基于贝叶斯网络信息融合的直流配电网故障诊断方法

新型直流配电系统故障期间暂态特征复杂多变,继电保护存在拒动和误动情况。为了避免继电保护的不正确动作对故障诊断产生影响,提出一种基于贝叶斯网络信息融合的直流配电网故障诊断方法。首先,对传统继电保护贝叶斯网络模型进行改进,同时考虑直流配电网故障限流策略,分别构建保护动作信息、断路器动作信息和限流策略信息3种贝叶斯网络模型,对故障区域内各元件的故障概率进行初步评估。其次,利用D-S证据理论将各元件对应的故障概率信息进行融合,完成故障元件的判别。然后,应用故障元件对应的贝叶斯网络模型识别误动或拒动的保护装置与断路器,实现对直流配电网的故障诊断。最后,通过算例验证了所提故障诊断方法的可靠性以及准确性。     

基于贝叶斯网络和故障区域识别的电网故障诊断研究

针对电网中因元件故障导致多个保护连锁动作的现象,提出了基于故障区域识别和贝叶斯网络的新型电网故障诊断方法。以电网元件为根节点分别建立贝叶斯网络,利用实时接线分析法确定故障区域以缩小诊断范围,再对故障区域中各元件的贝叶斯网络,利用反向推理得到各元件故障概率。结合SCADA/RMS系统信息,正向推理和相应计算推断出故障元件、拒动与误动的保护装置及断路器。算例的仿真结果证明了该方法的有效性,对于级联跳闸情况可准确诊断出故障。     

基于贝叶斯网络和故障区域识别的电网故障诊断研究

针对电网中因元件故障导致多个保护连锁动作的现象,提出了基于故障区域识别和贝叶斯网络的新型电网故障诊断方法.以电网元件为根节点分别建立贝叶斯网络,利用实时接线分析法确定故障区域以缩小诊断范围,再对故障区域中各元件的贝叶斯网络,利用反向推理得到各元件故障概率.结合SCADA/RMS系统信息,正向推理和相应计算推断出故障元件、拒动与误动的保护装置及断路器.算例的仿真结果证明了该方法的有效性,对于级联跳闸情况可准确诊断出故障.     

基于贝叶斯网络的电网复杂故障推演新方法

为了分析电网复杂故障过程,基于保护装置与断路器的动作信息构建贝叶斯网络,提出了电网复杂故障推演新方法。应用电网实际拓扑结构信息、继电保护装置和断路器的动作信息构建贝叶斯网络。基于贝叶斯网络进行故障元件诊断,针对远后备保护、近后备保护误判的两种特殊情况,制定了专家系统规则实现保护拒动、误动的识别。将保信系统上送信息与拒动误动分析结果按主保护层-近后备保护-远后备保护-断路器层顺序进行信息整合,推演出发生故障时各层保护装置以及断路器动作先后顺序,实现了电网复杂故障推演。     

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。     

高压断路器弹簧机构拒动故障原因分析与防范措施

梳理了多起高压断路器弹簧机构拒动故障,分析了每起故障的原因,提出了针对性的建议,并对高压断路器弹簧机构的运维检修措施提出了相应的要求。     

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。     

用粗糙集理论和贝叶斯网络诊断SF6断路器故障

为了在断路器故障时能快速、准确地找出故障原因,提出了一种基于粗糙集理论和贝叶斯网络的高压SF6断路器故障诊断的方法。该方法首先根据断路器的故障样本集找出征兆集合和故障集合之间的关系以建立断路器故障诊断决策表,然后利用粗糙集理论属性约简中的区分矩阵算法对决策表进行约简,剔除冗余知识,简化专家知识得到最小诊断规则进而构建贝叶斯网络可以有效降低网络结构的复杂性,最后利用贝叶斯网络的概率推理实现了对断路器故障原因的快速分析。经过实例证明,该方法用于高压SF6断路器的故障诊断是可行有效的,并且最后给出的结果还可以为断路器的状态检修提供依据。     

浅析35kV户外真空断路器跳闸线圈烧毁

结合本运维操作站110 kV下村变电站35 kV下皇线线路故障保护动作321断路器拒动,造成主变中后备保护动作故障,来进行综合分析排查原因,通过理论分析和现场检查提出引起断路器拒动的原因为跳闸线圈烧毁,根据拒动原因分析和运行经验提出了断路器拒动的防范措施,来防范跳闸线圈烧毁引起断路器拒动的机率。     

基于贝叶斯网络的电网故障诊断

针对电网故障诊断中存在的信息具有不确定性的问题,依据元件故障、保护动作和断路器跳闸之间的内在逻辑关系,由Noisy-Or和Noisy-And节点组成贝叶斯网络和采用类似训练多层前馈神经网络的误差反传算法进行诊断模型的参数学习,分别建立了线路、变压器和母线的通用故障诊断模型;依据元件-保护-断路器间的关联关系,给出了元件诊断贝叶斯网络的自动生成方法,最后对各个元件的诊断网络进行推理,以获得元件的故障概率值。实例仿真表明了该诊断方法的可行性和有效性,无论简单故障或多重故障,并且存在保护和断路器拒动、误动的情况下,都能得到合理有效的诊断结果。     

保护隐性故障及其对电力系统连锁故障发展影响

继电保护隐性故障是造成电力系统连锁故障的重要因素之一,针对影响保护隐性故障因素,建立了考虑线路故障的保护隐性故障模型。从人为失误、保护装置自身的老化失效、保护所处环境影响来分析保护的故障率,基于Markov状态空间法,针对高压系统两套主保护及远近后备保护,建立详细的线路—保护状态转移模型,计算保护误动概率与拒动概率,并应用到连锁故障仿真算例中。连锁故障仿真考虑不同保护动作特性、控制措施动作以及不同负荷水平的影响,根据仿真结果计算保护拒动与误动风险,分析保护隐性故障对电力系统连锁故障的影响,以及各因素对保护拒动和误动的影响。仿真结果表明,重载时保护不正确动作风险比轻载和正常工作时大。     

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。     

一种基于DS证据理论的电网故障诊断方法

提出的基于DS证据理论的电网故障诊断方法可解决由不知道所引起的不确定性。确立电网故障诊断的识别框架后,基于贝叶斯方法实现Ds证据的表达,应用Dempster法则得到合成的信度函数,以此判断电网故障元件。基于Matlab编程实现了该算法,分析了单重故障且保护与断路器工作正常,单重故障伴有保护误动与断路器拒动,多重故障伴有保护、断路器误动与拒动三种典型故障情况。算例测试结果表明该方法能够有效地识别故障元件。     

一种基于DS证据理论的电网故障诊断方法

提出的基于DS证据理论的电网故障诊断方法可解决由不知道所引起的不确定性.确立电网故障诊断的识别框架后,基于贝叶斯方法实现DS证据的表达,应用Dempster法则得到合成的信度函数,以此判断电网故障元件.基于Matlab编程实现了该算法,分析了单重故障且保护与断路器工作正常,单重故障伴有保护误动与断路器拒动,多重故障伴有保护、断路器误动与拒动三种典型故障情况.算例测试结果表明该方法能够有效地识别故障元件.     

针对智能变电站二次回路故障的高压断路器故障追踪

针对相关二次回路故障导致高压断路器不正确动作的情况进行分析,提出了一种基于有向二分图模型的故障追踪方法,从而对高压断路器不正确动作具体原因进行反向追踪。首先根据面向通用对象的变电站事件报文的传递路径将相关二次回路网络分簇为通信网络、保护装置、智能组件及测控装置,并将每一簇作为一个子域。其次利用智能变电站端的相关二次回路异常信息及故障原因之间的逻辑关系,在每个子域内建立基于有向二分图的故障关联模型。最后引入贝叶斯疑似度对故障原因进行计算分析并结合反向推理进行验证,从概率上保证了结果的准确性。案例分析表明,所提故障追踪方法可以及时对高压断路器不正确动作追本溯源,且具有较高的容错性。     

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的真空断路器故障诊断方法

真空断路器故障诊断因果关系的复杂性与模糊性,采用单一的智能方法难以准确描述.基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合起来,提出了一种真空断路器故障的快速诊断方法.以粗糙集理论为基础建立故障征兆属性集和故障诊断决策表,并通过约简决策表形成最小故障诊断规则.基于最小诊断规则建立贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络实现断路器故障诊断的快速概率推理.经真空断路器的故障诊断实例分析表明,所提出方法是可行有效的.     

SF6高压断路器机械故障概率的非精确条件估计

在小样本条件下,结合SF_6高压断路器自身特点,引入非精确概率概念,提出一种将非精确狄里赫雷模型(IDM)与贝叶斯网络相结合的断路器机械故障概率估计方法,对断路器机械故障可能性范围进行估计。首先,对表征断路器力学性能的特性参数进行状态划分;其次,根据历史数据,建立处理非精确条件概率推断问题的贝叶斯网络,并利用非精确狄里赫雷模型得到断路器机械故障样本缺乏条件下贝叶斯网络节点的非精确条件概率测度;最后运用贝叶斯网络的推理算法,根据断路器本次开断的参数估计得到在下次开断时其出现机械故障的非精确概率。该方法体现了短时间尺度下,断路器机械故障概率随其运行状态变化而时变的特点,并为小样本情况下断路器机械机构的可靠性评估以及状态检修提供了依据。通过算例验证,证明了所提方法的有效性。     

高压断路器储能电机回路电压监视改进方法

通过分析一起高压断路器储能故障原因,发现目前高压断路器储能电机回路电压监视存在薄弱环节。为此提出一种储能电机回路电压监视改进方法。现场安装试验结果表明,该方法效果良好,对提高高压断路器储能故障监测可靠性、防止断路器拒动有重要参考价值。     

基于二次时间信息的断路器操动机构状态预警方法研究北大核心CSCD

高压断路器操动机构缺陷可能引起断路器拒动或误动,造成电网故障不能及时隔离,严重影响电网运行可靠性,因此机构故障预警技术一直是高压电器科学领域的热点难点问题。文中基于断路器机构辅助开关及继电保护信息与机构分合闸过程的关联性,提出了一种基于二次信息的断路器分合闸异常预警方法。通过对同厂家同型号断路器设备历史动作的二次数据统计与分析,提出了基于“3⁃sigma法则”的二次数据定级方法。根据分级数据回溯缺陷断路器的历史数据,发现了一起合闸时分合位时间差由注意偏差增长至严重偏差,并发生拒合故障的案例,印证了方法的有效性。然而,开关二次数据受一二次设备的共同影响,如何分离两者的影响,并提高该方法在断路器异常预警时的准确率,这仍需开展更深入的研究。     

基于时变隐马尔科夫模型的连锁故障预测

最近几年,电力系统大面积停电事故在国内外多有发生,而这些事故都是由连锁故障所引起。因此,分析其发展机理、预测其发展路径成为相关学者重点关注的问题。针对目前预测方法比较单一、不能全面考虑连锁故障的影响因素等问题。文章提出时变隐马尔科夫预测模型,该模型改进了马尔科夫模型中的状态转移矩阵;充分考虑了支路保护/断路器拒动、误动概率、系统支路硬件故障概率、支路使用年限等方面因素。首先,基于系统拓扑结构计算支路间的故障状态转移概率矩阵;其次,对该矩阵进行不同的改进;然后,通过对比不同模型的预测结果,优化改进,得到连锁故障传播路径;最后,用IEEE36模型验证本文所提方法的可行性和准确性。