gè)因素同時(shí)影響電磁因素造成的耦合電壓。工程中，對(duì)并聯(lián)在輸電線路上的電抗器一般采用全補(bǔ)償?shù)男问?，此時(shí)線路中的導(dǎo)納近似為0，分析電磁因素造成的耦合電壓的影響因素時(shí)，只需考慮過渡電阻RF。對(duì)于長(zhǎng)度為l的輸電線路，故障發(fā)生位置與線路首端重合閘裝置的距離為s，則設(shè)a=sl，圖2-5電磁因素造成的耦合電壓在附帶過渡電阻時(shí)的計(jì)算等效電路根據(jù)等效電路圖在有過渡電阻RF時(shí)，計(jì)算斷開故障相電磁因素造成的耦合電壓UUxm=UxL[Xm1=2XC0根據(jù)斷開故障相電磁因素造成的耦合電壓Uxm的計(jì)算公式，可知當(dāng)故障發(fā)生在線路中點(diǎn)時(shí)，即此時(shí)a=0.5，故障點(diǎn)兩端的電路參數(shù)相等，兩端流過的電流幅值相等、方向相反，流過過渡電阻的電流為0，這種情況下，過渡電阻大小不會(huì)影響線路兩端的電壓，即Uxm=UxL2；當(dāng)線路首端（m端）發(fā)生故障的時(shí)候，a=0，Uxm與RF在數(shù)值上呈正相關(guān)；當(dāng)線路末端（n端）發(fā)生故障的時(shí)候，電磁耦合電壓受過渡電阻和發(fā)生故障位置兩個(gè)因素影響。輸電線路的并聯(lián)電抗器在工程上一般采用全補(bǔ)償?shù)姆绞?，因此線路中導(dǎo)納接近于零，分析電磁耦合電壓時(shí)只需考慮過渡電阻的影響。當(dāng)故障點(diǎn)靠近線路首端，情況與電筒耦合電壓相同，過渡電阻在數(shù)值上與電磁耦合電壓在數(shù)值上呈正相關(guān)。當(dāng)故障點(diǎn)靠近線路首端，則恰恰相反，過渡電阻在數(shù)值上與電磁耦合電壓在數(shù)值上呈正相關(guān)。2.3故障模型的搭建與仿真本文采用ATP-EMTP搭建與仿真故障電弧模型和輸電線路模型。ATP能夠有效模擬電力系統(tǒng)以及電力網(wǎng)絡(luò)暫態(tài)特性的各種情況，且具有能夠兼容多種軟件的強(qiáng)大拓?fù)涔δ?。ATP的特點(diǎn)即在于，功能全、仿真貼合度高等特點(diǎn)，在可以轉(zhuǎn)化為電路求解的一切技術(shù)問題的計(jì)算中，諸如電力系統(tǒng)過電壓分析、絕緣配合、繼電保護(hù)模擬、諧波和電能質(zhì)量研究、高壓直流和柔性交流輸電系統(tǒng)的模擬之中得到廣泛應(yīng)用[13]。在ATP-Draw界面搭建本文提到的輸電線路故障模型。ATP-Draw是ATP中專用于處理圖像的程序。在支持多重窗口的同時(shí)提供多種編輯工具給用戶。ATP-Draw內(nèi)的LCC模塊可以非常真實(shí)地對(duì)電纜與架空線路進(jìn)行模擬，同時(shí)考慮集膚效應(yīng)、頻率相關(guān)特性以及線路換位操作。另有MODELS與TACS兩個(gè)模塊用于搭建故障電弧模型。TACS模塊控制能力強(qiáng)大，可以提供子程序接口給各種控制模塊，從而建立諸多數(shù)學(xué)模型。輸出自系統(tǒng)模型的量值，即可作為變量輸入TACS控制系統(tǒng)，反之亦然。因而，對(duì)系統(tǒng)中各種輸入與輸出量值的控制得以實(shí)現(xiàn)。MODELS是一種用于分析時(shí)變系統(tǒng)的編程語(yǔ)言，靈活性強(qiáng)大，用戶的任意定義控制元件和電路元件的需求均能得到滿足，元件起始狀態(tài)的建立以及運(yùn)行過程均能得到清洗描述。對(duì)于ATP軟件的使用有非常重要的一點(diǎn)，那就是初始條件的設(shè)置必須正確，可以根據(jù)科學(xué)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)人為設(shè)置，或者由計(jì)算程序利用穩(wěn)態(tài)向量求解法自行確定[14]。一次電弧時(shí)變電導(dǎo)的計(jì)算，可以通過在MODELS控制模塊中對(duì)電弧的數(shù)學(xué)模型的編程來完成。用電導(dǎo)值作為TYPE91型TACS可控電阻模塊的輸入對(duì)時(shí)變的電弧等效電阻進(jìn)行模擬[15]。圖2-6一次電弧的ATP-EMPT模型與一次電弧相同，根據(jù)MODELS模塊程序的編寫，以及TAC模塊的邏輯控制構(gòu)造斷路器跳開之后的二次電弧模型。圖2-7二次電弧的ATP-EMPT模型如拓?fù)鋱D所示，搭建一條750KV的超高壓輸電線路模型。輸電線路的參數(shù)為：R1=26.63mΩ/km、R0=0.1572Ω/km、L1=0.9056mH/km、L0=1.9455mH/km、C1=0.01327μF/km、C0=0.01006μF/km、Zm=(150+j180)Ω、Zn=(150+j300)Ω、Z1m=(10+j3000)Ω、Z1n=(1+j300)Ω、Z2m=(20+j6000)Ω、Z2n=0Ω。圖2-8輸電線路模型1）運(yùn)用這樣的ATP-EMPT仿真軟件，模擬輸電線路單項(xiàng)瞬時(shí)性接地故障，并且構(gòu)建仿真模型。再設(shè)置故障數(shù)據(jù)：故障發(fā)生于50ms時(shí)刻，兩端斷路器在100ms時(shí)刻完成保護(hù)跳閘動(dòng)作。發(fā)生瞬時(shí)性故障的時(shí)候，由于電弧反復(fù)重燃，設(shè)為持續(xù)10個(gè)工頻周期(也就是0.2秒)，則電弧熄滅時(shí)間為300ms時(shí)刻，重合閘時(shí)間為800ms時(shí)刻。以A相為故障相，選取不同過渡電阻的阻值和不同的故障點(diǎn)進(jìn)行仿真。運(yùn)用ATP/EMTP軟件仿真對(duì)輸電線路的單相接地永久性故障。圖2-9瞬時(shí)性單相接地短路故障模型2）運(yùn)用這樣的ATP-EMPT仿真軟件，模擬輸電線路單項(xiàng)永久性接地故障，并且構(gòu)建仿真模型。圖2-10永久性單相接地短路故障模型可以從圖中看出，相比于瞬時(shí)性故障，仿真模擬永久性故障電弧變化規(guī)律，只需要用到一個(gè)MODELS模塊。所有仿真均設(shè)置故障相為A相，故障發(fā)生于50ms時(shí)刻，100ms時(shí)刻兩端斷路器完成動(dòng)作。并且選取不同的過渡電阻與故障發(fā)生點(diǎn)的組合分別進(jìn)行仿真。分析仿真結(jié)果，設(shè)置不同的故障發(fā)生位置與過渡電阻值的組合，分別仿真瞬時(shí)性和永久性兩種故障。（1）線路首端與末端分別發(fā)生瞬時(shí)性的、接地電阻為50Ω的非金屬性瞬時(shí)單相接地故障與無視接地電阻的金屬性瞬時(shí)單相接地故障。左：故障相端電壓波形右：二次電弧放電階段電壓波形圖2-11輸電線路末端發(fā)生接地電阻為50Ω的瞬時(shí)非金屬性單相接地故障電壓波形左：故障相端電壓波形右：二次電弧放電階段電壓波形圖2-12輸電線路末端發(fā)生無視接地電阻的瞬時(shí)金屬性單相接地故障電壓波形左：故障相端電壓波形右：二次電弧放電階段電壓波形圖2-13輸電線路首端發(fā)生接地電阻為50Ω的瞬時(shí)非金屬性單相接地故障電壓波形左：故障相端電壓波形右：二次電弧放電階段電壓波形圖2-14輸電線路首端發(fā)生無視接地電阻的瞬時(shí)金屬性單相接地故障電壓波形（2）線路首端與末端分別發(fā)生永久性的、接地電阻為50Ω的非金屬性單相接地故障與無視接地電阻的金屬性單相接地故障。左：故障相端電壓波形右：二次電弧放電階段電壓波形圖2-15輸電線路末端發(fā)生接地電阻為50Ω的永久非金屬性單相接地故障電壓波形左：故障相端電壓波形右：二次電弧放電階段電壓波形圖2-16輸電線路末端發(fā)生無視接地電阻的永久金屬性單相接地故障電壓波形左：故障相端電壓波形右：二次電弧放電階段電壓波形圖2-17輸電線路首端發(fā)生接地電阻為50Ω的瞬時(shí)非金屬性單相接地故障電壓波形左：故障相端電壓波形右：二次電弧放電階段電壓波形圖2-18輸電線路首端發(fā)生無視接地電阻的瞬時(shí)金屬性單相接地故障電壓波形按照二次電弧的定義來看，0.1s~0.3s之間為二次電弧放電階段，由于電弧反復(fù)重燃產(chǎn)生大量高頻分量，故障相端電壓發(fā)生明顯畸變；0.3s~0.8s為恢復(fù)電壓階段，故障相端電壓出現(xiàn)拍頻現(xiàn)象。發(fā)生瞬時(shí)性單相接地故障的時(shí)候，因?yàn)榻拥仉娮柚蹬c故障發(fā)生位置不同，故障線路首端電壓在一次電弧放電階段和斷路器斷開后4個(gè)周期內(nèi)差異較大，之后受故障發(fā)生位置和過渡電阻值的影響較小。為了避免斷路器斷開時(shí)暫態(tài)電壓的影響，采集4個(gè)工頻周期（80ms）過后的故障電壓信號(hào)作為后續(xù)研究的樣本數(shù)據(jù)。發(fā)生永久性故障的時(shí)候，接地電阻值和故障發(fā)生位置對(duì)故障相端電壓的影響更為顯著。尤其是在故障線路金屬性接地的時(shí)候，故障電流快速釋放，故障線路首端與大地的電位相同(也就是0)電壓因而快速衰減至0。在斷路器做出保護(hù)動(dòng)作的過程中，故障相端電壓的差異很大。斷路器完全斷開后，故障電壓的幅值幾乎為0，可近似為只含工頻分量[16]。所以為了適用于故障研究，樣本數(shù)據(jù)應(yīng)該采集4個(gè)工頻周期過后的故障電壓信號(hào)。3基于LMD-SE的輸電線路故障特征提取方法需要適當(dāng)?shù)姆椒?，來提取足以表征故障性質(zhì)的可信特征量。一種思路是局部均值分解方法（LMD），可以自適應(yīng)地處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，可用于時(shí)頻分析輸電線路單相接地故障電壓。樣本熵（SE）是另一個(gè)思路，只需少量數(shù)據(jù)即可定量分析出來時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相似性和復(fù)雜性程度。為了讓系統(tǒng)運(yùn)行得更加穩(wěn)定，并且擴(kuò)充系統(tǒng)輸送容量、改善線路電壓指標(biāo)，無功補(bǔ)償裝置一般會(huì)以串聯(lián)方式安裝在高壓輸電系統(tǒng)之中。依然采用第2章建立的輸電線路單相接地故障模型，仿真不同故障位置、故障性質(zhì)、過渡電阻的單相接地故障。以典型故障接地電阻值為參考(見下表所示)，選取接地故障過渡電阻值。表3-1典型故障接地過渡電阻阻值編號(hào)故障原因過渡電阻I樹障76.74ΩII吊車1.10ΩIIV飛行生物0.45ΩIV雷電0.42Ω為了規(guī)避采集的樣本信號(hào)受到跳閘瞬間產(chǎn)生的暫態(tài)分量干擾，采用斷路器斷開4個(gè)工頻周期后，即180ms~300ms時(shí)段的故障相電壓信號(hào)。故障點(diǎn)位置分別設(shè)置在線路首端、線路四分之一處、線路中點(diǎn)、線路四分之三處、線路尾端；本文過渡電阻分別從0~100Ω取值，每個(gè)實(shí)驗(yàn)重復(fù)5次，每種性質(zhì)的故障各取一遍，總計(jì)1010組信號(hào)數(shù)據(jù)。運(yùn)用局部均值分解方法，分解上述得到的故障信號(hào)，在線路末端，分別發(fā)生金屬性故障和有過渡電阻的非金屬性故障的分解結(jié)果如圖所示。觀察分解結(jié)果可知，經(jīng)過局部均值分解，故障信號(hào)分解出多個(gè)乘積函數(shù)分量，且每個(gè)分量按照頻率的降序排列排序。即PF1是頻率最高的一組。將分解后獲取的各個(gè)PF分量累加，就可以獲取完整的原始信號(hào)信息。因此原始信號(hào)的特征信息，分散于分解后的各個(gè)分量之中。從局部均值分解圖中可以得知，瞬時(shí)性故障信號(hào)要比永久性故障信號(hào)含有更多頻率成分。且瞬時(shí)性故障信號(hào)的各PF分量之間的頻率特征存在明顯差異，而永久性故障信號(hào)的各PF分量之間的頻率特征近乎單一。這與之前章節(jié)分析出的，線路瞬時(shí)性故障電壓含有大量高頻諧波分量，線路永久性故障電壓主要為基波分量這樣的特征非常相符。這體現(xiàn)了分解局部均值提取特征信息的準(zhǔn)確。左：無視接地電阻右：接地電阻為100Ω圖3-1瞬時(shí)性故障信號(hào)的LMD分解結(jié)果左：無視接地電阻右：接地電阻為100Ω圖3-2永久性故障信號(hào)的LMD分解結(jié)果根據(jù)局部均值分解的結(jié)果，可以看出故障信號(hào)的特征信息，主要集中于3個(gè)分量之中，分別記為PF1、PF2、PF3，計(jì)算它們的SE值，作為表征故障性質(zhì)的故障信號(hào)特征量。為了在驗(yàn)證SE度量信號(hào)的自相似程度抑或復(fù)雜程度時(shí)，不依賴數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，分別選取180ms~260ms和180ms~300ms兩個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)求取SE。表3-2瞬時(shí)性故障SE值接地電阻故障位置180ms~260ms180ms~300msPF1PF2PF3PF1PF2PF30Ω首端0.70720.44960.11310.74040.04440.0995中點(diǎn)0.85470.49430.07020.90470.48520.0949末端0.63060.53840.08380.60050.50440.107950Ω首端0.69470.45130.09620.66300.39540.0635中點(diǎn)0.60140.37190.01290.60830.40620.0275末端0.62000.42630.22860.58130.46190.1976100Ω首端0.64510.37000.01430.56910.40990.0183中點(diǎn)0.53180.33200.23330.48450.32780.1732末端0.61150.40380.08450.53160.43980.0750圖3-3不同長(zhǎng)度數(shù)據(jù)的PF分量SE將不同時(shí)間段測(cè)得的兩組相同分量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)的局部均值分解SE十分相近，符合前述的畸變丟失三分之一的數(shù)據(jù)，也不會(huì)明顯影響到SE值的計(jì)算結(jié)果的結(jié)論。因此，可以選取180ms~260ms時(shí)段的數(shù)據(jù)作為樣本，這樣可以減少40ms的采樣時(shí)間，在時(shí)間上可以讓重合閘盡快動(dòng)作（在發(fā)生故障為瞬時(shí)性的情況下，盡快恢復(fù)可以自動(dòng)恢復(fù)的故障）。1）逐個(gè)地將樣本的三個(gè)PF分量SE值進(jìn)行求和，并進(jìn)行故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)識(shí)別。兩種自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的故障的SE值之和雖然存在差異，但是極端情況下（故障發(fā)生在線路兩端的金屬性接地故障）的區(qū)分度不夠明顯。圖3-4按照SE植和識(shí)別故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)2）用樣本的單個(gè)PF分量熵值進(jìn)行故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)識(shí)別。PF1分量的SE植在故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)不同的情況下，卻幾乎沒有區(qū)分度；PF2分量的SE值在故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)不同的情況下，雖然有一定的區(qū)分度，但也有區(qū)分度下降的極端情況；PF2分量的SE值在故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)不同的情況下，同樣無法清晰區(qū)分兩種自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)不同的故障。因此，利用單個(gè)PF分量SE值，不易表征并區(qū)分單相接地故障的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)。圖3-5按照單個(gè)PF分量SE值識(shí)別故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)3）用樣本的兩個(gè)PF分量SE值作為二維圖的縱橫坐標(biāo)，繪制散點(diǎn)圖來識(shí)別故障性質(zhì)。如PF1和PF2，雖然可以區(qū)分出故障性質(zhì)，但是極端情況下區(qū)分度趨于下降；PF1和PF3的SE繪制的散點(diǎn)圖，則幾乎不能對(duì)兩種性質(zhì)的故障做出區(qū)分；PF2和PF3的SE值繪制的散點(diǎn)圖雖然對(duì)不同性質(zhì)的故障做出了區(qū)分，但是一部分情況下區(qū)分不清晰。因此，利用兩個(gè)PF分量SE值，是不能完全表征故障性質(zhì)的，不能對(duì)故障性質(zhì)做出清晰區(qū)分。在這種情況下，兩種故障性質(zhì)雖然得以區(qū)分，但是極端情況的影響依然存在，而且三維空間中的區(qū)分度難以描述。圖3-6按照兩個(gè)PF分量SE植的分布關(guān)系識(shí)別故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)4）用樣本的三個(gè)PF分量SE值，組成右手空間直角坐標(biāo)系，繪制散點(diǎn)圖，用于識(shí)別故障性質(zhì)。利用三個(gè)PF分量的SE值的確可以較為明確地區(qū)分兩種故障性質(zhì)，但極端情況的影響依然存在。且三維空間中的區(qū)分度明顯不如二維平面中的那樣便于描述。圖3-7利用三個(gè)PF分量的SE值組成右手空間直角坐標(biāo)系并識(shí)別故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)也就是說，利用三個(gè)PF分量的SE值對(duì)兩種故障性質(zhì)的區(qū)分度最好；但是對(duì)三個(gè)PF分量采用直接求和或者組成三維坐標(biāo)這樣復(fù)雜的處理方式，極端情況對(duì)區(qū)分效果的影響仍然無法避免。因此，考慮將前3個(gè)PF分量的SE組成特征向量X=[SpEn1，SpEn2，SpEn3]然后利用人工智能算法的自學(xué)習(xí)能力找出兩種故障向量特征的劃分界限，進(jìn)行故障性質(zhì)識(shí)別。表3-3不同性質(zhì)故障的LMD-SE特征值4輸電線路單相接地故障性質(zhì)識(shí)別方法4.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路單相接地故障性質(zhì)識(shí)別方法4.1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行流程：（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化。根據(jù)工程需要，選取合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層n、隱藏層m、輸出層l，對(duì)各層間的連接權(quán)值wij、wjk及隱藏層，并初始化輸出層的閾值a與b。（2）計(jì)算隱藏層輸出結(jié)果。根據(jù)輸入向量X、隱藏層閾值a、以及網(wǎng)絡(luò)權(quán)值wij，計(jì)算隱藏層輸出值H。Hj=fi=1nwij上式中，j∈N+。f表示隱藏層的激勵(lì)函數(shù)，本文的選擇如式：fx=(1+e-x)-1（3）輸出層導(dǎo)出計(jì)算結(jié)果。根據(jù)隱藏層輸出H、輸出層閾值b、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值wjk，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出值O。Ok=j=1lHj（4）計(jì)算誤差。根據(jù)期望輸出Y和實(shí)際輸出O計(jì)算預(yù)測(cè)誤差ek，如式所示。ek=Yk-Ok（5）修正連接權(quán)值。對(duì)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，使用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差ek，進(jìn)行修正。列出修正運(yùn)算公式：wij'=Hj=fi=1nwij（6）修正閾值。對(duì)隱藏層和輸出層的閾值a、b，使用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差ek進(jìn)行修正，方法應(yīng)為：aj=aj+bk=bk+e結(jié)束運(yùn)算。比較誤差值與誤差閾值的大小，如若已經(jīng)達(dá)到目標(biāo)，則訓(xùn)練完成。否則返回2對(duì)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練。開始計(jì)算輸出層結(jié)果計(jì)算隱藏神經(jīng)元輸入輸出網(wǎng)格初始化開始計(jì)算輸出層結(jié)果計(jì)算隱藏神經(jīng)元輸入輸出網(wǎng)格初始化是修正閾值連接權(quán)值修正閾值連接權(quán)值誤差大于閾值計(jì)算全局誤差誤差大于閾值計(jì)算全局誤差結(jié)束結(jié)束否圖4-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程的流程示意圖4.1.2設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析問題時(shí)，選擇訓(xùn)練樣本，并且生成樣本庫(kù)，這是首要的事情。前文分析了故障電壓的特性，提取了故障電壓局部均值分解SE特征量，本章節(jié)選取故障電壓的特征量，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在函數(shù)逼近、模式分類識(shí)別、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用，首要原因是它具有高度自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力。對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)的選擇有著決定性的影響。最優(yōu)選擇往往要通過結(jié)合工程實(shí)際應(yīng)用并逐步嘗試修正的方法才能實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)有階段，隱含層神經(jīng)元數(shù)量按照經(jīng)驗(yàn)選取。主要有以下兩條：第一條提出于1987年，設(shè)N為輸入層神經(jīng)元數(shù)目，則隱含層應(yīng)該含有(2N+1)個(gè)神經(jīng)元；第二條提出于1986年，設(shè)H為隱藏層神經(jīng)元的數(shù)目、T為輸入訓(xùn)練模式數(shù)，則以H=lgT估算相應(yīng)數(shù)據(jù)[26-27]?，F(xiàn)有階段，需要選擇兩個(gè)參數(shù)：動(dòng)量系數(shù)α、訓(xùn)練步長(zhǎng)η。主要取決于使用者對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、訓(xùn)練時(shí)間以及學(xué)習(xí)速度的需求。訓(xùn)練步長(zhǎng)相關(guān)于網(wǎng)絡(luò)收斂速度，步長(zhǎng)越大，收斂速度越快。然而過長(zhǎng)的訓(xùn)練步長(zhǎng)，會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程的穩(wěn)定性，一旦步長(zhǎng)太短，就會(huì)顯著增加迭代次數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間變長(zhǎng)，無法保障網(wǎng)絡(luò)誤差值趨于最小誤差值。所以，為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，一般選擇1×10-2~8×10-1。引入訓(xùn)練步長(zhǎng)，雖然會(huì)加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度，但是有可能會(huì)使得學(xué)習(xí)過程中，出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象。所以為了抑制震蕩，向算法中再引入動(dòng)量系數(shù)，取值區(qū)間為(0,1)。4.1.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單相接地故障識(shí)別結(jié)果本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層結(jié)構(gòu)：輸入層、隱藏層、輸出層。其中，輸入層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目為3個(gè)，分別為三個(gè)乘積函數(shù)分量的SE值；輸出層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目為1個(gè)，表示故障性質(zhì)。用代碼表示故障性質(zhì)，并設(shè)定：向量[1]表示永久性，向量[0]表示瞬時(shí)性。依據(jù)上文經(jīng)驗(yàn)，確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目為2×3+1=7個(gè)。訓(xùn)練誤差閾值設(shè)為1×10-3。前面章節(jié)中，通過EMPT高壓交流線路模型仿真實(shí)驗(yàn)、并對(duì)故障相電壓波形進(jìn)行LMD和SE計(jì)算，一共得到了1010個(gè)包含故障有效信息的樣本向量，其中瞬時(shí)性故障和永久性故障各505個(gè)樣本。隨機(jī)從總樣本中選取810個(gè)樣本，編成用于訓(xùn)練的樣本集，其余200個(gè)樣本再編成一個(gè)樣本集，作為對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別性能的測(cè)試。由于初始值是隨機(jī)產(chǎn)生的，所以每次BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試結(jié)果均有微小差異，所用時(shí)間穩(wěn)定在大約500ms，測(cè)試集識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了99%。圖4-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意及其訓(xùn)練結(jié)果雖然設(shè)定的訓(xùn)練次數(shù)為一千次，訓(xùn)練完成后，誤差精度達(dá)到3.73×10-4。但是在經(jīng)過4次訓(xùn)練，輸出系統(tǒng)就達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，每用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練一次，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，在輸入驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)后可獲取一個(gè)輸出誤差。系統(tǒng)根據(jù)設(shè)置的步長(zhǎng)數(shù)值，判斷得到的誤差是否還會(huì)降低[29]。如果誤差并未出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，甚至出現(xiàn)上升的趨勢(shì)，那么意味著訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的誤差已經(jīng)無法降低，因而訓(xùn)練停止，防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入過度學(xué)習(xí)。圖4-3BP算法標(biāo)準(zhǔn)差與訓(xùn)練次數(shù)的關(guān)系圖4-4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練狀態(tài)數(shù)值圖4-4中，Gradient標(biāo)識(shí)誤差曲面的梯度，Mu表明了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)trainlm的性質(zhì)，而ValidationChecks含義非常復(fù)雜。本文使用的MATLAB設(shè)置為ValidationChecks=0。比較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值和理論輸出值，可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸電線路單相接地故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的識(shí)別結(jié)果非常準(zhǔn)確，也就是說識(shí)別輸電線路單相接地故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的誤差非常小。網(wǎng)絡(luò)的誤差收斂極快，說明由LMD-SE建立的故障特征模型非常簡(jiǎn)單，便于快速識(shí)別輸電線路單向接地故障的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)。在1010組故障信號(hào)樣本數(shù)據(jù)中，瞬時(shí)性和永久性各提供505組樣本數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)根據(jù)來源分別為線路的首端、四分之一處、中間處、四分之三處、末端所五等分。對(duì)兩種故障在不同位置的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為不同自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)故障在不同位置的各101組樣本數(shù)據(jù)，共202組樣本數(shù)據(jù)。隨機(jī)選取180組樣本數(shù)據(jù)組成用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集，22組樣本數(shù)據(jù)組成用于測(cè)試訓(xùn)練結(jié)果的數(shù)據(jù)集。進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試，并計(jì)算誤差結(jié)果。表4-1訓(xùn)練樣本輸出訓(xùn)練樣本BP輸出理論輸出瞬時(shí)性故障1.007711.01951.01941.00981.00891.02041.00821.00641.01861.02121.01971.02021.00821.0144永久性故障0.022800.10990.0395-0.0026-0.00180.01380.01190.00200.04480.0353-0.00350.03070.02380.0156表4-2測(cè)試樣本輸出測(cè)試樣本BP輸出理論輸出瞬時(shí)性故障1.017111.00820.98651.01081.00671.02011.01041.00971.01881.01680.99451.02541.03001.0118永久性故障0.044900.00210.00610.01210.02440.10580.0779-0.00770.02620.01970.00220.0263表4-3樣本故障位置不同情況下的訓(xùn)練誤差永久瞬時(shí)線路首端線路14線路中點(diǎn)處線路34線路尾端線路首端2.92×10-33.15×10-32.16×10-38.5×10-49×10-4線路147.1×10-42.5×10-45.5×10-48.8×10-37.6×10-4線路中點(diǎn)處6×10-41.21×10-38.3×10-47×10-43.3×10-4線路342.4×10-46.1×10-41.08×10-31.09×10-34.5×10-4線路尾端3.1×10-41.1×10-38.3×10-41.11×10-38.7×10-4結(jié)果顯示：雖然兩種故障在故障位置不同的情況下，訓(xùn)練誤差有所差異，但都滿足誤差精度的要求，對(duì)故障的自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的識(shí)別都足夠準(zhǔn)確。4.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路單相接地故障性質(zhì)識(shí)別方法4.2.2設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一種是時(shí)間——電壓信號(hào)歸一化處理。構(gòu)成一個(gè)276×2的矩陣，也可以理解為一個(gè)276×2像素大小的圖像。第二種是先將時(shí)間——電壓信號(hào)歸一化處理，再以時(shí)間和電壓作為平面直角坐標(biāo)系的兩個(gè)坐標(biāo)軸，以電壓幅值為像素點(diǎn)填充，構(gòu)成224×224的一個(gè)灰度圖。每組數(shù)據(jù)作為一個(gè)灰度圖，輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖4-5故障為瞬時(shí)性圖4-6故障為永久性對(duì)于第一種預(yù)處理方式得到的276×2的像素矩陣，只需要設(shè)計(jì)具有1個(gè)卷積層的單層網(wǎng)絡(luò)；而對(duì)于第二種預(yù)處理方式得到的224×224圖像，可以設(shè)計(jì)具有多個(gè)卷積層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?？紤]到本文的樣本圖像相對(duì)簡(jiǎn)單，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理方面的強(qiáng)大功能，應(yīng)該設(shè)計(jì)3層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之后就要激活函數(shù)。激活函數(shù)是為了增加卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性。否則，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沒有激活函數(shù)的情況下相當(dāng)于每層矩陣相乘，每一層輸出都相當(dāng)于上一層輸入的線性函數(shù)，就算很多個(gè)隱藏層疊加起來也只是復(fù)雜的矩陣相乘，輸出始終是輸入的線性組合，與沒有隱藏層的效果相同。所以激活函數(shù)也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中的重要一環(huán)。以下列舉兩種可以激活的函數(shù)：(1)tanh激活函數(shù)：fx=tanhx，一個(gè)飽和激活函數(shù)。當(dāng)x>1(2)Relu激活函數(shù)：fx=max(0,x)，一個(gè)非飽和激活函數(shù)。作為現(xiàn)今大多數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)的選擇，Relu函數(shù)會(huì)將小于零的函數(shù)值變?yōu)?。這樣的處理使得網(wǎng)絡(luò)在接受訓(xùn)練后仍然具有適度的稀疏性。圖4-7tanh激活函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)圖4-8relu激活函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)由于Relu激活函數(shù)在識(shí)別率和用時(shí)方面都優(yōu)于tanh激活函數(shù)，故本文采用Relu激活函數(shù)。亦可構(gòu)想多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)具有三個(gè)卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，共有9層結(jié)構(gòu)：1個(gè)輸入層，隨后排列了3對(duì)卷積層與池化層、1個(gè)全連接層、1個(gè)輸出層。如表所示：圖4-9不同激活函數(shù)的識(shí)別結(jié)果表4-4多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層序號(hào)類型卷積核池化方式步長(zhǎng)1輸入層2卷積層13×313子采樣層12×2極值池化14卷積層23×315子采樣層22×2極值池化16卷積層33×317子采樣層32×2極值池化18全連接層9輸出層3組卷積層與子卷積層中，卷積層對(duì)輸入圖像進(jìn)行卷積操作時(shí)的卷積步長(zhǎng)均為1個(gè)像素，池化層均選擇極值池化。第1個(gè)卷積層使用采用4個(gè)3×3的卷積核，得到4個(gè)224×224的卷積結(jié)果，第1個(gè)池化層采樣窗口為2×2，輸出4個(gè)112×112的池化結(jié)果；第2個(gè)卷積層采用8個(gè)3×3的卷積核，得到8個(gè)112×112的卷積結(jié)果，第2個(gè)池化層采樣窗口為2×2，輸出64個(gè)56×56的池化結(jié)果；第3個(gè)卷積層采用16個(gè)3×3的卷積核，得到16個(gè)56×56的卷積結(jié)果，第3個(gè)池化層的采樣窗口為2×2，輸出128個(gè)28×28的池化結(jié)果[36]。全連接層將3組卷積層與池化層輸出的結(jié)果按列展開，形成特征向量，并與輸出層全連接；輸出層輸出類型判別向量。由于網(wǎng)絡(luò)更加復(fù)雜，要求更高的精度以及網(wǎng)絡(luò)收斂速度，因此選擇Relu激活函數(shù)。4.2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單相接地故障識(shí)別結(jié)果本文采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可調(diào)的參數(shù)主要是訓(xùn)練的批次、尺寸，以及整個(gè)訓(xùn)練的迭代次數(shù)。改變這些參數(shù)，觀察對(duì)樣本的故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)識(shí)別率和訓(xùn)練時(shí)間的影響，作為選擇最優(yōu)結(jié)果的依照。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中，采用梯度下降法訓(xùn)練有一個(gè)重要參數(shù)，那就是批次尺寸。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合中，每次抽取相同數(shù)量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，這個(gè)數(shù)量值即批次尺寸，最大值可以取到與訓(xùn)練集樣本的總數(shù)相等。批次尺寸的取值會(huì)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間與故障識(shí)別率產(chǎn)生一定影響。圖4-10訓(xùn)練批次尺寸與故障識(shí)別率變化關(guān)系圖4-11訓(xùn)練批次尺寸與訓(xùn)練耗用時(shí)間變化關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一次全數(shù)據(jù)集的處理，所需要的迭代次數(shù)與批次尺寸取值呈負(fù)相關(guān)。增加批次尺寸的取值，不僅可以減少處理數(shù)據(jù)所需的迭代次數(shù)，同時(shí)能夠更準(zhǔn)確地確定梯度下降的方向，讓訓(xùn)練模型更快速地收斂，從而可以節(jié)省大量時(shí)間。但是如果批次尺寸取值過大，會(huì)導(dǎo)致梯度下降直至陷入局部最小，這會(huì)使得數(shù)據(jù)的擬合度降低，最后難以獲得準(zhǔn)確的訓(xùn)練結(jié)果。相反地，批次尺寸取值過小會(huì)導(dǎo)致梯度估值的準(zhǔn)確度降低，網(wǎng)絡(luò)收斂速度也會(huì)減緩，進(jìn)而增多訓(xùn)練時(shí)間。模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行一次全覆蓋訓(xùn)練需要時(shí)間成本，為了使方法性能更優(yōu)，選擇訓(xùn)練迭代數(shù)為100最佳。實(shí)驗(yàn)中，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了90.7%。圖4-12訓(xùn)練次數(shù)與故障識(shí)別率的關(guān)系示意圖4-13混淆矩陣之一：?jiǎn)螌泳矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改變一些參數(shù)例如訓(xùn)練批次，會(huì)影響對(duì)輸電線路單相接地故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)識(shí)別任務(wù)的訓(xùn)練時(shí)間，但對(duì)故障識(shí)別準(zhǔn)確率沒有影響，所以不再討論。模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行一次全覆蓋訓(xùn)練需要時(shí)間成本。為了使得方法更優(yōu)，迭代次數(shù)選為50最佳。實(shí)驗(yàn)中，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了99.6%左右。圖4-14訓(xùn)練過程圖4-15混淆矩陣之二：多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.3輸電線路單相接地故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)識(shí)別軟件設(shè)計(jì)故障性質(zhì)的識(shí)別方法必須在時(shí)間上滿足重合閘的要求，但是現(xiàn)在各單位應(yīng)用的計(jì)算機(jī)硬件配置水平參差不齊。針對(duì)這樣的問題，可以將本文的兩種方法在硬件配置分別為高低的兩臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行測(cè)試，設(shè)計(jì)一款可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)計(jì)算機(jī)硬件配置的不同，讓用戶自行選擇識(shí)別方法的輸電線路單相接地故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的識(shí)別軟件。為了便于表述，我們將LMD-SE作為故障特征量、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法簡(jiǎn)稱為BP方法，基于CNN的識(shí)別方法簡(jiǎn)稱CNN方法。在兩臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行兩種性質(zhì)故障的識(shí)別測(cè)試。

計(jì)算機(jī)代號(hào)中央處理器主存儲(chǔ)器規(guī)格圖形處理器計(jì)算機(jī)甲Intel酷睿i5-4210U雙核四線程4.00GBDDR31600MHzNVIDIAGeForce830M計(jì)算機(jī)乙Intel酷睿i7-8700U六核十二線程16.00GBDDR42133MHzNVIDIAGeForceRTX2060表4-5測(cè)試用計(jì)算機(jī)主要部件配置故障識(shí)別方法識(shí)別準(zhǔn)確率(%)計(jì)算機(jī)型號(hào)采集(ms)測(cè)試(ms)總識(shí)別時(shí)間(ms)CNN方法99.64甲120600720乙120200320BP方法98.97甲120100220乙12060180表4-6兩種識(shí)別方法的識(shí)別結(jié)果對(duì)比表中可以看出，BP方法對(duì)計(jì)算機(jī)配置要求低，且在兩種電腦上的總識(shí)別時(shí)間相對(duì)來說都很短，但是識(shí)別準(zhǔn)確率相對(duì)較低；CNN方法對(duì)計(jì)算機(jī)配置要求高，高配置的電腦上才可以較快運(yùn)行，不過識(shí)別準(zhǔn)確率很高。因而，在滿足時(shí)間要求的基礎(chǔ)上，如果追求更高的識(shí)別準(zhǔn)確率，選擇更為精準(zhǔn)的CNN方法；如果現(xiàn)場(chǎng)計(jì)算機(jī)配置性能不足，選擇適用范圍更廣的BP方法。本文提出的兩種方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)，具體的選擇需要考慮用戶需求與應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)的配置條件等因素。因此，為了增加本文研究的實(shí)際應(yīng)用性能，設(shè)計(jì)一款可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)計(jì)算機(jī)硬件配置，用戶自主選擇識(shí)別方法的輸電線路單相接地故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的識(shí)別軟件。用仿真線路得到的樣本集合作為應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)的原始數(shù)據(jù)庫(kù)，將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為原始網(wǎng)絡(luò)。隨機(jī)選取一個(gè)樣本，在現(xiàn)場(chǎng)計(jì)算機(jī)上分別對(duì)兩種故障性質(zhì)識(shí)別方法進(jìn)行測(cè)試，以滿足識(shí)別時(shí)間要求為約束，選擇合適的識(shí)別方法。采集故障電氣量，用選取的方法進(jìn)行識(shí)別并輸出識(shí)別結(jié)果。每當(dāng)發(fā)生故障，將采集的故障數(shù)據(jù)作為新增添的樣本，用于更新樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，使用更新的樣本庫(kù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并保存更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

應(yīng)用環(huán)境測(cè)試分別測(cè)試兩種方法分別測(cè)試兩種方法CNNCNN滿足時(shí)間要求故障性質(zhì)識(shí)別更新更新樣本庫(kù)采集故障電氣量否更新樣本庫(kù)采集故障電氣量更新網(wǎng)絡(luò)用BP用CNN更新網(wǎng)絡(luò)用BP用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別確定方法確定方法識(shí)別結(jié)果識(shí)別結(jié)果圖4-16功能框圖最后來看輸電線路單相接地故障自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)識(shí)別軟件的應(yīng)用。根據(jù)輸電線路單相接地故障性質(zhì)識(shí)別軟件的設(shè)計(jì)思路，最終實(shí)現(xiàn)的識(shí)別軟件應(yīng)用效果：圖4-17軟件初始界面圖4-18環(huán)境測(cè)試結(jié)果圖4-19BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識(shí)別結(jié)果圖4-20CNN方法識(shí)別結(jié)果圖4-21BP網(wǎng)絡(luò)更新與樣本庫(kù)更新結(jié)果圖4-22CNN網(wǎng)絡(luò)更新與樣本庫(kù)更新結(jié)果5結(jié)論在工作狀態(tài)下的輸電線路上，單相接地故障突然發(fā)生的時(shí)候，為了讓輸電線路自適應(yīng)重合閘的可行性能夠?qū)崿F(xiàn)，識(shí)別故障性質(zhì)的過程需要兼具快速、準(zhǔn)確兩大特點(diǎn)。因此本文設(shè)定了兩種方法，均與智能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)密切結(jié)合，用于輸電線路單相接地故障性質(zhì)的識(shí)別。并取得一定的研究成果，主要為：1）在ATP軟件系統(tǒng)，搭建了模型。在故障電弧模型和750kV輸電線路模型的模擬條件下，仿真模擬了兩種輸電線路單相接地故障處于不同故障位置和過渡電阻時(shí)的情況。測(cè)試的結(jié)果顯示:斷路器動(dòng)作使得線路斷開后,故障的電壓鉗位在二次光放電階段的相位中有劇烈的擾動(dòng)。因此,可選取二次光放電階段的電氣量信號(hào)，檢測(cè)故障的可自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì);對(duì)于差異巨大的過渡電阻和故障發(fā)生位置，故障相端電壓的波形完全不同，因此對(duì)采用的識(shí)別方法，不同的遷移電阻和故障位置時(shí)，有必要考慮適用性。2）基于對(duì)輸電線單相接地故障的相位端子電壓特性的分析，和LMD理論和SE理論的精煉，提出了一種基于傳輸線單相接地故障LMD-SE的特征提取方法，以可靠準(zhǔn)確地提取故障二次電弧放電階段的電壓特性。所提取的LMD-SE特征量，可以表示故障可自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的故障位置和過渡電阻對(duì)所提取的特征有何影響：僅通過設(shè)定用于識(shí)別故障性質(zhì)的閾值就可以影響識(shí)別精度。為了識(shí)別故障的可自動(dòng)回復(fù)性質(zhì)，需要智能算法。3）對(duì)于提取出的故障特征，有必要選擇用于完成故障性質(zhì)鑒定的最終任務(wù)的適當(dāng)方法。出于所提取的故障特征，受到故障位置和過渡電阻的影響，以及復(fù)雜的工作現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，設(shè)計(jì)了用于輸電線路單相接地故障性質(zhì)識(shí)別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用故障信號(hào)的LMD-SE特征量作為輸入，識(shí)別輸電線路單相接地故障可自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)。識(shí)別結(jié)果顯示:本文設(shè)計(jì)的用LMD-SE特征量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，實(shí)現(xiàn)單相接地故障性質(zhì)自動(dòng)恢復(fù)性質(zhì)的識(shí)別，能夠準(zhǔn)確識(shí)別出單相接地瞬時(shí)性故障和永久性故障，準(zhǔn)確率達(dá)到99%;由于提取的LMD-SE特征量只有三個(gè)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差收斂速度很快。為了滿足識(shí)別的速度要求，文中設(shè)計(jì)了單隱藏層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以減少整個(gè)識(shí)別過程的所需要的計(jì)算量。4）提取額外特征會(huì)附帶故障特征信息的損失。為了排除這個(gè)干擾，本文另行提出了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，識(shí)別單相接地