Petri网与专家系统结合的输电网络故障诊断方法

介绍了一种应用Petri网数学模型并结合专家系统进行电力系统输电网络故障诊断的方法。根据断路器跳闸信息确定故障区域,通过搜索“六元表”找出故障区域中动作的各类保护及相关的断路器,通过与SCADA系统提供的信息进行比较,把对应各设备的继电保护信息输入Petri网故障诊断模型,最终确定故障元件。这种方法克服了专家系统难于用数学方法描述的缺点,利用Petri网建立数学模型,提高了故障诊断速度。通过实例仿真验证了该方法的有效性、准确性和通用性。     

利用Petri网对电力系统进行故障诊断

利用Ｐｅｔｒｉ网技术对电力系统故障进行建模,并在计算机辅助故障方面进行探讨和研究,这有助于调度人员快速、准确判断事故并给予及时处理。     

基于遗传算法和模拟退火算法的电力系统的故障诊断

根据元件故障与保护动作和断路器跳闸之间的逻辑关系，首先把电力系统的故障诊断问题表示为０－１整数规划问题。在此基础上，采用了两种方法求解，第一种方法是遗传算法，第二种方法是模拟退火算法。这两种方法都能以较大的概率收敛到全局最优解，并能够求得多个最优解。提出的方法理论严密，与当前比较流行的以启发式知识为基础的专家系统方法不同。本文的方法可以处理任意复杂的故障，也可以处理有保护和断路器误动作的情况，且计算时间与故障的复杂程度基本无关。此外，提出的方法原则上适合于并行处理。     

汽轮发电机组振动故障诊断的Petri网模型

Petir网理论是以网络理论、代数理论等为数学基础的,可利用图形语言对故障诊断系统的结构、功能及流程进行系统的分析和描述,是异步并发诊断系统建模与分析的重要工具之一.作者在论述了Petri网矩阵描述方法的基础上,根据汽轮发电机组故障征兆与常见故障类型之间的关系,建立了一种基于Petri网的汽轮发电机组振动故障诊断模型.与传统的汽轮发电机组振动故障诊断方法相比,该模型仅使用简单的矩阵运算,诊断过程简单直观,速度快.实例分析表明,利用该模型可对汽轮发电机组的振动故障作出正确判断.     

一种基于Petri网模型的配电网故障恢复算法

Petal网是一种对离散事件动态系统进行建模和分析的强有力工具,被广泛应用于各种工业领域。鉴于配电网故障的发生和恢复过程具备异步、并发等动态特征,将Petri网方法应用到配电网故障恢复问题中。提出了基于Petri网的建模方法,将配电网的故障恢复过程抽象为Petri网中的变迁序列,设计了一种基于最优目标状态的故障恢复算法。该方法中提出的Petri网模型结构更为简洁,同时最大限度的保留配电网系统的拓扑结构,便于理解;解决了其中最大的一个优化问题,并与现有算法进行比较,证明了本故障恢复算法的全局最优性和有效性。     

基于一阶混和Petri网的混合系统结构分析

文中提出一种分析混和系统结构的新方法,称为一阶混和Petri网.对一阶混和Petri网进行了定义,并描述了其使能和点火规则;运用位置不变量和变迁不变量对一阶混和Petri网的结构进行分析,并通过求解混和状态方程来获得位置不变集和变迁不变集;最后用一个例子来阐明如何运用不变量来进行结构分析.     

Petri网在电力系统中的应用

介绍了Petri网的基本原理及其在电力系统中的应用。通过收集和整理国内外相关学术期刊和会议论文集中已发表的数十篇有关Petri网在电力系统中应用研究方面的学术论文,按故障诊断、系统恢复、配电系统重构、机组组合、网络拓扑分析、可靠性分析、继电保护建模与混杂电力系统分析等方面分别进行了分类述评。从现有的研究工作情况来看,Petri网在电力系统中的应用涉及面很广,并受到了比较普遍的重视。     

基于决策表约简的变压器故障诊断Petri网络模型及其应用研究

通过对变压器故障诊断知识中大量的冗余特征进行压缩或约简 ,将粗糙集理论(RST)引入到变压器故障诊断中 ,以提高以往依赖先验知识进行诊断智能方法的效率。根据决策表约简实现故障特征的压缩与规则的简化 ,并利用该结果建立Petri网络模型 ,可获得最优的网络模型以充分发挥其快速的并行推理能力 ,实现高效的变压器故障诊断。对比分析结果表明 :约简后的特征具有与原来相同的分类能力 ,得出的主导特征也与实际相符 ;基于最小诊断规则所建立的故障诊断Petri网络模型 ,结构得到有效地优化 ,分类结果与原有的网络一致。最后通过实例分析验证了方法的准确性     

基于有色自控Petri网的电网故障区域识别

为减小电网故障搜索范围,避免对电网内所有元件依次进行故障判断,提出了一种基于有色自控Petri网的电网故障区域识别方法,有效地把故障诊断问题局限于一个或多个无源网络中。首先,针对断路器跳闸引起电网拓扑结构变化这一离散事件的动态过程,以Petri网作为建模工具,对全部元件赋予颜色属性并允许有向弧上有可变的权,构建用于电网故障区域搜索的有色自控Petri网模型。然后以NetBeans为开发环境,运用Java语言编程实现对故障区域的快速搜索。对某8节点测试系统的仿真结果表明：对于电网中存在的单重故障、多重故障以及保护和断路器有不正确动作的复杂故障,该方法均能快速准确地确定故障区域,有助于电网故障诊断的后续工作顺利进行。     

电力系统故障诊断的量子粒子群优化算法

电力系统故障诊断是利用保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置.其中故障元件的识别是故障诊断实现的关键.文中应用量子粒子群优化算法研究故障元件的识别方法,先根据保护动作原理将故障诊断问题表示为0-1整数规划问题,然后用量子粒子群优化算法求解.与标准PSO算法和传统遗传算法比较,文中采用的量子粒子群优化算法具有稳定性高...     

谓词Petri网理论在电网故障诊断中的应用

介绍了谓词Petri网理论及其矩阵推导方法,提出了一种基于谓词Petri网理论的电网故障诊断模型.以母线为例说明了元件连接图的建立和映射为诊断模型的方法.该诊断方法将断路器和保护信息包含在运算过程中,使Petri网的故障模拟过程更加清晰准确;将元件故障诊断分解为各方向诊断,降低了运算维数.实际电力系统中的测试结果证明了基于该模型的故障诊断系统的实用性和有效性.     

集成冗杂保护信息的扩展Petri网故障诊断

提出用扩展Petri网后向诊断模型来处理具有冗杂保护信息的电力系统故障,其有效性在宿豫县黄墩变故障诊断中得到了印证,同时也与前向Petri网演绎仿真所得的结果相吻合。不确定或不正确的保护信息也可以通过与所建立起的相应诊断模板进行比照分析给出定性的结论。全部诊断过程只需要建立正确的Petri网模型和进行一些简单的矩阵运算就可以获得准确的结果,节省了故障诊断时间,提高了效率,适于实时在线故障诊断。     

只利用断路器信息诊断电力系统故障的高级遗传算法

本文研究了基于断路器跳闸时序信息的电力系统故障诊断方法。主要包括三个方面的工作：①首次构造了只利用在各类保护（如主保护、第一后备保护和第二后备保护等等）动作时段内断路器跳闸的分段时序信息识别故障元件的０－１规划模型。②提出了应用无源信息识别故障区域的方法，有效地把故障诊断问题局限于某（些）个小的局部网络之中，大大加快了故障诊断的速度。③探讨了高级遗传算法（ＲｅｆｉｎｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ──ＲＧＡ）在电力系统故障诊断中的应用，这种方法可以有效地求得多个全局最优解，很适用于解决电力系统复杂故障情况下的诊断问题。经算例计算表明，所发展的故障诊断的数学模型是正确的，采用的基于高级遗传算法的故障诊断方法有在线应用的潜力。     

粗糙集结合Petri网进行分区域并行推理的配电网故障诊断方法研究

针对配电网规模庞大且发生故障后警报信息存在不确定性和不完整性的问题,提出了一种粗糙集结合Petri网进行分区域并行推理的配电网故障诊断方法。该方法先将配电网划分为多个独立的区域,对于各个区域分别建立故障决策表,再利用粗糙集对决策表进行属性优选和诊断规则提取,最后构建Petri网模型,通过Petri网的并行推理实现故障诊断。诊断实例证明了该方法不仅诊断快速准确,而且容错能力强、适应性好、灵活性高。     

基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断

为了使电网故障诊断的过程更简洁、快速和直观,提出了一种基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断方法。首先用粗糙集理论对电网的故障征兆数据进行处理,从冗余的故障信息中约简出最小决策表;然后基于得到的最小决策表提取诊断规则并建立最优的 Petri 网模型,利用 Petri 网处理并行推理的能力来实现高效的电网故障诊断。其中引入神经网络中的BP算法对电网故障诊断Petri 网模型的权值参数进行网络优化训练。电网实例分析结果表明该模型能准确找到故障区域,具有较好的快速性、自适应性和一定的容错性。     

基于Petri网并分解技术的电网故障诊断

阻碍Petri网技术在实践应用中发展的重要问题是"状态爆炸",并分解技术是解决"状态爆炸"的一种有效措施,但如何分解仍是一个非常困难的问题.文中分析了电网故障诊断Petri网的特点,提出了一种无环、多输出库所Petri网的分解方法,并将它应用于电网故障诊断,同时提出了基于并分解Petri网故障诊断算法.对湖南某地方10 kV配电间进行仿真试验,验证了该方法的有效、可行和准确.     

基于不完备信息系统规则提取和Petri Nets的电力变压器故障诊断

鉴于电力变压器故障信息具有不完备性及复杂性,将不完备信息系统规则的提取与Petri Nets(PNs)有机结合在一起进行变压器故障诊断。利用不完备信息规则提取对信息表进行知识的简化与故障特征的压缩,获得最小诊断规则,并利用此规则建造PNs的模型。同时利用PNs实现并行推理,对变压器进行快速分析。故障实例分析表明,文中所提出的智能方法具有准确性,有效性。     

基于改进Petri网技术的智能操作票系统的应用

在Petri网模型构建的操作票知识库的基础上,利用Petri网的动态行为设计相应推理机制,使推理过程形式化,实现推理过程与规则表示的完全分离,提高了电网调度操作票专家系统的通用性和灵活性;同时,改进后的推理方法通过改变Petri网的运行规则和引入抑制弧,并利用Petri网技术对操作任务进行分解,对子任务建立基本Petri网,简化了推理过程,提高了推理效率,解决了"状态组合爆炸"问题。实例表明,改进Petri网的推理机制可有效提高操作票专家系统的适应性。     

容纳时序约束的改进模糊Petri网故障诊断模型

现有基于Petri网理论的电力系统故障诊断模型与方法完全没有利用或没有充分利用警报信息的时序属性,且容错性不强,在处理复杂故障时可能无法得到明确的诊断结果。在此背景下,提出一种融合时序约束网络的模糊Petri网故障诊断模型。通过将Petri网的库所赋予时间属性,以充分计及元件故障、保护动作和断路器跳闸间的延时约束,并采用模糊加权算法进行推理运算,提高了模型的容错性。最后,以IEEE 10机39节点电力系统为例验证了所发展的模型的正确性和求解算法的有效性。与现有两种方法的比较表明,所发展的诊断方法能够自动跟踪网络拓扑变化,在增加少量计算量的情况下,较大提高了容错能力,满足大规模电力系统在线故障诊断需要。     

Diagnosis Petri Net Model fo Power System

This paper puts forward a new fault diagnosis model based on Petri net. In this new fault diagnosis method, an associated tree is first defined to describe the logic according to the protections and circuit breakers. After that a Petri net diagnosis model comes into being and the precise diagnosis of power grid elements can be realized at the same time. The simulation results given in this paper il- lustrate that this fault diagnosis method can make a rapid diagnosis in complex fault situation and give accurate results to power grid fault diagnosis.