多目标自适应和声搜索算法
提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法（MOSAHS）。该算法利用外部种群来保存非支配解，为了保持非支配解的多样性，提出了一种基于拥挤度的删除策略，这个策略能较好地度量个体的拥挤程度。用5个标准测试函数对其进行测试，并与其他多目标优化算法相比较。实验结果表明，与其他的算法相比，提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现，是一种有效的多目标和声搜索算法。102011,47(31)Computer Engineering and Applications计算机工程与应用HMS;(4)和声记忆保留概率HMCR的上下界;(5)音调调节其中,n为所得解的个数,d1为第个解对应目标向量与其最近概率PAR的上下界;(6)最大迭代次数M。的目标向量之间的距离,d为d的平均距离。SP=0表示算步骤2初始化和声记忆库。法所得的解均匀的分布在 Pareto前沿。该指标反映算法所得步骤3产生新解。每次可以通过三种机理产生一个新解分布的均匀程度。解。(1)保留和声记忆库中的分量:(2)随机选择产生;(3)对多样性指标:将算法获得的所有非劣解按某个目标函数(1)、(2)中某些分量进行微调扰动产生。每次产生M个新个体。值的大小有序地分布在目标空间上,h为相邻两点间的距离,步骤4外部种群的更新。从记忆库租新个体中找出非支h为h的平均值,b,b分别为算法获得的边界解与相应极端配解放在外部种群中,计算外部种群的支配关系删除支配解之间的距离,则多样性指标△为解,把非支配解侏留在外部种群中。若外部种群中非支配解的数目超过外部种群规模,则删除多余的个体,每次仅删除hy+h,+∑|h-b(8)个,直到达到外部种群的规模。h,+h1+(n-1h步骤5更新记忆库。计算记忆库和新产生的个体的序极端解指某一目标函数值最大而其他目标函数值最小的并将其按照从大到小的顺序进行排列,前HMS个个体作为新解。n为非劣解的个数。当算法获得的非劣解完全均匀的分的记忆库,进入下一次进化布在均衡面上,h=0,h1=0,所有的h=h,这时△=0。因步骤6判断是否满足终止条件,若满足,则停止迭代,输此,A指标反映非劣解能否均匀的分布在整个均衡面上。出 Pareto最优解集,否则,返回步骤3。4.2数值结果334算法分析为了验证本文提出的算法的有效性,本文采用具有不同由亍和声搜索算法主要是基于邻域搜素的,初始解的好 Pareto前沿的几个典型函数进行仿真实验测试。测试函数坏对搜索的性能影响很大。和声搜索算法可以随机产生初始ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDI4、ZDT6是二维目标函数。由于处理解,也可以通过使用其他的启发式算法或其他方法产生较好多目标优化问题的和声搜索算法还不是很多,所以本文仅与的初始解。和声记忆库HM的大小M是和声搜索算法的种和声搜索算法 IMOHS相比,然后与4种多目标优化算法个重要参数,和声搜索算法之所以具有更强的全局搜索能力,相比,测试结果见表1-表4很大程度上依赖于HM的存在,一般来说,M越大,找到仝局表1MOHS和 MOSAHS的G表2 IMOHS和 MOSAHS的sP最优区域的能力越强。但是随着M的増人,计算量将会变IMOHSMOSAHSIMOHSMOSAHS4大,从而影响到最终搜索到最优解的速度。和声保图概率Dm1781420241-01Dm11433D031.0OE-350100E-0055.3E-36.5328E-004HMCR是和声搜索算法的另一个重要参数,其取值范围是0到5.39-42.1293L-0043.3E-30.0059之间,它决定每次迭代过程中新解产生的方式。在和声搜索ZDT2ZDT224E-48.8573E-0052.4E-35.9104E-004算法中,因新解产生时每个变量都依赖于HMCR,故HMCRDT39.80E-465670E-004ZDT32.|B-20.0077应取较大的值,通常HMCR的值在0.8到1.0之间。音调调节1.7OE-324699E-00529E-28.5088E-004率PAR在和声搜索中起控制局部搜索的作用,它可使搜索逃表3儿种多目标优化算法的GD离局部最优,其值一般取0.1到0.5之间。NSGA-IISPEA2MOPSOIOSADE MOSAHS1.3437E-33.8175E-31.8564E-11.2485E-329624EZITI14078E-449142E-37.7429E-297574E-550100E-0054数值实验9.8112E-48.6104E-352428E-19.8051E-42.1293E-004ZDT241算法性能的评价指标6.4138E-42.5973E-32.9699E-149107E-58.8573E-005多目标优化问题的解质量评价主要集中在所求得的解与2.4783E-397165E-34.3418E-2.1620E-36.5670E-004ZDT31.2746F-45.2305F-364880E-219962F-42.4699E-005理论最优值之间的差距,以及求得的解的分散程度和多样性,5.1635E-29.2512E12010E-349244E-004这里采用由 Van veldhuizen和 Lamont在1998年提出来的世ZDT413281E-34.282lE-18.3745E-549411E-005代距离( Generational Distance,GD)来衡量所求解与理论解75-21.909-252103E-22656-31190-004ZDT6之间的差距,世代距离被定义为如下形式:60797E-31.3994E-32.4963E-21.0967E-48.0065E-006表4儿种多目标优化算法的AGD=NSGA-IISPEA2MOPSO MOSADE MOSAHS0.504290.296440.2038050.131950.4063其中,n为最优解数目,d,为所求得第i个个体在目标空间与理ZDTI3.9251E-21.0850E-116956E-25.692lE-300219论 Pareto最优前沿的最小欧氏距离。世代距离GD越小,算法0.487750.505170.2880260.120990.3764ZDT2逼近 Pareto最优解集的程度越妤,当所得到的解刚好和从最优2.7686E-21.8356E-11.7580E-279444E-300359前端取得的点重合时,GD=0。0.590250.503100.6177960.437830.6388ZDT33.0439E-29.7283E-23.5019E-28.0801E-300103解的分散程度用下式来度量0.375240.727660.3235490.118270441ZDT42.4448E-25.515-13.2953E-25.869E-30.0227SP=n-/~(d-d1)0.486ll0.296441.1232580.1331904325(7)ZDT63.6054E-21.0850E-11.731E-19.8303E-300363InInj∈(1,n)②/(x)-/1(),=1,2,…,n,i≠其中表1、表2中MOHS算法的数据来源于文献5],和o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net陈莹珍,高岳林:多目标自适应和声搜索算法2011,47(31)0.900.80.80.60.70.70.40.60.60.20.30.20.40.10.10.800.10.20.30.40.50.60.70.80.91.000.10.20.3040.50.60.70.80.91.000.10.20.30.40.50.60.70.80.9图1ZDT1图2ZDT2图3ZDT3声记忆库的规模为10,和声保留概率的上下界HMCR==0.95,5总结HMCR=0.85,音调调节概率的上下界PAR、=0.2,PAR=本文将和声搜索算法应用于多目标优化问题的求解,提0.15,最大迭代次数为1000.为了消除实验中的随机性,并进出了一种新的基于拥挤度的多目标和声搜索算法 MOSAHS。行算法性能指标评价,对每个测试函数均重复计算10次。表3、该算法利用单个解与解之间的距离以及单个解与整体解之间表4中 NSGA-II,SPEA2, MOPSO, MOSADE的数据,来源于文的距离,删除种群中的个体,并利用序来更新和声记忆库。数献[161。对丁本文提出的多目标和声搜素算法 MOSAHS,和值实验数据表明,提出的算法在逼近性和多样性两方面都有声保留概率的上下界分别为095085,音调调节概率的上下界很好的表现是一种有效的多目标和声搜索算法。然而,和声分别为0.2、0.15,和声记忆库的规模为10,外部种群的规模为搜索算法和其他群智能算法一样,收敛性的理论证明很困难100,最大迭代次数为10000,算法运行10次。有待进一步的深入研究。表1中上行表示算法收敛度指标GD的平均值,下行表示GiD的标准方差;表2中上行表示分散度指标SP的平均值,下参考文献:行表示SP的标准方差;表3中上行表示算法收敛度指标GD的 Schaffer J D Multiple objective optimization with vector evaluat-平均值,下行表示GD的标准方差;表4中上行表示多样性指ed genetic algorithms[C]//Proceedings of the lst IEEE International Conference on Genetic Algorithms. Lawrence Erlbaum标Δ的平均值,下行表示多样性指标△的标准方差。1985:93-100从表1、表2可以看出本文提出的算法 MOSAHS在收敛(2]HomJ, Nafpliotis N, Goldberg D E A niched Pareto genetic al度和分散度上均优于 IMOHS;从表3、表4可以看出,与NSgorithm for multi-objective optimization[C],Proceedings of thGA- SPEA2、 MOPSO、 MOSADE算法相比,本文提出算法Ist IEEE Conference on Evolutionary Computation, PiscatawMOSAHS的收敛性优于前面四种算法,在多样性方面,与NS994.1:82-87GA- I SPEA2算法相当,此 MOPSO、 MOSADE算法稍差。[3] Srinivas N, Deb KMulti-objective function optimization using图1~图5是本文提出的算法( MOSAHS)对ZDT1,ZDT2non-dominated sorting genetic algorithms[J]. Evolutionary CompuZDT3,ZDT4,ZDT6的函数图像。tation,l994,2(3):221-248[4] Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-IIJ.IEEE Transactions on Evolu0.8tionary Computation, 2002, 6(2): 182-1970.7[5] Zitzlcr E, Thiclc L Multi-objcctivc evolutionary algorithms: a0.6comparative case study and the strength parel approach0.5IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1999, 3(4)0.40.2[6 Zitzler E, Thiele L SPEA2: improving the strength pareto evolu-0.1ionary algorithm for multi-objcctivc optimization[R].Rcscarch00.10.20.3040.50.60.7080.91.0JrL,2001[7 Knowles J, Corne D The pareto archived evolutionary strategy图4ZDT4A new baseline algorithm for multi-objective optimization[C]//1.0Proceedings of the Conference on Evolutionary Computation Pis-0.9ltaway, NJ: IEEE Press, 1999: 98-10508[8] Tsai S J, Sun T Y, Liu CC, et al. An improved multi-objparticle swarm optimizer for multi-objective problems[J]. ExpertSystems with Applications, 2010, 18(2): 1-150.4[9 Geem Z W, Kim J H, Loganathan G V.A new heuristic optimi-0.zation algorithm: Harmony scarch[J]. Simulation, 2001, 76(2): 60-80[10] Mahdavi M, Fesanghary M, DaInangir E An improved harmony0.20.30.40.50.60.70.80.91.0search algorithm for solving optimization problem] AppliedfMathematics and Computation, 2007, 188(2): 1567-1597图5ZDT6(下转174页o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net1742011,47(31)Computer Engineering and Applications计算机工程与应用插值算法对(a)放大3×3倍后的效果图;图6〔g)是采用本文中个像素需24位。在实现本文算法时,需在读取位图文件信息的插值算法对(a)放大3×3倍后的效果图,其中(a-b-1/6,头时进行判断是属哪类图像(灰度/24真彩色),对于灰色图像1=2=15°)。图7(a)是256×256的原始图像,(b)为原图经只需对图像进行逐像素(也即逐字节)的处理即可。而对于24降采样生成的128×128的缩小图像;(c)、(d为分别采用最邻位彩色图像则分别对每一像素中的3个分量分别处理即可,所近插值、双线性插值算法对(b)放大2×2倍后的效果图。(e)是得到的结果与灰度图是一致的,如图8所示。(b)用 Prewitt算子检测到的图像边缘效果图,(f)是采用本文提出的插值算法对(b)放大2×2倍后的效果图,其中(a=b=1/4,q1=92=15°)。从灰度值显示及图像效果可以看出本文所提出的算法在一定程度上突出了边缘,并修复了部分断裂的边缘,图6(d)中的像素灰度值显示当放大倍数为2×2时,修复边缘的效果更加显著。(a)原图(b)双线性插(c)本文算法(2×2)值(2×2)(a=b=16,1=2=15°)图8采用不同插值算法放大的图像效果图5结论基于图像边缘信息的双线性插值算法充分利用了图像的(a)原图(b)原图降采样(c)最邻近插边缘信息对放大图像边缘上的插值点及边缘邻接点做了较好值法(2×2)的插值处理,这种处理方式使放大后的图像在很大程度上保护了图像的细节,较其他插值算法简单且效果明显,更优于传统双线性插值算法。(d)双线性(e)用 Prewitt算(f)本文算法(2×2)参考文献:插值(2×2)子检测到的边缘(a=b=14,91=中2=15[] Castleman K R数字图象处理[M]北京:清华大学出版社,202图7采用不同插值算法放大的图像效果图117-119[2]孙成叶,桑农图像双线性插值无级放大及其运算量分析[计算上述实验采用的是8位的灰度图像,其实本文所提出的算机工程,2005,31(9:167-169法同样适用于彩色图像,尤其是24位的真彩色图像。灰度图[3]谢美华,王正明基于图像梯度信息的插值方法中国图象图形像的存储文件带有图像颜色表,此颜色表共有256项,图像颜学报,2005,10(7):856-861色表中每一项由红、绿、蓝颜色分量组成,且红、绿、蓝的颜色4Liⅹi, Orchard M T New edge-direcled inlerpolalionJJIEEE分量值都相等。而且,灰度图像的每个像素由8位组成,其值Transactions on Image Processing, 2001, 10(10): 1521-1527范围从0到25,表示256种不同的灰度级,每个像素的像素值5岁立摩,杨勋年基于细分的图像抽值算法门计算机轴助设计与是图像颜色表的表项入∏地址。对于彩色图像而言,若是伪图形学学报,2006,18(9):1311316.彩色图像,则其与灰度图像相似,其存储文件中也带有图像颜孟晋字,华思基于形状的二维灰度图象插值门中国图象图形色表,整幅图像也仅有256种颜色,每个像素由8位组成,但在学报,2003,3(3):312-316图像颜色表中的红、绿、蓝颜色分量不全相等,此时,每个像素I] Yang Xunnian Normal based subdivision scheme for curve design[J]. Computer Aided Geometric Design, 2006, 23(3): 243-260的像素值不是出每个基色分量的数值决定,而是把像素值当s]杨淑莹vC+图像处理程序设计M2版北京:清华大学出版社做图像颜色表的表项入口地址。而24位的真彩色图像的存储2005:130-132文件中则不带有图像颜色表,图像中每一像素是由RGB三个19G0 nzalez r o. Woods e数字图像处理M2版北京:电子1分量组成,每个分量各占8位,每个分量的取值是0到255,每业出版社,2009:463-471上接111页)[15 van Veldhuizen D A, Lamont G B Evolutionary computation[11] Kang S L, Geen Z W.A new structural optimization methodand convergence to a Pareto front[C]/Koza J R Late Breakbased on the harmony search algorithm[J]. Comput Struct, 2004ing Papers at the genetic Programming Conference, Stanford82(9/10):781-798University, California, Stanford Bookstore, 1998: 221-228[12] Geem Z W. Optimal cost design of water distribution networks[l6]刘思远,刘景青.一种新的多目标改进和声搜索优化算法门计算using harmony search[J].Eng Optimiz, 2006, 38(3): 259-280机工程与应用,2010,46(34):27-30[131 Deb K Multi-objective optimization using evolutionary algorithm(M. [17] Wang Yaonan, Wu Lianghong, Yuan Xiaofang. Multi-objectiveChichester: lohn Wiley&Sons, 2001self-adaptive differential evolution with elitist archive and[14]陈莹珍,高岳林混沌自适应和声搜索算法太原理工大学学crowding entropy-based diversity measure[J]. Soft Compute报,2011,42(2):141-1442010:193-209o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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PSCAD_EMTDC与Matlab接口
PSCAD_EMTDC与Matlab接口，用PsCAD建立接口模型．启动Matlab数据引擎调用M文件，实现接口模型的参数设置。第I了期杨使,等:FCAD/ EMTDC与Maah接口研究500∠0°kV下的样本,利用接口软件所获得的数据经过计算小500∠0°kY500∠30°kvc波能量熵后,将其随机分为2个部分,一部分为训练--50 km样本,另一部分为测试样本,这样极大减轻了工作量。100 k2764k训练样本与训练的目标向量作为神经网络输入数1μF据进行网络训练,测试样本输入训练后的网络,将输壬出与期望输出进行比较,进而得到暂态识别的结果。图9500kV输电线路模型示意图利用接口软件随机产生不同工况下的单相接地ig. 9 Model of 500 kv transmission line短路和开关操作数据共1000组采用3层BP神经型,本文模型的采样频率为40kHz线路模型采用网络对2种暂态信号进行分类,取用其中的200组频率相关模型。利用文献[2所述的小波能量熵测进行网络训练,其余800组用来测试。度来识别开关操作与单相接地故障。网络设计步骤如下识别各暂态信号,采用小波能量熵提取暂态信a,构造特征向量,直接选取各暂态信号在1~16号特征,然后将其作为神经网络的输人来进行识尺度上的小波能量熵作为特征向量;别。识别过程如图10所示。b.为了便于分析,归一化处理小波能量熵电压/电流信号「训练c设计输人层神经元共16个、隐含层神经元标向量小波变换」[训练样本P-网络训练33个输出层神经元1个;d设计网络的训练函数为 trainlm,训练误差小波时频嫡和小波L构造特测试样本训练后0001。熵权的征提取征向量「识别结果下的网络通过训练和测试,利用接口与3层BP神经网络图10暂态信号识别过程综合应用,成功地实现了暂态信号的分类,其中单相Fig 10 Process of transient signal recognition短路故障的误判率为5%,开关操作的误判率为0。人工神经网络:6的训练需要大量不同工况·表1给出了部分数据及其识别结果。表1小波能量熵神经网络识别结果举例Tab. 1 An example of wavelet energy entropy nn detection类别输人数据(归一化后)期望输出实际输出测试结果03121018660.312302709021930.22410,23080.23640%881正确开关0.24120.24580.2499025370257202604026340.2663操作0.25270.254202522025189.25190.25170251402508024650.2469024710.24800.24880.2501024880247410.9622正确0.325501410019560187502064022l8023430.2441单相025250.260102662027150.2762028040.28430287000178正确短路0387701584027200.186502023021510224402204005364错误0226902322024280253602626027130278202848注:在误差允许情况下,认为大于5为1小于.5为04接口软件运用的优点对梭型进行参数]运行程序]「得到1组短路电设置短路电阴为进行仿真阻为0时的数据通过对以上2个仿真实例的分析,对所研究的图11传统软件获取一组数据的示意图接口软件的运用有了更深入的了解。应用传统的仿Fig 11 Data group access of traditional software真软件获取数据,对于每一种工况的实验都需要对1组数据的示意图,此时短路电阻为0。如果要完成模型的参数以及仿真的条件进行重新设置,这样,做述10种不同工况的仿真就需要等待短路电阻为个大数据量的仿真实验,大部分的时间都将消耗0的仿真数据获取以后,修改模型参数,再进行实在重复的点击工作和等待上,工作效率不高;而这里验即要顺次进行图11的流程10次,才能达到最终所研究的接口软件与传统的仿真软件相比,最大的的目的。如果要获取1000组数据,那么就要顺次重优点就是可以一次获取大量不同工况下的数据,对复图1l的流程1000次,工作量之大,耗费时间之不同的工况进行伤真实验,只需要编写相应的M文长可想而知。传统仿真软件的这种缺点也迫切的需件,数据将实现自动获取极大解放了人的劳动。获要研究一种能实现数据自动获取的新型软件。取文中用于BP神经网络算法的1000组实验数据,图12是这里所研究的接口软件获取数据的示使用所研究的接口软件将带来很大的方便,下面以发意图。可知,对于单相短路故障时电阻由0~900g生单相短路故障时短路电阻分别为0、100、200、变化的仿真,只要编写相应的M文件,使电阻按照300400,500600、700、8009009的10种工况为需要变化,就可以实现数据的自动获取,在M文件例来说明应用本文接口软件的优点中,还可以设置电阻为0不变时,在不同的时刻发生图11是利用传统的仿真软件获取一种工况下故障,这样,通过设置,就可以实现仿真一次获取电力自动化设各第27卷电阻为0的数据and its application[J]. Electric Power Automation Equipment编写M文件运行程序进行仿分段电阻为10的数据2006,26(11):67-70使电阻按照真得到10种不[7]朱瑜,梁旭,闵勇,基于 PSCAD/ EMTDC的高压直流输电线路保合要变化同电阻时的数据」读出护仿真研究].现代电力2006,23(2):35-38电阻为909的数据ZHU Yu, LIANG Xu, MIN Yong Simulation of line protection of图12接口软件获取数据示意图HVDC transmission based on PSCAD/EMTDC[J ] ModernFig 12 DataElectric Power, 2006, 23(2): 35-388]张志酒.精通 Matlab65版[M].北京:北京航空航天大学出版个系统数据文件,它包含了所需要的不同工况下的杜,2003所有数据。接口软件由于要调用 Matlab的M文件[9韩笑,徐曦陈卓平.基干 Matlab与VB数据交换的继电保护仿而占用了更多的CPU时间,但由于仿真的过程中不真[J电力自动化设备,2006,26(5)92-95需要对模型参数作任何修改,编写适合的M文件HAN XiaO, XU Xi, CHEN Zhuo- ping. Protection simulation后,程序自动运行,数据文件自动存储,研究人员可based on data exchange between Matlab and VB[J].Electric利用程序运行的时间去做其他研究工作,这样就不Power Automation Equipment, 2006, 26(5): 2-95会像应用传统的仿真软件那样,把时间浪费在点击10许允之刘吴冯字等.Mulb在电力系统仿真实验中的应用[丁.实验技术与昏理,2007,24(1):103-105,125和等待上,大幅提高了研究人员的工作效率。XU Yun-zhi, U Hao, FENG Yu,ct al. The application of the5结论Matlab in the power system simulation experiments[J]. Experimental Technology and Management, 2007, 24(1): 103-105, 125.对学习与研究传统的继电保护算法以及新型的11.钟2,赵华,BCAD围MmDC程序与M言接口的研究电力智能算法而言,能方便、快捷地产生多种工况数据的ZHONG Bo, ZHAO Hua- jun. Study on PSCAD/EMTDC仿真软件是至关重要的。这里所研究的接口软件能Matlab interface[J]. Guangdong Electric Power, 2005, 18(8):1-3减少仿真时间,提高仿真效率,有助于研究者更好地12】何正友陈小勤.基于多尺度能量统计和小波能量嫡测度的电研究电力系统的规律。力暂态信号识别方法[J].中国电机工程学报,2006,26(10)这里所述的接口软件能对不同工况的故障进行仿真与分析。它能一次产生数以万计的不同工况的HE Zheng-you, CHEN Xiao-qin. A study of electric数据。此软件具有较好的解耦性:对于不同的电力system transient signala identification method based on模型以及不同的分析算法,都不需要进行大的改动,scales energy statistic and wavelet energy entropy[]. Proceedinge of the CSEE, 2006, 26(10>: 33-39甚至不必修改。[I3]李洪,王晟.基于小波包和神经网络的电力输电线故障诊断研小波能量熵与BP神经网络在暂态识别上确实究[].数据采集与处理,2004(4);16有较好的性能,但也存在误判的情况。此算法仍然L Hong, WANG Sheng. Fauit diagmosis in power transmission需要研究者的进一步分析研究。line based on wavelet packets and neural network approach[J]. Jourmal of Data Acquisition Processing, 2004(4): 1-6.参岩文献[14]杜选高明峰.人工神经网络在数字识别中的应用].计算机系统应用,2007(2):2127]吴天明,谢小竹,彭彬,等. Matlab电力系统设计与仿真!M].北京:国防工业出版社,2004[2]李广觊,李庚银.电力系统仿真软件综述电气鬼于教学学报,2005,27(3):61-65Applications, 2007(2): 21.2LI Guang-kai, LI Geng-yin. The summary of power system simu15]张亚軍,刘志刚,张大渡.一种基于多神经网络的组合负荷预lation software[J]. Journal of Electrieal Electronic Engineering测模型[J,电网技术,2006,30(21)21-25Education42005,27(3):61-65ZHANG Ya-jun, LIU Zhi-gang, ZHANG Da-bo. A combination[3]KEZUNOVIC M, CHEM Q Novel approach for interactive protectionload forecasting model based on multinetworks[JIsystem simulation [J]. IEEE Trans on Power Delivery, 1997Power System Technology, 2006, 30( 21>: 21-2512(2):668674矗任编辑:李玲)[4] ZHANG Nan, KEZUNOVIC M. Implementing an advanced simulalion tool for comprehensive fault analysia[J]. IEEE on Trans作者简介mission and distribution conference and exhibition .2055.15杨健牟(1983-),女,辽宁凌源人,硕士研究生,主要研究(18):1-6.方向为电力系统继电保护(E·mai: yangjlanwei0910@163[5]林良真,叶林,电磁暂态分析软件包 PSCAD/EMTDC[J.电网技术,200,24(1):65-65麦瑞坤(1980-),男,广东东莞人,博士研究生,主要研究LiN Lipng-zhen, YE Lin. An introduction to PSCAD/EMTDCEJIPower System Technology, 2000,24(1):65-66领战为电力系統故障诊断中信号处理和信息理论的应用、新6]肖异,尹项根,张哲等 PSCAD/EMTDC程序与继电保护仿真模型线路保护理接口技术及应用[J].电力自动化设备,2006,26(11):67-70何正友(1970-),男,四川自貢人,教授,博士研究生导师XAOY, YIN Xiang-g=n, ZHANG Zhe et al. Interface technique主要从事馆号处理和信息理论在电力系統故障诊嘶中的应between PSCAD/ EMTDC and relay protection simulation model用、新型继电保护原理、配电网自动化等方向的研究工作。第27卷第11期电力动化设备Vol27 No 112007年11月Electric Power Automation EyuipmentNy.2007种新的适合分布安装的消弧线圈唐轶,陈庆(中国矿业大学信电学院,江苏徐州221008)摘要;可自恢复性单相接地故障点的电弧是否能自然熜灭的决定因素是接地故障残流的大小。以降低单相接地故障点的残流为出发点,从理论上分析了谐振接地系统残流产生的原因:消弧线自动跟踪补偿只能有效地降低零序回路的无功电流,不能降低零序回路的有功电流。通过仿真计算得出结论:消弧线圈分布安装是降低谐振接地系统接地故障点残流有功分量的有效方法。针对我因6kⅤ和10k中压配电网一般均为Δ接线,无辅助中性点供消孤线图接入的特点,设计了一种新颖的消弧线图。该消弧线图为三相五柱电抗器结构,通过调节两边柱的气隙大小改变补偿电流的大小,结枘简单,适合于分布安装。实验室试验证明其补偿电感线性度好、补偿效果好。关键词:消弧线團;单相接地故障;中性点接地中图分类号;TM55文献标识码:A文章编号:1006-6047(2007)11-0087-04地故障电弧自行熄灭、故障自恢复为原则的。因此0引言消弧线圈的安装、运行应该以使接地故障点的残流配电网故障的80%左右为单相接地故障1。尽量小为目标。单相接地故障中的绝大多数为可自恢复的故障,尤不管是城市电网还是农村电网,用电负荷都在急其是自然条件差(台风、雷电频繁)的架空线电网需剧增加,电网的结构及规樸在不断扩大;城镇电网的要分断电路处理的永久性单相接地故障更是极少改造中,电缆网络正在逐渐取代架空线路;过去采用数。因此,从提高供电可靠性考虑,我国中压配电单电源的辐射式供电或树状供电方式,已不能满足用网绝大多数采用小电流接地方式。小电流接地电网电负荷增长的要求,而需要采用网孔形或环形等供电中,单相接地故障相当大一部分为可自恢复的故障。方式;这些因素都使其单相接地故障电流急剧增加可自恢复性单相接地故障点的电弧是否能自然熄灭单体大容量自动跟踪补偿消孤线圈被局。当的决定因素是接地故座残流的大小:残流小,有利于消弧线图的单体容量不能满足补偿电网接地电流的电弧过零时媳灭;残流小,电弧对介质绝缘的破坏程要求时在同一电网安装2台或多台自动跟踪补偿度低有利于故障点绝缘介质的恢复使电弧不易重弧线圈的也有之。实际上,消弧线圈只能减少接燃:残流小,也有利于降低故障相恢复电压的初始速地故障电流的无功分量,即脱谐度只是单相接地残度,使电弧不易重燃。小电流接地方式是以单相接流中无功分量大小的决定因素。即使采用自动跟踪补偿的方法来实现理想调谐,使接地电流中的无功收稿日期:2006-11-16;修回日期:2007-03-30分量几乎为零后,零序回路的有功损耗电流仍然不Interface between PSCAD/EMTDC and MatlabYANG Jian-wei, MAI Rui-kun, HE Zheng-youof elng, Southwest Jiaotong University, Chengdu 61003Abstract. Theen PsCad emtdc and matlaTo make ththe electromagnetic transient analysis program PSCAD/EMTDC and the math model software packageMatlab, the interface model is built using PSCAD and its parameters are set by calling the M filesing the data engine of Matlab. Massive data under different conditions could be accessed via thisinterface once it runs. An application example of power transmission line is analyzed. Data got viathe interface are processed in segments and sent to BP neural network to detect single -phaserounding fault from switch operations. Simulation results point out that this interface softwarefacilitates the acquisition of massive dataThe project is supported by National Natural Science Foundation of Ching(50407009)and DistinguishedScholars Fund of Sichuan Province(06ZQ026-012)Key words: PSCAD/EMTDC; Matlab; BP neural networkPSCAD/ EMTDC与Mat1ab接口研究旧WANFANG DATA文献链接作者:杨健维,麦瑞坤,何正友, YANG Jian-wei, MAI Rui-kun, HE Zheng-you作者单位:西南交通大学,电气工程学院,四川,成都,610031刊名:电力自动化设备 TICEIPKU英文刊名:ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT年,卷(期)2007,27(11)被引用次数1次参考文献(15条1.KEZUNOVIC M; CHEM Q Novel approach for interactive protection system simulation 1997(02)2.李广凯;李庚银电力系统仿真软件综述[期刊论文]电气电子教学学报2005(03)3.吴天明;谢小竹;彭彬 Matlab电力系统设计与仿真2004.韩笑;徐曦;陈卓平基于 Matlab与ⅦB数据交换的继电保护仿真[期刊论文]电力自动化设备2006(05)5.张志涌精通 Matlab6.5版20036.朱瑜;梁旭;闵勇基于 PSCAD/ EMTDC的高压直流输电线路保护仿真研究[期刊论文]现代电力2006(02)7.张亚军;刘志刚;张大波一种基于多神经网络的组合负荷预测模型[期刊论文]电网技术2006(21)8.杜选;高明峰人工神经网络在数字识别中的应用[期刊论文]计算机系统应用2007(02)9.李洪;王晟基于小波包和神经网络的电力输电线故障诊断硏究[期刊论文]数据采集与处理2004(04)10.何正友;陈小勤基于多尺度能量统计和小波能量熵测度的电力暂态信号识别方法[期刊论文]中国电机工程学报2006(10)11.钟波;赵华军 PSCAD/EMTDC程序与 Matlab语言接口的研究[期刊论文]广东电力2005(08)12.许允之;刘昊;冯宇 Matlab在电力系统仿真实验中的应用[期刊论文]实验技术与管理2007(01)13.肖异;尹项根;张哲 PSCAD/ EMTDO程序与继电保护仿真模型接口技术及应用[期刊论文]电力自动化设备2006(11)14.林良真;叶林电磁暂态分析软件包 PSCAD/EMTDC[期刊论文]电网技术2000(01)15. ZHANG Nan; KEZUNOVIC M Implementing an advanced simulation tool for comprehensive fault analysis2005(18)引证文献(1条)王朕.朱琳.温渤婴基于 PSCAD的继电保护电压电流发生器的硏制[期刊论文]电力自动化设备2010(8)本文链接http://d.g.wanfangdata.com.cn/periodiCaldlzdhsb200711021.aspx
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