[发明专利]一种用于电力网络故障诊断的社团自组织检测方法

权利要求书

1.一种用于电力网络故障诊断的社团自组织检测方法，用于复杂大电网的安全性评估和连锁故障诊断，其特征在于，该方法具体为：首先采集电力网络的网络特征参数，再将电力网络描述为加权网络模型，按照可分解和线性组合的原则构造局部适应度与全局适应度函数，从随机产生的电力网络分组解出发，计算每个电力节点的局部适应度并将其排序，按照拓展演化概率分布函数选择局部适应度较差的节点，并将其移至另一组网络以产生新解，比较新解与当前解的全局适应度数值，将二者中最好解保留下来，并将新解作为下一次迭代的初始解重复以上的优化流程，直到满足预先设定的终止条件，最后分析并输出用于电力网络故障诊断的社团自组织检测结果。

2.根据权利要求1所述的用于电力网络故障诊断的社团自组织检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：采集电力网络的网络特征参数，包括电力网络中发电机机端节点、复合节点、连接线节点、输配电线路和变压器等的布局和对应特征参数，线路和变压器的阻抗或线路上流通的功率；

步骤2：将静态电力网络描述为加权网络G=g(V,E,W)，其中V={v}为节点集，包括发电机机端节点、复合节点、连接线节点等，E={e}为输配电线路和变压器等，W={w}为线路权重集，通常表示线路和变压器的阻抗或线路上流通的功率；

步骤3：随机产生初始解S，即将整个电力网络随机分为两部分，每个部分的节点数相同，在每部分中由边相连的点组成社区，并初始化设置：最好解S_best=S，最好全局适应度GF(S_best)=GF(S)；其中GF(S)按照式(1)所示：

GF(S)=Σr(errm-arm)---(1)]]>

其中，e_rr表示第r个社团结构内部连线数目，a_r表示第r个社团结构与其它社团结构相连的线路数目，m表示电力网络总的边数；

步骤4：按照式(2)计算各个节点的局部适应度λ_i，并按照从小到大的顺序的排列λ_i，即是找到一个序列П使得λ_Π(1)≤λ_Π(2)≤...≤λ_Π(n)

λi=kr(i)ki-ar(i)ki---(2)]]>

其中，k_r(i)表示隶属于第r个社团结构的第i个节点与第r个社团结构内部节点的连接数目，a_r(i)表示隶属于第r个社团结构的第i个节点与第r个社团结构与其它社团结构相连的线路数目，k_i表示第i个节点的度的数目；

步骤5：依据式(3)中的拓展演化概率分布函数P(k)选择П(k)，并将其对应的节点标记为x_j；

P(k)∝e^-μk,1≤k≤n           (3)

其中，μ为指数调节参数，通常取正实数；

步骤6：将选择的节点x_j移至另一部分中，得到新解S_new；

步骤7：按照式(4)计算并比较GF(S_best)和GF(S_new)的大小：若GF(S_best)<GF(S_new)，则保持S_best和GF(S_best)不变；否则，S_best=S_new，GF(S_best)=GF(S_new)；

GF(S)=Σiλi---(4)]]>

步骤8：无条件地接受S=Snew；

步骤9：判断是否满足最大迭代步数NM？若是，则转向下一步骤；否则，则返回到步骤4；

步骤10：储存最好解Sbest、对应的社团结构数目和全局适应度GF(S_best)。

3.根据权利要求2所描述的用于电力网络故障诊断的社团自组织检测方法，其中步骤4中公式（3）也可以替换为如公式(5)所示的另一拓展演化概率分布函数：

P(k)∝e^-hkk^-h,1≤k≤n            (5)

其中，h为混合调节参数，通常取正实数。