变电站智能告警专家系统研究

以国电南瑞信息一体化平台为例,研究了变电站告警信号分类显示处理、提取故障报警信息、辅助故障判断及处理等变电站智能专家告警系统的功能,对告警信息判断推理出原因和处理方案,且可以定位其所在的间隔,进行综合推理模糊和分析.     

基于时态产生式规则的配电网告警综合推理方法的研究

传统的配电网告警信息量大,信息类型复杂,无分析推理过程,调度员难以分析出当前配电网运行中发生的重要事件,从而影响事故处理效率。针对配电网告警存在的问题,提出了一种基于时态产生式规则的告警推理方法,实现了实时告警信号与告警规则的关联匹配,并根据规则中的逻辑进行分析,对离散的告警信息进行综合推理,生成对应的告警事件。在D5200配电网运行控制与管理系统上的测试结果验证了基于时态产生式规则进行告警综合推理,生成调度人员需要的告警事件的可行性。     

信息分层技术的研究及其应用

描述了变电站集中监控智能告警专家处理系统在调度OPEN3000自动化系统中的应用,阐述了该系统运用专家系统、知识库、逻辑推理等原理和方法对监控中心监控的信息进行分层处理,提取故障信息,同时增加辅助故障判断及处理,运行人员按照告警信号重要等级来监控信号,并具备培训功能,进一步提高运行人员的工作效率和业务水平。     

运用时序贝叶斯知识库的电网故障诊断方法

电网故障时有大量报警产生,充分利用报警信号及其时序信息,处理好保护与断路器误动、拒动、信息缺失等不确定性情况,对于电网故障诊断显得非常重要。时序贝叶斯知识库(temporal Bayesian knowledge bases,TBKB)能够清晰表达多个事件之间的时序约束关系,并具备贝叶斯网络的推理能力。建立了基于TBKB的电网故障诊断模型,提出了元件故障与保护动作、保护动作与相应断路器跳闸等之间的时序因果关系(TCR)表达、时序约束一致性检查方法。根据电网结构,可先在线搜索出疑似元件,再对它们自动构造TBKB模型。针对信息缺失节点的状态进行假设,形成假设状态组合。针对这些状态组合,通过贝叶斯反向、正向推理,可判断故障元件,误动与拒动的保护与断路器。多个算例验证了该方法的有效性。     

服务于电网运行的监控信息事件化关联分析方法研究

电网中故障触发的告警信号数量众多,特别是发生电网事故时,短时期会触发大量监控信息,监控人员短时间内快速分辨出对应事件存在难度。中国范围内调控主站信息量巨大,分析信息事件耗费大量人力与资源。通过研究电网监控信息与事件的对应关系,形成监控信息自动推演事件经验,提出一种基于信息-事件推演逻辑的电网运行监控信息事件化关联分析方法。     

一种快速电网智能报警方法

电网控制中心在电网存在扰动或发生故障时接收到大量报警信息,调度员难以快速对警报作出综合分析从而无法选择正确的紧急措施,常常导致故障规模的扩大。为使调度员快速掌握电网所发生的事件,设计了一种新的电网报警方法,明确了报警触发机制,规避了模拟量警报处理的固有缺陷,并以电网状态量作为信息源,使得推理事件的依据更加充分。与其他方法的比较表明,该方法在正确率和速度上有一定的优势,在电网报警中有良好的应用前景。     

电力系统事故判断专家系统的研究

本文讨论了根据SCADA的实时信息,自动装置动作信息进行推理和对故障部件进行判断、提供事故压缩警报信息、对事故后电网未来安全状况作初步判断的专家系统。它与事故处理专家系统紧密结合,可组成统一的电力系统事故判断和处理专家系统。程序用CC-PROLOG和FORTRAN语言编写,在VAX785机上运行,目前处于现场调试阶段。     

基于多智能体和专家系统的电网智能报警系统研究

为了快速、高效、智能化地处理电网报警信息,开发实现了基于多智能体和专家系统的电网智能报警系统.该系统采用决策树理论和粗糙集理论对电网报警信息处理的规则进行学习挖掘,以这些规则为知识库构建报警信息处理专家系统,对报警信息进行噪声滤除和逻辑推理等智能化处理;采用多智能体技术将报警信息处理过程划分为多个智能体,在协作协调、数据共享和通信机制等方面进行了研究,使报警信息的处理过程高效迅速.该系统已应用到甘肃定西地区电网,运行效果表明了系统的实用性和有效性.     

滴水湖北岛综合管廊安全监控报警优化管理实践

正1问题的提出报警是为了预防事故发生、发展和蔓延。一旦形成报警风暴,运维值班人员必将迷失在报警信息的海洋中,从而可能延误对异常根源的排查和判定,错失事故处理的最佳时机,影响管廊运行安全,甚至酿成更大的生产管理事故。在综合管廊集成监控平台运营中,系统实时或定期采集管廊廊体安全、气体环境安全,以及入廊管线运营、风机水泵设备等安全指标[1]。一旦相应的指标出现异常或达到报警阈值,系统会发起实时报警事件。在上海滴水     

汽轮发电机组运行状态实时监测与诊断系统

介绍一个基于Ｂｅｎｔｌｙ振动监测系统二镒开发而成的汽轮发电机组运行状态实时监测与故障诊断系统。它兼有振动数据采集和其它热工参数的采集功能，并通过数据的分析处理实时监测机组的运行状态，在专家系统故障诊断知识库的指导下，对运行异常的原因进行了诊断推理。系统能实现运行状态实时监测显示，报表打印，自动报警，事故数据保存，故障原因，诊断故障处理的对策等功能。     

融合知识库和深度学习的电网监控告警事件智能识别

电网监控告警信息是监控人员进行监控事件识别的重要数据基础。针对当前人为处理海量监控告警信息效率低的现状和电网智能技术深化应用的需求,提出一种融合知识库和深度学习的电网监控告警事件自主识别方法。基于自然语言处理技术中的Word2vec模型对监控告警信息进行向量化建模,基于卷积神经网络建立监控告警事件识别模型,通过算例对比验证所建模型的有效性和实用性。提出融合知识库与所建模型的应用方法,实现电网监控告警事件的智能感知和可靠识别。     

基于粗糙集理论的电网报警规则自动提取与应用

针对目前国内外在电网报警信息处理中忽视各个报警信息内在逻辑关系的问题,在研究历史报警记录基础上,抽取报警记录,利用粗糙集理论形成电网报警决策表,并对决策表进行属性约减和值约减,自动提取电网智能报警规则.利用提取的规则和电网拓扑结果对上传的报警信息进行逻辑推理,将综合报警信息及时准确地提供给调度运行人员,实现了报警信息处...     

模糊专家系统在火电厂汽包水位运行故障诊断中的应用

介绍了火电厂汽包水位控制系统存在的问题及预警和诊断的重要性。提出了采用模糊专家系统方法对汽包水位运行故障进行诊断。该方法通过检测电厂实时数据库中出现的故障征兆,结合规则库中的知识,通过模糊推理机制,诊断出汽包水位在运行过程中可能发生的故障。诊断结论用故障置信度的趋势图来表示。通过诊断实例验证了该系统的实用性。     

A fault diagnosis method for power systems based on temporal tissue-like P systems

To quickly and accurately identify faulty components based on the alarm information is critical for the fault diagnosis of power grids. To address this challenge, this paper proposes a novel fault diagnosis method based on temporal tissue-like P system (TTPS). In the proposed method, suspected faulty components are identified first via a network topology analysis method. An TTPS-based fault diagnosis model is then built for each suspected faulty component to perform fault reasoning, so as to accurately detect the faulty components. To take full advantage of the action signals and temporal information of protection devices, TTPS and its forward temporal reasoning algorithm are proposed. TTPS can synchronously model the action and temporal logics of protection devices in an intuitive and graphical way, while the reasoning algorithm can process the fault alarm information in parallel. To demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method, simulations are carried out on the IEEE 14-bus and 118-bus systems, while the results are compared to other two widely adopted methods.     

基于知识图谱的变电站告警信息故障知识表示研究与应用

变电站监控端积压有大量告警信息文本,通过挖掘其中隐含的故障知识可以帮助监控人员快速掌握故障情况,提升故障处置效率。首先基于知识图谱技术提出了变电站告警信息故障知识表示方法。分析了告警信息的现有分类和解析内容,之后提出了告警信息故障知识图谱的构建方法,以事故和变位信号构造电网事故行为图谱,以异常信号构造设备异常行为图谱。从而挖掘并展示告警信号间的行为逻辑、关联关系和故障后的重要信息,为现场监控人员快速获取关键故障信息提供便利,提升故障处置效率。通过给出知识图谱可视化案例展示了方法的可行性。最后分析了知识图谱在信号解析、故障诊断、故障追踪领域的扩展应用,使变电站告警信息数据在电网故障处理领域得到更好的利用与挖掘。     

一种基于FPN的变电站故障推理机制

针对变电站故障推理过程中存在的不确定性问题,提出一种基于模糊Petri网的变电站故障推理机制。对于告警信号漏报、误报问题,设计模糊诊断规则,采取模糊推理策略;对于适用多条规则的争议性信号,在信号单一及信号重复时分别给出分配方案;引入岭型隶属函数,计算在时间上信号对规则的隶属度。通过故障诊断实例的仿真,验证了该推理机制的有效性,并对实验数据进行比较分析,阐述不同的信号接收情况及时间分布对推理结果产生的影响。实验表明,该FPN推理机制可在不确定的信息基础上进行较为准确的推理。     

660MW锅炉DCS报警设计和优化

根据660 MW锅炉运行的实际需要设计了锅炉DCS大屏幕报警系统的基本框架,并对报警信号的选取、报警逻辑的组态和报警画面的设置进行了精心优化,实现了锅炉本体和所有主要辅机参数异常、辅助设备故障的实时报警功能,为集控运行人员对异常和事故的判断处理提供了直接、明确的信息。     

An intelligent tool for distribution substations troubleshootingand maintenance scheduling

The authors describe SUBES, a rule-based expert system approach for distribution substations troubleshooting and maintenance scheduling. These complex decision tasks are currently performed by highly experienced engineers, whose knowledge can be expressed as a set of production rules. As the inference mechanism for the knowledge processing, first order logic is natural. Therefore the system has been implemented in Turbo-Prolog. SUBES works interactively: a very user-friendly environment for the interaction between computer and end user is achieved by a menu-driven dialog and a multi-window display. The transfer of new knowledge-experience gained is very easy since the modification/expansion of the knowledge base can be carried out in a very simple way. The provided explanation module enables the operator under training to understand the reasoning process followed by the system. The system can be used for educational as well as engineering purposes     

智能变电站分布式智能告警研究与应用

针对智能变电站智能告警实用化程度低、工程实施复杂、专家知识库规则提炼困难、缺乏与调控中心互动等问题,提出调控中心、变电站两级分布式智能告警系统。以插件式智能告警分析引擎为核心驱动,采用两级整体分析与决策策略,提高了智能告警的即插即用及可扩展能力,解决了智能告警功能工程实用性的问题。并通过以面向服务形式将分析推理结果合理、分层上送调控中心,提高了与调控中心的交互程度,有效降低了调控中心的通信和计算负担。最后给出了该系统在工程实施中的应用效果。     

低速增压风洞测力试验异常数据检测专家系统设计研究

针对低速增压风洞测力试验,分析气动特性曲线的原始数据源,以天平信号、流场状态和模型姿态为主要对象,结合试验控制流程,从单点数据向量、单车次数据矩阵和同期多车次数据集等维度,研究试验数据的异常检测方法策略,并以此为核心知识库,完成异常数据检测专家系统设计开发。试验过程中系统推理机自动在线执行,经过数据识别、规则推理、逻辑推理和知识迭代,实现原始数据的预检测和预诊断。试验应用结果表明,专家系统对天平桥压异常、线性段跳点和零点检测等异常类型检测敏感度高,为异常数据分析指引方向,提升问题数据排查效率。