复杂电网连锁故障的GSPN模型研究

在探讨了Petri网理论和复杂电网连锁故障机理的基础上,提出一种基于广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Net,GSPN)的电网连锁故障模型.围绕了负荷这一影响连锁故障发生和传播的最重要物理量,结合故障发生的概率,对连锁故障的发生机理和传播过程进行了理论分析和系统建模.该模型...     

复杂电网连锁故障的GSPN模型研究

在探讨了Petri网理论和复杂电网连锁故障机理的基础上,提出一种基于广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Net,GSPN)的电网连锁故障模型.围绕了负荷这一影响连锁故障发生和传播的最重要物理量,结合故障发生的概率,对连锁故障的发生机理和传播过程进行了理论分析和系统建模.该模型很好地模拟了传输线因过负荷发生故障的场景,不但反应各个传输线之间的相互作用,还反应了过负荷情况下负荷的再分配.通过对BPA九节点系统进行建模分析,验证了所提出的GSPN方法的可行性.     

基于贝叶斯网络的复杂装备测试性评估

针对关联模型在复杂装备测试性评估中对不确定问题描述与分析的缺陷,提出了基于贝叶斯网络的测试性评估方法。首先建立贝叶斯网络测试性评估模型,以有向边表述故障模式与测试信号之间的因果关系,利用条件概率描述系统的不确定信息。然后,将测试准备和执行时间引入贝叶斯网络,使基于贝叶斯网络的测试性评估与故障检测隔离时间相关,使测试性评估结果更加全面、客观。最后通过实例分析验证了方法的有效性。     

基于模糊Petri网的GIS故障诊断与可靠性分析

基于GIS故障的随机性、多样性和故障征兆的模糊性,本文提出模糊Petri网(FPN)的GIS故障建模及推理方法,其将Petri网理论与模糊推理规则有机结合在一起,具有快速准确的并行推理能力。结合大量的统计故障案例,建立较为全面的基于FPN的GIS系统故障诊断模型。当系统未发生故障时,利用历史故障数据和FPN的正向矩阵推理对GIS进行可靠性分析,并将FPN的分析结果与传统的故障树法进行对比分析,验证FPN可以快速、准确地计算出中间和目标库所的概率重要度,并对初始库所重要度进行分析;在已知故障现象的情况下,通过反向的模糊推理规则,找出故障原因。以GIS绝缘缺陷和机械故障为例,验证了GIS故障模型和FPN方法的正确性和快速性。     

基于R藤Copula-DBN时空相关性建模的风光荷功率概率预测

计及时空相关性的多维风光荷功率概率预测可全面描述风光荷不确定性,为电力系统安全稳定和经济运行提供保障.提出一种基于R藤Copula-动态贝叶斯网络(DBN)时空相关性建模的风光荷功率概率预测方法.基于R藤Copula模型和传递熵刻画多维变量的空间相关性,建立初始状态的贝叶斯网络;将初始贝叶斯网络在时间点序列上进行延拓,...     

基于超椭球贝叶斯网络的配电系统可靠性评估

针对配电系统实际运行中元件故障概率无法以精确值描述的问题,提出了一种将超椭球模型约束的元件故障区间概率与贝叶斯网络相结合的配电系统可靠性评估方法。该方法应用证据理论获取元件的信度函数和似真函数以得到初始故障区间概率;应用超椭球模型约束元件初始故障区间概率以得到贝叶斯网络分析中根节点区间概率;应用贝叶斯网络正向推理叶节点区间概率以得到配电系统的可靠性评估指标;应用贝叶斯网络反向推理负荷点故障条件下的根节点后验区间概率以得到系统薄弱环节。通过对IEEE-RBTS Bus 6母线系统进行算例分析,证明了该方法适用于实际配电系统的可靠性评估。     

一种基于模糊故障Petri网的三相异步电动机故障分析方法

为提高三相异步电动机运行的稳定性,采用模糊故障Petri网理论对运行电动机进行状态评价与故障诊断。根据电动机故障逻辑关系,结合Petri网建模方法,建立电动机的模糊故障Petri网模型;提出变迁使能点火判别矩阵,结合MYCIN置信度矩阵法的正向推理算法,实现电动机运行状态的准确评价;逆向推理算法即为故障诊断过程,提出一种更为简洁的全矩阵推理算法,使诊断速度极大提高;采用最小割集理论进行优先诊断能够很好地避免诊断的盲目性;最后对电动机部分故障模型进行演绎分析,并通过故障树、统计数据和方法对比验证推理模型的可靠性和合理性。     

时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法

配电网发生故障后,迅速利用大量的告警信息判别出故障元件,能为调度中心的工作人员提供重要的决策支持。针对现有Petri网的故障诊断方法未应用在配电网中的问题,提出了一种时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法。对配电网中的可疑故障元件建立改进的分层模糊Petri网模型,能够适应网络拓扑结构的变换,利用获得的报警信息通过反向和正向时序推理对保护和断路器进行时序检查,对不满足时间约束的库所进行置信度修正。给出了改进分层模糊Petri网模型的推理流程及矩阵推理算法,在矩阵推理过程中引入高斯函数修正概率,使概率始终保持在0～1,最终得到故障元件的置信概率及其时间点约束。通过对配电网系统算例的比较、分析,验证了所提方法的正确性和合理性,能够有效地诊断出配电网的故障元件。     

基于编码PETRI网的电力系统故障诊断模型研究

文中对基于编码原理和Petri网建模方法的电力系统故障诊断进行了进一步的研究,介绍了冗余嵌入Petri网、Petri网的故障模型及根据范德蒙矩阵构造生成矩阵的方法;重点分析了电力系统元件故障诊断Petri网模型的特点：母线及线路的Petri网模型的标准型与电网规模无关等;提出了电网拓扑结构发生变化时模型的快速修正方法,即根据模型标准型进行添加或删减,以使该方法更加适应大型电网多变的运行方式.以IEEE-118母线系统为例验证了故障诊断的正确性和模型修正方法的快速性.最后,经对文中方法和文献中的另外2种方法进行比较,证明文中方法具有诊断速度快,精度高,具有电网拓扑结构变化能力,适用于大型电网故障诊断.     

融合MBD一致性推理与Petri网模式辨识的配电网故障诊断方法

基于模型诊断的溯因性推理不但要求诊断的故障假说与观测量匹配,而且还要求根据观测信息推断出故障假说状态,因此存在着建模复杂、效率低的问题。而基于Petri网的诊断方法具有严格的数学逻辑,能够实现快速的矩阵运算,建模简单、效率高。将Petri网应用到配电网的故障模式辨识中,并且与基于模型诊断的一致性推理结合,形成一种快速高效的配电网故障定位方法。该方法不仅能够快速、准确地诊断出故障元件,而且能够诊断出故障模式。     

基于分层模糊Petri网的电网故障综合诊断方法

为降低Petri网的规模,提高诊断的准确性和适应性,研究了一种用于电网故障综合诊断的分层、多子网模糊Petri网模型。考虑了主保护、近后备保护及远后备保护的不同作用,对各保护子网中变迁到终止库所的输出弧赋予不同的权值,修正了变迁的输出概率高斯求取函数。提出先建元件的各保护子网与线路单侧诊断子网、再建综合诊断子网的分层建模方法。该方法可根据电网拓扑变化对模型进行一定的自适应调整。给出了基于矩阵运算的推理过程。针对一个典型电网做了多组案例测试,实验结果验证了该模糊Petri网的有效性,在信息不完备情况下仍能给出正确的诊断结果。     

考虑相关性的广义负荷联合概率建模及应用

大规模风电并网带来广义负荷节点功率流向不确定性问题,对广义负荷建模提出新的要求。如何全面考虑随机变量所具有的波动性以及地域的相关性特点,准确进行广义负荷建模,成为亟待解决的问题。为此,提出一种带有概率标识的计及节点空间地域相关性的节点特性建模学习方法。首先,将与各风电场相连的根母线节点据其各自的功率流向,分为电源特性与负荷特性;其次,对各根母线节点分别依照有功功率进行区间细化,统计其概率信息。针对节点地域的相关性,采用空间相关性方法计算相邻节点功率区间内相关特征参数并纳入节点的特性学习中,采用径向基函数(RBF)神经网络学习训练并提取区间集的节点特性;以风险分析为例验证所提方法的有效性和实用性。仿真结果表明,通过将节点空间相关性纳入广义负荷建模范畴,建模因素更为全面并细化了整个系统空间形成风险场景集,风险分析结果指出系统高风险场景,为系统决策提供参考依据。     

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。     

雷达故障诊断测试系统分层化建模

针对雷达故障诊断测试系统组建的复杂性和灵活性增加,传统的人工组建系统方法不能满足需求的情况,提出了一种自上而下,由整体到部分的分层建模与验证方法。在该方法中,通过对系统的初步分析,首先利用UML建模语言为该系统画出用例图和类图,得到系统的静态模型,来确定该系统的具体组成构架。然后为该系统建立一个随机Petri网动态模型,根据模型计算出系统性能指标,并对该系统进行评价。通过这种方法可以预防系统出现死锁、饥饿和资源冲突的情况,提高设备资源利用率,节约系统设计时间和成本,方便了自动测试系统的组建。     

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。     

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。     

基于时间Petri网的电-气综合能源系统薄弱环节辨识

为有效辨识电-气综合能源系统薄弱环节,防止级联性重大事故,提出一种基于时间Petri网的电-气综合能源系统薄弱环节辨识方法。利用Petri网对系统做抽象化建模,确定故障源的关联区域子系统,并构建基于级联故障路径的时间Petri网模型,描述电-气系统故障传播的动态特性和时序差异,将级联危害评价计算融入到Petri网的运行过程中,寻找引发级联失效的关键环节,以IEEE30节点和25节点天然气系统组成的电-气耦合系统仿真分析,验证所提方法的有效性。     

基于编码PETRI网的电网故障诊断

作者将离散动态系统故障诊断方法用于电力系统,对基于Petri网的电网故障诊断方法进行了进一步的研究.以一条电力线为例,建立了以该线路为对象的Petri网模型,引入冗余库所监督原Petri网库所状态.讨论了该线路所有可能发生的故障,提出了新的故障映射方法.结合差错控制原理,利用一致校验矩阵和错误伴随式,对Petri网库所状态进行检错,纠错.文中给出了关键矩阵(生成矩阵)的构造方法.仿真计算结果表明该方法计算简单,仿真速度快,采用差错控制原理,可保证诊断精度.可应用于在线实时监控系统.