本申請涉及電力系統(tǒng)接地網診斷，具體涉及一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法和系統(tǒng)。

背景技術：

1、電力系統(tǒng)接地網對于確保設備和人身安全起著至關重要的作用，它通過均壓散流的功能來實現(xiàn)這一目標。然而，由于接地網長期深埋于低下，它不可避免地會受到土壤環(huán)境中的電化學腐蝕以及電網設備運行中的泄流腐蝕的影響。這些腐蝕作用會導致接地體的截面積減小，甚至發(fā)生斷裂，進而引發(fā)接地性能下降的問題。

2、變電站接地網的嚴重腐蝕不僅可能引發(fā)電網設備故障，更可能對人身安全構成威脅。然而，由于接地網埋設在地下，對其進行翻修改造是一項及其困難的任務。傳統(tǒng)的做法通常是進行大面積開挖以查找腐蝕位置，但這種方法不僅工作量大，而且存在較大的盲目性，往往難以達到預期效果。

3、此外，現(xiàn)有也有利用智能算法，例如遺傳算法、粒子群算法、灰狼算法等來實現(xiàn)接地網腐蝕診斷的技術，然而其容易出現(xiàn)誤診和漏診，準確性和可靠性有待提高。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術存在的問題，本申請?zhí)岢隽艘环N基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法和系統(tǒng)，本申請針對接地網腐蝕問題，利用電網絡理論建立故障診斷方程，構建了關于節(jié)點電壓的優(yōu)化模型，并采用混合模擬退火算法進行優(yōu)化求解，可以快速準確識別出接地網中各腐蝕支路，為變電站接地網腐蝕故障診斷研究提供技術參考。

2、本申請通過下述技術方案實現(xiàn)：

3、一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法，所述方法包括：

4、利用電網絡理論建立接地網的故障診斷方程；

5、采用粒子群模擬退火融合算法對所述故障診斷方程迭代求解，得到所述接地網各支路電阻全局最優(yōu)解；

6、將所述接地網各支路電阻全局最優(yōu)解與其對應標稱電阻對比，識別出所述接地網各支路腐蝕情況。

7、在一些實施方式中，所述的利用電網絡理論建立接地網的故障診斷方程，具體包括：

8、基于電網絡法對接地網進行建模，得到電壓、電流和導納之間的函數關系；

9、根據所述函數關系，并結合支路電阻的初始值，計算得到各節(jié)點的電壓；

10、通過接地引下線向所述接地網中注入激勵電流，測量得到可及節(jié)點的電壓；

11、以測量得到的電壓和計算得到的電壓的差值作為目標，采用最小二乘法建立初始故障診斷方程；

12、采用tikhonov正則化對所述初始故障診斷方程進行修正，得到最終的故障診斷方程。

13、在一些實施方式中，修正后得到的所述故障診斷方程為：

14、

15、其中，β為正則化參數，l為正則化系數矩陣，ρ0為迭代初始各支路的阻值，ρ為求解uf時各支路的阻值，uc為可及節(jié)點測量電壓矩陣，uf為可及節(jié)點計算電壓矩陣。

16、在一些實施方式中，所述的采用粒子群模擬退火融合算法對所述故障診斷方程迭代求解，具體包括：

17、初始化參數：設置粒子群粒子個數，每個粒子包含整個接地網各支路的阻值，迭代次數，初始溫度，溫度退火系數和終止溫度；

18、采用混沌初始算法對粒子群進行初始化；

19、確定個體最優(yōu)解和群體最優(yōu)解，并計算初始位置粒子的適應度函數值；

20、更新粒子的速度和位置，并計算更新后粒子的適應度函數值；

21、采用線性遞減慣性值權重策略，對慣性因子進行調整；

22、計算新粒子適應度函數值與上一代粒子適應度函數值的差值，如果所述差值小于0，則接受新粒子的位置，否則采用metropolis準則以一定的概率接受新解；

23、更新所述個體最優(yōu)解和群體最優(yōu)解；

24、進行冷卻過程；

25、每一次迭代結束后，檢查是否達到了預設的終止條件，如果是則結束迭代求解算法，否則返回所述的更新粒子的速度和位置步驟進行下一次的迭代求解。

26、在一些實施方式中，所述的速度更新公式為：

27、

28、其中，ω為慣性因子，c1和c2分別表示個體學習因子和社會學習因子，為種群中第i個變量在第k次迭代下的個體最優(yōu)解，為種群中第i個變量在第k次迭代下的全局最優(yōu)解，為種群中第i個變量在第k+1次迭代下的粒子速度，為種群中第i個變量在第k次迭代下的粒子速度，為種群中第i個變量在第k次迭代下的值；

29、所述的位置更新公式為：

30、

31、其中，為種群中第i個變量在第k+1次迭代下的值。

32、在一些實施方式中，所述的線性遞減慣性權重策略具體為：

33、所述慣性因子隨著迭代次數的增加而減少，表示為：

34、

35、其中，ωstart為初始慣性權重；ωend為結束慣性權重；itermax為總迭代次數，iter為當前迭代次數。

36、在一些實施方式中，所述的檢查是否達到了預設的終止條件，具體為：

37、溫度閾值判定：如果當前溫度已經降到了預設的最小溫度以下，則認為達到了預設的終止條件；

38、或者，適應度閾值判定：如果當前解的適應度函數值已經小于或者等于預設的適應度閾值，則認為達到了預設的終止條件。

39、第二方面，本申請?zhí)岢隽艘环N基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

40、模型建立模塊，所述模型建立模塊利用電網絡理論建立接地網的故障診斷方程；

41、迭代求解模塊，所述迭代求解模塊采用粒子群模擬退火融合算法對所述故障診斷方程迭代求解，得到所述接地網各支路電阻全局最優(yōu)解；

42、以及，識別模塊，所述識別模塊將所述接地網各支路電阻全局最優(yōu)解與其對應標稱電阻對比，識別出所述接地網各支路腐蝕情況。

43、第三方面，本申請?zhí)岢隽艘环N計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述方法的步驟。

44、第四方面，本申請?zhí)岢隽艘环N計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述方法的步驟。

45、本申請?zhí)岢龅囊环N基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法和系統(tǒng)，利用電網絡理論建立故障診斷方程，構建了關于節(jié)點電壓的優(yōu)化模型，并采用粒子群模擬退火融合算法進行迭代求解，能夠快速準確識別出接地網各腐蝕支路，為接地網腐蝕診斷研究提供了技術支撐和技術參考。

技術特征：

1.一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法，其特征在于，所述的利用電網絡理論建立接地網的故障診斷方程，具體包括：

3.根據權利要求1所述的一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法，其特征在于，修正后得到的所述故障診斷方程為：

4.根據權利要求1-3任一項所述的一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法，其特征在于，所述的采用粒子群模擬退火融合算法對所述故障診斷方程迭代求解，具體包括：

5.根據權利要求4所述的一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法，其特征在于，所述的速度更新公式為：

6.根據權利要求5所述的一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法，其特征在于，所述的線性遞減慣性權重策略具體為：

7.根據權利要求4所述的一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法，其特征在于，所述的檢查是否達到了預設的終止條件，具體為：

8.一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權利要求1-7中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1-7中任一項所述方法的步驟。

技術總結
本申請公開了一種基于電網絡理論和智能算法的接地網腐蝕診斷方法和系統(tǒng)，該方法包括利用電網絡理論建立接地網的故障診斷方程；采用粒子群模擬退火融合算法對所述故障診斷方程迭代求解，得到所述接地網各支路電阻全局最優(yōu)解；將所述接地網各支路電阻全局最優(yōu)解與其對應標稱電阻對比，識別出所述接地網各支路腐蝕情況。本申請利用電網絡理論建立故障診斷方程，構建了關于節(jié)點電壓的優(yōu)化模型，并采用粒子群模擬退火融合算法進行迭代求解，能夠快速準確識別出接地網各腐蝕支路，為接地網腐蝕診斷研究提供了技術支撐和技術參考。

技術研發(fā)人員：朱軻,羅東輝,呂品雷,劉鳳蓮,趙福平,付崢爭
受保護的技術使用者：國網四川省電力公司電力科學研究院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/2