基于GA優化BP神經網絡小電流接地系統故障選線方法

薛太林， 侯雋朗， 張建新

(山西大學，山西 太原 030013)

0 引 言

在我國，10 kV～35 kV配電網一般采用小電流接地系統，隨著電網結構的復雜與饋線數量的增加，此類配電網發生單相接地故障的幾率非常大，而小電流接地系統單相接地故障選線問題一直是工程實際和現場運行中的難點[1]。目前，較為成熟故障選線方法可分為外加信號法[2-3]與故障信號法[4-5]，故障信號法又可分為故障穩態信號法[6-7]與故障暫態信號[8-10]。但是，只基于單一判據的選線方法往往會出現選線誤判，所以基于多種判據融合的選線方法是解決誤判的有效途徑[11]56。

文獻[11]60提出了一種基于綜合評判的多判據融合選線方法，但只構造了單一判據的隸屬度函數，進行綜合評判時各判據的權重系數是固定的，對各種復雜故障情況的適應性較差。文獻[12]提出了基于蟻群算法的神經網絡故障選線方法，該方法加入了BP神經網絡，對多種故障情況有一定的適應性，但面對實際復雜故障情況可能會出現兩個判斷結果,導致選線失敗。文獻[13]提出了應用遺傳算法(GA)優化學習量量化(LVQ)神經網絡的配電網單相接地故障選線方法，利用了LVQ網絡的分類功能，將故障選線問題看成一類特殊的分類問題，但該方法只判斷了故障線路與非故障線路暫態特征量的差別，沒有做到多判據融合的判斷，無法適應各種復雜故障情況。文獻[14]提出基于量子神經網絡和證據融合的小電流接地選線方法，也達到多判據融合選線的目的，但其網絡結構復雜龐大，對權值閾值的整定較為復雜。……