采用遗传算法的雷电冲击电压波形双指数拟合系统及方法与流程

文档序号:15493336发布日期:2018-09-21 21:06阅读:1794来源:国知局

本发明涉及雷电冲击电压波形领域,尤其是涉及一种采用遗传算法优化的雷电冲击电压波形双指数拟合系统及方法。



背景技术:

雷电冲击电压全波大致可以分为5类型:即光滑雷电波、波前带振荡的雷电波、波顶有过冲的雷电波、波前波顶均有振荡的雷电波和波顶有振荡且有过冲的雷电波。按照最新2010版iec60060-1《高电压试验技术,第一部分:一般定义及试验要求》标准,如图1a和1b所示,对于叠加过冲或振荡的的雷电冲击波形记录曲线ue(t),需要求取其基准曲线um(t)和剩余曲线r(t),并利用定义的k因子滤波器对剩余曲线r(t)进行数字滤波后形成滤波后的剩余曲线rf(t),叠加到um(t)形成试验电压曲线ut(t),从而进行参数提取,包括试验电压值ut、波前时间t1、半峰值时间t2和相对过冲幅值β'。可见,如何准确获取雷电冲击波形的基准曲线um(t)是影响参数提取结果的关键,也是执行整个过程的重要的第一步。

目前,基准曲线求取的方法有很多,但真正有生命力并适应广泛波形的方法还是双指数模型。双指数模型求解的关键是拟合区的选取。最新2010版标准iec60060-1给出叠加过冲或振荡的标准雷电冲击参数计算程序中关于双指数模型拟合求取基准曲线的方法如下:

a.求取波前小于0.2*ue(ue为记录曲线ue(t)的极限值)电压值和波尾大于0.4*ue电压值的两个采样点u0.2(最后一个点)和u0.4(第一个点);

b.删除点u0.2前和点u0.4后的数据,形成拟合曲线uf(t);

c.对uf(t)用双指数函数模型进行拟合得到波形ud(t);

d.基于ud(t)根据时间点可构建波形的基准曲线um(t)。

但是最新2010版标准iec60060-1中未对双指数模型拟合算法进行定义或给出具体参考方法。



技术实现要素:

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种采用遗传算法的雷电冲击电压波形双指数拟合系统及方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

一种采用遗传算法的雷电冲击电压波形双指数拟合系统,该系统包括雷电冲击波形的记录曲线数据处理和存储第一模块、拟合波形数据处理和存储第二模块、双指数函数第三模块、遗传算法参数设置第四模块、迭代处理和显示第五模块;

所述的雷电冲击波形的记录曲线数据处理和存储第一模块采集雷电冲击电压波形存储形成记录曲线,所述的拟合波形数据处理和存储第二模块对雷电冲击波形的记录曲线数据处理和存储第一模块的记录曲线处理成拟合波形并进行存储,所述的双指数函数第三模块对拟合波形数据处理和存储第二模块提供设置好参数的双指数函数模型进行拟合,所述的遗传算法参数设置第四模块提供设置好初始参数的遗传算法模块对经过双指数函数第三模块处理后的双指数函数模型进行迭代求解参数,所述的迭代处理和显示第五模块对遗传算法求解后的双指数模型进行迭代显示,最终显示记录曲线、拟合曲线和基准曲线。

优选地,所述的雷电冲击波形为叠加过冲或振荡的雷电冲击波形。

优选地,所述的雷电冲击波形包括基于高压大厅雷电冲击试验采集试验分析用波形和在线监测、输变电设备启动调试获取的雷电冲击暂态波形。

优选地,所述的拟合波形数据处理和存储第二模块对雷电冲击波形的记录曲线数据处理和存储第一模块的记录曲线按照0.2和0.4倍极限值处理成拟合波形并进行存储,具体包括:

拟合曲线uf(t)获取

求取波前小于0.2*ue电压值的第一个采样点u0.2;

求取波尾大于0.4*ue电压值的第二个采样点u0.4;

求取拟合曲线uf(t);

其中,j表示第j个波形幅值,o表示在ue(t)中第o个波形幅值点,n表示拟合曲线uf(t)波形记录点数。

优选地,所述的双指数函数模型定义为:

ud(t)=a[exp(-t-d)/b-exp(-t-d)/c)]

式中:t是时间;ud(t)是双指数电压拟合函数;a,b,c和d是拟合参数。

优选地,所述的遗传算法模块的遗传算法基本步骤如下:

步骤1、确定编码策略;

步骤2、确定解的目标函数及相应的适应值;

步骤3、产生一组初始解群;

步骤4、根据解群中各个解的目标函数,采取一定的选择方法,选择适当个体进行遗传操作;

步骤5、通过杂交和变异产生一个新的解群;

步骤6、若遗传代数达到允许值或其他收敛条件已满足时停止,否则转到步骤4,用新的解群代替初始解群进行下一次迭代。

一种采用所述的采用遗传算法的雷电冲击电压波形双指数拟合系统的方法,包括以下步骤:

步骤1,设定采集参数,基于高压大厅雷电冲击试验采集试验分析用波形;

步骤2,将采集获取叠加过冲或振荡的的雷电冲击波形进行存储,形成记录曲线;

步骤3,按0.2和0.4倍极限值处理成拟合曲线;

步骤4,按照标准设置双指数函数模型拟合波形,求解4个参数从而获取基准曲线;

步骤5,利用遗传算法求解双指数函数模型的4个参数;

步骤6,利用4个参数重构基准曲线。

与现有技术相比,本发明具有以下优点:

1、本发明提供了一种具有简单、稳定、实用和快速的雷电冲击波形基准曲线求取方法,适合用于叠加过冲或振荡的的雷电冲击波形的参数提取。

2、本发明提供了一种比传统两步最小二乘拟合法求解双指数函数模型更加快速的求取方法,更好地利用了目前高性能计算机的计算能力。

附图说明

图1a为本发明涉及的雷电冲击电压波形参数提取过程中的曲线示意图;

图1b为本发明涉及的雷电冲击电压波形参数提取过程中的曲线示意图;

图2为本发明系统结构方框示意图。

图3为本发明的系统工作方法流程图。

图4为本发明的方法处理得到的典型波形图。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本发明保护的范围。

本发明力图从实际应用出发,客服现有基于两步最小二乘拟合法求解双指数函数模型的不足之处,提出一种采用遗传算法优化的雷电冲击电压双指数波形拟合方法。即对于叠加过冲或振荡的的雷电冲击波形记录曲线ue(t),按0.2和0.4倍极限值处理成拟合曲线,采用遗传算法求取双指数函数模型的4个拟合参数,完成基准曲线的求取。该技术具有简单、稳定、实用和快速等优点,适合用于叠加过冲或振荡的的雷电冲击波形取参数提取。

如图1a和1b所示,对于叠加过冲或振荡的的雷电冲击波形记录曲线ue(t),需要求取其基准曲线um(t)和剩余曲线r(t),并利用定义的k因子滤波器对剩余曲线r(t)进行数字滤波后形成滤波后的剩余曲线rf(t),叠加到um(t)形成试验电压曲线ut(t),从而进行参数提取,包括试验电压值ut、波前时间t1、半峰值时间t2和相对过冲幅值β'。

如图2所示,一种采用遗传算法的雷电冲击电压波形双指数拟合系统,该系统包括雷电冲击波形的记录曲线数据处理和存储第一模块、拟合波形数据处理和存储第二模块、双指数函数第三模块、遗传算法参数设置第四模块、迭代处理和显示第五模块。所述的第一模块采集雷电冲击电压波形存储形成记录曲线,所述的第二模块对第一模块的记录曲线处理成拟合波形并进行存储,所述的第三模块对第二模块提供设置好参数的双指数函数模型进行拟合,所述的第四模块提供设置好初始参数的遗传算法模块对经过第三模块处理后的双指数函数模型进行迭代求解参数,所述的第五模块对遗传算法求解后的双指数模型进行迭代显示,最终显示记录曲线、拟合曲线和基准曲线。

所述的雷电冲击波形为叠加过冲或振荡的雷电冲击波形。

所述的雷电冲击波形包括基于高压大厅雷电冲击试验采集试验分析用波形和在线监测、输变电设备启动调试等获取的雷电冲击暂态波形。

高压大厅雷电冲击试验记录装置的采样率需在100ms/s及以上,模拟带宽50m及以上,记录存储的雷电冲击波形记录曲线ue(t)定义如下:

注:i——第i个波形幅值;

n——波形记录点数;

δt(i-1)——波形第i个点对应的时间(μs,δt为采样时间间隔);

所述的第二模块对第一模块的记录曲线按照0.2和0.4倍极限值处理成拟合波形并进行存储,具体包括:

拟合曲线uf(t)获取

求取波前小于0.2*ue电压值的第一个采样点u0.2;

求取波尾大于0.4*ue电压值的第二个采样点u0.4;

求取拟合曲线uf(t)

forj=oton

uf(ti)=ue(ti)

next

其中,j表示第j个波形幅值,o表示在ue(t)中第o个波形幅值点,n表示拟合曲线uf(t)波形记录点数。

所述的双指数函数模型定义为:

ud(t)=a[exp(-t-d)/b-exp(-t-d)/c)]

式中:t是时间;ud(t)是双指数电压拟合函数;a,b,c和d是拟合参数。

所述的遗传算法模块的遗传算法基本步骤如下:

步骤1、确定编码策略;

步骤2、确定解的目标函数及相应的适应值;

步骤3、产生一组初始解群;

步骤4、根据解群中各个解的目标函数,采取一定的选择方法,选择适当个体进行遗传操作;

步骤5、通过杂交和变异产生一个新的解群;

步骤6、若遗传代数达到允许值或其他收敛条件已满足时停止,否则转到步骤4,用新的解群代替初始解群进行下一次迭代。

如图3所示,一种采用遗传算法的雷电冲击电压波形双指数拟合的方法,包括以下步骤:

步骤1,设定采集参数,基于高压大厅雷电冲击试验采集试验分析用波形;

步骤2,将采集获取叠加过冲或振荡的的雷电冲击波形进行存储,形成记录曲线;

步骤3,按0.2和0.4倍极限值处理成拟合曲线;

步骤4,按照标准设置双指数函数模型拟合波形,求解4个参数从而获取基准曲线;

步骤5,利用遗传算法求解双指数函数模型的4个参数;

步骤6,利用4个参数重构基准曲线。

本发明的方法处理得到的典型波形图如图4所示。

以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

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