采用WAMS时序信息的故障诊断方法及应用

为弥补现有基于模式识别的广域测量系统(wide-area measurement system,WAMS)故障诊断方法在获取完整故障演进过程的不足,将时序信息引入到基准模式向量中,提出了一种基于WAMS时序信息的故障诊断方法。该方法根据已知故障类型建立包含时序信息的基准故障模式向量,在满足故障启动条件的情况下,对未知故障进行特征量提取并按照时序信息与时序基准故障模式向量进行匹配,从而确定故障类型及获取完整的故障演进过程。最后,利用包括强台风等极端天气下的实际系统事故的WAMS实测数据验证了所提方法针对不同故障类型均可得到包括故障时刻、故障过程中保护和断路器动作信息在内的事故演进过程。     

基于时序贝叶斯知识库的电网故障诊断软件原型系统设计

为了在故障后辅助调度员准确定位故障元件,揭示故障发展过程,文中利用时序信息设计了一种基于时序贝叶斯知识库(TBKB)电网故障诊断方法的原型系统。该诊断方法利用元件故障与保护动作、保护动作与相应断路器跳闸等之间的因果关系与时序关系,建立电网故障诊断模型,通过时序约束一致性检查方法,检查保护、断路器动作的时序。针对信息缺失情况进行状态假设,形成假设状态组合。通过贝叶斯推理,判断故障元件、误动与拒动的保护与断路器。根据此原理设计的原型系统,包括数据获取、TBKB模型建立、故障诊断推理、分层因果图显示等模块,给出了TBKB诊断模型自动生成、诊断算法实现、分层因果图的构造与显示等关键技术的实现。该原型系统为电网故障诊断的工程应用提供了参考。     

基于时间序列相似性匹配的输电系统故障诊断方法

输电系统发生故障后的警报信号具有丰富的时序信息,若能充分利用则会有助于快速和准确地诊断故障。调度中心采集到的故障警报包含了统一时标基准的时序信息,从而构成了时间序列。在此背景下,将时间序列的数据挖掘概念与相关方法引入输电系统故障诊断之中,提出了基于相似性匹配的故障诊断方法。首先,介绍了时间序列的概念及其相似性匹配方法。随后,将这种方法进行了改进并应用于输电系统故障诊断,构造了相应的时间序列模型,定义了时间序列距离,采用子序列匹配查询方法求解,并与近年来提出的两种输电系统故障诊断方法进行了比较分析。所提出的方法利用警报信息序列的时序特征,对于复杂故障、相继故障等情形仍能迅速识别警报漏报/误报等情况,正确诊断出故障元件与故障类型,并对继电保护装置进行评价。最后,用两个实际案例说明了所提出的故障诊断方法的可行性与有效性。     

计及死区故障的3/2接线变电站的Petri网故障诊断方法

现有针对3/2接线系统的故障诊断方法较少考虑死区故障,在基于保护和断路器动作信息进行故障诊断时易造成误判。提出一种计及死区故障的3/2接线变电站的Petri网故障诊断方法,除了系统中母线、线路和变压器等元件,对死区位置也建立其加权模糊时序Petri网模型。针对3/2接线系统不同死区位置、不同类型故障的跳闸策略,利用保护动作信息和断路器辅助节点开合状态信息构造死区故障辨识逻辑。通过死区故障的逻辑辨识和保护及断路器的时序约束检查,对诊断模型的结构和参数进行修正。测试系统仿真算例和电网实际故障案例表明,该方法能够在保护和断路器不正确动作和警报信息不完整等复杂状态下识别真实故障元件,提高了诊断的准确度和容错性。     

WAMS错误数据的快速辨识及恢复方法

统计分析基于相量测量单元(PMU)的电力系统广域测量系统(WAMS)在实际应用中出现的监测数据的错误类型,提出基于模式识别的WAMS错误数据快速辨识及恢复方法。该方法通过对同一PMU上传的监测数据进行特征量提取,并与预先设置的时序相对变化量变化趋势矩阵和时序数值矩阵进行模式匹配,实现错误数据的实时辨识,并使用错误出现最近时刻的正常数据进行数据快速恢复。所提方法在实测的监测数据中的应用验证了其可行性。     

混合量测系统中利用潮流信息的电网故障诊断

为了充分利用广域量测系统(WAMS)的量测信息,提出了一种在混合量测系统中利用潮流信息的故障诊断方法。首先指出了根据WAMS量测量实现故障唯一辨识的数学条件,为PMU配置提供了依据。该方法在运行中准实时地生成预想故障,根据WAMS系统的实时量测获取可观测区域的潮流信息,将其与预想故障进行匹配,进而识别故障。该方法充分利用了PMU与SCADA的量测信息,兼顾了两种量测的特点,可实现对电网故障的在线诊断。仿真表明,该方法准确性高,在PMU配置较少的情况下,也能实现对电网故障的在线诊断。     

基于多源信息融合的电网故障诊断方法研究

考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量、故障录波器电气量及WAMS系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法。该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量通过小波能量分析提取故障特征,采用蕴含时序贝叶斯网络对保护、断路器开关量进行故障推理,定义了能量畸变故障度、能量故障度、改进RBF神经网络故障度及时序贝叶斯故障度衡量线路故障程度,并作为证据体采用改进D-S证据理论进行信息融合,进而通过模糊C-均值聚类方法给出故障诊断决策。PSCAD     

含电气量信息的电力系统故障诊断解析模型

现有的电力系统故障诊断解析模型采用的信息源比较局限,信息冗余度不大,在复杂故障情况下难以得到明确的故障诊断结果。随着以相量测量单元(PMU)为基础的广域测量系统(WAMS)的发展,实时获取准确的系统电气量信息逐步成为可能。在此背景下,发展了能够利用电气量信息的电力系统故障诊断解析模型。首先,利用故障后的断路器状态与电气量快速确定故障区域;然后,对现有的解析模型作了进一步发展,以充分利用电气量信息,并对所发展的优化模型采用遗传算法求解。最后,用算例说明了所发展模型的可行性。仿真结果表明,所提出的方法具有较强的容错能力,可以处理保护和断路器误动/拒动情况以及警报丢失或错误情况。     

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。     

基于开机过程信息融合的水电机组故障诊断方法

为保证水电机组运行的可靠性,通常采用基于振动频率分析的故障诊断技术。但是水电机组故障类型间存在重叠的频率特征,仅凭频率分析不易确定故障类型。因此,文中采用信息融合技术,引入开机过程中的时间和空间特征信息,在特征层采用支持向量机作为信息融合手段,在决策层采用D-S证据理论进行信息融合。实验结果表明,信息融合增加了故障诊断的特征信息,提高了故障诊断系统的诊断能力。     

基于WAMS量测数据的电网扰动和操作类型识别

阐述了基于广域测量系统(WAMS)量测数据和模式识别方法进行电网扰动和操作类型识别的过程,主要包括基于联络线的扰动和操作区域判定、WAMS量测数据的预处理、模式特征的提取以及模式匹配.在模式特征的提取过程中,针对分析得到的不同类型扰动和操作的特征,采用了更多的电气特征量,并总结了相关的特征提取方法,提高了可识别性.采用...     

采用分层多源信息融合的电网故障诊断方法

鉴于调度自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种分层多源信息融合的电网故障诊断方法,以开关量诊断层和多源信息融合诊断层2个层次,在基于SCADA系统开关量实现电网单一故障快速诊断的同时,综合开关量信息与故障录波器及WAMS的电气量信息,着力解决保护、断路器拒动、误动造成的多元件停电的故障诊断。仿真算例计算表明,此方法的分层模式增强了故障诊断针对性,并在多源信息融合诊断时减少了对电气量数据的需求,能有效降低保护、开关拒动误动对电网故障诊断的影响,提高了准确度,具有良好的工程实用价值。     

WAMS故障对电力系统可靠性的影响分析

为评价二次测量系统故障对一次系统造成的影响,本文在定义“能量信息”系统场景集基础上,将WAMS故障考虑在系统故障中,从故障结果与操作盲区对WAMS故障时的电力系统故障进行了非正常运行状态可观性分析,并结合系统失供电率指标EDNS,构建了一、二次复合系统的综合可靠性评估模型。基于蒙特卡洛仿真计算结果发现:WAMS故障对电力系统的影响十分明显,且不容忽视,通过PMU的冗余配置可以改进WAMS可靠程度,对提升电力系统整体可靠性有着显著意义。     

区域电网故障诊断系统设计

在阐述电网故障诊断必要性和重要意义,以及分析目前电网故障诊断实际现状和实现条件的基础上,提出了一基于故障信息系统平台的面向区域电网的故障诊断系统,给出了其具体的实现方案,并按照电网故障后事故处理流程以及故障信息的层次性等特点,设计了诊断系统的主要功能模块,以此来满足电网事故后分析的各层次的功能需求.文中就诊断知识挖掘、故障简报形成、故障时序分析模块的功能、算法以及难点等方面做了详细论述。     

电力变压器故障的客观熵权识别及诊断方法

为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器油中溶解气体数据进行分析的基础上,建立了一种基于客观熵权的电力变压器故障信息模式识别及诊断模型。首先,在定义包含电力变压器故障模式全局信息的矩阵范式基础上,引入信息熵权理论构建故障特征信息的客观熵权精确量化模型;然后,基于距离和投影原则构建了故障模式判别准则函数,并通过准则函数对模式进行排序,运用综合排序结果进行故障测试模式分类,得到用于判断故障类型的基准类心向量;最后,运用基于类心欧氏距离的方式判别故障测试样本所属的类别,实现变压器故障的客观熵权识别及诊断。利用从某电力公司采集到的120组电力变压器油中溶解气体样本进行实例验证,结果表明,所提出的方法能克服传统的三比值故障诊断方法存在无编码以及边界编码模糊致误判的问题。     

基于多源信息融合的电网故障诊断方法研究

考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量,故障录波器电气量及WAMS 系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法.该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量通过小波能量分析提取故障特征,采用蕴含时序贝叶斯网络对保护、断路器开关量进行故障推理,定义了能量畸变故障度、能量故障度、改进RBF神经网络故障度及时序贝叶斯故障度衡量线路故障程度,并作为证据体采用改进D-S证据理论进行信息融合,进而通过模糊C-均值聚类方法给出故障诊断决策.PSCAD仿真及Mat1ab与Java混合编程计算表明,所提出的电网故障辅助诊断新方法相对传统开关量诊断,准确度得到了提高,具有工程实用价值和良好的应用前景.     

基于溯因图的电网智能告警系统研究

在电网事故发生后,对告警信息进行智能分析和展示对调度员快速准确处置事故尤为重要。通过从SCADA系统获取一次系统模型,从保信系统获取二次系统模型,采用基于溯因图的故障诊断方法,分析SCADA系统和保信系统提供的开关变位、保护动作、重合闸等告警,智能推理故障元件和故障类型,并以分类告警列表、诊断简报、告警事件树等多种方式清晰、友好地展示告警诊断结果。实用证明该系统能有效对故障信息进行智能分析展示,提高调度员电网事故时快速准确处置能力,具有较好的实用性。     

基于WAMS受扰电压轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测

为了能够实现快速实时的暂态稳定性预测,提出了一种基于故障后发电机端电压受扰轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测方法。首先通过WAMS系统获取故障后发电机端电压受扰轨迹簇信息,利用电压轨迹簇的几何属性定义了29个特征指标,然后利用Relief算法从中筛选出与系统暂态稳定性密切相关的广域故障特征指标子集,并利用支持向量机(SVM)构造电力系统暂态稳定性预测器。以新英格兰10机39节点系统为例,对所提出的暂稳预测器的性能进行了大量测试。结果表明,相较于已有研究应用故障后发电机电压数据进行的暂态稳定性预测,所提出的基于广域故障特征的暂稳预测器能有效提高电力系统暂态稳定性预测的准确性(预测准确率由94%提高到96%以上)。另外,特别是对于不完全WAMS信息的暂稳预测、对未知运行方式和未知拓扑结构的电力系统暂稳预测具有独特的优势,显著提高了暂稳预测系统的鲁棒性(预测准确率均能达到94%以上)。     

基于D-PMU量测信息的有源配电网故障诊断方法

社会经济的发展对快速找出故障源并采取相应措施提出了更高的要求。首先提出了一种基于D-PMU信息和Petri网的有源配电网故障诊断方法,基于多点D-PMU的高频全采样和配合故障信息数据,提取所分析时刻的故障特征向量,并通过可疑故障元件库和故障诊断模型,采用Petri网技术进行故障诊断,获得故障状态。然后考虑实际电网中保护动作具体形式和整定配合原则,给出了基于有源配电网的故障特征获取元件故障模型以及拒动、误动的判定规则的方法,所提方法能够应用于有源配电网,同时简化了网络分析过程,实现了故障诊断速度的提高。最后对某高压配电网进行算例分析,检验了所述方法的可行性。     

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。