基于免疫Agent的電力電纜線路故障檢測系統

呂 超，李 赫，劉文杰，鄭大鵬，李 寧

（內蒙古電力科學研究院，內蒙古呼和浩特 011200）

電力電纜是用于分配、傳輸電能的線路。作為電力系統的主干結構之一，電力電纜對于電能信號的負載能力極強[1]。

電力電纜線路故障是由故障信號、非故障信號混合現象導致的電量不合理分配問題。若不能準確定位故障信號所處位置，則會導致電信號過度消耗問題。

為避免上述情況的發生，基于MW-KECA 與變量貢獻SVDD 的檢測系統借助SVDD 分類器回路，對電信號時變特性進行預測，又按照非線性原則，將故障信號、非故障信號區別開來[2]。然而此系統的應用能力有限，難以滿足準確檢測電力電纜線路故障行為的需求。

Agent 是一種同時具有意圖、目標、信念等認知屬性與交互、協商、規劃等行為屬性的自主計算實體，在智能特性方面的表現能力較好，可以快速完成對高級應用問題的求解。免疫Agent 是以多個Agent協調實體為基礎構建的自治系統，可以與分布式網絡結構相融合，從而在篩選具有極強適應能力的節點對象的同時，將衰退特征較為明顯或異體抵抗能力較弱的節點對象排除在外[3-4]。

基于上述分析，為解決傳統系統存在的不足，針對基于免疫Agent 的電力電纜線路故障檢測系統展開設計。

1 前端檢測裝置

1.1 前端檢測電路

前端檢測電路可以為故障分析模塊、測距方式切換模塊提供電量驅動信號，從而使得檢測主機能夠準確定位電力電纜線路故障行為所處區域。在智能電網環境中，電力電纜線路的布局滿足一致性原則，因此，無論是故障信號還是非故障信號都只能由電網高壓端傳輸至電網低壓端[5-6]。

FPGA 諧波檢測設備負責感知故障信號與非故障信號之間的傳輸配比關系，在內阻數值保持不變的情況下，故障信號的傳輸占比量越大，FPGA諧波檢測設備所承擔的負載電壓數值也就越大。此時，示波器元件內部傳輸電流的數值水平也就相對較大。完整的前端檢測電路連接結構如圖1所示。

圖1 前端檢測電路連接結構

作為智能電網的兩個連接端口，VCC 端電壓水平始終高于VDD 端。

1.2 故障分析模塊

故障分析模塊可以在接收前端檢測電路輸出的傳輸電量信號的同時，判斷電力電纜線路故障行為的具體表現情況。一般來說，故障信號的傳輸占比量越大，該模塊所需承擔的數據樣本處理量也就越大[7-8]。假設α表示故障信號標記系數，Zα表示故障信號α的實時傳輸特征，其取值范圍如下：

在式（1）的基礎上，設c表示故障行為定位系數的初始賦值，δ表示故障指征，β表示故障信號提取系數，ΔZ表示電力電纜線路故障信號的單位累積量，表示故障信號的傳輸步長值向量，建立故障分析模塊的輸出量為：

在電力電纜線路故障輸出量不為零的情況下，式（2）的取值也不可能為零。

1.3 測距方式切換模塊

測距方式切換模塊對于ADC 轉換設備的控制作用包括D、CLK、CLR 三種形式。D 形式作用下，電力電纜線路故障信號快速輸入ADC 轉換設備；CLK形式作用下，非故障信號輸入ADC 轉換設備；CLR 形式作用下，故障信號、非故障信號同時輸入ADC 轉換設備[9]。完整的測距方式切換模塊連接原理如圖2所示。

圖2 測距方式切換模塊連接原理

若故障信號所處位置距離電力電纜線路中控主機相對較遠，ADC 轉換設備在單位時間內所承擔的信號總量也就相對較多；反之，若二者距離較近，則表示ADC 轉換設備在單位時間內所承擔的信號總量相對較少[10]。

2 故障檢測原理

2.1 免疫Agent檢測原理

免疫Agent 檢測理論的實現由數據初始化、檢測數據發送兩個環節組成。由于測距方式切換模塊可以獨立完成由傳輸數據到檢測數據的轉換，所以系統檢測主機所接收到故障信號數據的排列形式，始終與Agent 檢測節點的分布狀態保持一致[11-12]。設ε表示一個隨機選取的Agent 節點邊界系數，基于系數ε的電力電纜線路故障信號數據初始化處理表達式為：

其中，Vε表示故障數據檢測特征，Bε表示故障數據查詢特征。聯立式（2）、式（3），可將免疫Agent檢測表達式定義為：

式中，γmin表示故障數據發送特征的最小取值，γmax表示最大取值，σ表示故障信號傳輸參量。基于免疫Agent 檢測原理處理電力電纜線路故障數據，既能夠幫助檢測主機將故障信號與非故障信號區別開來，也可以避免故障傳輸信號對檢測主機運行穩定性造成的影響。

2.2 提取故障特征

由于免疫Agent 檢測理論對于待處理數據的選取機制并不細致，因此，為實現對電力電纜線路故障行為的準確定位，還需要根據具體提取原則，將故障信號與非故障信號區別開來[13-14]。設χ表示基于免疫Agent 檢測理論的非故障信號波頻度量系數，f表示故障信號波頻度量系數，表示非故障信號的波動特征，k′表示故障信號波動特征。聯立式（4），可將電力電纜線路故障特征的提取表達式為：

檢測系統的主要運行目的是實現對線路故障信號與非故障信號的準確辨別，所以要求系數、系數k′不能取得相同數值。

2.3 檢測插值

插值指標可以理解為距離待測電力電纜線路故障信號與檢測主機完全相等的節點，在免疫Agent 理論的認知中，插值節點與免疫賦值節點類似，都可以用來描述主機元件對于待處理數據的檢測強度[15-16]。設φn表示n個隨機選取的電力電纜線路故障信號，L1表示插值節點與待測故障信號之間的間隔距離，L2表示插值節點與系統檢測主機之間的間隔距離，聯立式（5），可將基于免疫Agent 的檢測插值求解結果表示為：

在電力電纜線路總長難以被準確統計的特殊情況下，可以將檢測插值看作一個虛擬指標。對于系統檢測主機來說，通過多次改變插值指標取值的方式，可以實現對故障信號與非故障信號的準確辨別。

3 實例分析

3.1 實驗流程

設計圖3 所示的實驗電路，根據A/D 計量裝置中的電信號示數值來判斷電路環境中是否存在故障行為。

圖3 模擬實驗電路

分別將圖4 所示故障電纜與非故障電纜接入圖3 的電路中，記錄在電力電纜線路故障、非故障情況下，電信號波頻的具體數值。

圖4 實驗用電力電纜線路

實驗過程如下：首先在StarReport 軟件中輸入免疫Agent 算法執行程序，閉合實驗回路，記錄故障、非故障情況下，電信號波頻的具體數值，將所得實驗結果記為實驗組變量；然后在StarReport 軟件中輸入MW-KECA 算法執行程序，重復上述實驗步驟，將所得實驗數據記為對照組變量；最后對比實驗組、對照組實驗結果。

3.2 結果與結論

在檢測電力電纜線路故障時，系統主機能否準確區分故障信號與非故障信號是關鍵影響要素，若主機元件對于故障信號與非故障信號的檢測波頻不同，則表示在發生故障行為時，系統主機可以針對電力電纜線路故障行為進行準確識別。

圖5、圖6 分別反映了實驗組、對照組系統對于故障信號與非故障信號傳輸波頻的檢測情況。

圖5 故障信號檢測波頻

圖6 非故障信號檢測波頻

圖5 中，在5 s 的檢測時長內，實驗組、對照組都獲得了3 組故障信號波頻檢測曲線。其中，實驗組曲線分布區間為10～20 Hz、40～50 Hz、60～70 Hz；對照組曲線分布區間為10～20 Hz、30～40 Hz、40～50 Hz。

圖6 中，在5 s 的檢測時長內，實驗組、對照組也都獲得了三組非故障信號波頻檢測曲線。其中，實驗組曲線分布區間為20～30 Hz、30～40 Hz、50～60 Hz；對照組曲線分布區間為30～40 Hz、50～60 Hz、60～70 Hz。

對比圖5、圖6 可知，在應用實驗組檢測系統后，故障信號、非故障信號傳輸波頻不會出現重合的部分；而在應用對照組檢測系統后，故障信號、非故障信號傳輸波頻在30～40 Hz 區間之內出現了重合，即對照組檢測系統不能使故障信號與非故障信號完全處于不同的波頻區間之內，不符合準確識別電力電纜線路故障行為的需求。

4 結束語

在免疫Agent 理論的基礎上，電力電纜線路故障檢測系統聯合前端檢測電路、故障分析模塊等硬件應用結構，對故障信號特征進行提取，又通過求解插值指標的方式，判斷系統主機所制定檢測指令的執行能力。與傳統檢測系統相比，新型檢測系統符合針對性識別故障信號與非故障信號的應用需求，在準確檢測電力電纜線路故障行為方面的應用能力更強。