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。     

基于模糊Petri网的用电信息采集系统故障诊断方法

采用一种模糊Petri网理论与专家系统结合的方法对用电信息采集系统整体进行故障诊断,提高了用电信息采集系统故障诊断的效率。根据用电信息采集系统故障逻辑关系,结合Petri网建模方法,建立模糊故障Petri网模型;通过逆向推理的方法,实现系统运行状态的准确评价。最后结合实例对故障诊断的推理过程进行了验证,证明了该方法的可靠性和合理性。     

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。     

基于模糊Petri网的知识表示方法在变压器故障诊断专家系统中的应用

本文给出了用模糊Petri网模型来表示变压器故障诊断专家系统中模糊产生式知识库的方法，在此模型基础上，给出了有效的推理算法，并用实例验证了其正确性和在变压器故障诊断专家系统中应用的可行性。     

基于时间约束的分层模糊Petri网的配电网故障诊断

配电网发生故障后充分利用报警信息和时序信息快速准确地诊断出故障元件,是对配电网可靠供电和保证配电网安全运行的首要任务?在现有Petri网的故障诊断基础上,提出一种基于时间约束的分层模糊Petri网的配电网故障诊断模型?建立的模型对配电网的拓扑结构变化具有良好的适应性,通过使用主保护和主保护对应断路器的动作时间来获得原因事件动作起点,并对高斯函数进行修正?通过算例比较证明此方法具有较强的准确度和通用性,能有效地诊断出配电网的故障?     

模糊Petri网模型在飞机电力启动系统故障诊断中的应用

基于模糊产生式规则的模糊Petri网模型,能较好地表示和处理模糊知识,并能根据变迁的可信度大小,找到一条最有可能产生已知故障的路径.为此,以飞机电力启动系统为例,针对其故障信息的不确定性和模糊性,给出基于模糊Petri网模型,建立在模糊Petri网模型基础上的反向模糊推理方法,并验证了该方法的可行性和有效性.     

基于时序模糊Petri网的电力系统故障诊断

提出了基于时序模糊Petri网的电力系统故障诊断方法,重点分析了故障诊断模型的特点,给出了电网拓扑结构发生变化时模型的快速修正方法,充分合理地利用了保护和断路器动作信息的时序属性,提出了动作信息不完备情况下的纠错算法,可较好地完成继电保护的动作评价。以14节点系统为例验证该诊断方法的准确性和模型修正方法的快速性。与已有...     

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。     

加权模糊Petri网在电网故障诊断中的应用

以模糊Petri网为基本工具,在研究模糊Petri网的基本结构及概念的基础上,提出了一种基于加权模糊Petri网规则推理的电网故障诊断算法。首先选取经典算例系统建立各元件的加权模糊Petri网模型,然后利用该算法进行了逻辑验证和实例数据的仿真,结果表明,该算法在电网故障诊断中应用的可行性和有效性,给出的故障发生概率为研究人员进一步诊断提供了一定的依据。     

基于模型与模糊Petri网融合的高铁牵引变压器故障诊断

针对基于模型诊断方法(Model-based Diagnosis,MBD)存在的处理不确定性和组件间的关联关系方面的问题,基于互补融合的思想,将模糊Petri网与MBD有机结合在一起,提出了一种高速铁路牵引变压器外部故障和内部故障诊断的新方法。建立牵引变压器结构和功能的两层模型,通过离线搜索最小冲突候选集和在线识别最小冲突集,实现牵引变压器的外部故障诊断。对于内部故障的诊断, 采用MBD进行牵引变压器故障元件定位,利用模糊Petri网进行区域知识表示,推理实现内部故障类型诊断。以武广高速三相V/x接线牵引变压器故障数据为实例进行分析,诊断结果验证了MBD与模糊Petri网融合的牵引变压器故障诊断方法的可行性和有效性。     

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。     

基于广域录波数据和FCM聚类的电网故障诊断方法

断路器和保护设备存在误动和拒动的可能性,不正确的动作会引入错误的故障信息干扰电网故障诊断。针对上述问题提出了一种基于广域故障录波数据和模糊C均值(FCM)聚类的电网故障诊断方法。对母线、输电线路和变压器这3种电网元件的故障录波数据进行挖掘分析,从中提取能够有效区分故障元件的特征;建立基于模糊C均值聚类的电网故障元件诊断模型。对故障后的元件进行聚类分析,并计算各元件的故障可信度,最终确定故障元件。新英格兰39节点系统的仿真和实际算例表明所提方法能够快速准确定位故障元件且不受故障类型和位置的影响。     

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BPN方法的电网故障诊断

针对电网发生故障时,故障信息不完整或不确定,难以得到正确结论,以及贝叶斯理论虽在解决不完整数据上具有优势但不能大规模建模的问题,定义了贝叶斯Petri网(BPN),提出了基于BPN方法的电网故障诊断算法。利用某电网对该算法进行验证,结果表明,该算法能够快速准确诊断故障元件,提高了诊断的容错性。     

基于同步挤压变换和深度迁移学习的GIS隔离开关故障诊断

为实现气体绝缘组合电器(GIS)隔离开关机械故障的智能诊断,基于GIS隔离开关分合闸过程中的振动信号,提出了基于深度迁移学习的GIS隔离开关机械故障诊断方法。首先应用二阶同步挤压傅里叶变换(FSST2)获取GIS隔离开关振动信号的时频分布,然后基于深度迁移学习的思想构建预训练模型并进行优化,建立了GIS隔离开关机械故障智能诊断模型。对某GR角型GIS隔离开关正常和典型机械故障状态下的振动信号的分析结果表明,基于FSST2得到的GIS隔离开关振动信号时频表示具有较好的能量聚集性,所建立的GIS隔离开关机械故障智能诊断模型识别准确率高且模型复杂度低,可用于GIS隔离开关机械故障的高效诊断。     

基于多属性评判和模糊因果网络的110 kV变电站故障诊断

针对110 kV变电站故障诊断中非确定性因素较多和在线性要求高的特征,以实际110 kV变电站的保护信息为基础,根据保护的因果关系将设备分成设备故障、保护动作、开关跳闸或拒跳三类基础相关节点,结合设备家族缺陷、运行维护评价和状态检修评价三个属性指标,从而搭建多属性评估模型来确立模糊因果网络(Fuzzy Cause-Effect Networks,FCE-Nets)相关节点的因果系数。通过故障量相关函数完善遗漏的保护信息,提出基于多属性评判和FCE-Nets的变电站故障诊断方法。通过实际应用分析,对比现有方案的故障诊断结果,验证了此方法的有效性。