基于模拟退火遗传算法的接地网故障磁场诊断方法研究.pdf

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1、第4O卷第20期电力系统保护与控制、，oI．40NO．202012年l0月16曰PowerSystemProtectionandControl0ct．16．2012基于模拟退火遗传算法的接地网故障磁场诊断方法研究史庆岩，何为，杨帆(输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)，重庆400044)摘要：提出了一种基于磁场的接地网故障诊断方法。通过对接地网施加异频电流激励，测量接地网上方地表一个方向的磁场。根据电网络理论和毕奥沙伐定理建立了支路电阻和地表磁场的函数关系，并利用此函数关系和最小二乘法建立了以支路电阻为变量的最小二乘优化模型。为了避

2、免初值选取对优化模型收敛性的影响，采用了模拟退火遗传算法(SAGA)对模型进行求解。通过仿真计算实验表明了该方法的可行性。关键词：接地网；故障诊断；磁场；模拟退火遗传算法；最小二乘优化MagneticfaultdiagnosisofgroundinggridbasedonsimulatedannealinggeneticalgorithmSHIQing—yan，HEWei，YANGFan(StateKeyLaboratoryofPowerTransmissionEquipment&SystemSecurityandNewTechnology,Chon

3、gqingUniversity,Chongqing400044，China)Abstract：Amagneticfaultdiagnosismethodofgroundinggridisproposed．CurrentexcitationisiNectedintothegroundinggrid．Themagneticfieldonthesurfaceoftheearthcanbemeasured．Thefunctionalrelationshipbetweenthebranchresistanceandtheearthmagneticfieldca

4、nbeestablishedaccordingtotheelectricnetworktheoryandtheBiot-SavartLaw．Theleastsquareoptimizationmodelwiththevariablesofbranchresistanceissetupthroughthefunctionalrelationshipandleastsquaremethod．Thesimulatedannealinggeneticalgorithm(SAGA)isusedtosolvethismodeltoavoidtheefectofi

5、nitialvalueontheconvergenceoftheoptimizationmode1．Thecomputingsimulationshowsthatthismethodissimpleandcanbeappliedtothefaukdiagnosisofgroundinggrid．ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．51007096)．Keywords：groundinggrid；faultdiagnosis；magneticfield；SAGA

6、；leastsquareoptimization中图分类号：TM863文献标识码：A文章编号：1674．3415(2012)20—0052—04程的优化求解得到每条支路电阻的增量；文献【3】提出0引言了本征接地网的方法解决了接地网故障诊断的可测接地网是变电站安全运行的重要保证，准确诊性问题；文献『41建立了灵敏度方程并采用最小二乘法断接地网网格导体因腐蚀等原因造成的锈断，对于优化求解电阻增量；文献[5】采用禁忌搜索算法进行故变电站的人员和设备安全具有重要意义。在我国接障诊断；文献[6—7]计算了接地网地表磁场问题。地网大多采用扁钢、圆钢等钢制材料，易

7、受到腐蚀现有的接地网故障诊断方法都是通过测量接性土壤的腐蚀，严重的会造成接地网均压导体的断地引出点的电压求解故障诊断方程。由于接地引出裂，严重危害变电站内工作人员和设备的安全。因线的影响，诊断会出现较大误差，且迭代方法的收此，找到一种能够准确诊断接地网故障的方法具有敛性很大程度上受到初值选取的影响。为此本文提重要意义。出一种基于磁场的故障诊断方法，建立了求解电阻目前国内外在接地网故障诊断方面取得了一增量的故障诊断方程，并采用模拟退火遗传算法求些成就，大部分是采用激励法通过测量引出点的电解故障诊断方程。压建立故障诊断方程，并使用不同方法对故障诊断1基本

8、原理方程进行求解。文献[1—21使用特勒根定理通过对方1．1地表磁场计算基金项目：国家自然科学青年基金(51