基于编码PETRI网的电网故障诊断

作者将离散动态系统故障诊断方法用于电力系统,对基于Petri网的电网故障诊断方法进行了进一步的研究.以一条电力线为例,建立了以该线路为对象的Petri网模型,引入冗余库所监督原Petri网库所状态.讨论了该线路所有可能发生的故障,提出了新的故障映射方法.结合差错控制原理,利用一致校验矩阵和错误伴随式,对Petri网库所状态进行检错,纠错.文中给出了关键矩阵(生成矩阵)的构造方法.仿真计算结果表明该方法计算简单,仿真速度快,采用差错控制原理,可保证诊断精度.可应用于在线实时监控系统.     

基于遥信数据故障编码技术及DHNN校正的电网故障诊断方法

提出采用故障编码技术形成故障空间最优编码集,然后通过模板匹配的方式进行电网故障诊断的方法。针对由于缺少前端故障遥信数据处理的清洗算法,造成故障诊断算法诊断正确率不高的问题,提出了建立离散Hopfield神经网络模型用于故障遥信数据的前端数据清洗的算法。利用故障遥信数据之间的相关性对遥信变位数据进行分组,并对各组数据分别采用所提出的算法进行数据清洗,利用穷举输入状态数据的方法求取了算法的修正域,从而建立了DHNN清洗模型。最终形成具有纠错能力的电网故障智能诊断方法,实现在故障诊断空间内对故障元件的诊断。通过实际电网的故障遥信数据的测试,验证了DHNN神经网络信息纠正模型和故障诊断模型对电网故障元件诊断的有效性。     

基于编码PETRI网的电力系统故障诊断模型研究

文中对基于编码原理和Petri网建模方法的电力系统故障诊断进行了进一步的研究,介绍了冗余嵌入Petri网、Petri网的故障模型及根据范德蒙矩阵构造生成矩阵的方法;重点分析了电力系统元件故障诊断Petri网模型的特点：母线及线路的Petri网模型的标准型与电网规模无关等;提出了电网拓扑结构发生变化时模型的快速修正方法,即根据模型标准型进行添加或删减,以使该方法更加适应大型电网多变的运行方式.以IEEE-118母线系统为例验证了故障诊断的正确性和模型修正方法的快速性.最后,经对文中方法和文献中的另外2种方法进行比较,证明文中方法具有诊断速度快,精度高,具有电网拓扑结构变化能力,适用于大型电网故障诊断.     

一种基于DS证据理论的电网故障诊断方法

提出的基于DS证据理论的电网故障诊断方法可解决由不知道所引起的不确定性。确立电网故障诊断的识别框架后,基于贝叶斯方法实现Ds证据的表达,应用Dempster法则得到合成的信度函数,以此判断电网故障元件。基于Matlab编程实现了该算法,分析了单重故障且保护与断路器工作正常,单重故障伴有保护误动与断路器拒动,多重故障伴有保护、断路器误动与拒动三种典型故障情况。算例测试结果表明该方法能够有效地识别故障元件。     

一种基于DS证据理论的电网故障诊断方法

提出的基于DS证据理论的电网故障诊断方法可解决由不知道所引起的不确定性.确立电网故障诊断的识别框架后,基于贝叶斯方法实现DS证据的表达,应用Dempster法则得到合成的信度函数,以此判断电网故障元件.基于Matlab编程实现了该算法,分析了单重故障且保护与断路器工作正常,单重故障伴有保护误动与断路器拒动,多重故障伴有保护、断路器误动与拒动三种典型故障情况.算例测试结果表明该方法能够有效地识别故障元件.     

基于电网结构异常变化的故障诊断方法研究

本文首先概述了电网故障诊断领域国内外当前的研究成果,提出了一种基于电网异常结构变化的故障诊断方法.该方法通过分析电网运行中正常操作和故障跳闸反应于功率潮流上的区别,在电网结构异常变化前后的故障设备确定算法,并以此为逻辑起点实现对于继电保护动作行为和断路器动作行为的评估,利用故障信息、异常信息和状态量变化信息三者之间关系,建立辨别SCADA系统中误发保护信息的纠错模型,信息纠错模型与电网故障诊断方法相配合,收到了良好的效果.     

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.     

基于广义似然比检验算法的IM定子故障诊断

围绕闭环控制下逆变器驱动感应电机(IM)系统的定子故障问题,设计了一种新型的基于广义似然比检验算法的定子故障诊断方法.IM定子故障通常从匝间短路开始,可演变为相间或相对地故障,从而导致定子电流不平衡.所提出的诊断方法首先进行定子电流对称分量计算,然后基于最大似然估计器估计基频和三相相量,并应用广义似然比检验实现不平衡故障诊断.在1.5 kW IM测试平台上,用与定子绕组串联的附加电阻模拟故障,并进行了故障诊断测试,实验结果验证了新方案可对IM定子故障进行有效检测.     

基于多源数据及多维故障诊断空间的快速智能电网故障诊断方案

针对目前的电网故障诊断算法难以兼顾实时性和全面性,导致其无法满足调度实用化需求的问题,提出一种利用多源数据进行故障诊断的快速智能诊断方案。首先通过故障编码技术将遥信数据映射到故障诊断空间,形成故障编码集;然后针对仅用开关量数据的缺陷,提出利用广域量测系统（WAMS）中的电气量信息对故障编码进行修正和补充。接着将带标签的故障编码输入概率神经网络（PNN）进行训练,构造PNN分类模型。最后通过构造故障分析模块对保护和断路器误动、拒动情况进行分析,形成综合智能诊断模型。算例分析表明,该方法正确可行,可满足调度实用化要求。     

基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断方法

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。     

基于混合规则网络和警报时序特性的电力系统故障诊断

现有电力系统故障诊断方法大多基于保护和断路器状态信息,没有充分利用故障信息中的时序属性,对于多重故障或存在信息丢失或畸变等的复杂故障情况,有可能得不到明确的诊断结果,甚至可能得到错误的诊断结论。文中提出了一种基于混合规则网络的电力系统故障诊断方法。首先建立各元件的规则网络,生成故障假说最大集;之后,发展了计及警报信息时序特性的故障假说真实性评估模型,以确定故障元件和识别故障原因。这种方法可以充分利用事件顺序记录(SOE)设备中的开关量信息和故障录波中的模拟量信息,借助它们之间存在的因果关系和时序关系能够有效提高故障诊断的容错能力。最后,用实际系统发生过的故障场景说明了所发展故障诊断方法的可行性和有效性。     

基于信息熵最优约简算法的电网故障诊断模型

介绍粗糙集理论及信息熵约简方法,应用粗糙集理论对电网故障样本数据进行分析统计,建立决策表,采用信息熵约简算法对其进行条件属性约简,得到一组最小知识系统,再用粗糙集值约简方法对其进行简化,得到一组故障诊断的最小决策规则集,结合模型进行分析,证明该方法简便、快速、有效。     

基于贝叶斯网络和D-S证据理论的分布式电网故障诊断

提出了基于贝叶斯网络和D-S证据理论的分布式电网故障诊断模型.首先采取实时接线分析方法确定故障区域以缩小诊断范围,然后分别运用蝶形和叶形分割法分割电网,再引入重合度概念,采用重合度、重合度与子网故障系数的几何平均值进行D-S证据融合.将2种电网分割法、2种D-S证据融合法组合成4种分布式诊断模式,再与集中式一起对多个算...     

基于径向基函数网络的大型电力变压器故障诊断

研究了径向基函数（RBF）神经网络的模型结构及其在电力变压器故障诊断中的实现方法,介绍了变压器故障诊断的RBF模型.通过故障诊断及仿真实例分析,将RBF网络与BP网络的性能进行比较,得出RBF神经网络训练速度快、逼近误差小、能够更有效地解决电力变压器故障诊断问题的结论.     

基于量子神经网络的电网故障诊断算法

传统的人工智能方法处理电网故障诊断中交叉数据模式识别问题的效果不甚理想。为此,作者提出运用量子神经网络进行故障诊断的算法,借鉴量子力学的相关概念,不断更新各层神经元的连接权以及隐含层各神经元的量子间隔,以达到提高故障诊断容错性的目的。仿真结果表明,在保护动作信息不完备的情况下,该算法的故障判断准确性明显优于传统神经网络。另外,该算法对存在一定错误数据的故障信息也具有良好的识别能力。     

基于贝叶斯网络和故障录波数据的电网故障综合诊断方法

电网故障诊断是保证系统安全运行的基础,故障录波系统提供的信息为电网故障的精确诊断提供了重要依据。为了有效利用故障录波数据,并在信息缺失或不确定条件下精确诊断电网故障,研究了基于贝叶斯网络和故障录波数据的电网故障综合诊断方法。通过在故障录波联网系统的主站建立输电网贝叶斯模型,结合从故障录波系统得到的模拟量和开关量数据,从而构成基于贝叶斯网络的电网故障识别模型。将贝叶斯网络得出的高可信度诊断结果融入专家系统的知识库,形成完备的故障诊断专家系统。实例分析表明,可快速并准确地定位故障元件,提高电网故障处理效率。     

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。     

基于双数据源的地区电网故障诊断实用化应用

开发了地区电网的故障诊断系统,该系统利用来自监控与数据采集（SCADA）系统与故障信息系统2个数据源所提供的信息,采用分层诊断及因果逻辑相结合的推理机制,进行电网的故障诊断。将双数据源上传到主站的保护与开关的事故变位信息进行逻辑匹配,并结合分层诊断的思想以及保护、开关、故障设备之间的因果逻辑关系进行推理,最终确定故障设备,并给出诊断报告。该系统已应用于兰州地区电网,现场运行的结果证明其实用性与准确性。