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。     

基于故障群组合优化的变电站故障诊断

为处理好变电站故障诊断问题中故障源和故障征兆间因果关系的不确定性，提出了基于故障群组合优化的故障诊断方法。依据变电站运行方式和保护配置建立保护配合的Petri网模型，用该模型的状态转移方程获取所有的故障群-征兆群对子，创建故障群组合作为已知故障征兆诊断解的适应度函数，并用遗传算法搜索出最优诊断解。实验证明：该方法不仅能有效地辨识出故障源，而且能提供保护装置拒动、断路器拒动、信号传输错误等信息，对现场人员迅速确认故障设备非常有利。     

基于冗余嵌入Petri网技术的变电站故障诊断

基于Petri网技术，利用电力系统实时离散事件（保护继电器和断路器）信息，探讨了一个具体变电站故障诊断的方法。主要讨论了变电站故障诊断的Petri网建模，计算冗余嵌入Petri网的错误伴随式矩阵等问题。仿真结果表明该方法计算简单，非常适合应用于在线实时监控系统。     

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。     

谓词Petri网理论在电网故障诊断中的应用

介绍了谓词Petri网理论及其矩阵推导方法,提出了一种基于谓词Petri网理论的电网故障诊断模型.以母线为例说明了元件连接图的建立和映射为诊断模型的方法.该诊断方法将断路器和保护信息包含在运算过程中,使Petri网的故障模拟过程更加清晰准确;将元件故障诊断分解为各方向诊断,降低了运算维数.实际电力系统中的测试结果证明了基于该模型的故障诊断系统的实用性和有效性.     

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。     

基于自适应加权模糊Petri网的电网故障诊断研究

本文针对电网故障诊断中存在的保护和断路器拒动误动以及故障信息丢失的情况,给出基于加权模糊Petri网(WFPN)的故障诊断方法。考虑到故障诊断模型中权值设定完全依赖于专家经验的问题,设计具有学习能力的加权模糊Petri网,建立电网元件的WFPN故障诊断模型,并利用粒子群算法对权值进行学习实现权值自适应,最后利用故障诊断模型进行故障案例的仿真分析,并与基于加权模糊Petri网的诊断方法相比证明所提出方法具有较好的诊断可信度。     

基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断

为提高配电网保护动作信息丢失时故障诊断的准确率及容错性，提出了基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断方法。首先，考虑故障发生时近后备保护对可疑故障元件故障诊断的影响，对可疑故障元件的各个故障蔓延方向进行建模；其次，在专家经验的基础上采用随机数对模型输入权值进行随机赋值；最后，在保护动作信息丢失时，跟踪改变可疑故障元件保护未动作的可信度取值，并分析该故障诊断方法的适应性与容错性。仿真结果表明，所提基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断模型在信息不完备或者保护及断路器拒动时，均具有较高的故障诊断准确率。     

应用模糊Petri网的继电保护行为评判

模糊Petri网应用于电网故障诊断时不能很好地实现对保护行为的评判,为此,提出了应用模糊Petri网前后向推理的继电保护行为评判新方法。为缩小诊断范围,首先利用实时接线分析法对故障区域进行识别;再对故障区域内的元件利用模糊Petri网前向推理进行诊断;最后,利用后向推理算法,并结合数据采集与监控/能量管理系统(SCADA/EMS)信息及相应计算,推断出拒动及误动的保护装置和断路器。详细给出了模糊Petri网后向推理的算法以及对保护装置和断路器进行评价的判据。仿真算例验证了所提方法的有效性,在实际故障分析中有较好的实用价值。     

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。     

A fuzzy Petri net based approach for fault diagnosis in power systems considering temporal constraints

The fuzzy Petri net is a promising and efficient approach that can tackle the complexities of power system fault diagnosis. In this work, the temporal constraint between event occurrences in power systems is investigated. Then, it is introduced to a fuzzy Petri net (FPN) for fault diagnosis. The temporal attributes are assigned to the propositions in the Petri net, so that temporal information can be taken into account, which makes the true hypothesis distinguishable from the false ones. The modified matrix execution algorithm can enhance computational efficiency, with a “weighted average” operation included to improve the fault-tolerance. The developed model possesses a modular structure, which is easy to adapt to topology changes, and to accommodate modern protection schemes. A preliminary evaluation of the operating performance of protective devices is also carried out after fault section identification. The testing results on the IEEE 14-bus power system and Zhejiang provincial power system in China demonstrate that the developed model is correct and efficient. Compared with three existing fault diagnosis methods, the proposed one has stronger fault-tolerance with lower computational cost, and is suitable for on-line fault diagnosis in large-scale power systems.     

汽轮发电机组振动故障诊断的粗糙集模型

在机械故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题。文中提出了一种基于粗糙集理论的汽轮发电机组振动故障诊断模型。该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用遗传算法实现了故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生了带有置信度和覆盖度的最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库。在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据提出的规则进行综合评价,并得出诊断结论。最后给出了该诊断模型的一般结构。     

多电飞机非相似余度作动系统的分布式故障估计

研究基于键合图模型的多电飞机非相似余度作动系统的分布式故障估计方法。 首先,采用键合图方法对多电飞机余度 作动系统进行建模。 由于该模型结构复杂,采用传统的基于全局模型的故障诊断方法计算效率不高,且扩展性较差。 为了解决 这些问题,通过模型分解方法对全局模型进行结构分解,得到若干个计算独立的局部子模型。 其次,基于局部子系统模型,推导 解析冗余关系进行分布式故障检测和隔离。 最后,提出基于模糊扩展卡尔曼滤波(FEKF)的分布式故障估计算法。 仿真结果验 证了分布式故障估计方法的有效性。     

基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断的正确率,提出了一种基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断方法。利用具有自学习、自适应能力的BP网络算法,在确定模糊Petri网的权值、阈值、可信度等网络参数初始值的前提下,实现模糊Petri网网络参数的优化。在模糊Petri网网络结构上,运用BP网络算法,对电力变压器DGA样本进行学习训练,使模糊Petri网网络参数逐步向真实值逼近。实例分析结果表明,该方法能够有效地诊断电力变压器中的单一故障和多重故障,提高故障诊断正确率,证明了方法的正确性和有效性。     

基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断

为了使电网故障诊断的过程更简洁、快速和直观,提出了一种基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断方法。首先用粗糙集理论对电网的故障征兆数据进行处理,从冗余的故障信息中约简出最小决策表;然后基于得到的最小决策表提取诊断规则并建立最优的 Petri 网模型,利用 Petri 网处理并行推理的能力来实现高效的电网故障诊断。其中引入神经网络中的BP算法对电网故障诊断Petri 网模型的权值参数进行网络优化训练。电网实例分析结果表明该模型能准确找到故障区域,具有较好的快速性、自适应性和一定的容错性。     

基于神经逻辑网络冗余纠错和FNN组合的配网高容错性故障定位

创造性提出了基于多值神经逻辑网络 (MNLN)冗余纠错和前馈神经网络 (FNN)组合的配网故障定位原理和实现方法。根据配网SCADA系统汇集的信息具有冗余特征 ,及配网拓扑结构的关联性可获得各馈线终端单元 (FTU)信息之间的冗余关系 ,提出了基于MNLN原理的信息冗余纠错的模型及逻辑推理规则。经过纠错处理的、无畸变的信息即形成故障定位FNN模型的输入矢量集。文中所提出原理和方法对配电网具有广泛的通用性 ,具高容错性能和重要实用价值     

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。     

基于模糊时间Petri网的电网故障诊断方法

故障元件判别作为电网故障应急处置的首要环节,是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充分利用时序信息或者时序推理过程复杂的问题,提出一种基于模糊时间Petri网的电网故障诊断方法。为Petri网中库所及变迁引入时间属性以表征电力系统告警信息的时序约束关系,定义了置信概率与时序约束的关联推理运算,并从模型结构出发建立了模糊时间Petri网的分层推理过程,能够同时推理得到元件故障的置信概率及其时间点约束。算例仿真表明,所提方法能够快速判定故障元件,诊断结果正确且合理,具有较强的容错性,且能对告警信息做出正确评价。     

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。