[发明专利]基于PBI的模拟电路故障参数范围识别方法

权利要求书

1.一种基于PBI的模拟电路故障参数范围确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取模拟电路中元件数量C和各个元件的参数标称值x_iN，i＝1,2,…,C，确定模拟电路在预设测点的传输函数，获取当前故障状态下模拟电路在预设测点的故障电压相量以及所检测出的故障元件序号c；

S2：基于PBI确定故障元件参数下限，具体步骤包括：

S2.1：将元件参数向量X＝[x₁,x₂,…,x_C]作为遗传算法种群的个体，生成N个个体构成初始种群P，具体方法为：根据需要设置故障元件c的参数值x_c的故障取值范围初始种群P中每个个体中故障元件c的参数值x_c在故障取值范围内取值，其余元件i′的参数x_i′在容差范围[x_i′N×(1-α),x_i′N×(1+α)]内取值，其中x_i′N表示元件i′的参数标称值，i′＝1,2,…,Ci′≠c，α表示容差参数，取值范围为α∈(0,0.05]；

S2.2：初始化迭代次数t＝1；

S2.3：对种群P中的个体进行交叉和变异，得到新种群Q，在交叉和变异过程中需要保证故障元件c的参数值x_c在故障取值范围内取值，非故障元件的参数值在容差范围内取值；

S2.4：将种群P和种群Q进行合并，得到合并种群S，即S＝P∪Q；

S2.5：分别计算2N个个体中每个个体X_k所对应的适应度值F_k，其中k＝1,2,…,2N，适应度值越小个体越优；适应度值F_k的具体计算方法为：

根据传输函数计算个体所对应元件参数向量在预设测点处的输出电压相量然后计算该输出电压相量与故障电压相量之间的误差将误差进行归一化得到归一化后的误差

其中，E_max、E_min分别表示2N个个体所对应误差中的最大值和最小值；

将每个个体X_k中故障元件c的参数值x_c,k进行归一化得到归一化后的参数值

其中，x_c,max、x_c,min分别表示2N个个体故障元件c的参数值中的最大值和最小值；

采用以下公式计算得到每个个体X_k的适应度值F_k：

其中，θ为预设的惩罚因子；

S2.6：根据适应度值从2N个个体中优选出N个个体作为下一代种群P′；

S2.7：判断迭代次数t是否达到预设的最大迭代次数t_max，如果未达到，则进入步骤S2.8，否则进入步骤S2.9；

S2.8：令种群P＝P′，t＝t+1，返回步骤S2.3；

S2.9：将当前种群P′中误差最小个体中故障元件c的参数值作为故障元件c的参数范围下限x_cL；

S3：采用与步骤S2中的相同算法流程确定故障元件参数上限x_cU，在算法执行过程中采用以下公式计算个体X_k的适应度值F_k：

适应度值越小个体越优；

算法执行完毕后，将最后一代种群P′中误差最小个体中故障元件c的参数值作为故障元件c的参数范围上限x_cU。