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。     

计及警报信息时序特性的电网故障诊断解析模型

现有的故障诊断解析模型没有利用警报信息的时序特性,对于复杂的多重故障,诊断结果可能有2个甚至多个解,不够明确。文中通过提出动态关联路径的概念,构造了能够充分利用警报信息时序特性的电力系统故障诊断的一种新解析模型,能够合理地描述现代电力系统多种保护配置下保护和断路器的动作时序关系,对于复杂故障可以得到更为明确的诊断结果。最后用实际电力系统所发生过的故障对所提出的方法进行了说明。     

融合信息理论的电力系统故障诊断解析模型

保护与断路器动作的不确定性和警报信息的不确定性是实际电力系统故障诊断时需要考虑的主要问题。以电力系统故障诊断解析模型为基础,融合信息理论中的方法来解决这一问题。阐述了故障诊断的信息运动过程,在此基础上通过解析分析保护与断路器动作逻辑和警报信息之间的关系,发展了基于信息量损失最小的故障诊断优化模型,充分考虑了警报信号的不确定性。采用改进遗传算法求解。用浙江电力系统实际发生的故障案例说明了该方法具有较强的容错能力且诊断速度快,对于复杂故障案例,计算时间在1 s之内,满足在线故障诊断要求。     

计及警报时序信息的电网故障诊断优化模型

现有的故障诊断解析模型没有充分利用警报信息的时序特性,诊断结果不够明确。对电网故障诊断优化模型中的故障假说进行扩展,用故障发生时间t代表元件的状态,故障发展过程中保护、断路器的状态均为故障发生时间t的函数,其状态值随着时间的发展而变化。此模型能够合理地描述现代电力系统多种保护配置下元件、保护、断路器连续的状态变化及保护和断路器的动作时序关系。最后用电力系统的故障实例对所提出的方法进行了说明。     

基于混合规则网络和警报时序特性的电力系统故障诊断

现有电力系统故障诊断方法大多基于保护和断路器状态信息,没有充分利用故障信息中的时序属性,对于多重故障或存在信息丢失或畸变等的复杂故障情况,有可能得不到明确的诊断结果,甚至可能得到错误的诊断结论。文中提出了一种基于混合规则网络的电力系统故障诊断方法。首先建立各元件的规则网络,生成故障假说最大集;之后,发展了计及警报信息时序特性的故障假说真实性评估模型,以确定故障元件和识别故障原因。这种方法可以充分利用事件顺序记录(SOE)设备中的开关量信息和故障录波中的模拟量信息,借助它们之间存在的因果关系和时序关系能够有效提高故障诊断的容错能力。最后,用实际系统发生过的故障场景说明了所发展故障诊断方法的可行性和有效性。     

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。     

利用模型诊断降维的电网故障诊断完全解析方法

现有基于解析模型的电网故障诊断方法为了提高诊断的准确性,考虑了保护和断路器的动作及其告警信息存在的不确定性,增加诊断的难度,并且存在多解或误诊的可能。针对此问题,首先提出一种电网故障诊断的改进完全解析模型,根据各类保护和断路器不确定事情发生的概率,赋予保护和断路器不同权值,使模型更加合理。通过模型诊断的方法获取候选诊断,由此得到的故障假说可作为解析模型的已知变量,降低模型中待求变量的维度,同时,为了提高模型求解方法的通用性,通过分析保护和断路器的动作状态与告警信息之间的因果关系,提出一种基于关联规则的模型求解方法。最后,通过含有多重不确定事情的电网故障算例验证所提方法的有效性。     

电网故障诊断的一种完全解析模型

现代大规模互联电网提高了电力系统运行的稳定性和经济性,同时也给电网的故障诊断增加了难度。对电网保护配置和断路器动作规则进行深入分析,提出一种新的电网故障诊断模型——完全解析模型,并为基于此模型的故障诊断提出一种实用有效的求解方法。在完全解析模型中,故障假说（即可疑故障设备的故障情况）与保护、断路器的动作情况及拒动和误动情况一同表示成逻辑变量,而保护配置和断路器动作规则以逻辑方程组形式进行充分表达,逻辑方程组的每个解析解对应一个故障模式（设备故障状态和保护动作、断路器跳闸状态及拒动/误动情况）,是对故障情形的完整解释。本模型对故障诊断规则和保护、断路器的动作逻辑进行完全解析,并完整保留了故障设备、保护动作和断路器跳闸之间的耦合关系,克服了已有解析模型的缺陷。算例表明,保留完整耦合关系的完全解析模型可有效提高故障诊断的准确性和容错能力。     

电力系统故障诊断的机会约束规划模型与方法

以现有的电力系统故障诊断解析模型为基础,引入机会约束规划来处理故障诊断过程中可能出现的保护/断路器拒动或误动、警报漏报或误报等不确定情况,提出了电力系统故障诊断的机会约束规划模型与方法,并采用基于蒙特卡洛仿真的遗传算法进行求解。该模型充分考虑了诊断过程中不确定性因素出现的可能性,能够适当处理保护/断路器拒动或误动、警报漏报或误报等情况,具有较强的容错能力。最后,用实际电力系统发生过的故障案例对所发展的解析模型和方法进行了仿真测试,得到了与实际故障情况一致的结果,且计算速度满足在线应用的要求。     

基于改进Petri网模型的电网故障诊断新方法

将Petri网理论用于电网故障诊断中,提出了一种改进的Petri网故障诊断模型。分别以线路和母线为例说明了Petri网模型的构建方法、推理过程及解析表示方法。该方法对于电网的单一故障、多重故障及存在保护和断路器不正确动作等情况的严重故障均能快速准确地定位故障元件,自动给出可靠有效的诊断结果,适用于电力系统在线故障诊断。在四平地区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。     

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。     

基于规则网的高压输电线路故障诊断与保护动作性能评价

对于多重或复杂故障以及存在警报信息丢失或畸变等复杂情况,如何准确诊断所发生的故障和评价保护装置的动作性能仍是值得研究的问题。在此背景下,提出一种基于规则网利用故障录波信息进行高压输电线路故障诊断和评价保护与断路器动作性能的新方法。首先,对故障录波信息进行预处理,利用小波变换技术从电气模拟量信息中提取线路故障特征量,得到电流突变事件和保护动作事件序列。在此基础上,建立计及警报信息时序特性的高压线路故障诊断规则网络模型,并确定故障假说集与期望的保护和断路器状态,并利用它们之间存在的因果与时序关系确定故障原因以及对保护和断路器动作性能进行评价;之后,对故障录波做进一步分析以判别故障类型、故障性质和故障位置;最后,用实际电力系统故障案例对所提出的方法进行说明。     

基于断路器零阻抗特性的PMU量测状态估计方法

互感器和通信系统噪声使得相量测量单元(PMU)量测量存在随机误差,使得PMU无法准确监测系统动态过程,因此提出一种动态过程中基于PMU量测的状态估计方法。针对故障后网络拓扑改变,集中式状态估计不再可行的问题,提出适用于动态过程的分布式状态估计框架;基于零阻抗特性构造了断路器状态未知情况下的非线性虚拟量测方程,进一步提升冗余度;建立了动态过程中计及断路器零阻抗虚拟量测的状态估计模型,推导了雅可比矩阵的具体形式,并采用非线性加权最小二乘(NWLS)对模型进行求解。仿真分析表明该方法不但能够对节点电压相量和断路器电流相量进行估计,同时能够确定状态未知断路器的开合状态,同时算法满足应用的实时性要求。     

基于电网信息物理模型的故障诊断优化模型

目前电网难点之一是:融合保护和断路器出现拒动和误动的模型求解,以及诊断出来解的不唯一性。因此提出电网信息物理模型故障诊断优化模型,可将故障问题表示成求解目标函数是极值的0-1整数规划问题,从而可以通过严密的数学方法来确定故障元件。针对目前故障诊断优化模型诊断结果的不唯一和不合理性,要充分利用故障区域的元件关系以及上传的告警信息的特征,进行深入的分析。首先,对故障诊断问题进行解析化表达,构建解析模型,充分考虑保护和断路器的解析规则和状态规则。其次,提出时序特性的故障假说,并根据警报信息的时序特性来构建计及时序特性的故障诊断模型,从而有效避免模型多解的问题。然后,利用模拟退火优化的算法来求解,结合改进的诊断模型,求出符合故障场景的解。最后,通过实例来验证改进后解的更准确。     

基于改进SVM算法的高压断路器故障诊断北大核心CSCD

为了能更快速、准确的对高压断路器进行状态分析与故障诊断,文中提出了基于APSO-PCA-SVM算法的高压断路器故障诊断模型。首先提取分合闸电流信号中峰谷电流值、关键时刻等7维特征及动触头位移信号中的3维特征;随后利用PCA(主成分分析)对10维特征进行数据降维并确定最终特征集;最后采用APSO(自适应粒子群)算法进行SVM(支持向量机)核参数寻优,将最终特征集作为模型输入,建立了APSOPCA-SVM故障诊断模型,对高压断路器进行故障分类诊断。实例分析结果表明,该方法能够最大程度去除冗余信息,简化了诊断模型的同时提高了诊断精度和效率,在故障样本较少时采用有限特征量即可较为理想的实现对高压断路器此类小样本设备的高效故障诊断。     

基于GA与RS的电力系统输电线路故障诊断

针对电力系统中存在着各种故障,及断路器跳闸进而引起大范围停电的情况,提出了一种基于建模-简约-优化的多源信息融合的智能故障诊断方法.通过对电力系统输电线路故障的原因分析,确定基于遗传算法的故障诊断规则.再利用粗糙集理论对故障动作决策表进行最大限度的约简,此方法保留了关键信息同时得到了知识的最小表达,能够更快更准确的诊断出故障发生的位置.通过实验证明:文中所提出故障诊断模型高效便捷,可应用于大型电力系统的故障诊断,尤其是输电线路方面的故障诊断,在诊断电力线路故障方面提供了一个切实有效的方法.     

基于振动信号的高压断路器螺栓松动故障诊断研究

断路器在电力系统中肩负着控制和保护的重要任务，加强对断路器机械系统潜伏性故障诊断研究，对提高断路器在运行中的可靠性具有重要意义。文中以ZN98型真空断路器为研究对象，依据其振动强度建立了一套高压断路器振动加速度测试系统，基于MATLAB小波包频带能量分解算法提取故障诊断特征量。以紧固螺栓松动的潜伏性故障为例，分析了不同频段的振动信号能量图谱，提出了一套高压断路器弹簧操动机构螺栓松动潜伏性故障的诊断方法。研究表明，设置单个紧固螺栓故障时，传感器测试位置距离故障螺栓越近所得的特征量阈值越大，应选取特征量阈值的最小值作为测试位置的故障诊断判据；相较于断路器的分闸过程，合闸过程的特征量阈值更能明显准确地反映断路器的机械状态。     

灾害天气条件下电力系统故障诊断特征匹配方法

灾害天气会导致电力通信系统的可靠性降低, 警报信息在通信过程中发生畸变的可能性上升, 进而增加对停电区域内元件准确识别故障的困难。现有研究表明, 通过对线路发生故障期间的外部环境数据进行分析可得到该线路的故障风险程度, 但此信息尚很少被用于故障诊断之中。在此背景下,提出一种利用外部天气环境信息进行故障特征匹配的电力系统故障诊断方法。首先, 利用故障期间采集得到的外部环境信息根据灰色模糊理论得到线路综合故障概率。然后, 在现有的电力系统故障诊断解析模型（优化模型）的目标函数中增加外部环境故障特征匹配指标, 对与灾害天气相关故障特征不匹配的故障假说进行惩罚。接着, 利用模拟退火遗传算法对改进的解析模型进行求解。最后, 针对广州市局部电网的故障案例进行仿真测试,结果表明所提的改进故障诊断方法对通信故障的容错性强;此外,还比较分析了考虑与不考虑外部天气环境影响时的诊断结果及差异原因。     

基于遗传算法的电力系统故障诊断的解析模型与方法──第一部分 : 模型与方法

本文共分三部分。第一部分发展了电力系统故障诊断的解析模型与基于遗传算法的方法;第二部分首先提出了用计算机自动形成故障诊断的目标函数的方法,这是实现在线故障诊断所必需的。之后介绍了为浙江省电力局开发的在线故障诊断实用软件的组成与功能;第三部分介绍了将该软件应用于浙江省２２０ｋＶ以上电力系统时其ＥＭＳ信息的获取方法及模拟在线测试结果。这里是第一部分,着重介绍了所发展的同时利用保护和断路器信息的故障诊断的解析模型。其在数学上是一个无约束０－１整数规划模型,借助于充分利用断路器的跳阐信息。这种模型在一定程度上解决了保护信息不完整时的电力系统的故障诊断问题。之后,概述了利用实时网络拓扑分析方法识别故障平息后的停电（故障）区域的方法,从而可将故障诊断局限于这些小的停电区域之中,以大大节省计算时间。此外,还简要介绍了用遗传算法求解故障诊断问题的基本步骤。     

基于断路器合闸弹簧弹力信号的储能故障诊断方法

对断路器储能故障进行准确诊断能避免出现拒动、合闸失败等问题,有助于电力系统的安全运行,因此提出了一种基于断路器操动机构合闸弹簧弹力信号的储能故障诊断方法。针对断路器合闸弹簧松弛、操动机构卡涩、紧固螺丝松动三种储能故障,选取弹力信号进行统计特征以及类间散布矩阵的计算,提取出了能够判断不同储能故障的时域特征量。建立了基于支持向量机的故障诊断模型,实现了对断路器三种储能故障的准确判断。试验结果表明,提出的故障诊断方法能够准确诊断断路器的合闸弹簧松弛、操动机构卡涩、紧固螺丝松动三种储能故障类型,有助于工程上实现对断路器的精测精修,同时也能够为断路器增设压力传感器并充分利用弹力信号提供理论依据。