自适应神经模糊推理系统在电力故障重现中的应用

将电力故障录波数据重现为实际波形对于继电保护测试和保护动作行为分析等具有重要意义。文章将自适应神经模糊推理系统和数字闭环修正技术应用于电力系统故障重现装置中,实现了整体数字域内的闭环控制,利用输出端回采数据与原始数据进行比较并修正信号源的方法极大地减小了故障重现的非线性误差。Matlab仿真和基于该算法的故障重现装置的实际应用证明了自适应神经模糊推理在故障重现中应用的可行性和有效性。     

基于自适应神经模糊推理的水电机组故障诊断

使用模糊诊断方法对水轮发电机组的故障进行诊断，可以获得令人较为满意的分析结果。但无论是使用模糊逻辑诊断还是使用模糊聚类诊断，隶属函数的好坏将直接影响诊断系统的分析结果。使用MATLAB中的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）可以更加准确地自动调整隶属函数参数。此外，利用MATLAB强大的模糊逻辑工具箱可以大大加快水电机组模糊诊断系统的开发速度。     

网络模式的电网故障仿真培训系统

介绍了用于电网故障诊断和处理的模拟培训专家系统。该模拟培训专家系统从模拟各种类型故障的报警信息出发，训练调度员根据报警信息，快速判断和处理故障的能力。该系统既可以人工设置故障类型，也可由系统自动随机地产生故障类型。该系统引入客户机／服务务器模式，在图形化的基础上实现学员台/教员台的教学功能。     

网络模式的电网故障仿真培训系统

介绍了用于电网故障诊断和处理的仿真培训专家系统。该系统从模拟各种类型故障的报警信息出发，训练调度员根据报警信息快速判断和处理故障的能力。该系统既可以人工设置故障案例，也可由系统自动随机地产生故障案例。该系统在软件体系结构方面引入客户-服务器模式，在图形化的基础上实现学员台-教员台的教学功能。     

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     

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MAS技术的新型电网故障诊断系统的研究

在对多代理系统（MAS）技术和电网故障诊断系统相关技术进行研究的基础上,提出了基于MAS技术的新型故障诊断系统的可行性和优越性,阐述了该系统的特点、分类、功能、结构,并就其诊断信息的交互过程做了详细的介绍。文中提出的电网故障诊断系统能充分地利用已有的诊断资源,提高电网故障诊断的效率．并便于构造大型的全网故障诊断系统。     

基于多代理系统技术的新型电网故障诊断系统的研究

在对多代理系统（MAS）技术和电网故障诊断系统相关技术进行研究的基础上，提出了基于MAS技术的新型故障智能诊断系统的可行性和优越性，阐述了该系统的特点、分类、功能、结构，并就其诊断信息的交互过程做了详细的介绍。提出的多代理电网故障诊断系统，能更充分的利用已有的诊断资源，有利于提高电网故障诊断的效率，便于构造大型的全网故障诊断系统。     

基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断

提出了基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断方法,旨在有效解决神经网络应用于电网故障诊断所面临的适应网络拓扑结构变化的可移植性问题。该方法以单个线路、母线和变压器为元胞对象,以保护各元胞的所有关联保护和对应的断路器为输入,建立了元胞通用神经网络诊断模型,并给出了故障诊断时模型的自动生成方法。此外,考虑到电网故障信息存在不完备性和不确定性,本文采用模糊矢状图来描述电网元件、保护和断路器之间的逻辑推理关系,并提取出蕴含不确定性的模糊推理规则,用于训练元胞通用神经网络。算例仿真结果表明,该方法简单、有效,能处理各种复杂故障情况,且能有效适应网络拓扑结构的变化,具有良好的容错性和可移植性。     

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。     

计及时序信息检查的分层模糊Petri网电网故障诊断模型

研究一种计及时序信息检查的电网故障诊断分层模糊Petri网模型。为了简化诊断模型,构造线路与母线的分层模糊Petri网。深入分析了电网故障诊断中故障、各保护与断路器之间的一元与二元时序约束关系,提出了一种对线路两端保护与断路器动作的时序约束交叉检查方法,对不满足时序约束的保护与断路器动作的概率进行修正。对该分层模糊Petri网进行逆向推理找到故障元件,通过正向时序推理发现误动与拒动的保护与断路器。典型电网的多组案例测试结果验证了该分层模糊Petri网诊断模型的有效性。     

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...     

一种改进的电网故障诊断优化模型

电网故障诊断优化模型可将诊断问题表示成求极值的0-1整数规划问题,从而可通过严密的数学运算来确知故障设备。文中在对目前故障诊断优化模型深入研究的基础上,分析其存在的不足,尤其是对诊断结果不唯一、且某些结果不合理的问题进行了剖析。发现其诊断结果不唯一的原因在于该模型仅考虑了保护各自状态的影响,而忽略了主、后备保护之间状态关系对目标函数的共同影响;在此基础上,综合考虑目前二次系统配置特点以及诊断信息特征,提出了一种改进的电网故障诊断优化模型,在新模型中充分考虑了断路器失灵保护的特殊性,并对各设备的期望状态函数进行了重新定义。文中还对诊断故障原始数据预处理和系统实现进行了简单描述。理论分析以及大量的实例验证表明:新模型更加合理,诊断结果更为准确。     

运用模糊神经网络的凝汽器故障诊断系统

凝汽器系统运行中出现的故障与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。为此,运用模糊理论与神经网络故障诊断方法,建立凝汽器故障诊断专家系统,采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性。     

模糊神经网络专家系统在动力锂电池组故障诊断中的应用

动力锂电池故障的产生原因具有一定的复杂性和不确定性。为此,提出一种基于模糊神经网络的故障诊断专家系统,该方法结合了模糊数学,神经网络以及专家系统的优点。用模糊数学可以将症状模糊化以表征故障的隶属度、神经网络具有良好的自学习能力、专家系统具有推理能力强,三者的相互结合,即提高了系统的准确性和可操作性,又满足了对故障诊断智能化、自动化的要求。试验结果表明该方法可以准确的判断出系统的故障,不仅将故障检测的精度提高到,预测误差在之间,而且检测时间大大缩短。提高了动力锂电池的自适应能力,自主学习能力,为动力锂电池故障诊断提出了一种科学高效的新方法。     

基于协同式专家系统及多智能体技术的电网故障诊断方法

提出一种利用多智能体技术和协同式专家系统进行电网故障诊断的方法。该方法将智能体模型作为框架,并结合专家系统的特点对系统单元结构进行改进和细化,然后提出适用于故障诊断的整个协同式专家系统的结构体系。整个系统由7个子系统组成,分别完成复杂故障的协同快速诊断、畸变信息和不确定性信息的评价,以及实时给出调度处理建议的任务。在解决关联性故障分析问题时,该协同式专家系统克服了单一专家系统的局限性,文中利用功能协同增强了对复杂故障实时诊断的推理能力;利用区域协同可以对跨区域故障进行诊断。通过实例对系统的工作流程进行了说明并验证了协同诊断方法的正确、有效,该方法适合用于实时故障诊断系统。