时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法

配电网发生故障后,迅速利用大量的告警信息判别出故障元件,能为调度中心的工作人员提供重要的决策支持。针对现有Petri网的故障诊断方法未应用在配电网中的问题,提出了一种时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法。对配电网中的可疑故障元件建立改进的分层模糊Petri网模型,能够适应网络拓扑结构的变换,利用获得的报警信息通过反向和正向时序推理对保护和断路器进行时序检查,对不满足时间约束的库所进行置信度修正。给出了改进分层模糊Petri网模型的推理流程及矩阵推理算法,在矩阵推理过程中引入高斯函数修正概率,使概率始终保持在0～1,最终得到故障元件的置信概率及其时间点约束。通过对配电网系统算例的比较、分析,验证了所提方法的正确性和合理性,能够有效地诊断出配电网的故障元件。     

计及拓扑结构的时间Petri网故障诊断模型

故障元件的快速准确识别是电力系统故障应急处置的首要环节,是电网在线调控运行的重点工作之一。针对现有基于Petri网的电网故障诊断方法未能充分利用系统拓扑信息以及告警时序信息等问题,提出一种计及拓扑结构的时间Petri网故障诊断模型。首先,从系统的拓扑描述及告警信息的时序推理出发,定义了时间Petri网故障诊断模型,并给出了其图形建模及矩阵描述;其次,从保护逻辑出发,重点分析了断路器失灵保护以及远后备保护推理路径的拓扑映射转换规则,在此基础上给出了时间Petri网模型的推理流程及其矩阵推理算法,无需遍历便能够快速得到各疑似元件的故障置信概率及其时序点约束区间;最后,IEEE 39节点系统算例的仿真结果验证了所提故障诊断方法的有效性、容错性及适应性。     

基于事件起点的层次化时序Petri网及其电网故障诊断方法

电网发生故障后利用大量告警信息快速准确地识别故障元件是保障可靠供电和电网安全稳定运行的首要任务。为适应电网运行调控需求,提出一种基于事件起点的层次化加权模糊时序Petri网故障诊断方法。在完善母线和线路的层次化加权模糊时序Petri网模型的基础上,以故障发生时刻为事件起点,确立各初始库所的时序属性,并通过逆向和正向时序推理对保护和断路器动作信息进行时序约束检查和置信度修正。IEEE 39节点系统仿真算例和电网实际故障算例表明所提方法能够在保护和断路器误动/拒动、告警信息缺失/错误等复杂状态下识别真实故障元件,提高了故障诊断的准确度和容错性。此外所提方法还可以得到设备故障的时间点约束,有利于进一步分析故障原因和故障事态发展。通过与现有应用时序信息的故障诊断方法相比,所提方法时序推理过程简明清晰,对网络拓扑的变化适应性强,运算速度快,满足在线诊断需求。     

计及时序信息检查的分层模糊Petri网电网故障诊断模型

研究一种计及时序信息检查的电网故障诊断分层模糊Petri网模型。为了简化诊断模型,构造线路与母线的分层模糊Petri网。深入分析了电网故障诊断中故障、各保护与断路器之间的一元与二元时序约束关系,提出了一种对线路两端保护与断路器动作的时序约束交叉检查方法,对不满足时序约束的保护与断路器动作的概率进行修正。对该分层模糊Petri网进行逆向推理找到故障元件,通过正向时序推理发现误动与拒动的保护与断路器。典型电网的多组案例测试结果验证了该分层模糊Petri网诊断模型的有效性。     

基于时序信息的模糊Petri网电网故障诊断方法

为提高电网故障诊断的准确性,充分利用报警信号的时序信息,研究一种基于时序信息的分层变迁模糊Petri网故障诊断方法。首先,建立分层变迁加权模糊Petri网(WFPN)故障诊断模型;其次,构建元件、保护和断路器之间的时间关联特性(TAC),进行时间关联一致性检查;最后,通过模糊推理进行故障诊断,并对保护和断路器异常行为进行评判。通过典型电网算例推理验证,结果证明该方法不仅能够提高故障诊断的准确性和容错性,还能够判断保护和断路器的异常行为并推出元件故障发生时刻。     

基于多源信息的延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型

提出一种基于电气量判据、保护判据和断路器判据,并能够计及这3类判据时序属性的多源信息延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型。首先,分析故障前后的电力网络拓扑以确定可疑故障元件。之后,采用反向推理寻径法识别故障元件动作可能路径,并在此基础上构造加权模糊Petri网故障诊断模型来确定故障元件;该模型能够计及故障电气量及其时序属性、元件故障和保护动作之间、保护动作和断路器跳闸之间的延时约束以及保护和断路器动作不确定性,且诊断推理全程采用矩阵运算来实现。在上述基础上,采用逆向推理判断警报信息的完整性和正确性,识别出误动或拒动的保护与断路器。最后,用IEEE 39节点系统和贵州兴仁变电站实际故障案例对所构建的故障诊断模型的正确性和求解方法的有效性作了验证。     

容纳时序约束的改进模糊Petri网故障诊断模型

现有基于Petri网理论的电力系统故障诊断模型与方法完全没有利用或没有充分利用警报信息的时序属性,且容错性不强,在处理复杂故障时可能无法得到明确的诊断结果。在此背景下,提出一种融合时序约束网络的模糊Petri网故障诊断模型。通过将Petri网的库所赋予时间属性,以充分计及元件故障、保护动作和断路器跳闸间的延时约束,并采用模糊加权算法进行推理运算,提高了模型的容错性。最后,以IEEE 10机39节点电力系统为例验证了所发展的模型的正确性和求解算法的有效性。与现有两种方法的比较表明,所发展的诊断方法能够自动跟踪网络拓扑变化,在增加少量计算量的情况下,较大提高了容错能力,满足大规模电力系统在线故障诊断需要。     

加权模糊Petri网在电网故障诊断中的应用

以模糊Petri网为基本工具,在研究模糊Petri网的基本结构及概念的基础上,提出了一种基于加权模糊Petri网规则推理的电网故障诊断算法。首先选取经典算例系统建立各元件的加权模糊Petri网模型,然后利用该算法进行了逻辑验证和实例数据的仿真,结果表明,该算法在电网故障诊断中应用的可行性和有效性,给出的故障发生概率为研究人员进一步诊断提供了一定的依据。     

基于故障区域识别及信息时序属性的电网故障诊断

针对电网故障诊断中的不确定和不完备信息,以及考虑到信息的时序逻辑关系,提出基于故障区域识别及信息时序属性的电网故障诊断方法。首先通过故障区域的识别确定可疑故障元件,减小了诊断范围。充分利用电力系统时序特性,建立带有时间戳的模糊Petri网模型,并利用时序逻辑矩阵对时序不一致信息进行识别和修正。给出该电网故障诊断方法的流程,通过仿真验证了所提方法的可行性。     

计及时间约束的改进模糊Petri网故障诊断模型

为充分利用故障事件记录的时间约束特性,进一步提高故障诊断的准确性与快速性,建立了一种计及时间约束的改进模糊Petri网故障诊断模型。首先,分析故障事件记录的一元、二元时间约束关系,研究不确定及缺失的报警信息对故障诊断的影响,利用虚拟有向弧及Petri网产生式规则,建立改进模糊Petri网模型;之后,通过正、反向时序推理分析,获得所有报警信息应该满足的时间区间,依据所建立的状态真值矩阵有效甄别出时序不一致的报警信息;在上述基础上,制定电网故障诊断的具体流程,提出继电保护装置动作行为辨识规则;最后,通过局部电力系统的多组算例仿真和实际系统故障案例测试,证明了所建模型能有效地诊断出电网故障,并具有较高的容错性。     

基于加权模糊时序Petri网络的电网故障诊断模型

提出了一种基于加权模糊时序Petri网络(FTPN)的电网故障智能诊断模型,该模型主要包括停电区域识别、可能故障元件加权FTPN建模、故障元件集求解、保护/断路器动作情况判定4个部分。介绍了故障差错告警差错信息的分类以及故障告警信息时序特性,研究了断路器动作信息及网络拓扑关系,结合广度优先搜索,得到了停电区域识别方法。最后,以新英格兰10机39节点系统为例,建立了母线和线路加权FTPN故障诊断数学模型,并给出该系统的总体结构,结果表明该模型能够快速故障定位,准确提供保护和断路器动作评价信息。     

基于人工智能的输电线路故障快速诊断方法研究

针对电力系统发生故障后未经处理的多源告警信息可能导致故障处理时间增加的问题,提出一种基于人工智能的输电线路故障诊断方法。对输电线路故障诊断Petri网模型进行改进,在建立的模糊Petri网模型中预设变迁阈值,采用逆向搜索策略,对模糊Petri网进行约简,减小推理规模,提高故障诊断效率。所提方法可以对故障信息进行快速分析、分类处理,大大减少调度员处理信息的工作量,提高输电线路自动化水平,确保电力系统安全稳定运行。通过算例验证了所提方法的有效性。     

基于分层变迁的WFPN电网故障分析

为了增强模型的灵活性以及解决算法在推理过程中存在的不足而影响诊断准确性的问题,研究了基于改进的加权模糊故障Petri网(WFPN)的电网故障诊断方法。首先,根据故障信息确定可疑元件并建立各元件两层通用模型。其次,提出了对变迁集合进行分层归类及算法的改进,使计算过程更符合变迁的触发时序。其中,变迁分层数的多少决定着算法迭代的次数。最后,给出了故障诊断的具体推理过程,分析了算法性能和模型适应性。算例分析和不同模型诊断结果的比较表明该方法的合理性和有效性,可实现快速的故障诊断。     

基于模糊Petri网的用电信息采集系统故障诊断方法

采用一种模糊Petri网理论与专家系统结合的方法对用电信息采集系统整体进行故障诊断,提高了用电信息采集系统故障诊断的效率。根据用电信息采集系统故障逻辑关系,结合Petri网建模方法,建立模糊故障Petri网模型;通过逆向推理的方法,实现系统运行状态的准确评价。最后结合实例对故障诊断的推理过程进行了验证,证明了该方法的可靠性和合理性。     

一种基于FPN的变电站故障推理机制

针对变电站故障推理过程中存在的不确定性问题,提出一种基于模糊Petri网的变电站故障推理机制。对于告警信号漏报、误报问题,设计模糊诊断规则,采取模糊推理策略;对于适用多条规则的争议性信号,在信号单一及信号重复时分别给出分配方案;引入岭型隶属函数,计算在时间上信号对规则的隶属度。通过故障诊断实例的仿真,验证了该推理机制的有效性,并对实验数据进行比较分析,阐述不同的信号接收情况及时间分布对推理结果产生的影响。实验表明,该FPN推理机制可在不确定的信息基础上进行较为准确的推理。     

基于混合模糊Petri网的电力系统故障暂态识别方法

提出一种基于混合模糊Petri网(hybrid fuzzy Petrinets,HFPN)的电力系统故障暂态信号识别新方法。该方法将小波变换特征提取、模糊逻辑和模糊Petri网相结合构成混合模糊Petri网,有效解决了单一的模糊Petri网无法识别故障暂态信号的缺陷,也改善了原有识别方法推理过程不容易被人理解的不足。对故障发生后1/4个周期内的三相电流和零序电流,应用小波变换提取小波能量,再经过模糊推理系统得到模糊值作为特征量,最后应用模糊Petri网进行识别。大量PSCAD/EMTDC仿真试验结果表明:该故障识别方法能快速准确地识别各类故障暂态信号,识别速度快,并且以概率的形式给出发生各种故障的可能性;基于HFPN的图形化表示方法清晰直观,不受故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响,对噪声信号和不同线路都具有较好的适应性。     

一种基于EFPN的电力系统故障诊断方法

针对电力系统故障诊断中存在的告警信息错误或缺失,以及信息出现的时间不确定等问题,提出一种基于扩展模糊Petri网(EFPN)的故障诊断方法。该方法通过将模糊规则映射到扩展模糊Petri网,对故障诊断过程中的不确定性问题进行定量分析。首先,采用统计计算获得信号置信度,运用层次分析法设定权值,进而构建时间隶属函数定量分析信号的时间不确定性。由变电站故障诊断实例可知,该方法在处理不完备信号和误信号时,表现出较好的适应性和容错性,准确度高,且降低了直接使用专家经验的主观性。