多代理系统及其在电力系统中的应用

多代理技术(multiagent technology)是计算机技术、网络技术和分布式人工智能相结合的产物，是近年来新兴的计算机软件工程技术之一。它为大量存在于科学计算、机械工程、生产控制、电子商务、企业管理和电力系统等广阔领域的复杂的分布式、开放式系统的设计和实现提供了新的途径和方法。文中对多代理技术的特征，相关的技术以及目前在电力系统计算和设计、电力市场及其仿真等方面的应用做了概要介绍。在其他方面的应用，如经济学领域，以参考文献的形式给出。     

基于蝴蝶优化算法的电力系统故障诊断应用研究

针对电力系统故障诊断的不确定性,以及保护开关和断路器动作信息中常出现的误动、拒动等问题,笔者提出一种基于蝴蝶优化算法的电力系统故障诊断方法,重点分析了该方法在解析大数据模型中对目标问题快速求解的特点,给出了数据引入时的预处理过程,充分利用蝴蝶优化算法在寻迹方面的推理能力,根据报警信息搜索电网数据库,提出故障假设及诊断结果。采用IEEE-39节点进行验证,并与人工神经网络方法进行比较。结果表明,该方法目标更加明确,且收敛速度更快,适用于网络规模大的电力系统故障诊断。     

人工神经网络在电力系统中的研究与应用现状

本文结合作者近几年在美国弗吉尼亚理工大学进修期间所从事的研究方向及参加有关神经网络研究与应用的国际学术会议的信息资料的分析，对人工智能领域的专家系统、人工神经网络及神经网络专家系统方法的基本特征作了简述；对近几年来国际上人工神经网络方法应用于电力系统的重点工作及代表性研究动态进行了综述。神经网络系统理论已开始渗透到电力系统范畴中，并逐渐走向应用阶段     

电力系统设备状态监测与故障诊断

综述了电力设备诊断技术研究的现状,包括在线监测系统的数据采集,数字信号的远程传送,频谱分析、相关性和小波分析等数据处理方法,应用模糊理论选取有效的故障信号特征量,应用多传感融合技术、特征空间矢量、最大隶属度原则等分析方法诊断故障。指出故障诊断存在信号收集受传感器可靠性、电磁场干扰、设备灵敏度等因素制约,自适应能力不足,统一理论基础缺乏等问题。最后展望了电力设备状态监测与故障诊断智能化、数字化的发展方向。     

含分布式电源的电力系统多代理故障恢复新方法

提出一种与含分布式电源（DG）的孤岛独立运行策略相结合的基于多代理技术的电力系统故障恢复方法。该方法是在每个区域内设置一个就地管理代理（LMA）或远方管理代理（RMA）,并与区域内与设备相连接的负荷代理（LAG）及发电机代理（GAG）组成多代理系统。当电力系统全停时,由水电机组作为黑启动电源提供初始电能,按照黑启动预案,通过多代理系统中各代理之间交互协调,逐步恢复电力系统。文中介绍了基于多代理技术的故障恢复方法的基本原理、多代理恢复系统的结构和每个代理的作用,以及含DG的电力系统故障后恢复的理论过程,最后在仿真中实现并验证了该方法的有效性。     

故障诊断的智能模型研究述评

故障诊断中的智能模型主要有以下四种：基于规则的诊断、基于实例的诊断、模糊诊断和基于神经网络的诊断。本文从诊断知识获取、诊断结论的可靠性（主要指对异常类故障的诊断能力）以及解释能力三方面对这四种智能诊断模型进行了分析和评述；并对智能诊断研究的发展趋势和有待解决的问题进行了分析与探讨。     

电力系统及其自动化的发展趋势

电力系统及其自动化的发展是十分重要的一个课题，其发展的程度对于电力系统供配电的可靠性和稳定性有着极其重要的影响。文中阐述了电力系统的组成和作用，分析了电力系统自动化技术的应用及将来电力系统自动化的发展方向。     

电力系统广域后备保护中的贝叶斯网故障诊断方法

提出一种广域后备保护中的基于贝叶斯网的故障诊断方法,将传统保护测量元件的动作信号作为证据,权衡证据信息量、诊断模型规模与诊断实时性要求来划分诊断区,分析了保护误动、拒动的随机特性,根据各保护的保护范围的特点,建立诊断区故障诊断模型。算例结果表明该方法正确、有效,具有较强的容错能力。     

一种基于Petri网和概率信息的电力系统故障诊断方法

提出了一种基于Petri网和概率信息的面向电力系统故障诊断问题的建模和诊断分析方法。逻辑检验和实例仿真证实了所给出的方法的可行性和有效性，并符合工程实用性要求，可在电力系统紧急控制等方面发挥技术支持作用。     

水电机组状态检修的现状和发展趋势

设备状态检修是一种先进的检修管理方式，正受到电力企业的普遍关注，而水电厂的特点尤其适合状态检修的开展。目前状态监测和故障诊断技术已经得到了一定的发展，但应用还不普遍，还存在种种问题。根据这些情况，本文就我国水电机组状态检修的现状进行分析，结合其难点给出实现状态检修的一些想法和所使用的技术，并从水电厂和科技发展的角度说明状态检修的发展趋势。     

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。     

虚拟仪器在发电机励磁系统功率单元故障诊断中的应用

分析了发电机励磁系统功率单元的工作原理和特点，并进行了故障分类，在此基础上提出一种结合虚拟仪器技术的改进模式识别的故障诊断方法，开发出了基于虚拟仪器的发电机励磁系统功率单元故障诊断系统。实验表明，该系统能准确判断出发生故障的晶闸管，并给出正确的诊断。     

基于编码理论的电网故障诊断及监测信号校正

对电网故障诊断模型的性能指标进行了归纳，提出了构造有效测试样本集的方法。为了提高模型的容错性，提出了基于最大似然译码原理的监测信号信息校正方法，然后利用编码基本网在无畸变信号的基础上进行故障诊断。其中，通过对保护进行重新归类，简化了基本网模型并提高了故障诊断系统的可移植性。对测试样本集的诊断表明文中方法简单、快速，可移植性强。     

水轮发电机组智能故障诊断技术综述

重点介绍了基于经验和基于模型的智能诊断技术发展和特点,以及在水电机组中的应用情况。比较了两类诊断技术的优缺点,指出相对于基于经验的启发式诊断方法,基于模型的诊断方法具有较多的优点,是水电机组智能诊断发展的重要方向。     

基于电网潮流分布特征的在线故障智能诊断

基于电网潮流分布在事故前后表现出的特征变化，提出了一种在线故障智能诊断方法。此方法能自适应跟踪电网运行方式并动态选择量测对象和量测数据，在线分析电网潮流分布特征与网络结构变化的关系以预生成故障模式库。当提取的潮流分布特征与故障模式库中的某一模式匹配成功后，即可实现电网故障的在线诊断。算例表明，方法准确高效，具有在线自适应智能诊断的功能，有助于提高把握网络事态和正确应对事故的能力。     

抽水蓄能机组暂态故障智能分析系统开发及应用

由于缺乏完善、实用的知识库,目前没有故障智能分析系统能对工况复杂的抽水蓄能机组最重要的故障模式暂态故障进行有效的分析.为提高抽水蓄能机组故障分析效率,提出了一种可行、实用的故障知识库和分析程序的设计方法,并介绍了广州蓄能水电厂据此开发的计算机故障分析系统的应用情况,最后以两个广州蓄能水电厂的真实故障分析实例验证了该系统的有效性和实用性.     

配电网故障诊断方法综述

随着配电网的日趋复杂,对配电网故障诊断的要求也日益增强。作者以配电网为研究对象,简要介绍国内外目前配电网故障诊断的几种常用方法(专家系统、模糊理论、遗传算法、Petri网、人工神经网络、多代理系统、粗糙集理论、混合整数规划法、优化算法),比较了各种方法的优缺点并评价了这些算法的可行性及实际应用中存在的问题。     

水轮发电机组状态监测及故障诊断系统方案设计

文章在对水轮发电机组状态监测与故障诊断的系统的任务，功能定位进行分析的基础上，遵循计算机监控系统的研制方法与设计原则，采用开放性的体系结构以实现监测内容逐步完善和丰富具有可与不同厂家产品的兼容性，与MIS的互连及发电厂正常工况监控系统的互连，扩大用户范围，并充分当今最潮流的计算机技术，以达到低成本，高可靠，易维护，操作便利和事半功倍的效果。     

计及警报信息时序特性的电网故障诊断解析模型

现有的故障诊断解析模型没有利用警报信息的时序特性，对于复杂的多重故障，诊断结果可能有2个甚至多个解，不够明确。文中通过提出动态关联路径的概念，构造了能够充分利用警报信息时序特性的电力系统故障诊断的一种新解析模型，能够合理地描述现代电力系统多种保护配置下保护和断路器的动作时序关系，对于复杂故障可以得到更为明确的诊断结果。最后用实际电力系统所发生过的故障对所提出的方法进行了说明。