基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法及系统，该方法通过收集GIS设备的历史多维运行状态参量和实测的GIS设备的温升数据来构造初始样本数据集，对构造完成的初始样本数据集进行归一化处理；将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进沙猫算法的初始种群位置进行寻优，获取BP神经网络的最优阈值和最优权重；训练BP神经网络得到GIS设备温升预测模型，根据实时采集的多维运行状态参量用GIS设备温升预测模型进行GIS设备的温升预测。本发明专利技术采用改进沙猫算法优化的BP神经网络进行GIS设备的温升预测，能够实时准确的输出GIS设备内部的温升情况。准确的输出GIS设备内部的温升情况。准确的输出GIS设备内部的温升情况。

【技术实现步骤摘要】
基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法及系统


[0001]本专利技术属于电力设备监测
，具体涉及一种基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法及系统。

技术介绍

[0002]GIS设备的全称是气体绝缘金属密封组合开关设备，是变电站、换流站、开关站等场所的常用设备，其将断路器母线隔离/接地开关、电流互感器、电压互感器、馈线隔离/接地开关、快速接地开关、电缆终端等设备都集合到一套设备中，且有的采用模块化的设计，能够很方便的进行优化设计和布置。除此之外，GIS设备还具有占地面积小、故障率低、维护方便、寿命长等优点，在长期的使用中收到了广泛好评，但是，GIS设备也存在着部分缺点，传统设备可以进行定期的维护检查并且可以带电检修，而GIS设备由于密封在金属空间里，并不能及时的发现其内部存在的问题，而且必须停电检修，由此会带来极大的麻烦。因此掌握其运行状态及潜在故障成为了亟需解决的问题。
[0003]在实际的工程运用中，一方面，由于设计的缺陷及安装工艺的问题常常会导致GIS设备的接触不良，另一方面，任何设备的使用都会老化，特别是电气设备老化以后电阻值会发生改变从而出现异常发热的问题，加之若存在微水超标或者局部放电的情况则会加剧设备的老化速度，最终由于异常发热引起一系列的故障，进一步影响设备的安全稳定运行。
[0004]目前，对于GIS设备的温升监测大致可以分为以下几类：第一种，采用传感器进行接触式的测温，但是由于处在金属密封环境之中，若采用有线的方式进行数据传输则需要在GIS设备上进行开孔，此举会造成设备的密封性得不到保证造成安全隐患，而采用无线的方式进行信号传输则存在金属密封环境会影响信号的传输并且在强电磁环境中也会对数据的传输造成干扰。
[0005]第二种，采用人工巡检，通过观察设备表面的金属镀层以及定期的测量回路电阻进行设备的状态评估，但是不可能实现带电操作，这就需要停电检修，不能满足电网的经济运行指标以及影响到用户的用电。
[0006]第三种，该方案是目前较为先进的，采用红外热辐射测温技术，但是也需要在设备上进行开孔以安装传感器。
[0007]现有的技术虽然提出了很多对GIS设备的温度监测方案，但是受限于各种各样的缺陷，目前并没有取得很好的结果，特别是无法实现在不停电的情况下对设备进行温升故障检测。

技术实现思路

[0008]针对上述提到的问题，目前已有很多高校及科研机构的学者提出了多种多样的解决方案，但是效果并不显著，为了实际解决当前所面临的技术难题，本专利技术公开了基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法及系统，本方法通过采集到的环境温湿度数据、材料的初始热参数以及GIS设备的电气量来构造初始样本数据集；将构造完成的数据集进行归
一化处理以后使用BP神经网络进行温升的预测。
[0009]本专利技术依据的具体原理为：设备运行过程中会产生热量从而升温，而设备温度受到此刻的环境温度影响，环境温度高的时候设备温度升高会较快，反之会较慢，而湿度也是影响温升的一个重大影响因子；另一方面，设备产热后会传热到设备的表面，从而使布置在设备表面的传感器采集到，而GIS设备的圆筒半径指的是内部设备中心到圆筒表面的距离，在一个热源的周围，不同距离的温度都是不一样的，因此圆筒半径是一个重要参量。同样的，圆筒内充的SF6气体以及圆筒的金属材料的比热容、密度以及热传导率也是不一样的，这些因素都会影响到温度的扩散，所以将其作为主要的一些参量。最后，由于设备的温升会造成设备内部导体的电阻发生改变，而电阻一旦发生改变，电流电压必将随着发生变化。本专利技术将上述多种运行状态参量进行融合以后进行温升的预测。通过神经网络融合多种运行状态参量进行映射，寻找到运行状态参量和温升之间的映射关系，从而实现温升的准确预测。特别的，为了获取到更精确的温度预测值，针对BP神经网络权重和阈值难以准确获取的难点，本专利技术首次提出了采用改进沙猫算法优化BP神经网络的权重和阈值，经过改进沙猫算法优化阈值和权重以后的BP神经网络的温升预测会更加准确，能够满足GIS温升监测的需要。且该方案在不破坏GIS原本密封性的前提下便可以实现GIS设备的温升监测，能够及时的发现GIS所存在的故障隐患，减少故障的发生，对于保护电力设备以及提高其经济安全稳定运行的能力具有十分重要的意义。
[0010]本专利技术通过下述技术方案来实现。基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法，包括以下步骤：步骤1.收集GIS设备的历史多维运行状态参量和实测的GIS设备的温升数据来构造初始样本数据集，多维运行状态参量包括环境温湿度数据、GIS设备材料的初始热参数以及GIS设备的电气量三类； 环境温湿度数据包括设备运行场所的温度和设备运行场所湿度；GIS设备材料的初始热参数包括：GIS设备的圆筒半径、金属材料热传导率、材料密度、金属材料比热容、SF6气体比热容；GIS设备的电气量包括电流、电压、电阻；步骤2.对构造完成的初始样本数据集进行归一化处理；步骤3.搭建BP神经网络并确定BP神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数；步骤4.将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进沙猫算法的初始种群位置进行寻优，获取BP神经网络的最优阈值和最优权重；步骤5. 使用归一化处理所得数据对已经获取BP神经网络的最优阈值和最优权重的BP神经网络进行训练，得到GIS设备温升预测模型，根据实时采集的多维运行状态参量用GIS设备温升预测模型进行GIS设备的温升预测。
[0011]进一步优选，所述步骤4的具体过程为：步骤4.1：将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为沙猫种群的初始位置；步骤4.2：搜索猎物：将沙猫算法的灵敏范围随着迭代过程的进行从2kHz非线性地降低为0；
式中：为沙猫的一般灵敏范围，为当前迭代次数，为最大迭代次数，S
M
为模拟沙猫听觉特征参数。
[0012]控制探索与开发阶段过渡的参数满足：，其中：为之间的随机数，是区间中的一个随机值；为避免陷入局部最优, 每只沙猫的灵敏范围是不同的，定义为:式中：为第i只沙猫的灵敏范围；此外，用于探索或利用阶段的操作，而用于导引参数以实现在阶段间转移控制；当时，沙猫执行搜索任务，根据最优解位置和当前位置及其灵敏范围更新自己的位置；使得沙猫找到其他可能的最佳位置；式中：为沙猫更新后的位置。
[0013]步骤4.3：引入莱维飞行从而增加动态全局搜索；步骤4.4：增加基于柯西变异扰动最优解；步骤4.5：判断最优解位置被扰动后的位置的适应度值是否比当前的最优解位置更好，如果最优解位置被扰动后的位置的适应度值比当前的最优解位置更好，则用最优解位置被扰动后的位置代替当前的最优解位置，输出最优解位置；否则返回步骤4.3进行下一次迭代。
[0014]进一步优选，沙猫种群是数组，沙猫种群定义如下：式中：为沙猫种群矩阵，为沙猫种群的沙猫个体总数，d为沙猫的潜在位置总数，为第个沙猫的位置变量集合，为第个沙猫的第维的位置变量，每个位置变量都是一个浮点数，且每个位置变量必须位于上下边界之间。
[0015]进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1.收集GIS设备的历史多维运行状态参量和实测的GIS设备的温升数据来构造初始样本数据集，多维运行状态参量包括环境温湿度数据、GIS设备材料的初始热参数以及GIS设备的电气量三类；环境温湿度数据包括设备运行场所的温度和设备运行场所湿度；GIS设备材料的初始热参数包括：GIS设备的圆筒半径、金属材料热传导率、材料密度、金属材料比热容、SF6气体比热容；GIS设备的电气量包括电流、电压、电阻；步骤2.对构造完成的初始样本数据集进行归一化处理；步骤3.搭建BP神经网络并确定BP神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数；步骤4.将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进沙猫算法的初始种群位置进行寻优，获取BP神经网络的最优阈值和最优权重；步骤5. 使用归一化处理所得数据对已经获取BP神经网络的最优阈值和最优权重的BP神经网络进行训练，得到GIS设备温升预测模型，根据实时采集的多维运行状态参量用GIS设备温升预测模型进行GIS设备的温升预测。2.根据权利要求1所述的基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法，其特征是，所述步骤4的具体过程为：步骤4.1：将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为沙猫种群的初始位置；步骤4.2：搜索猎物：将沙猫算法的灵敏范围随着迭代过程的进行从2kHz非线性地降低为0；式中：为沙猫的一般灵敏范围， 为当前迭代次数，为最大迭代次数，S
M
为模拟沙猫听觉特征参数；控制探索与开发阶段过渡的参数满足：，其中：为之间的随机数，是区间中的一个随机值；为避免陷入局部最优, 每只沙猫的灵敏范围是不同的，定义为:式中：为第i只沙猫的灵敏范围；此外，用于探索或利用阶段的操作，而用于导引参数以实现在阶段间转移控制；当时，沙猫执行搜索任务，根据最优解位置和当前位置及其灵敏范围更新自己的位置；使得沙猫找到其他可能的最佳位置；
式中：为沙猫更新后的位置；步骤4.3：引入莱维飞行从而增加动态全局搜索；步骤4.4：增加基于柯西变异扰动最优解；步骤4.5：判断最优解位置被扰动后的位置的适应度值是否比当前的最优解位置更好，如果最优解位置被扰动后的位置的适应度值比当前的最优解位置更好，则用最优解位置被扰动后的位置代替当前的最优解位置，输出最优解位置；否则返回步骤4.3进行下一次迭代...

【专利技术属性】
技术研发人员：康兵，高永民，付超，刘翔，王琦，许志浩，丁贵立，王宗耀，肖辉，刘凡，严夏，石婷婷，刘文轩，王子涵，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：