基于人工免疫算法的變壓器故障診斷方法

1、基于人工免疫算法的變壓器故障診斷方法電力是電力系統(tǒng)的樞紐設(shè)備，其運(yùn)行牢靠性挺直關(guān)系到電力系統(tǒng)的平安與穩(wěn)定。隨著電力行業(yè)的飛快進(jìn)展，電力變壓器正向高、大容量方向進(jìn)展，然而電壓等級(jí)越高，容量越大，電力變壓器故障率越高；故障影響范圍大，檢修時(shí)光和難度大大提高。因此，若能在電力變壓器運(yùn)行過(guò)程中通過(guò)某些檢測(cè)和實(shí)驗(yàn)，準(zhǔn)時(shí)有效地推斷其狀態(tài)，預(yù)先發(fā)覺(jué)早期埋伏性故障，從而削減事故發(fā)生，這對(duì)電力系統(tǒng)的平安運(yùn)行具有重要意義。普通特征氣體法是按照各種故障所產(chǎn)生的特征氣體來(lái)推斷變壓器故障性質(zhì)，而iec三比值法是利用油中溶解氣體分析(dissolved gas analvsis，簡(jiǎn)稱(chēng)dga)結(jié)果對(duì)充油電力設(shè)備故障診斷的最

2、基本辦法。此外，各種智能技術(shù)如人工、遺傳算法、小波分析、含糊推理、灰色聚類(lèi)等被引入變壓器故障診斷中。然而，因?yàn)殡娏ψ儔浩魇且粋€(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，不確定因素及不確定信息充斥其間，因此，還需進(jìn)一步提高故障診斷的精確率。而人工免疫系統(tǒng)的基本原理是抵擋外部入侵使其機(jī)體免受病原侵犯，通過(guò)抗體與抗原的作用關(guān)系，使抗體在學(xué)習(xí)抗原模式的過(guò)程中不斷優(yōu)化，從而得到能夠表征抗原特征的獨(dú)特型抗體，這將是變壓器故障診斷方面的一個(gè)新方向。這里提出一種基于人工免疫系統(tǒng)的故障診斷辦法。2 人工免疫系統(tǒng)簡(jiǎn)介圖l為一形態(tài)空間。圖中u為囫圇形態(tài)空間，太陽(yáng)為抗體，uv為抗體形成的識(shí)別空間，r為識(shí)別半徑，a為抗原。識(shí)別是尋覓與抗原高度匹配的抗

3、體。當(dāng)抗原入侵免疫系統(tǒng)時(shí)。首先與抗原親和力高的抗體受刺激產(chǎn)生克隆和高頻變異，生成新抗體種類(lèi)，然后親和力更高的抗體結(jié)合抗原后引起更強(qiáng)的反應(yīng)，經(jīng)過(guò)不斷循環(huán)篩選出匹配抗體?？梢?jiàn)，當(dāng)免疫系統(tǒng)的抗體識(shí)別球網(wǎng)絡(luò)能籠罩抗原形態(tài)空間，就可利用有限抗體，通過(guò)不精確匹配和克隆挑選可精確識(shí)別隨意抗原。3 人工免疫算法31 基本原理免疫是生物體的特異性生理反應(yīng)。免疫系統(tǒng)由具有免疫功能的器官、組織、細(xì)胞和免疫效應(yīng)分子及其基因組成，通過(guò)分布在全身的各類(lèi)淋巴細(xì)胞識(shí)別和清除侵入生物體的抗原性異物。生物免疫系統(tǒng)所具有的多樣性、耐受性、免疫記憶、分布式并行處理、自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和魯棒性等優(yōu)點(diǎn)。32 算法數(shù)學(xué)描述人工免疫算法

4、主要模擬生物免疫系統(tǒng)中的有關(guān)抗原處理的核心思想，包括抗體的產(chǎn)生、自體耐受、克隆擴(kuò)增、免疫記憶等。步驟如下：(1)定義 描述抗原抗體的類(lèi)別信息，定義一矩陣aj=ai1，aj2，aj3，aj4，aj5，f，其中，aj代表油中的h2、ch4、c2h6、c2h4、c2h2這5種氣體的體積分?jǐn)?shù)，f代表其對(duì)應(yīng)的故障類(lèi)別。把收集到的變壓器故障樣本a分為訓(xùn)練抗原集aj和檢驗(yàn)抗原集ac。(2)規(guī)格化 把訓(xùn)練抗原集aj比例規(guī)格化，產(chǎn)生n個(gè)非記憶抗體，并挑選一定數(shù)量的抗原作為記憶抗體ar，分離凈化。其規(guī)格化公式為：(3)親和力 計(jì)算抗原aj和記憶抗體ar以及非記憶抗體之間的親和力。(4)克隆和變異挑選親和力最高的n

5、個(gè)抗體舉行克隆得到挑選集cj，對(duì)克隆后的抗體cz以學(xué)習(xí)率m舉行變異得到抗體集c*j式中：nc為克隆數(shù)；czh為變異數(shù)；round取整，cscale為克隆規(guī)模。(5)抗體集計(jì)算訓(xùn)練抗原集aj和變異后的抗體集cj*的親和力，挑選親和力最高的p抗體為對(duì)應(yīng)抗原的部分記憶抗體集mj，并刪除親和力小于自然死亡閾值yd的記憶抗體。再計(jì)算部分記憶抗體集mj中相同類(lèi)別記憶抗體間的親和力，刪除親和力大于免疫抑制閾值y。的記憶抗體，得到部分記憶抗體集mj*。于是，得到總的記憶抗體集ur=arumj*。(6)循環(huán) 挑選下一抗原，循環(huán)步驟2。(7)抑制 對(duì)記憶抗體ar舉行抑制，刪除同類(lèi)記憶抗體間親和力大于免疫抑制閾值y

6、s的記憶抗體，直至抗原與抗體的親和力臨近。否則，隨機(jī)產(chǎn)生d個(gè)抗體ad，則抗體集ad*=aruad。(8)檢驗(yàn) 計(jì)算檢驗(yàn)抗原集ac和記憶抗體集ur之間的歐氏距離，檢驗(yàn)抗原的類(lèi)別。l=|ac一ur|33 參數(shù)選定(1)抗體n的挑選 n為抗體集中被挑選用來(lái)克隆增殖的抗體個(gè)數(shù)，n值越大則克隆集合cj越大，這樣可加大記憶抗體的搜尋空間，但也相應(yīng)增強(qiáng)了算法計(jì)算量；而n值越小則每次產(chǎn)生記憶抗體集的個(gè)數(shù)越少，導(dǎo)致算法迭代次數(shù)增多。通過(guò)試算可得出最佳的抗體挑選數(shù)為4。(2)其他參數(shù)設(shè)置 初始化抗體個(gè)數(shù)n=20,抗體克隆規(guī)模k=10，自然死亡閾值yd=l，抑制閾值ys=015，新產(chǎn)生抗體數(shù)d=10。4 故障分析頻

7、繁的變壓器故障類(lèi)型有：低溫過(guò)熱t(yī)1(t300)、中溫過(guò)熱t(yī)2(300t500)、高溫過(guò)熱t(yī)3(t500)、局部放電pd、低能放電d1、高能放電d2等6種埋伏性故障類(lèi)型。這里收集了478個(gè)故障樣本作為數(shù)據(jù)源。將收集的故障樣本分為2部分，其中235個(gè)作為訓(xùn)練抗原集，剩下的243個(gè)作為檢驗(yàn)抗原集。輸入到上述的人工免疫算法中，重復(fù)訓(xùn)練10次，得到的記憶抗體集個(gè)數(shù)平均為31，訓(xùn)練抗原的數(shù)據(jù)壓縮比為86。計(jì)算243個(gè)檢驗(yàn)抗原和記憶抗體集的歐氏距離，得出總的故障診斷精確率為868。表1為故障樣本經(jīng)人工免疫算法處理后的結(jié)果及各種故障類(lèi)型的診斷精確率。表2給出了12組故障實(shí)例。將人工免疫算法的診斷結(jié)果和iec三比值法舉行比較，可以看出，前者的診斷精確率要高于后者。5 結(jié)語(yǔ)電力變壓器故障診斷的人工免疫算法充分利用了人工免疫網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自記憶的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)故障樣本抗原舉行訓(xùn)練。獵取的記憶抗體集具有故障的類(lèi)別信息，因?yàn)?/p>