一种基于故障录波信息的调度端电网故障诊断系统

顺应电力系统自动化的发展潮流,开发了一种基于故障录波信息的调度端电网故障诊断系统软件,总体上分为数据库模块、系统管理模块、故障诊断模块、故障信息分析模块、保护和开关动作行为评价模块等功能模块.分别介绍了各模块的工作原理,并对故障诊断模块进行了详细的分析.     

一种基于故障录波信息的电网故障诊断方法

在系统发生复杂故障或开关、保护存在较多误动、拒动以及因信道干扰而发生信息丢失等诸多不确定因素的影响下，目前基于开关和保护信息的诊断方法已经不能取得满意的结果，必须寻找新的信息源。随着继电保护及故障录波信息网的建立，丰富的录波信息为进一步诊断提供了基础。根据电力系统目前的实际运行情况和今后的发展，提出了一种合理利用采集信息进行分层故障诊断的方法。对在复杂故障情况下利用故障录波信息作进一步诊断的方法进行了研究，提出了虚拟保护的诊断思想，并建立了相应的面诊断模型，有效地弥补了利用开关、保护信息诊断的局限性。利用组件对象模型（COM）和Windows的动态连接库（DLL）技术建立了通用的、可共享的诊断系统。     

基于广域故障录波信息的调度端电网故障诊断系统

大规模电网发生故障时,各类故障信息可及时传送至调度端,但运行人员单纯基于断路器变位、故障录波信息、保护装置动作事项等众多离散故障信息,无法快速、准确、直观判断故障性质,极大影响恢复供电速度和电网安全运行。文中采用站内设备统一建模映射、采样频率归一化、录波器采样同步等关键技术,有效整合故障录波信息,将差动原理应用于电网故障诊断,实现了仅利用故障录波数据进行差流计算准确定位故障区域,并在接线图上自动推送诊断结果,为事故处理提供决策支持。该系统在多起实际电网故障处理中发挥了重要作用。     

基于故障录波器信息的故障诊断系统

对人工神经网络（ANN）方法应用于变电站故障诊断进行了研究,提出了一种基故障录波器信息的故障诊断系统。该系统中,核心部分是三层前向BP网络分别对变电站内的变压器、线路和母线构造相应的故障诊断ANN模型,对每种保护、断路器和自动装置构造相应的动作性能诊断模块。仿真计算结果表明：基于波器信息的将ANN应用于变电站故障诊断的方法是一种有效的方法。     

基于故障录波时序信息的电网故障诊断

为克服基于开关量的传统故障诊断方法的不足,提出了一种基于故障录波时序信息的高压输电线路故障诊断方法。采用动作时区划分的方法并在边界处引入模糊化,用模糊Petri网针对输电线的运行状态构建了故障诊断模型,结合小波技术提取录波信息中的故障特征量以得到Petri网的点火序列,经过矩阵运算得到故障诊断结果并可以对保护、断路器动作行为进行评价,最后形成故障简报上传主站。通过上海220 kV子网故障诊断仿真,验证了该方法的有效性。     

基于故障录波数据的电网故障诊断方法分析及改进

在电网调度层面,可以利用SCADA系统、继电保护及故障信息系统等多数据源信息实现故障诊断在线应用,对此,提出了利用故障录波数据进行电网故障诊断的具体方法.首先从整体上对如何使用故障录波数据进行故障诊断的流程进行了分析,在此基础上应用分阶段故障诊断的思想,对原有的模拟故障录波方法在确定故障时间、故障类型、故障方向以及故障设备等方面的不足进行分析并提出改进方法.最后,以某地区电网220 kV盘古石变电站发生的故障为例,通过VC++6.0编程验证改进后的故障诊断方法和流程,故障诊断结果符合实际情况,验证了该诊断方法的正确性和有效性.     

微机式故障录波屏原理简介及应用

本文主要对于ＷＧＪ系列的微机式故障录波器的原理、特点、应用做一下具体说明，同时，对于该系列产品在电力系统中的运行情况进行了简要介绍。     

基于故障录波数据的分布式电网故障诊断系统

介绍了一种基于故障录波数据的分布式电网故障诊断专家系统.系统由主站和若干子站构成.安装在变电站的子站系统负责故障初判,确定事故起因和相别,形成故障简报并向主站上传;安装在调度中心的主站系统综合多个子站信息,对事故情况进一步分析,并对开关和保护的动作做出评价并给出相应对策.系统综合利用故障录波、SOE以及保护事件等故障信息,采用基于CLIPS的故障诊断专家系统引擎,保证诊断结果快速可靠,动作评价深入,可大大减轻运行人员的工作量.     

基于故障录波数据的分布式电网故障诊断系统

介绍了一种基于故障录波数据的分布式电网故障诊断专家系统。系统由主站和若干子站构成。安装在变电站的子站系统负责故障初判 ,确定事故起因和相别 ,形成故障简报并向主站上传 ;安装在调度中心的主站系统综合多个子站信息 ,对事故情况进一步分析 ,并对开关和保护的动作做出评价并给出相应对策。系统综合利用故障录波、SOE以及保护事件等故障信息 ,采用基于CLIPS的故障诊断专家系统引擎 ,保证诊断结果快速可靠 ,动作评价深入 ,可大大减轻运行人员的工作量     

故障录波双端测距系统及其在广西电网的应用

为提高电网调度运行人员安全、准确、迅速处理电网事故的能力和电网现代化运行管理水平,利用已有录波器联网数据进行双端测距,解决了输电线路发生经过渡电阻短路时单端测距不准的问题.     

变压器差动保护单相接地灵敏度分析

变压器差动保护电流相位调整通常采用Y→△变换 ,在单相故障时灵敏度低于相间短路与三相短路灵敏度。分析了各种电流相位调整方法在单相接地时的灵敏度 ,证明△→Y变换在单相接地时灵敏度最高     

基于Multi-agent的电网故障诊断系统的研究

电网故障诊断智能系统能够辅助调度人员快速判断故障元件,起到缩短事故处理时间,防止事故扩大的作用。该文提出了一种基于多Agent的电力系统实时故障诊断方法和系统结构,将多线程技术应用于A-gent的设计,并采用PROLOG与JAVA混合编程。还给出了具体实现方法以及实验结果。实验表明多Agent故障诊断方法是一种有效的电力系统诊断方法,可有效地提高诊断系统对于故障事件的反应性能,在外界环境变化较大时可自动放弃当前的诊断目标。     

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。     

基于遥信数据故障编码技术及DHNN校正的电网故障诊断方法

提出采用故障编码技术形成故障空间最优编码集,然后通过模板匹配的方式进行电网故障诊断的方法。针对由于缺少前端故障遥信数据处理的清洗算法,造成故障诊断算法诊断正确率不高的问题,提出了建立离散Hopfield神经网络模型用于故障遥信数据的前端数据清洗的算法。利用故障遥信数据之间的相关性对遥信变位数据进行分组,并对各组数据分别采用所提出的算法进行数据清洗,利用穷举输入状态数据的方法求取了算法的修正域,从而建立了DHNN清洗模型。最终形成具有纠错能力的电网故障智能诊断方法,实现在故障诊断空间内对故障元件的诊断。通过实际电网的故障遥信数据的测试,验证了DHNN神经网络信息纠正模型和故障诊断模型对电网故障元件诊断的有效性。     

基于多源数据的电力系统故障全信息诊断模型

随着电力系统信息技术的广泛应用,利用多源数据进行故障诊断成为可能。目前,基于多源数据进行故障诊断仅将故障数据划分为开关量和电气量,没有考虑不同数据之间存在的差异。针对这个问题将故障数据细分为3种类型,根据3类数据的特征提出一种基于多源数据的电力系统故障全信息模型,包括利用实时性较强数据实现快速故障诊断的模块和利用全信息数据进行综合故障处理的模块。通过PSCAD和Matlab进行联合仿真,验证模型的可行性。     

基于Tabu-Roughset的电网故障诊断系统研究

如何有效利用电网调度中心的大量数据进行电网故障诊断是一个重要课题。提出一种基于Tabu-RoughSet的电网故障诊断系统,包含数据采集、电网故障诊断、基于Web的电网故障诊断结果表示三个模块。在电网故障诊断模块里,利用Roughset理论对接收到的故障信息建立决策表并构成可辨识矩阵,利用Tabu搜索对可辨识矩阵寻找最优解,迅速准确地给出电网故障诊断结果。基于Web的诊断表示模块能够根据用户提出的查询请求采用可视化技术将诊断结果以基于网络的Web方式显示。实验结果表明,该系统能快速寻找最优解,较好地实现对电网故障的诊断。     

基于电力数据网的电网故障录波数据综合处理系统

电网故障录波数据综合处理系统基于联网录波器及主站分析系统,实现故障录波数据快速收集、及时处理、综合分析等功能。详细阐述了杭州电网故障录波数据综合处理系统及相关功能技术。该系统已投入实际应用,取得良好的应用效果。     

A fault diagnosis method for power systems based on temporal tissue-like P systems

To quickly and accurately identify faulty components based on the alarm information is critical for the fault diagnosis of power grids. To address this challenge, this paper proposes a novel fault diagnosis method based on temporal tissue-like P system (TTPS). In the proposed method, suspected faulty components are identified first via a network topology analysis method. An TTPS-based fault diagnosis model is then built for each suspected faulty component to perform fault reasoning, so as to accurately detect the faulty components. To take full advantage of the action signals and temporal information of protection devices, TTPS and its forward temporal reasoning algorithm are proposed. TTPS can synchronously model the action and temporal logics of protection devices in an intuitive and graphical way, while the reasoning algorithm can process the fault alarm information in parallel. To demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method, simulations are carried out on the IEEE 14-bus and 118-bus systems, while the results are compared to other two widely adopted methods.