1、基于人工免疫算法的變壓器故障診斷方法電力是電力系統(tǒng)的樞紐設備，其運行牢靠性挺直關系到電力系統(tǒng)的平安與穩(wěn)定。隨著電力行業(yè)的飛快進展，電力變壓器正向高、大容量方向進展，然而電壓等級越高，容量越大，電力變壓器故障率越高；故障影響范圍大，檢修時光和難度大大提高。因此，若能在電力變壓器運行過程中通過某些檢測和實驗，準時有效地推斷其狀態(tài)，預先發(fā)覺早期埋伏性故障，從而削減事故發(fā)生，這對電力系統(tǒng)的平安運行具有重要意義。普通特征氣體法是按照各種故障所產(chǎn)生的特征氣體來推斷變壓器故障性質，而iec三比值法是利用油中溶解氣體分析(dissolved gas analvsis，簡稱dga)結果對充油電力設備故障診斷的最

2、基本辦法。此外，各種智能技術如人工、遺傳算法、小波分析、含糊推理、灰色聚類等被引入變壓器故障診斷中。然而，因為電力變壓器是一個復雜系統(tǒng)，不確定因素及不確定信息充斥其間，因此，還需進一步提高故障診斷的精確率。而人工免疫系統(tǒng)的基本原理是抵擋外部入侵使其機體免受病原侵犯，通過抗體與抗原的作用關系，使抗體在學習抗原模式的過程中不斷優(yōu)化，從而得到能夠表征抗原特征的獨特型抗體，這將是變壓器故障診斷方面的一個新方向。這里提出一種基于人工免疫系統(tǒng)的故障診斷辦法。2 人工免疫系統(tǒng)簡介圖l為一形態(tài)空間。圖中u為囫圇形態(tài)空間，太陽為抗體，uv為抗體形成的識別空間，r為識別半徑，a為抗原。識別是尋覓與抗原高度匹配的抗

3、體。當抗原入侵免疫系統(tǒng)時。首先與抗原親和力高的抗體受刺激產(chǎn)生克隆和高頻變異，生成新抗體種類，然后親和力更高的抗體結合抗原后引起更強的反應，經(jīng)過不斷循環(huán)篩選出匹配抗體?？梢?，當免疫系統(tǒng)的抗體識別球網(wǎng)絡能籠罩抗原形態(tài)空間，就可利用有限抗體，通過不精確匹配和克隆挑選可精確識別隨意抗原。3 人工免疫算法31 基本原理免疫是生物體的特異性生理反應。免疫系統(tǒng)由具有免疫功能的器官、組織、細胞和免疫效應分子及其基因組成，通過分布在全身的各類淋巴細胞識別和清除侵入生物體的抗原性異物。生物免疫系統(tǒng)所具有的多樣性、耐受性、免疫記憶、分布式并行處理、自組織、自學習、自適應和魯棒性等優(yōu)點。32 算法數(shù)學描述人工免疫算法

4、主要模擬生物免疫系統(tǒng)中的有關抗原處理的核心思想，包括抗體的產(chǎn)生、自體耐受、克隆擴增、免疫記憶等。步驟如下：(1)定義 描述抗原抗體的類別信息，定義一矩陣aj=ai1，aj2，aj3，aj4，aj5，f，其中，aj代表油中的h2、ch4、c2h6、c2h4、c2h2這5種氣體的體積分數(shù)，f代表其對應的故障類別。把收集到的變壓器故障樣本a分為訓練抗原集aj和檢驗抗原集ac。(2)規(guī)格化 把訓練抗原集aj比例規(guī)格化，產(chǎn)生n個非記憶抗體，并挑選一定數(shù)量的抗原作為記憶抗體ar，分離凈化。其規(guī)格化公式為：(3)親和力 計算抗原aj和記憶抗體ar以及非記憶抗體之間的親和力。(4)克隆和變異挑選親和力最高的n

5、個抗體舉行克隆得到挑選集cj，對克隆后的抗體cz以學習率m舉行變異得到抗體集c*j式中：nc為克隆數(shù)；czh為變異數(shù)；round取整，cscale為克隆規(guī)模。(5)抗體集計算訓練抗原集aj和變異后的抗體集cj*的親和力，挑選親和力最高的p抗體為對應抗原的部分記憶抗體集mj，并刪除親和力小于自然死亡閾值yd的記憶抗體。再計算部分記憶抗體集mj中相同類別記憶抗體間的親和力，刪除親和力大于免疫抑制閾值y。的記憶抗體，得到部分記憶抗體集mj*。于是，得到總的記憶抗體集ur=arumj*。(6)循環(huán) 挑選下一抗原，循環(huán)步驟2。(7)抑制 對記憶抗體ar舉行抑制，刪除同類記憶抗體間親和力大于免疫抑制閾值y

6、s的記憶抗體，直至抗原與抗體的親和力臨近。否則，隨機產(chǎn)生d個抗體ad，則抗體集ad*=aruad。(8)檢驗 計算檢驗抗原集ac和記憶抗體集ur之間的歐氏距離，檢驗抗原的類別。l=|ac一ur|33 參數(shù)選定(1)抗體n的挑選 n為抗體集中被挑選用來克隆增殖的抗體個數(shù)，n值越大則克隆集合cj越大，這樣可加大記憶抗體的搜尋空間，但也相應增強了算法計算量；而n值越小則每次產(chǎn)生記憶抗體集的個數(shù)越少，導致算法迭代次數(shù)增多。通過試算可得出最佳的抗體挑選數(shù)為4。(2)其他參數(shù)設置 初始化抗體個數(shù)n=20,抗體克隆規(guī)模k=10，自然死亡閾值yd=l，抑制閾值ys=015，新產(chǎn)生抗體數(shù)d=10。4 故障分析頻

7、繁的變壓器故障類型有：低溫過熱t(yī)1(t300)、中溫過熱t(yī)2(300t500)、高溫過熱t(yī)3(t500)、局部放電pd、低能放電d1、高能放電d2等6種埋伏性故障類型。這里收集了478個故障樣本作為數(shù)據(jù)源。將收集的故障樣本分為2部分，其中235個作為訓練抗原集，剩下的243個作為檢驗抗原集。輸入到上述的人工免疫算法中，重復訓練10次，得到的記憶抗體集個數(shù)平均為31，訓練抗原的數(shù)據(jù)壓縮比為86。計算243個檢驗抗原和記憶抗體集的歐氏距離，得出總的故障診斷精確率為868。表1為故障樣本經(jīng)人工免疫算法處理后的結果及各種故障類型的診斷精確率。表2給出了12組故障實例。將人工免疫算法的診斷結果和iec三比值法舉行比較，可以看出，前者的診斷精確率要高于后者。5 結語電力變壓器故障診斷的人工免疫算法充分利用了人工免疫網(wǎng)絡的自學習和自記憶的優(yōu)點，對故障樣本抗原舉行訓練。獵取的記憶抗體集具有故障的類別信息，因為