0 引言

　　小電流接地系統(tǒng)中發(fā)生單相接地時(shí),，由于故障點(diǎn)的電流很小,，而且三相之間的線(xiàn)電壓仍然保持對(duì)稱(chēng)，在一般情況下,，都允許再繼續(xù)運(yùn)行1～2小時(shí),，而不必立即跳閘，但為了防止故障進(jìn)一步擴(kuò)大成兩點(diǎn)或多點(diǎn)接地故障,，應(yīng)及時(shí)發(fā)出信號(hào),，及時(shí)消除故障。但在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行中,，單一故障選線(xiàn)方法的準(zhǔn)確度較低,，原因在于：小電流接地系統(tǒng)零序阻抗大，并受故障接地過(guò)渡阻抗的影響,，故障電流小,，故障線(xiàn)路與非故障線(xiàn)路的區(qū)別不明顯；受各種干擾因素的影響,，故障選線(xiàn)裝置測(cè)量到的故障特征量(如零序電流,、零序功率方向等)具有很大的模糊性和不確定性。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人類(lèi)生理上的神經(jīng)機(jī)制的計(jì)算模型,，其中一種典型網(wǎng)絡(luò),，也是最為成熟的一種網(wǎng)絡(luò)為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱(chēng)BP（Back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用,，但在小電流接地選線(xiàn)中還沒(méi)有較為成熟的應(yīng)用,，這是由小電流接地選線(xiàn)的故障特點(diǎn)及 BP網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點(diǎn)以及學(xué)習(xí)能力有限所共同決定的。針對(duì)此問(wèn)題,，本文提出將遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障選線(xiàn)中,，通過(guò)對(duì)故障時(shí)的各種特征量的綜合判別，來(lái)大幅度提高故障選線(xiàn)的準(zhǔn)確率,。

1 算法原理及網(wǎng)絡(luò)模型
　　遺傳算法[2]是一種新型的,，根植于自然遺傳學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的優(yōu)化方法。其本質(zhì)是將優(yōu)勝劣汰,、適者生存的原理及遺傳機(jī)理抽象出來(lái),，形成了一種非常使于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的算法。遺傳算法的計(jì)算過(guò)程是將實(shí)際的優(yōu)化問(wèn)題編碼為染色體,，實(shí)際問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)則用染色體的適應(yīng)函數(shù)表示,、在隨機(jī)產(chǎn)生一群染色體的基礎(chǔ)上，根據(jù)各染色體的適應(yīng)函數(shù)進(jìn)行繁殖,、交叉,、變異等遺傳操作,，產(chǎn)生下一代染色體。適應(yīng)函數(shù)值的大小決定了該染色體被繁殖的機(jī)率,，從而反映了適者生存的原理,。
　　遺傳算法能夠收斂到全局最優(yōu)解，而且遺傳算法的魯棒性強(qiáng),，將遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái),，不僅能發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化的映射能力，而且,，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很快的收斂性以及較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,。遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合主要有兩種方式：一是用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，即學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值,；二是學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),。本文主要將遺傳算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。
　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示：BP網(wǎng)絡(luò)分輸入層,、隱含層和輸出層,，層與層之間采用全互連方式，在同一層單元之間不存在連接關(guān)系,。信號(hào)在網(wǎng)絡(luò)中是單方向向前傳播的,。

　　BP網(wǎng)絡(luò)的每一層連接權(quán)值都可以通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)調(diào)整，未經(jīng)遺傳優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值調(diào)整請(qǐng)見(jiàn)參考文獻(xiàn)[1],。
　　在遺傳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,，層與層之間的連接權(quán)值用1、0表示,，相連為1,，不相連為0。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí),，首先列出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所有可能存在的神經(jīng)元,，將這些神經(jīng)元所有可能存在的連接權(quán)值編碼成二進(jìn)制碼串表示的個(gè)體，隨機(jī)地生成這些碼串的群體,，進(jìn)行常規(guī)的遺傳算法優(yōu)化計(jì)算,。將碼串解碼構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算所有訓(xùn)練樣本通過(guò)此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的平均誤差可以確定每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,。具體過(guò)程見(jiàn)圖2,。這樣，可以很好地解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最小的問(wèn)題,，并且可以大大提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力,。

2 輸入、輸出量的選取
　　在中性點(diǎn)不接地電網(wǎng)中，假定有K條饋電線(xiàn)路,，則在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,、輸出量選取如下：
2．1 輸入量的選取
　　根據(jù)饋電線(xiàn)路數(shù)K，每條饋線(xiàn)輸入數(shù)據(jù)共有N個(gè),，則共有K*N個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),，每條饋線(xiàn)輸入數(shù)據(jù)分別為：
　　1） 零序測(cè)量導(dǎo)納Yoi[3]
　　根據(jù)電網(wǎng)正常運(yùn)行時(shí)的零序回路，利用消弧線(xiàn)圈適當(dāng)?shù)拿撝C狀況和位移電壓的相應(yīng)改變,，可將每條饋線(xiàn)零序阻抗的不對(duì)稱(chēng)分量，即對(duì)地導(dǎo)納計(jì)算出來(lái),。如果所有的零序?qū)Ъ{都不超過(guò)正常運(yùn)行時(shí)電網(wǎng)限定的允許值,，則無(wú)故障；當(dāng)任何一條饋線(xiàn)發(fā)生單相接地故障時(shí),，就相當(dāng)于產(chǎn)生了一個(gè)附加的不對(duì)稱(chēng)電源,，這就會(huì)導(dǎo)致零序電壓和饋線(xiàn)零序電流的總和量發(fā)生變化，此時(shí)同樣計(jì)算出該條饋線(xiàn)的對(duì)地導(dǎo)納,。將計(jì)算出的饋線(xiàn)對(duì)地導(dǎo)納輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，作為第一組輸入數(shù)據(jù)。
　　2） 零序電流幅值
　　單相接地短路時(shí),，流過(guò)故障元件的零序電流在數(shù)值上等于所有非故障元件對(duì)地電容電流之和,，即故障線(xiàn)路上的零序電流最大，所以零序電流幅值的大小,，也是判別故障線(xiàn)路的有效數(shù)據(jù),。故將各條饋線(xiàn)的零序電流作為第二組輸入數(shù)據(jù)。
　　3） 五次諧波分量
　　從過(guò)渡電阻的非線(xiàn)性可知故障點(diǎn)本身就是一個(gè)諧波源（金屬性接地是經(jīng)電阻接地發(fā)展而來(lái)的）,，且以基波和奇次諧波為主,，根據(jù)諧波在整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的分布和保護(hù)的要求，使用五次諧波分量為宜,。NES（中性點(diǎn)經(jīng)消弧線(xiàn)圈接地系統(tǒng)）中的消弧線(xiàn)圈是按照基波整定的,，即有,可忽略消弧線(xiàn)圈對(duì)五次諧波產(chǎn)生的補(bǔ)償效果，因零序電流五次諧波分量產(chǎn)生在NES中有著與NUS（中性點(diǎn)不接地系統(tǒng)）中零序電流基波分量相同的特點(diǎn),，根據(jù)上述零序電流幅值法原理,，將其經(jīng)消弧線(xiàn)圈所得五次諧波分量取其電流幅值，作為第三組輸入數(shù)據(jù),。
　　4）序分量測(cè)量值Is
　　根據(jù)參考文獻(xiàn)[4],，利用對(duì)電流正、負(fù)序分量的有效值進(jìn)行相加,，得出一綜合測(cè)量值Is將其作為第四組輸入數(shù)據(jù),。
　　在此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，僅選擇了4組輸入數(shù)據(jù),，在實(shí)際應(yīng)用中,，可以根據(jù)實(shí)際情況,，加入其它數(shù)據(jù)，以更好地進(jìn)行選線(xiàn),。
2．2 輸出量的選取
　　在此網(wǎng)絡(luò)中,，共選取K+1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，代表1至K條饋線(xiàn),，第K+1個(gè)節(jié)點(diǎn)代表母線(xiàn),，傳統(tǒng)的輸出1代表有故障，0代表不故障的絕對(duì)關(guān)系靈活化,，其值可以取[0,1]區(qū)間的任一數(shù)值,，再將其輸出數(shù)值進(jìn)行判斷，大于0.5判為故障,，小于0.5判為不故障,。

3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)及訓(xùn)練
    選取一有10條饋電線(xiàn)路的輸電系統(tǒng)，如圖3所示：

　　此輸電系統(tǒng)中,，L1～L4為電纜線(xiàn)路,，L5～L10為架空線(xiàn)路。
　　對(duì)此網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,。根據(jù)訓(xùn)練的實(shí)際情況,，選取64個(gè)隱含節(jié)點(diǎn)，則依據(jù)上述原理,，生成一個(gè)有4×10×64×2位的個(gè)體,，然后依據(jù)遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法原理，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,。在此實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中,，例如，當(dāng)L3饋線(xiàn)發(fā)生接地短路時(shí),，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想輸出為[0 0 1 0 0 0 0 0 0 0],，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出為yi（i=1,2,...,10)，為求取其適應(yīng)度函數(shù)值,，先求取方差,，則其適應(yīng)度函數(shù)取為f=100/S?？梢?jiàn),，其適應(yīng)度函數(shù)越高，方差越小,，與標(biāo)準(zhǔn)選線(xiàn)結(jié)果也就越接近,。
　　經(jīng)過(guò)87次的訓(xùn)練，該網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成。進(jìn)行實(shí)際運(yùn)算得到的結(jié)果表明,，其判斷準(zhǔn)確率可達(dá)90％以上,。

4 結(jié)論
　　與傳統(tǒng)的選線(xiàn)方法（五次諧波分量法、零序?qū)Ъ{法）相比,，此方法根據(jù)多個(gè)判據(jù)的綜合判定,，加上采用了遺傳算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最小的問(wèn)題,，大大提高了接地選線(xiàn)的準(zhǔn)確性,。但隨著饋電線(xiàn)路的增加及隱含層接點(diǎn)數(shù)目的增加，會(huì)大大加大算法的計(jì)算量,，考慮到單相接地故障允許運(yùn)行1～2小時(shí),，隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷加快，此問(wèn)題已不是很重要,，故在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行中是可行的。