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电力系统发生故障后的警报信息具有时序特性,如何适当利用这种时序特性以快速而准确地诊断故障是一个值得研究的重要问题。现有的具备实际应用潜力的故障诊断方法大多没有利用警报信息的时序特性。因果网络可以描述设备故障与保护和断路器动作之间的逻辑关系,且具有推理速度快、维护方便等优点。在此背景下,针对电力系统故障诊断问题的特征,首先对因果网络进行了扩展,引入了警报信息时序特性约束的概念,构建了一种新的时序因果网络;之后,提出了基于时序因果网络的故障诊断方法。所述方法在保留了因果网络原有特点的前提下,在一定程度上克服了其容错性较差和难以合理解释故障演变过程的不足。最后,用实际电力系统发生的故障案例对所提出的方法进行了说明。 相似文献
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基于因果模型的故障诊断方法将系统按层次分解,利用变量之间的关系描述子系统的因果性,在局部的层次上使用故障检测和分离技术生成残差和分析残差,而在全局的层次上按照系统的因果结构进行推理。它是一种结合定量计算和定性推理的动态故障诊断方法。但因果模型的推理机制建立在局部线性模型的基础上,而实际系统绝大多数是非线性系统,固有的缺陷限制了它的应用。文中对因果模型进行了改进,将变量之间的影响扩展到非线性关系,并且论证了只要满足连续可微的条件,因果模型的推理机制就仍然适用。最后对某电站300 MW机组的高压给水系统进行了事故工况仿真,仿真结果表明这是一种有效的、鲁棒的故障诊断方法。 相似文献
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变电站故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。针对变电站故障诊断中不确定信息的多源性和故障诊断的实时性,以变电站的保护信息为基础,提出了基于模糊因果网络(FCE-Nets)的变电站故障诊断方法。根据变电站各保护间的因果关系将元件分成三类基本关联节点,通过故障电气量关联函数改进保护信息的缺失校核机制,利用FCE-Nets进行逆向推理。在云会智能变电站上的应用表明,在变电站发生告警时本方法能够及时有效地进行故障诊断。 相似文献
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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。 相似文献
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在使用保护和断路器的动作信息进行电网故障诊断时,这些警报的时序特性的加入能够给诊断提供更丰富的信息,使得诊断结果更准确。提出了电网故障诊断的时间因果贝叶斯网模型,采用模糊方式对时间因果关系进行离散化处理,采用模糊运算来合成多个时间因果关系,通过概率计算获得最大可能的故障假说。理论与算例表明该方法有效可行。 相似文献
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概率因果网络在汽轮机故障诊断中的应用 总被引:12,自引:3,他引:12
在分析了汽轮机振动故障特点的基础上,提出了用遗传算法进行汽轮机等旋转机械故障诊断问题,定义了遗传算法求解故障诊断问题的概率因果网络,给出了求解故障诊断的数学表达式和适合汽轮机等旋转机械的故障集、征兆集、因果强度和先验概率表。建立了汽轮机故障诊断模型指出表达式的最小值的集合对应于故障集和征兆集,该模型能有效地识别出汽轮机的多故障,弥补了专家系统和神经网络等诊断方法不能正确诊断多故障的不足。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于模糊三比值法的电力变压器绝缘故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对常用于充油变压器绝缘故障诊断的三比值法的局限性,提出了模糊三比值故障诊断法。仿真分析表明,模糊三比值法判断故障类型的准确率更高。 相似文献
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电力变压器BP神经网络故障诊断法的比较研究 总被引:10,自引:1,他引:9
将BPNN应用于电力变压器故障诊断,并对变压器绝缘油常用的5种溶解气体分析标准进行了神经网络效率的比较研究。这些标准是改进的Rogers,IEC,Doernenburg,Duva和CSUS。研究显示,所运用的诊断标准或方法不同,神经网络诊断电力变压器故障的效率也不相同,其值在88.3%~96.7%范围内;根据这些标准所设计的四比值法(FGR)和6种特征气体法(SKG)具有更高的诊断效率。验证结果显示,BP神经网络诊断法适合于变压器潜伏性故障的诊断。 相似文献
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基于主观贝叶斯方法的电力系统故障诊断 总被引:6,自引:3,他引:3
提出将主观贝叶斯方法应用到电力系统故障诊断中,并与贝叶斯网络方法相结合,既克服了贝叶斯网络方法参数难以获得的问题,又发挥了贝叶斯网络在推理方面的优势.在用主观贝叶斯方法进行推理计算时,对贝叶斯网络进行了2步合理的简化,使得算法更为简单高效.针对故障诊断中的不完备信息情况,应用了证据的不确定性推理和比较异常事件数2种方法.在应用比较异常事件数的方法时,为解决大量信息缺失时出现的组合爆炸问题,对贝叶斯网络进行了分层,提出利用已有的继电保护信息推断缺失信息状态、删除不重要的缺失信息等规则,明显减少了计算量.大量算例表明了该方法的合理性和实用性. 相似文献
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基于状态评价的风力发电设备故障诊断系统,通过实时监控表征风力发电设备运行情况的状态量,依据风力发电设备状态评价导则,对风力发电设备进行状态评价,并依据状态评价的结果,对潜在故障进行诊断分析。同时给出相应的运维策略,通过早期故障预测,变事后维护为事前检修,科学合理地安排检修计划,极大地提高了风力发电设备的运维效率,降低了机组的维护成本,保证了风力发电机组的可靠稳定运行。依据此方法研制的风力发电设备故障诊断系统,已成功应用于南方电网超高压输电公司检修试验中心。实践证明,该方法有效地提高了风力发电设备故障诊断的实时性与准确性。 相似文献
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基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断方法 总被引:22,自引:0,他引:22
针对电力系统故障诊断中存在的信息不完备和不确定性问题,提出了基于贝叶斯网络的故障诊断方法。依据保护装置动作原理分别建立了完备和不完备信息下的分布式贝叶斯网络模型,用该模型进行故障诊断,验证了该方法的正确性和有效性。 相似文献