基于白鲨优化算法的GIS隔离开关故障诊断.pdf

中国科技信息 2023 年第 19 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Oct.2023-94-两星推荐GIS 气体绝缘开关柜（Gas Insulated Switchgear，GIS）在电力系统运行中起到切换线路和保护作用，要求必须有足够的开端距离，其操作性能对电网运行稳定性和供电可靠性有很大影响。高压隔离开关采用绝缘气体 SF6 作为断电开关和绝缘介质，并将母线、断路器、隔离开关、接地开关、避雷器等设备组合在一起，提高了供电的可靠性，节约了空间。近年来，GIS 因其占地面积小、可靠性高、维护周期长、维护成本低等特点，在各种变电站中得到了广泛的应用。然而，由于 GIS 设备的紧凑性和断电方式的影响，GIS 的日常维护非常困难。因此，GIS 开关柜缺陷的故障诊断就显得尤为重要。现阶段 GIS 隔离开关的动作状态判定依靠的是间接判断，即通过操作机构指示灯或指示针判断电机电流和旋转角度是否到位，而不能直接观察到操作机构动作的具体情况。在判定过程中，隔离开关操作机构转动或传动部件质量的不良将直接导致误判，甚至可能导致严重的电力安全重要事故。大多数指示牌装设在机构箱内部，安装难度大；而对于安装位置较高的情况，更增加了位置观察难度，当合闸指示牌发生倾斜便难以区分操作机构是否到位。如图 1 所示为 GIS 隔离开关采用指示灯标定动作状态的实例。根据 GIS 隔离开关故障时电机电流和旋转角度的变化，提出了基于白鲨优化算法的 GIS 隔离开关正常运行和两种故障的故障诊断方法：解耦合干扰。首先，从原理上介绍了在发生解耦合干扰故障时，GIS 隔离开关电流和旋转角度变化的原因。其次，对比电流和角度信号的波形，提取不同故障下的显著变化作为特征量；然后介绍了白鲨优化算法及其在GIS 断路器故障诊断中的应用。最后，通过实验和诊断模型的训练与测试，验证了该方法的有效性。行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度基于白鲨优化算法的 GIS 隔离开关故障诊断王 睿 鞠恒才 田长兴 张体桂王 睿 鞠恒才 田长兴 张体桂山东泰开隔离开关有限公司王睿（1984），山东泰安，高级工程师，从事高压隔离开关研究。通信作者：鞠恒才（1989），山东泰安，中级工程师，从事高压隔离开关研究。基金项目信息新一代特高压/敞开式智能开关设备研究与应用，项目编号：2021ZDZX003图 1 采用指示灯标定动作状态-95-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Oct.2023中国科技信息 2023 年第 19 期两星推荐电流和旋转角度变化的原理电机电流、转矩和扭矩应变由于 GIS 隔离开关的启闭动作大多由电机驱动，因此有必要研究电机电流、电机转矩和扭转应变之间的关系。对于电机电流，电流与电机主轴转矩、扭应变有如下关系：()2130mTUII Rn=（1）()()22314801=mUII Rn Ed+（2）式中，U 为电源电压；I 为定子电流；R 为定子绕组相电阻；m 为电机定子相数；n1为同步转速；为扭转应变；T 为扭矩；D 为圆轴直径；E 为弹性模量；可以看出，电机输出转矩与电机电流近似为二次函数关系，输出轴扭应变与电机电流也近似为二次函数关系。当 GIS 隔离开关失效时，用于拖动的电机的输出转矩会发生变化。当卡死故障发生时，输出转矩会增大，电流也会相应增大，增大的幅度与卡死的程度有关。当发生去耦故障时，输出转矩将大大减小，电流将减小，电机基本处于空载运行状态。旋转角度在除电机阻塞以外的故障情况下，GIS 隔离开关的触点行程保持不变。因此，电机输出轴的旋转角度一般是固定的。在开启和关闭动作中，电机转角的平均变化率为：kt=（3）式中，为 GIS 隔离开关运行时电机的旋转角度；t 为运行时间；k 为旋转角度的平均变化率。当 GIS 隔离开关发生卡涩故障时，动作时间会变长，因此转角的平均变化率会减小。当发生解耦失效时，作用时间大大缩短，旋转角度的平均变化率增大。信号比较与特征分析下面分析了 GIS 隔离开关合闸时的转弯角度。图 2、图3 和图 4 分别为隔离开关闭合时正常状态、卡涩状态和解耦状态下的转角变化曲线。从图可以看出，不同状态下 GIS 隔离开关旋转角度的变化趋势基本相同。开始时，所选角度的变化率增大，然后迅速稳定，最后在达到额定旋转角度时停止。我们提取特征并进行比较，如表 1 所示。图 4 GIS 隔离开关解耦状态下的转弯角度变化曲线图 2 GIS 隔离开关正常状态下的转弯角度变化曲线图 3 GIS 隔离开关卡涩状态下的转弯角度变化曲线表 1 不同状态下旋转角度相关特征量的比较故障类型t/sk/s-1正常2.121 772.64卡涩1.971 845.18解耦1.312 796.15由上表可以看出，在三种状态下，电机的转动角度都没有变化。然而，由于旋转时间的不同，旋转角度的平均变化率有很大的不同。卡涩故障下的 k 小于正常状态，解耦故障下的 k 大于正常状态。白鲨优化算法与故障诊断白鲨优化算法白鲨优化算法（White Sharp Optimizer，WSO）的核心理念和基础思路受到白鲨捕猎时的行为的启发，包括它们在海里航行和觅食时的非凡听觉和嗅觉。对觅食行为进行数学建模，以适应白鲨在探索和开发之间的充分平衡，并帮助搜索代理探索和开发搜索空间的每个潜在区域以实现优化。大白鲨利用三种行为来寻找猎物（即最佳食物来源），它们分别是：1）由于猎物移动而产生的波浪的犹豫而向猎物移动。在这种情况下，大白鲨利用其相关的听觉和嗅觉，利用一种起伏的运动来导航到猎物；2）在海洋深处随机寻找猎物时，大白鲨向猎物位置移动并靠近最佳猎物；3）大白鲨定位附近猎物的行为。在这种情况下，大白鲨使用鱼群行为，向最接近最佳猎物的最佳大白鲨移动。基于这些行为，所有大白鲨的位置将被更新为最佳最优解决方案，以防猎物没有找到。白鲨优化算法主要包括初始化、位置更新和最佳位置移动三个步骤，具体介绍如下：（1）初始化白鲨算法在进入迭代前需要进行初始化，初始解如下：11112d22212dnnn12d=gggggggggg （4）其中，g 表示搜索空间中所有白鲨的位置；d 表示给定问题的决策变量的数量；gid表示第i条白鲨在维度d中的位置。针对白鲨每个新位置的每个候选解决方案的质量都是基于为此目的定义的适应度函数进行评估的。如果新位置比当前位置更好，则对当前位置进行翻新。在 WSO 的模拟中，如果大白鲨的位置比新的位置更好，它就会保持在原来的位置。中国科技信息 2023 年第 19 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Oct.2023-96-两星推荐（2）位置更新大白鲨的大部分时间都在寻找潜在的猎物，在那里可以找到最佳或次优猎物。因此，大白鲨的位置不断变化。当它们听到猎物移动引起的波浪或闻到猎物的气味时，它们通常会向猎物移动。在某些情况下，猎物离开它的位置，要么是因为白鲨移动到它身边，要么是为了寻找食物。通常情况下，猎物会把气味留在那个位置，白鲨仍然可以闻到猎物的气味。在这种情况下，白鲨在随机位置导航以寻找猎物，就像鱼群寻找食物源的行为一样。在这种情况下，用式 5 中定义的位置更新策略来描述大白鲨向猎物移动时的行为。ik0ik+1iikk;=/;ggu al b randmvggvf randmv+（5）式 中，gik+1为 第 k+1次迭代步骤中第 i 条白鲨的新位置向量；为负算子；a 和 b 为一维二元向量。l 和 u 表示上下限制搜索空间；g0表示逻辑向量；f 表示白鲨的波浪运动的频率；rand 定义了在 0 到 1 范围内创建的随机数；mv 表示随着迭代次数的增加，大白鲨接近猎物时运动力的增加。（3）最佳位置移动大白鲨可以在靠近猎物的最佳位置保持自己的位置。这种行为的表述如式 6 所示。()kik+1best123=g+sgn0.5;sgrDrrs （6）其中 gik+1是第 i 条白鲨相对于猎物位置的更新位置；sgn（r2-0.5）给出 1 或 1 来改变搜索方向；变量 r1、r2和 r3是在 0，1 范围内的随机数；D是猎物（即食物源）与白鲨之间的距离；ss是一个参数，用来表示大白鲨跟随其他接近最佳猎物的大白。大白鲨的最终位置将是搜索空间内非常接近最佳猎物的某个位置。鱼群的行为和大白鲨向最佳大白鲨的运动确定了世界海洋组织的集体行为，这扩大了更好的探索和开发功能的范围。算法流程如图 5：故障诊断根据上述分析，电机旋转角度的特征量可以反映 GIS 隔离开关的状态。我们取集合 X=X1，X2，X3，X4 作为输入，其中为 X1动作过程中波形稳定时电流幅值的平均值，X2为动作到位时产生的电流尖峰幅值，X3为动作消耗，X4为动作过程中旋转角度的平均变化率。同时，我们取集合 Y=Y1，Y2，Y3 作为输出，Y1，Y2，Y3对应的故障类型如表 2 所示。表 2 输出值与故障类型对应表故障类型Y1Y2Y3正常100卡涩010解耦001白鲨优化算法和故障诊断测试过程如图 6 所示。实验验证模拟以上三种状态，收集 40 组数据。在采集电流和角度波形后，提取特征量，并以 31 组数据作为训练种群，9组数据作为测试种群对白鲨优化算法进行训练和测试。在第115 次迭代达到收敛目标，收敛曲线如图 7 所示，第九组试验数据分析结果如表 3 所示。表 3 白鲨优化算法分析结果序号实际输出理想输出故障类型1（1.055 7，0.104 0，0.061 9）（1，0，0）正常2（1.096 0，0.208 8，0.235 0）（1，0，0）正常3（1.096 6，0.211 2，0.205 2）（1，0，0）正常4（0.041 7，0.959 2，0.032 1）（0，1，0）卡涩5（0.067 9，1.078 1，0.057 1）（0，1，0）卡涩6（0.013 3，0.988 7，0.002 8）（0，1，0）卡涩7（0.141 0，0.018 0，0.971 3）（0，0，1）解耦8（0.137 2，0.057 0，1.013 5）（0，0，1）解耦9（0.009 7，0.014 9，0.997 8）（0，0，1）解耦从试验结果可以看出，利用白鲨优化算法对 GIS 隔离开关的干扰和解耦故障进行诊断基本准确。总结本文提出用白鲨优化算法建立 GIS 断路器故障诊断模型。在分析不同故障状态下GIS隔离开关角度波形的基础上，提取特征变化明显的特征量作为白鲨优化算法的输入，并对算法进行训练和测试。实验证明了该方法的有效性。在将来条件允许的情况下，该方法还可以用于诊断更多的故障。图 7 白鲨优化算法收敛图图 6 白鲨优化算法和故障诊断测试过程图 5 白鲨优化算法流程图