电力故障深度挖掘方法的研究与仿真

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1、第33卷第1期计算机仿真2016年1月文章编号：1006—9348(2016)01—0404一04电力故障深度挖掘方法的研究与仿真侯燕1’2，王华东‘(1．周VI师范学院计算机科学与技术学院，河南周口466000；2．昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650093)摘要：在电力系统故障优化检测的研究中，由于电力系统中的故障种类较多，无法用可识别的单独特征描述，这就导致不同电力故障的特征具备较大的相似性。传统的故障挖掘方法中，需要提取有区别性的电力故障特征，但是一旦特征具备较大的相似性，故障深度挖掘过程容易陷入无限分类求最优的过程，造成故障挖掘精度

2、低的问题。提出基于改进遗传算法的电力故障深度挖掘方法。提取电力故障特征将其作为遗传算法中染色体的基因，将染色体作为故障原因，利用遗传算法进行迭代寻优；在故障挖掘的过程中对遗传算法中的编码方式、进化方式、交叉操作和变异操作进行了改进．并确定了故障深度挖掘过程中的适应度函数。实验结果表明，利用改进算法进行故障深度挖掘，能够提高挖掘的效率和挖掘的精度。关键词：改进遗传算法；故障挖掘：故障特征中图分类号：TM732文献标识码：BResearchandSimulationofElectricPowerFailureDepthExcavationMethodHOUY

3、anl⋯．WANGHua—don91(1．SchoolofComputerScienceandTechnology，ZhoukouNormalUniversity，ZhoukouHehan466001，China；2．FacultyofInformationEngineeringandAutomation，KunmingUniversityofScienceandTechnology，KunmingYunnang650093，China)ABSTRACT：Inthepowersystemfaultsortismore，can'tuseidentifiab

4、leindividualcharacterdescription，thisleadstodifferentpowerfailurecharacteristicshavegreatsimilarities．Traditionalminingmethods，thereneedtoextractpowerfailurecharacteristicsofdistinctiveness，butoncecharacteristicshavegreatsimilarity，classificationoffaultdepthexcavationprocesseasyt

5、ofallintotheinfiniteandtheoptimalprocess，theproblemoflowprecisionofbreak—downsandmining．Proposedpowerfailuredepthofminingmethodbasedonimprovedgeneticalgorithm．Powerfail—urefeatureextractingchromosomegeneasageneticalgorithm，thechromosomeasthecauseoftheproblem，theiter-ativeoptimiza

6、tionusinggeneticalgorithms(ga)；Intheprocessoffaultminingmodeofencodingofgeneticalgorithm(ga)，evolution，crossoveroperationandmutationoperationisimproved，andtodeterminethefaultthefitnessfunc—tionintheprocessofdeepexcavation．Experimentalresultsshowthatthefaultdepthexcavationusingthe

7、improvedalgorithm，canimprovetheefficiencyofminingandminingtheaccuracy．KEYWORDS：Improvedgeneticalgorithm；Faultmining；Faultfeatures1引言随着我国社会经济的快速发展，电力使用的地方越来越多，出现故障的机会也越来越多。因此，研究一种电力故障深度挖掘的方法具有重要意义，已经成为广大学者重点研究对象。而在电力故障诊断时，人们往往凭借经验。或者借助仪表和计算机等对电力设备故障现象进行分析和判断⋯，从而寻找到发生故障的部位、故障原因。但是。

8、由于电力设备基金项目：云南省自然科学基金(2008CDZ088)收稿日期：201