基于贝叶斯网络信息融合的直流配电网故障诊断方法

新型直流配电系统故障期间暂态特征复杂多变,继电保护存在拒动和误动情况。为了避免继电保护的不正确动作对故障诊断产生影响,提出一种基于贝叶斯网络信息融合的直流配电网故障诊断方法。首先,对传统继电保护贝叶斯网络模型进行改进,同时考虑直流配电网故障限流策略,分别构建保护动作信息、断路器动作信息和限流策略信息3种贝叶斯网络模型,对故障区域内各元件的故障概率进行初步评估。其次,利用D-S证据理论将各元件对应的故障概率信息进行融合,完成故障元件的判别。然后,应用故障元件对应的贝叶斯网络模型识别误动或拒动的保护装置与断路器,实现对直流配电网的故障诊断。最后,通过算例验证了所提故障诊断方法的可靠性以及准确性。     

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?     

粗糙集理论在配电网故障诊断中的应用

鉴于粗糙集理论在处理不精确问题时,不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,运用粗糙集理论研究了因保护装置和断路器误动或拒动、通信装置故障等原因造成的不完备警报信号模式下的配电网故障诊断新方法。该方法将保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集,考虑了各种可能发生的故障情况,以此建立决策表,直接从故障样本集中导出诊断规则,并揭示了警报信息内在冗余性。运用Visual Studio.NET开发平台,使用Vis- ual C#语言对配电网典型网络的故障诊断进行了编程,算例结果表明了该方法的有效性。     

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的真空断路器故障诊断方法

真空断路器故障诊断因果关系的复杂性与模糊性,采用单一的智能方法难以准确描述.基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合起来,提出了一种真空断路器故障的快速诊断方法.以粗糙集理论为基础建立故障征兆属性集和故障诊断决策表,并通过约简决策表形成最小故障诊断规则.基于最小诊断规则建立贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络实现断路器故障诊断的快速概率推理.经真空断路器的故障诊断实例分析表明,所提出方法是可行有效的.     

一种配电网基于模型诊断的最小碰集改进算法

在配电网故障的基于模型诊断方法中,最小碰集计算对整个诊断过程具有较大影响。为了进一步提高基于模型诊断的效率和准确率,提出一种适合配电网拓扑结构的最小碰集改进算法。利用新的适应度函数保证粒子直接朝着最小碰集迭代,提高对有解空间的搜索效率。利用"特征学习"搜索策略减少对无解空间的搜索。在分析配电网各元件解析冗余关系之间联系的基础上,提出算法分层的理论依据和实现方法。算例表明,改进后最小碰集算法具有更短的求解时间和更高的准确率。将改进后的最小碰集算法应用到基于模型诊断中,故障诊断的效率和准确率得到一定提高。     

基于广域测量信息的电力系统故障诊断解析模型（英文）

现有的电力系统故障诊断方法通常只采用继电保护装置(protective relay,PR)和断路器(circuit breaker,CB)的状态信息作为判据,信息裕度较低,这样对于复杂故障情形就可能得到不准确的甚至错误的故障诊断结果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的大范围普及使得同步相量数据的实时获取成为可能。在此背景下,文章提出一种基于保护设备状态信息和相量信息的电力系统故障诊断的改进解析模型。首先,基于断路器状态量和相量数据等多源信息快速判定故障区域;之后,采用所提出的改进解析模型针对故障区域内所包含的元件进行故障诊断。文章还提出了基于相量信息的故障诊断判据,并对传统判据进行了改进,以增强所提出的故障诊断方法的容错性和适应能力。最后,采用IEEE 39节点系统对所提出的故障诊断改进解析模型进行测试,以验证其正确性和高容错能力。仿真结果表明,通过将相量数据引入故障判据,所提出的故障诊断方法可以在保护装置故障或故障报警信息失真的情况下对复杂故障进行准确诊断。     

基于扩展公共信息模型的配电网故障诊断研究

为解决故障信息数据庞大、信息不确定性以及故障诊断算法的选择性等问题,本文依据IEC61970的公共信息模型(CIM)以及IEC61968的CIM扩展模型,搭建故障诊断信息统一模型,并在扩展故障信息模型的基础上,提出基于拓扑搜索的配电网故障诊断算法。该算法是在故障发生后,诊断程序调用以CIM为模型的配电网拓扑结构及故障信息数据,采用简单的深度优先搜索方法实现故障诊断。文中给出实现算法的流程图,并用某配电网局部联接图验证该算法的正确性,结果表明本文提出的故障诊断算法具有一定的可行性和准确性。     

融合信息理论的电力系统故障诊断解析模型

保护与断路器动作的不确定性和警报信息的不确定性是实际电力系统故障诊断时需要考虑的主要问题。以电力系统故障诊断解析模型为基础,融合信息理论中的方法来解决这一问题。阐述了故障诊断的信息运动过程,在此基础上通过解析分析保护与断路器动作逻辑和警报信息之间的关系,发展了基于信息量损失最小的故障诊断优化模型,充分考虑了警报信号的不确定性。采用改进遗传算法求解。用浙江电力系统实际发生的故障案例说明了该方法具有较强的容错能力且诊断速度快,对于复杂故障案例,计算时间在1 s之内,满足在线故障诊断要求。     

模型诊断在配电线路故障诊断中的应用分析

现代电力系统的配电网结构日益复杂,其发生故障的概率不断增加,采用人工智能方法能够有效地查找配电网故障原因,尽快恢复供电,本文进行了模型诊断在配电线路故障诊断中的应用分析。阐述了模型诊断的基本思想及基本过程,提出了改进冲突识别的方法和基于模型诊断的配电线路故障诊断方案,经实例验证,该方案能够有效地实现配电线路的故障诊断,具有一定的大规模推广应用价值。     

多因素分级Petri网配电故障诊断方法

针对采用概率方法进行故障诊断易造成调度操作风险大的问题,提出一种配电网故障诊断的多因素分级Petri网模型,主要解决断路器或保护拒动、误动等故障信息不确定情况下的故障问题。该方法充分考虑了保护启动信息、保护出口信息、重合闸动作信息、断路器动作信息、事件顺序记录(sequence of event,SOE)时序信息以及连续电气量,实现故障信息不确定情况下的电网故障诊断。当电网故障存在信息不确定情况时,首先将连续电气量和SOE时序信息作为该模型的一级诊断区的输入,然后通过将连续电气量的故障时刻与SOE时序的故障时刻进行比较,根据比较结果判断并激发托肯能量变化的推理过程,给出存在信息不确定的情况下电网故障诊断结果。最后,针对某局部配电网模型进行了仿真验证,结果表明了该方法的有效性。     

基于规则网的高压输电线路故障诊断与保护动作性能评价

对于多重或复杂故障以及存在警报信息丢失或畸变等复杂情况,如何准确诊断所发生的故障和评价保护装置的动作性能仍是值得研究的问题。在此背景下,提出一种基于规则网利用故障录波信息进行高压输电线路故障诊断和评价保护与断路器动作性能的新方法。首先,对故障录波信息进行预处理,利用小波变换技术从电气模拟量信息中提取线路故障特征量,得到电流突变事件和保护动作事件序列。在此基础上,建立计及警报信息时序特性的高压线路故障诊断规则网络模型,并确定故障假说集与期望的保护和断路器状态,并利用它们之间存在的因果与时序关系确定故障原因以及对保护和断路器动作性能进行评价;之后,对故障录波做进一步分析以判别故障类型、故障性质和故障位置;最后,用实际电力系统故障案例对所提出的方法进行说明。     

基于粗糙集理论的配电网故障诊断方法的研究

本文将粗糙集理论运用到配电网故障诊断中,将保护和断路器等信号作为对故障分类的条件属性集,以决策表为主要工具,通过属性约简和规则提取,实现了在信号缺失情况下配电网的故障诊断。通过算例表明,该方法能有效解决故障诊断中信号不完备的问题,提高配电网故障诊断的诊断性能和应用价值。     

基于模糊理论的高压SF_6断路器故障诊断模型的研究

为了快速、准确地对断路器将要发生的故障或已经发生的故障进行预报、分析和诊断,确定故障的性质、类别、原因、部位,笔者基于模糊诊断理论提出了高压SF6断路器的模糊故障诊断的数学模型,并根据统计分析了高压SF6断路器的常见故障和多发故障,确定了对高压SF6断路器的在线监测项目以及状态监测量与故障之间的对应关系,建立了高压SF6断路器的故障集、故障征兆集和模糊关系矩阵,并给出了最佳的模糊算子和故障诊断原则。实例验证表明:该算法使用方便,结论可信度高,可广泛应用于高压断路器的故障诊断中。     

基于粗糙集理论的配电网故障诊断方法的研究

本文将粗糙集理论运用到配电网故障诊断中,将保护和断路器等信号作为对故障分类的条件属性集,以决策表为主要工具,通过属性约简和规则提取,实现了在信号缺失情况下配电网的故障诊断.通过算例表明,该方法能有效解决故障诊断中信号不完备的问题,提高配电网故障诊断的诊断性能和应用价值.     

电力系统故障诊断的因果链分析法

针对高压输电网的系统结构和保护配置,提出一种故障诊断的因果链分析法。引入了事件集概念,运用集合和链的数据处理方法,整合故障后的保护装置和断路器动作事件信息,建立逻辑信息模型,提出了构造成因果链的一套规范。利用因果链分析法,能够准确定位故障设备,评价保护动作情况,从逻辑上解释故障后的设备行为,实现对故障的重现。     

配电网线路故障的基于模型诊断方法

现有配电网故障诊断系统大多是基于经验的专家系统,但专家系统难以诊断经验之外的故障,而且系统的移植和维护也非常困难。文中将模型诊断(MBD)方法应用于配电网故障诊断。介绍MBD理论的基本概念,给出了一个应用MBD理论的配电网线路故障诊断方案。以一个实际配电网为例,对故障诊断系统进行了建模和实验验证,结果表明该应用方案可行、有效。     

基于粗糙集与决策树的配电网故障诊断方法

针对配电网发生故障后故障诊断警报信息存在不确定性和不完整性导致难以得出准确诊断结果的问题,提出一种基于粗糙集与决策树的配电网故障诊断算法,实现了对故障样本决策表进行无教师的规则提取。该算法将配电网的原始样本集转化成决策表,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对决策表的条件属性进行约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行诊断规则提取;将产生的规则运用于配电网故障诊断中以实现快速故障诊断。该算法提高了配电网故障诊断的精度和鲁棒性,最后通过算例验证了该算法的有效性。     

基于粗糙集理论的配电网故障诊断研究

鉴于粗糙集理论在处理不精确问题时,不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之处的任何先验信息,运用粗糙集理论研究了因保护装置和断路器误动或拒动,通信装置的故障等原因造成的不完备警报信号模式下的配网故障诊断新方法。该方法把保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集,考虑了各种可能发生的故障情况,以此建立决策表,然后实现决策表的自动化简和约简的搜索并利用决策表的约简形式,区分关键信号和非关键信号,直接从故障样本集中导出诊断规则,从而达到在不完备警报模式下快速准确地故障诊断的目的,揭示了警信息集合内在的冗余性。该文以VB6．0为主界面,运用Visual C 语言编程实现对故障区域的诊断,通过实际配电网的大量仿真表明：该方法简单,有效,具有良好的容错性能。     

基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断

为提高配电网保护动作信息丢失时故障诊断的准确率及容错性，提出了基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断方法。首先，考虑故障发生时近后备保护对可疑故障元件故障诊断的影响，对可疑故障元件的各个故障蔓延方向进行建模；其次，在专家经验的基础上采用随机数对模型输入权值进行随机赋值；最后，在保护动作信息丢失时，跟踪改变可疑故障元件保护未动作的可信度取值，并分析该故障诊断方法的适应性与容错性。仿真结果表明，所提基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断模型在信息不完备或者保护及断路器拒动时，均具有较高的故障诊断准确率。     

具有冗余保护的变电站模糊Petri网故障诊断

针对750kV变电站的双网双重保护配置特点及保护装置、断路器存在的误动和拒动等不确定性情况,提出一种基于冗余保护的变电站模糊Petri网故障诊断方法。在该方法中利用双重保护装置的信息对元件诊断模型进行冗余知识表示,依据电网拓扑结构和保护配置等形成规则约束,在此基础上建立了故障元件的模糊Petri网冗余诊断模型,并将其分为主网和冗余网两个子网模型。在模型中采用信息熵确定初始信息的可信度,通过模糊推理获得最小故障诊断结果集。仿真结果表明了该方法的有效性。