基于MAS的电网故障诊断系统的体系结构

在对电网故障诊断理论研究和应用实际现状分析的基础上,提出了一基于MAS(Mu lti-Agent System)的电网故障诊断模型,此模型充分发挥MAS本身固有的协调异构智能体完成共同目标的能力,来充分利用空间分布、性质分层的故障信息,实现在线精确电网故障诊断。MAS诊断模型在电网区域监控中心设置决策A-gent,而按照空间分布的厂站端,设置协作Agent。通过决策Agent和协作Agent之间的合作协商机制,来实现基于区域电网全局各层故障信息的全局最优化诊断结果,即最能够复现电网故障和解释故障现象的诊断结果。此模型可以依托于目前已构建的故障信息网络,通过合作和管理型相结合的协调通讯方式来实现。理论分析和模拟系统测试证明了此诊断模型的可行性、有效性。     

MFM与 MAS协作的热电机组故障诊断方法

针对汽轮发电机组故障诊断问题的复杂性、实时性要求,提出了主要由监测与诊断Agent、诊断方法Agent、管理Agent、黑板Agent等组成的分布式多智能体系统(MAS)。利用功能分解方法,实现了多级流模型(MFM)和分布式MAS协作的故障诊断方法,其基本思想是:当现场发生异常时,监测与诊断Agent之间协同,依靠汽轮发电机组MFM模型,通过系统中能量、物质或信息流关系建立故障搜索路径,实现故障的快速定位;根据已定位的故障节点(设备)特征,在管理Agent的协调下,诊断方法Agent和监测与诊断Agent协同组成针对性很强的MAS,完成故障的进一步精确诊断。     

多代理系统框架下的主动配电系统故障诊断

现有的针对单端电源配电系统所配置的继电保护需要升级改造以适应嵌入了分布式电源的主动配电系统的运行要求。作为配电自动化系统的核心功能,故障诊断模块对于快速而准确地判断配电系统中发生的故障、进而加快系统恢复过程具有重要作用。在此背景下,提出一种基于多代理系统MAS(Multi-Agent System)的主动配电系统故障诊断方法,包括MAS的基础架构设计、通用Agent模型构建以及基于MAS的故障诊断策略制定。在所提MAS框架下,在各个母线/节点配置了以故障诊断解析模型为基础的Agent,并引入关联因子来反映各Agent间的耦合关系,区别分析信息缺失和信息畸变对故障诊断正确性的影响,基于此重点研究了利用Agent间通信和协商机制实现故障诊断的策略以得到全局最优故障诊断结果。最后,32节点测试系统的仿真表明了所提方法可以在相当程度上容纳警报信息缺失和畸变,并能够对保护和断路器的动作特性进行评价。     

一种大规模电网故障诊断的多智能体信息融合模型与方法

传统的故障诊断方法仅针对保护信息进行分析,没有充分利用电气量信息反映出的电网故障特征信息.提出多智能体系统(MAS)框架信息融合模型,针对大规模电网的结构和特性,集成多种故障诊断方法,在不同区域对故障录波器、SCADA系统、保护故障信息管理系统(RPMS)等获得的故障信息进行分析,采用D-S证据理论信息融合技术,进行信息融合获得局部的故障诊断,然后通过全局故障诊断确定故障元件,实现大规模电网实时快速的故障诊断.仿真计算表明,所提出的模型与方法正确、有效.     

基于MAS信息融合的电网故障诊断

在电网故障诊断中,由于保护及开关的误动、拒动,使传统基于单一开关量的诊断方法的精确性受到限制。为此,提出了基于Multi-Agent System(MAS)信息融合的电网故障诊断方法,通过MAS对各模块进行功能划分,并通过电气量的引入提高电网故障诊断的精确性。给出了基于MAS信息融合的电网故障诊断系统结构,并具体给出了诊断Agent的功能实现,仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于调度综合数据平台的大规模电网分层故障诊断

当大规模电力系统发生单一或复杂故障时,各种开关及保护动作信息、报警和事件信息在短时间内同时上传到调度中心各应用系统,此时仅靠单个系统信息和单一诊断手段很难解决故障诊断问题。文中提出了一个基于调度综合数据平台（DIIP）的针对大规模电力网故障诊断的分层故障诊断多智能体系统（MAS）模型,通过分级故障特征信息订阅机制及区域智能体并行诊断和全局智能体总体诊断的分层协调诊断机制,得出最终的故障诊断结论。测试案例表明,利用基于DIIP的多智能体模型诊断故障有效且具有较好的实际应用能力。     

基于模糊神经网络的信息融合在电网故障诊断中的应用

根据电网分布的特点,将多传感器信息融合技术应用于电网的故障诊断中.在电网的不同区域加装传感器网络,将所测结果首先在子模糊神经网络中进行特征级融合,然后再将此结果送至融合中心进行决策级融合,最后得出诊断结论,包括故障类型和故障区域,大量的实验证明该方法是可行的.     

联网运行下微型电网电压自愈控制方法

传统联网运行下微型电网电压自愈控制方法使用电流差动保护措施,无法远程控制馈线开关,不能快速实现电压自愈。提出一种新的自愈控制方法,将MAS分布式控制系统引入联网运行下微型电网电压自愈控制中,通过双层MAS结构中下层各Agent将微型电网运行情况及故障信息反馈到上层微型电网Agent后,制定最终自愈控制方案,并下达命令进行优化自愈恢复;通过各Agent间协作快速定位电网故障和进行电压自愈控制,其中故障定位时,Agent基于改进差动电流判断故障发生依据和支路故障判断依据,实现故障定位分析;电压自愈控制时采用启发式搜索方法形成供电恢复路径,各个联络开关处Agent发送恢复命令至故障末端分段开关处Agent,并通知本地Agent开挂合闸,实现微型电网电压自愈。通过实验表明,该自愈控制方法故障定位精准,自愈恢复耗时仅为0.27 s,自愈控制性能佳。     

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。     

一种基于体液免疫原理的电网故障诊断模型设计方法

该文借鉴体液免疫应答原理解决当前电网故障诊断所面临的故障信息不确定性问题。首先,构建了体液免疫应答过程与电网故障诊断过程所涉及的基本量的对应关系。其次,模拟体液免疫抵御抗原入侵的免疫机制和结构,构建了基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型,该诊断模型具有较强的容错能力,不仅可以根据先验知识诊断出已知的故障,而且能够通过系统的连续学习功能诊断未知的故障。最后,通过诊断算例验证了所构建诊断模型的有效性与可行性。