输电网故障诊断的知识表示方法及其应用

为了进一步提高诊断算法的效率以及准确度,提出了通过完备的知识表示方法进行电网故障诊断的方案。通过对故障时刻电网拓扑以及各类保护知识的表达,将充分的故障诊断知识提供给诊断算法,这使其可在多类信息的基础上对故障元件进行准确的判断,并且通过对知识的优化降低了故障诊断算法的复杂程度。运用Petri对故障知识进行逻辑推理,即使在保护和断路器有误动、拒动的情况下仍然准确判断出故障元件。仿真结果表明,该方法在诊断效率与准确性方面能够满足实际需求,可作为智能电网自愈程序的接口。     

输电网故障诊断方法综述与发展趋势

综述了近年来研究得较多的输电网故障诊断方法,包括专家系统、人工神经网络、Petri网、贝叶斯网络、优化方法、模糊集理论、信息理论和多代理技术等。简要概括了它们的诊断原理和特点,并评述其存在的不足和近几年来的研究成果。最后,从目前输电网故障诊断的研究现状以及面临的问题出发,指出了该领域所需解决的关键技术问题和主要发展趋势,以促进该研究领域的进一步发展。     

输电网故障诊断方法综述与发展趋势

综述了近年来研究得较多的输电网故障诊断方法,包括专家系统、人工神经网络、Petri网、贝叶斯网络、优化方法、模糊集理论、信息理论和多代理技术等.简要概括了它们的诊断原理和特点,并评述其存在的不足和近几年来的研究成果.最后,从目前输电网故障诊断的研究现状以及面临的问题出发,指出了该领域所需解决的关键技术问题和主要发展趋势,以促进该研究领域的进一步发展.     

基于PSCAD/EMTDC和LabWindows/CVI的输电网故障数据模拟平台

利用PSCAD/EMTDC建立输电网仿真模型、继电保护模型以及时序控制模型,完成仿真故障数据的生成和多重复杂故障、保护误动、拒动及信息丢失的模拟,并通过LabWindows/CVI编写软件,将仿真得到的各种故障数据由从机端发送至主机端,在主机端进行波形分析和数据处理.通过该平台,可以准确地模拟输电网发生各种类型故障的整个过程,模拟SCADA和RMS(保护信息管理系统)获得的故障数据.测试表明,开发的输电网故障数据模拟平台能够模拟单一和多重复杂故障、保护误动与拒动、信息丢失等实际情况,且操作简单、参数调节方便、界面直观.     

一种基于模拟植物生长算法的输电网故障诊断方法

将模拟植物生长算法应用于输电网故障诊断,提出了将开关及设备电流转化成整形变量的方法,建立输电网故障诊断模型.仿真实验验证了模型的正确性、有效性及高容错性.     

基于整个输电网的电压行波故障定位算法

在双端电压行波定位的基础上,提出了一种基于整个输电网的行波故障定位算法,该算法在某一条线路故障后每个变电站均记录电压行波到达该站的时间,然后由主站根据整个输电网中各变电站所有的时间信息进行融合处理和容错分析,从而在某一台定位装置故障、启动失灵或时间记录错误后仍能进行精确定位。仿真结果表明,该算法具有很强的容错性和很高的定位精度。     

基于贝叶斯网络的分布式输电网故障诊断

针对输电网拓扑结构日渐复杂且发生故障后报警信息存在不确定性的情况,提出了一种基于贝叶斯网络的分布式输电网故障诊断方法。分别建立了线路、变压器、母线的分布式元件诊断模型和联合诊断模型,并对其进行了分层。结合SCADA/RMS系统信息,对元件诊断模型采用后向推理,确定可疑故障元件;再由联合诊断模型推理,得到具有最大后验概率的故障元件组合。经过算例仿真,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于PSCAD/EMTDC和LabWindows/CVI的输电网故障数据模拟平台

利用PSCAD/EMTDC建立输电网仿真模型、继电保护模型以及时序控制模型,完成仿真故障数据的生成和多重复杂故障、保护误动、拒动及信息丢失的模拟,并通过LabWindows/CVI编写软件,将仿真得到的各种故障数据由从机端发送至主机端,在主机端进行波形分析和数据处理。通过该平台,可以准确地模拟输电网发生各种类型故障的整个过程,模拟SCADA和RMS(保护信息管理系统)获得的故障数据。测试表明,开发的输电网故障数据模拟平台能够模拟单一和多重复杂故障、保护误动与拒动、信息丢失等实际情况,且操作简单、参数调节方便、界面直观。     

基于馈线树动态拓扑的高容错故障定段方法

开关的投切和分布式电源的渗透使得配电网拓扑和运行方式复杂多变,给馈线故障定段带来挑战。提出把馈线拓扑分解为树枝和分叉区两种连接单元的馈线树故障定段法。通过智能馈线终端单元识别馈线上各开关的状态变化以实时更新馈线拓扑信息,计算树枝状态函数。根据节点共识容错判据进行故障区段可信度判断,进一步结合分叉区状态进行交叉验证。对节点信息正方向的定义以过流前潮流信息为基准,解决有源配电网故障电流的方向定义问题。最后通过算例验证所提方法的优越性。     

考虑连锁故障的输电网扩展规划方法

为提高电网抵御多重故障的能力,常在输电网规划中嵌入N-k安全网络约束.但该方式未考虑故障间关联性,致使故障场景数量庞大且部分场景与实际不符,可能导致规划方案投资冗余.在计及故障关联性的基础上,提出一种考虑连锁故障的输电网双层扩展规划模型.上层模型以线路投资、运行及切负荷成本之和最小为目标,考虑了故障链约束;下层模型以切负荷最小为目标,对上层模型得到的规划方案进行连锁故障校验.上下层模型以故障链约束为纽带,通过迭代添加新的约束,达到降低求解规模、加快算法收敛的目的 .以IEEE RTS-24系统为分析算例,仿真结果表明所提模型能够在抵御连锁故障的同时提升规划方案经济性.     

考虑不确定性因素在电网故障诊断中的研究综述

综述了考虑电网故障后保护和断路器发生误动或拒动、告警信号发生误报或漏报情况时不确定性因素在电网故障诊断中的影响。所考虑的不确定因素主要基于数据采集与监控系统（SCADA）、能量管理系统（EMS）、广域量测系统、故障录波系统等数据源,以及系统数据的时序性和逻辑性,同时也综述了考虑不确定因素常用的诊断方法。论述了基于各个数据源和系统数据特性在诊断中对不确定因素的影响,提出了在电网故障诊断中实际应用时,影响诊断精度和诊断效率的关键因素是如何有效的考虑上述不确定性因素。     

区域电网故障诊断系统设计

在阐述电网故障诊断必要性和重要意义,以及分析目前电网故障诊断实际现状和实现条件的基础上,提出了一基于故障信息系统平台的面向区域电网的故障诊断系统,给出了其具体的实现方案,并按照电网故障后事故处理流程以及故障信息的层次性等特点,设计了诊断系统的主要功能模块,以此来满足电网事故后分析的各层次的功能需求.文中就诊断知识挖掘、故障简报形成、故障时序分析模块的功能、算法以及难点等方面做了详细论述。     

故障树在光伏并网系统失效研究中的应用

本文提出一种基于故障树理论的故障诊断方法,通过定性和定量的系统综合分析提出效率比的概念,据此确定故障诊断的最优排序,从而进行并网光伏系统的故障诊断,实例证实此方法是可行的。     

一种改进的电网故障诊断优化模型

电网故障诊断优化模型可将诊断问题表示成求极值的0-1整数规划问题,从而可通过严密的数学运算来确知故障设备。文中在对目前故障诊断优化模型深入研究的基础上,分析其存在的不足,尤其是对诊断结果不唯一、且某些结果不合理的问题进行了剖析。发现其诊断结果不唯一的原因在于该模型仅考虑了保护各自状态的影响,而忽略了主、后备保护之间状态关系对目标函数的共同影响;在此基础上,综合考虑目前二次系统配置特点以及诊断信息特征,提出了一种改进的电网故障诊断优化模型,在新模型中充分考虑了断路器失灵保护的特殊性,并对各设备的期望状态函数进行了重新定义。文中还对诊断故障原始数据预处理和系统实现进行了简单描述。理论分析以及大量的实例验证表明:新模型更加合理,诊断结果更为准确。     

故障树和BAM神经网络在光伏并网故障诊断中的应用

介绍了光伏并网发电系统的主要故障模式及故障原因,以及故障树(FT)的理论和双向联想记忆(BAM)神经网络的结构与学习算法。针对光伏并网系统工作过程中可能出现的故障,提出一种将故障树和双向联想记忆神经网络融合在一起的故障诊断方法。通过故障树分析法(FTA)得到系统的所有故障模式,然后再由故障模式和根据维修经验的故障分析归纳出BAM的学习样本,即故障模式与故障分析之间的对应。通过光伏系统故障诊断的实验与应用,结果表明,该方法具有很好的实时性和有效性。     

1998—1999年西北电网330kV线路故障分析

主干线路故障直接影响到电网的安全稳定运行 ,联系西北电网的运行实际 ,对 1998— 1999年 330kV线路故障进行了统计、分析 ,阐明线路故障的特点和规律 ,并对线路维护和故障预防提出意见及建议 ,以期进一步提高电网的安全稳定水平和供电可靠性     

智能型电网故障诊断系统的构建初探

针对目前的电网故障诊断模型尚存在的不足,提出一种分层、分布、交互式的电网故障诊断系统,利用基于网络结构及故障信息结构的分层故障诊断策略,将故障诊断策略分布于调度中心及各厂站,由调度中心的上层智能体根据故障复杂性逐层调用断路器、保护、电气量波形信息;各厂站的下层智能体向上层智能体提供所需要的中间结果和数据。上下层智能体并行处理数据,通过广域网进行信息交换。     

电网故障诊断的研究综述与前景展望

对电网故障诊断这一研究领域进行了框架性的综述,分析了其数据来源及特性、数据预处理的方式与重要性,评述了各类故障诊断方法的诊断机理、特点与不足,以及近几年针对不足的改进成果与未来的研究方向,并针对工程实际问题概述了在线诊断系统架构模式的设计。最后,探讨了调控大数据背景下电网故障诊断所面临的问题,并深入分析了在此新形势下电网故障诊断的发展方向。     

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.     

应用贝叶斯网络模型的电力系统故障诊断

遗传算法应用于电力系统故障诊断的一个难题是如何建立合理的数学模型。针对这一难题,建立了基于元件的贝叶斯网络故障诊断模型,并通过一定的推理规则,根据贝叶斯网络形成遗传算法的目标函数,用遗传算法进行优化求解。在应用遗传算法时,对传统算法进行了一系列的改进,改善了算法的收敛性能,提出了在迭代过程中推测不完备信息的方法,增强了算法对于大量不完备保护信息的处理能力。大量算例表明了所述方法的合理性和实用性。