基于多源数据及多维故障诊断空间的快速智能电网故障诊断方案

针对目前的电网故障诊断算法难以兼顾实时性和全面性,导致其无法满足调度实用化需求的问题,提出一种利用多源数据进行故障诊断的快速智能诊断方案。首先通过故障编码技术将遥信数据映射到故障诊断空间,形成故障编码集;然后针对仅用开关量数据的缺陷,提出利用广域量测系统（WAMS）中的电气量信息对故障编码进行修正和补充。接着将带标签的故障编码输入概率神经网络（PNN）进行训练,构造PNN分类模型。最后通过构造故障分析模块对保护和断路器误动、拒动情况进行分析,形成综合智能诊断模型。算例分析表明,该方法正确可行,可满足调度实用化要求。     

基于多源数据融合的电网设备技术监督知识图谱构建

电网企业多年技术监督工作开展积累了大量数据.针对海量技术监督数据挖掘深度浅、数据价值低的现状,提出一种多源数据融合的方法构建电网技术监督知识图谱,对其本体设计、数据的获取与抽取、知识融合及可视化展示等内容进行了研究,电网设备技术监督知识图谱的应用,实现了基于技术监督知识图谱的智能检索问答和设备家族缺陷识别,为电网设备数字化管理提升提供了思路.     

多源数据电网调度报表的研制

在宁夏电网调度自动化系统中,如何用ＤＳＴ（数据服务接口）取数,配合历史数据的方法,在微机上完成调度报表的生成和数据管理,介绍解决关键技术问题的方法。     

极端灾害下基于时空网格的配电网多源数据融合方法

极端灾害会对配电网造成一定的影响,严重时甚至破坏电网的安全稳定运行,灾害过程中会产生大量的配电网设备及运行方面的数据,这些数据信息量大且波动性强。为及时掌握极端灾害情况下对配电网设备的影响或破坏等信息,有效地协助配电网灾后指挥及修复工作,提出了一种基于时空地理网格的配电网多源数据融合方法。首先根据时空网格划分方法对配电网所在区域进行时间、空间上的划分并建立配电网时空网格编码数据库;然后对极端灾害下配电网的多源数据进行特征分析,提取关键时间特征和空间特征;通过计算时空特征关联度,关联匹配时空网格和配电网多源数据并储存于时空网格编码数据库中;进而根据融合后的配电网多源数据构建配电网灾情网格化视图;最后,通过算例验证了该方法的有效性和合理性。     

基于多源信息时间序列匹配的电网故障诊断方法

随着调度中心自动化水平的不断提高,包括数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)、广域测量系统(w ide-area measurement system,WAM S)、继电保护信息系统(relay protection information system,RPIS)等在内的多数据源系统的量测信息汇集到调度中心的统一数据库中。为了充分挖掘多源信息在调度运行中的应用场景,将多源信息应用于电网故障诊断中,提出了一种基于多源信息时间序列匹配的电网故障诊断方法。首先,介绍了多源信息数据库的组成、电网时间序列的结构以及针对不同数据源系统的生成规则。其次,利用事件顺序(sequence of event,SOE)记录、信息保护动作信息和相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)电气量信息在故障发生时划分可疑故障区域,生成未知故障的电网时间序列,并与根据可疑故障区域内的可疑元件的保护配置信息生成的基准时间序列集合进行匹配,识别出故障元件、故障类型、故障时间、故障演进过程等详细故障信息。最后,采用实际算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于调度综合数据平台的大规模电网分层故障诊断

当大规模电力系统发生单一或复杂故障时,各种开关及保护动作信息、报警和事件信息在短时间内同时上传到调度中心各应用系统,此时仅靠单个系统信息和单一诊断手段很难解决故障诊断问题。文中提出了一个基于调度综合数据平台（DIIP）的针对大规模电力网故障诊断的分层故障诊断多智能体系统（MAS）模型,通过分级故障特征信息订阅机制及区域智能体并行诊断和全局智能体总体诊断的分层协调诊断机制,得出最终的故障诊断结论。测试案例表明,利用基于DIIP的多智能体模型诊断故障有效且具有较好的实际应用能力。     

电机故障诊断的多传感器数据融合方法

电机及其运行环境的复杂性决定了电机故障诊断也非常复杂。尽管随着检测技术、信号处理技术、智能技术的进步,故障诊断技术得到了很大的发展,但是目前的故障诊断技术仍因为各种原因存在着很大的不确定性。目前诊断技术依然是基于单个参数,如电流、振动、温度、润滑油成分所能携带的故障特征来进行诊断．但是因为模型或者环境的不确定性导致这些诊断结果模糊不清甚至错误。分析了传统故障诊断方法中存在的不确定性．并介绍多传感器数据融合的方法来处理由于单个参数带来的诊断的不确定性,同时介绍一个数据融合故障诊断系统(fusion diagnosis system．FDS)的结构模型．并分析这个结构在应用中的关键问题。     

基于故障录波数据的电网故障诊断方法分析及改进

在电网调度层面,可以利用SCADA系统、继电保护及故障信息系统等多数据源信息实现故障诊断在线应用,对此,提出了利用故障录波数据进行电网故障诊断的具体方法.首先从整体上对如何使用故障录波数据进行故障诊断的流程进行了分析,在此基础上应用分阶段故障诊断的思想,对原有的模拟故障录波方法在确定故障时间、故障类型、故障方向以及故障设备等方面的不足进行分析并提出改进方法.最后,以某地区电网220 kV盘古石变电站发生的故障为例,通过VC++6.0编程验证改进后的故障诊断方法和流程,故障诊断结果符合实际情况,验证了该诊断方法的正确性和有效性.     

基于多源信息的电网故障诊断新方法

为在实际保护、断路器发生误动或相关警报信息出现丢失等异常情况时,仍能保证故障诊断结果的准确性,提出了新的故障诊断方法。该方法首先在覆盖集理论的指导下,基于遥信量建立了改进优化模型;然后利用小波技术对故障录波信息进行分析;最后基于改进证据理论对前2种结果进行数据融合,从而得到精确诊断结果。通过实时数字仿真器(RTDS)上的模型验证了该方法的有效性。     

基于MAS信息融合的电网故障诊断

在电网故障诊断中,由于保护及开关的误动、拒动,使传统基于单一开关量的诊断方法的精确性受到限制。为此,提出了基于Multi-Agent System(MAS)信息融合的电网故障诊断方法,通过MAS对各模块进行功能划分,并通过电气量的引入提高电网故障诊断的精确性。给出了基于MAS信息融合的电网故障诊断系统结构,并具体给出了诊断Agent的功能实现,仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于多源非健全信息融合的配电网主动故障研判方法

为解决非健全信息下的配电网故障定位问题,提出了一种基于多源非健全信息融合的配电网主动故障研判方法.首先建立了主动故障研判的模型,以终端故障研判定位集合、故障指示器故障研判定位集合及停电事件故障研判定位集合为例描述了3种不同研判方法的故障定位区间.其次确立了主动故障研判结果融合的3个原则.再次基于该原则和融合信息熵,对终...     

基于改进Petri网和Hilbert变换的多源信息融合电网故障诊断方法

针对采用单一开关量信息来判断电网故障而存在的可靠性差和精度低等问题,提出了一种基于改进Petri网和Hil-bert变换的多源信息融合电网故障诊断方法.对电网的故障信息数据进行特征提取,通过改进的层次化加权模糊Petri网实现开关量到元件模糊故障度的转化,利用改进Hilbert变换对录波电气信息进行分析而得到元件所对应...     

基于量子神经网络的电网故障诊断算法

传统的人工智能方法处理电网故障诊断中交叉数据模式识别问题的效果不甚理想。为此,作者提出运用量子神经网络进行故障诊断的算法,借鉴量子力学的相关概念,不断更新各层神经元的连接权以及隐含层各神经元的量子间隔,以达到提高故障诊断容错性的目的。仿真结果表明,在保护动作信息不完备的情况下,该算法的故障判断准确性明显优于传统神经网络。另外,该算法对存在一定错误数据的故障信息也具有良好的识别能力。     

容差模拟电路软故障诊断的神经网络方法

为了提高诊断容差模拟电路软故障的速度与准确性,提出了一种随机算法、灵敏度分析、免疫遗传算法与神经网络相结合的软故障诊断方法.该法首先利用基于随机算法的灵敏度分析来解决电路发生软故障时测试节点与激励信号频率选择困难的问题,然后对待测电路施加所选的激励并在所选择的测试节点处提取节点电压,这些电压值再经主元分析与归一化处理作为故障特征,输入神经网络.为了解决传统BP算法本身固有的易陷入局部最优等缺点,引入免疫遗传算法来进行优化,形成基于免疫遗传算法的BP神经网络,进行故障分类.本文详述了其诊断原理及诊断步骤,并通过电路诊断实例,验证了所提方法的有效性.     

应用数据融合的电网故障诊断

电网发生故障时,由于保护及断路器的拒动、误动等因素使得诊断结果存在不确定性。首先提出了应用数据融合的电网故障诊断方法;再针对融合故障发生时的开关量和电气量信息,利用模糊Petri网对开关量信息进行分析,利用希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang transform)对电气量进行分析,提取开关量故障度、幅值故障度、频率故障度和能量故障度,并利用D-S证据理论对各种故障表征予以融合,进而得故障诊断结果;最后,通过仿真验证所提方法能充分利用电气量信息,减小单一开关量的不确定性因素的干扰,提高故障诊断的精度。     

变电站接地网的信息融合故障诊断

基于人工神经网络、小波变换及信息融合技术提出一种接地网断裂故障诊断方法。该方法通过在直流激励源下,采用人工神经网络的方法对地网的断裂进行诊断;在高频激励源下,建立接地网的高频模型,利用小波分析对地网的断裂进行诊断。但是考虑到上述两种故障诊断方法有其不确定性,为了提高变电站接地网导体故障诊断的可靠性,将上述两种故障诊断的结果作为证据来源利用证据理论实现多种故障诊断方法的融合。最后给出了一个接地网故障诊断的实例,其仿真计算和诊断结果表明,与单一诊断方法相比,故障诊断的可靠性得到了明显提高。     

基于多数据源融合的实时电网故障分析及实现

提出一种利用多数据源信息实现电网故障实时综合分析的方法。利用电力调度综合数据平台获取的能量管理系统、保护信息、故障录波等3个系统的电网故障信息,根据数据源不同的采集特性,采用分阶式故障诊断方法,分阶段利用不同算法对多数据源、多类型数据进行分析。同时采用故障信息组群技术实现了各核心分析子系统之间的数据共享,解决各独立运行的分析子系统之间的协调问题;实现了针对多数据源、多种算法并行的电网故障的实时综合分析,提高了分析和数据采集的针对性和效率。该方法已经成功应用于福建省调,现场运行结果表明该方法可以针对多数据源实现快速、完整、正确的综合故障分析,以及保护和开关动作行为的准确评估。     

基于D-S证据理论的直流电机故障诊断研究

通过分析直流电机的故障机理,得到在不同信号(如电流、转速、转矩等)中所表现的故障特征,提出了一种神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法。利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度。