运用时序贝叶斯知识库的电网故障诊断方法

电网故障时有大量报警产生,充分利用报警信号及其时序信息,处理好保护与断路器误动、拒动、信息缺失等不确定性情况,对于电网故障诊断显得非常重要。时序贝叶斯知识库(temporal Bayesian knowledge bases,TBKB)能够清晰表达多个事件之间的时序约束关系,并具备贝叶斯网络的推理能力。建立了基于TBKB的电网故障诊断模型,提出了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时序因果关系(TCR)表达、时序约束一致性检查方法。根据电网结构,可先在线搜索出疑似元件,再对它们自动构造TBKB模型。针对信息缺失节点的状态进行假设,形成假设状态组合。针对这些状态组合,通过贝叶斯反向、正向推理,可判断故障元件,误动与拒动的保护与断路器。多个算例验证了该方法的有效性。     

基于设备状态评价的配电网动态可靠性评估

在传统的配电网可靠性评估中,通常以设备故障历史统计结果为基础进行计算,无法体现设备状态的动态变化情况,难以支撑实时可靠性分析,为此,该文提出了一种基于设备状态评价模型的配电网动态可靠性评估方法。首先,依据现有城市配电网故障记录,分析确定配电网设备故障因素;其次,将以历史统计结果得到的配电网设备基准故障率与配电网运行设备状态相结合,得到考虑配电网设备运行年限、运行状态以及运行环境因素等实际状态的故障率模型;再次,提出了基于状态评价模型的配电网可靠性评估方法,该方法可实现配电网的动态可靠性评估,同时可挖掘出配电网的薄弱环节;最后,通过算例分析验证了方法的有效性。     

一种电网故障诊断算法

提出了一种多级流模型(multilevel flow model,MFM)和启发式规则结合的电网故障快速诊断算法,该方法以电网的故障报警作为诊断的输入,利用多级流模型分析报警事件之间的相互关系,通过启发式规则定义报警事件预处理、报警事件信息融合的规则。该方法克服了专家系统方法依赖有限的人工经验的不足,机器学习、神经网络方法分析规则需要训练的缺点,同时,多级流模型图形化的建模方式较基于潮流模型的方法更为简单。采用EMS产生的报警事件作为信息处理输入,大大提高了诊断的速度。通过IEEE 9节点、14节、39节点以及两变电站作为算例,对该方法的有效性及实用性进行了验证。     

基于最优编码集及智能状态估计的电网故障诊断方法

当电网发生故障时,大量的遥信告警和变位信息上传到调度端,使得调度人员很难在短时间内对故障设备及故障类型做出准确的判断。因此提出了利用分组遥信数据识别故障类型,利用人工智能方法纠正差错遥信的电网故障诊断方法。对于此,将各种设备的标准遥信数据映射到故障诊断空间中,求取最优编码集,把故障遥信的故障空间编码值和故障空间最优编码值进行比较归类,查找故障类型,实现电网的故障诊断。通过不同故障模式的远程变位信号数据,利用站内丢失遥信事件的历史数据样本,训练智能状态估计模型。对遥信误变位或漏传数据进行纠正,实现遥信数据的前端数据纠错,提高故障诊断正确率,最终形成具有纠错能力、适用于大数据平台应用的电网故障智能诊断方法。通过案例仿真验证和实际大数据平台挂网运行,验证了智能状态估计模型和故障诊断模型对电网故障元件诊断的有效性。     

基于运行状态和寿命的设备全寿期评价分析

设备状态评价是保障电网安全、经济运行,开展设备状态检修的基础。设备状态评价的核心是建立合理的设备状态评价模型。通过单一评价模型分析方式,状态评价结果片面,可能存在评价结果不全、某些设备缺陷评价不准确的问题。为了在一定程度上提升设备评价结果合理性,本文描述了基于运行状态和寿命的设备全寿期评价分析方法,该方法通过结合了环境信息、运行信息、同类设备缺陷信息、在线监测等多类数据,以及通过融合了寿命评价、影响因素评价、专家评价、故障模式诊断评价四个设备状态评价模型。针对不同的设备状态评价结果,为设备制定一系列的切合设备健康状况的设备运行维护策略提供支撑,制定更全面合理的运行维护策略,提高设备诊断水平,实现减小电网设备安全隐患、降低经济开支的目标。     

基于多类数据及模型融合的设备评价分析研究

描述了基于多类数据及模型融合的设备评价分析方法,该方法通过结合了环境信息、运行信息、同类设备缺陷信息、在线监测等多类数据,以及通过融合了专家评价、故障模式诊断评价两个设备状态评价模型。针对不同的设备状态评价结果,为设备制定一系列的切合设备健康状况的设备运行维护策略提供支撑,制定更全面合理的运行维护策略,提高设备诊断水平,实现减小电网设备安全隐患、降低经济开支的目标。     

基于电网运维大数据背景下的继电保护故障定位分析

针对继电保护通信网络中的多个通信通道同时产生报警，导致继电保护通信系统故障定位较难的情况进行了探讨。首先针对继电保护故障定位需求展开研究，提出继电保护网络的通信故障定位方法；接着基于电网运行管理信息的改进贝叶斯方法，给出新的继电保护通信系统疑似故障定位方法；再通过信息综合管理RPMS、通信网管系统的报警信息及调度综合运行管理OBS所获取到的信息，对故障范围进行缩减，对原有电网运维大数据记录进行改良分析，通过贝叶斯模型来找出继电保护通信系统最可能出现故障的因素。     

基于电网结构异常变化的故障诊断方法研究

本文首先概述了电网故障诊断领域国内外当前的研究成果,提出了一种基于电网异常结构变化的故障诊断方法.该方法通过分析电网运行中正常操作和故障跳闸反应于功率潮流上的区别,在电网结构异常变化前后的故障设备确定算法,并以此为逻辑起点实现对于继电保护动作行为和断路器动作行为的评估,利用故障信息、异常信息和状态量变化信息三者之间关系,建立辨别SCADA系统中误发保护信息的纠错模型,信息纠错模型与电网故障诊断方法相配合,收到了良好的效果.     

基于信息融合的750kV电网二次设备状态评估

针对单一状态评估方法不能全面有效利用750 kV电网二次设备多种运行信息的问题,提出了基于信息融合的750 kV电网二次设备状态评估方法.利用自检信息,通过模糊综合评价法实现设备的状态评估;利用运行状态信息,通过马尔科夫预测法实现设备的状态评估;利用隐藏故障数据,通过隐藏故障判断实现设备的状态评估.在此基础上,通过DS证据理论将三种评估方法的评估结果进行融合,得出最终的评价结果.仿真结果表明,与单一评估方法相比,基于信息融合的状态评估结果更符合750 kV电网二次设备的实际运行状况.     

智能变电站通信网络的广义信源和流量计算模型

对于智能变电站而言,用于预测各类场景下通信网络流量的计算模型至关重要。文中首先提出了基于信息物理融合的广义信源模型,包括一次系统状态激励的电力二次智能装置报文模型、信息设备物理故障信源模型以及寄生的拒绝服务(DoS)攻击信源模型等,形成信息设备的综合信源报文模型。然后,在网络演算链路汇流方法的基础上,给出了基于广义信源的智能电网信息流流量分布矩阵定义以及演算方法,形成了明确、详细的定量分析计算流程。最后,对过程层信息设备故障、DoS攻击及一次侧设备故障的大小方式等典型运行场景,分别进行理论计算算例验证,并对其进行OPNET仿真验证,证明了所提方法的有效性。     

基于粗糙集理论的电力设备故障诊断方法

电力设备的故障诊断可以看成一个模式分类问题,每一个电力设备故障对应一组特征集。笔者提出了根据电力设备故障案例的故障状况和故障的相关检测参数,建立故障诊断决策表(即“知识库”),并以决策表为主要工具,采用粗糙集理论方法,直接从故障样本集中导出诊断规则,为电力设备提供有效的故障诊断。采用这一方法,在通过信息网络实现远程诊断等过程中,在用户所获取的故障参数信息数据不完备的情况下,有可能为电力设备故障诊断服务提供一条新途径。     

电气设备超标含气量数据分析与现场处理

电力变压器和电抗器作为电力系统的核心设备,研究有效的方法评价其内部早期故障状态对保证设备的可靠运行具有重要意义,其中油中含气量因能及时反映密封性能而成为油浸式电力设备维护和故障诊断的重要技术手段。文中结合福建省内三起典型高压设备油中含气量超标的故障案例,通过现场停电检查泄漏点和历史含气量、O2/N2比值对比分析,得出了含气量超标的原因及处理依据。文中首次确立了利用含气量、O2/N2比值历史曲线判断油浸式高压设备密封性能的方法,可为含气量超标设备的运维检修提供重要参考。     

电力设备故障声学检测技术综述及展望

随着电力系统智能化水平的提高,使得电力系统关键设备运行健康状态的检测要求不断提高。声学检测技术因具有无损检测、准确性高、应用前景广泛及定位方便等特性而成为电力系统故障检测技术领域的研究热点。首先,阐述了声学检测技术的机理,并且总结了声学检测技术在电力系统中的应用架构;其次,分别从声源信号采集、故障诊断、故障定位及典型应用场景等方面综述了电力设备故障声学检测技术的关键问题与研究现状;最后,分析了电力设备故障声学检测技术的局限性,并提炼出声学检测技术可能的四大研究方向。     

变压器故障诊断专家系统的开发及应用

介绍了变压器故障诊断模型的建立、变压器故障诊断专家系统的总体设计、软件功能及其应用情况。该专家系统采用的故障综合诊断技术先进,符合现场使用习惯,可根据故障的性质、严重程度和状态评价结果,给出科学的、符合现场实际的检修决策,实现了故障的不漏判、不错判。该系统为变压器设备的精密点检、状态检修提供了良好的软件平台,为实现变压器合理点检定修、降低发输电成本提供了一种有效手段。     

基于关联规则与变权重系数的变压器状态综合评估方法

为了提高变压器诊断的准确性和适应设备检修的发展趋势,克服传统智能算法的局限性,提出一种基于关联规则和变权重系数的变压器状态综合评估的方法。根据试验和监测数据建立评估体系,通过9种综合故障和24种单项故障状态量,利用关联规则分别计算置信度和变权重系数,结合变压器的运行状态与检修对照关系,诊断变压器的整体指标。实验结果表明该方法准确率达到91%,能够准确评估电力变压器的健康状态。该方法可为运维人员做设备检修提供科学指导方案,也为其他高压设备的状态评估提供参考和借鉴。     

基于分解组分分析的SF_6设备绝缘故障诊断方法与技术的研究现状

随着全封闭式组合电器(GIS)设备在各电压等级中日益广泛应用,一旦发生绝缘故障将严重危及电力系统的安全运行,对GIS设备进行绝缘状态监测与故障诊断是降低其故障率和运维费用的有效手段之一。针对目前国内外研究热点,基于分解组分分析(DCA)的SF_6设备绝缘故障诊断方法与技术进行综述,以推动该领域的理论与技术进步。首先,在分析国内外气体绝缘装备故障统计的基础上,介绍常见的绝缘故障及其诱因;其次从引发SF_6气体分解过程及机制出发,分析基于SF_6分解组分的故障诊断原理,重点评述SF_6故障分解特征产物,并对以分解组分比值为特征量的故障诊断研究进展情况进行小结;最后结合当前研究现状和尚需解决的难点问题,指出基于分解组分分析的SF_6设备绝缘故障诊断方法与技术的研究要点及发展趋势。     

多传感器信息融合技术在电力系统的应用前景探讨

多传感器信息融合技术是一种现代的信息处理技术 ,此项技术在电力系统中有广阔的应用前景 ,例如 ,在电网运行与控制、电力设备状态监测、故障诊断技术和电力调度等领域都大有作为。但是 ,该技术在我国电力系统的应用尚处于起步阶段 ,急需解决一些技术问题。     

基于油中溶解气体分析的电力变压器绝缘故障诊断方法

电力变压器是电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定,油中溶解气体分析方法作为一种有铲的充油电力设备异常监测手段,在电力系统得到广泛的应用,本文述述了基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断技术的产生背景、研究现状和发展方向。     

基于PSD-BPA批处理计算方法的电力系统关键设备故障短路电流累积效应计算

目前实际生产中尚缺乏有关电力系统关键设备(变压器、断路器等)短路电流累积效应的计算方法。针对此现状,提出了一种基于PSD-BPA程序包的批处理计算方法。该方法依据实际故障发生时间、故障类型及系统运行方式,批量计算系统的故障短路电流累积效应。该计算模型已应用于江苏电网。最后,提出了在电力系统应用的图形化显示设想。根据各设备历史故障电流累积效应来排序,提供设备状况预警和设备检修优先策略,将有助于改善电网安全稳定运行状况。     

基于知识推理的变压器局部放电故障检测技术

局部放电故障诊断是用于检测电力系统设备中的高压绝缘内的缺陷。但是由于相关的背景知识和专业领域知识有限,从原始的监测数据中提取有价值的故障信息就面临了很大的挑战。文中开发了一个基于知识推理系统的变压器的局部放电故障检测技术。对局部放电传感器所采集的信息进行处理,获得相位解析的三维图,并通过对三维图进行分类、提取显著特征的方法对变压器故障进行诊断和定位。系统可以通过对大量广泛的局部放电行为的诊断和缺陷源的分类,支持在线设备状态评估和故障诊断。同时文中用此方法对一个未知的混合放电行为进行诊断,发现诊断精度高于传统的模式识别检测技术。