电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析

针对我国电力系统状态监测和诊断技术研究及应用中存在的问题,对状态监测和故障诊断的任务、电力系统设备故障的特点、状态监测的实现条件及关键技术等进行了讨论和分析,对状态监测中的数据处理和分析技术进行了说明,指出“状态分类”和“处理决策”是数据分析的核心技术。介绍了国内外状态监测技术的现状和发展,指出只有国内设备管理体制改变和状态检修实施以后,状态监测的应用才会开展起来。     

基于Tabu搜索方法的电力系统无功优化

将 Tabu搜索方法用于电力系统无功优化 ,采用二进制和十进制编码 2种方案。对IEEE30节点系统和 1 2 5节点山东省某地区电网进行了优化计算 ,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较 ,结果表明 Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力 ,可用于运行方式安排 ,并具有在线决策的潜力     

基圩Tabu搜索方法的电力系统无功优化

将Ｔａｂｕ搜索方法用于电力系统无功优化,采用二进制和十进制编码２种方案。对ＩＥＥＥ３０节点系统和１２５节点山东省某地工地优化计算,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较,结果表明Ｔａｂｕ搜索方法具有更强的全局寻优能力,可用于运行方式安排,并具有在线决策的潜力。     

基于深度置信网络的电力系统故障诊断方法

当前电力系统故障诊断节点多为目标式设定结构,诊断效率较低,导致故障诊断的F1接近0,故基于深度置信网络设计一种电力系统故障诊断方法并对其进行验证分析。根据当前的测试需求,采用多层级的方式,提升整体的诊断效率,部署多层级故障数据采集节点。以此为基础,进行故障特征提取,构建深度置信网络电力系统故障诊断模型,采用交叉核验评定的方式来实现故障诊断处理。测试结果表明,通过4个周期的阶段性测定与比对,最终该电力系统故障诊断的F1值为1,为最佳的诊断结果,说明在深度置信网络的辅助和支持下,设计的诊断方法更为精准、高效,具有实际的应用价值。     

高压断路器在线状态监测与故障诊断

状态监测与故障诊断在电力系统电气设备的故障诊断和智能决策领域受到了越来越多的关注。阐述了断路器的各种监测方法,运用小波理论对高压断路器进行了振动信号的深入分析,提取了故障特征。     

电力系统故障诊断的机会约束规划模型与方法

以现有的电力系统故障诊断解析模型为基础,引入机会约束规划来处理故障诊断过程中可能出现的保护/断路器拒动或误动、警报漏报或误报等不确定情况,提出了电力系统故障诊断的机会约束规划模型与方法,并采用基于蒙特卡洛仿真的遗传算法进行求解。该模型充分考虑了诊断过程中不确定性因素出现的可能性,能够适当处理保护/断路器拒动或误动、警报漏报或误报等情况,具有较强的容错能力。最后,用实际电力系统发生过的故障案例对所发展的解析模型和方法进行了仿真测试,得到了与实际故障情况一致的结果,且计算速度满足在线应用的要求。     

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。     

基于Tabu搜索方法的电力系统无功优化

将Tabu搜索方法用于电力系统无功优化,采用二进制和十进制编码2种方案。对IEEE 30节点系统和125节点山东省某地区电网进行了优化计算,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较,结果表明Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力,可用于运行方式安排,并具有在线决策的潜力。     

电力系统运行状态分析和识别方法研究

电力系统运行状态的识别对于电力系统的安全运行具有重要意义,在已有的关于电力系统运行状态划分的基础上,提出判断电力系统运行状态关键性的实用量化指标,采用基于信息熵的算法,时实例集进行分析和学习,构建决策树用以对电力系统运行状态进行状态识和判断.     

只利用断路器信息诊断电力系统故障的高级遗传算法

本文研究了基于断路器跳闸时序信息的电力系统故障诊断方法。主要包括三个方面的工作：①首次构造了只利用在各类保护（如主保护、第一后备保护和第二后备保护等等）动作时段内断路器跳闸的分段时序信息识别故障元件的０－１规划模型。②提出了应用无源信息识别故障区域的方法，有效地把故障诊断问题局限于某（些）个小的局部网络之中，大大加快了故障诊断的速度。③探讨了高级遗传算法（ＲｅｆｉｎｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ──ＲＧＡ）在电力系统故障诊断中的应用，这种方法可以有效地求得多个全局最优解，很适用于解决电力系统复杂故障情况下的诊断问题。经算例计算表明，所发展的故障诊断的数学模型是正确的，采用的基于高级遗传算法的故障诊断方法有在线应用的潜力。     

A Modified Abductive Inference Model for Fault Section Estimation in Power Systems Using the Tabu Search Approach

A new approach to fault section estimation in power systems is presented based upon a modified abductive inference model and the tabu search method. The developed fault section estimation model can simultaneously take into account the operating reliabilities of protective relays and circuit breakers and the degree of correctness of received and nonreceived alarm data in a formal and systematic manner. In the modified abductive inference model, a criterion for describing the relative plausibility of different diagnosis hypotheses is available. Based on this criterion, the fault section estimation problem is then formulated as a 0-1 integer programming problem, and a tabu search (TS) approach is presented for solving the problem. A sample power system is served for demonstrating the correctness of the developed abductive inference based fault section estimation model and the computational efficiency of the TS-based method.     

An Expert System for Fault Section Estimation Using Information from Protective Relays and Circuit Breakers

This paper deals with an expert system which can estimate possible fault sections using information from protective relays and circuit breakers. This system is applicable to dispatching centers and can help dispatchers to judge emergency situations as the first step in restoration procedures. When some faults occur, the system makes inferences based on both knowledge about protection systems and information on the operating protective relays and tripped circuit breakers. The system can give possible answers even in the case of multiple faults and false operations of relays and circuit breakers. This expert system is written in Prolog.     

计及保护和断路器误动与拒动的电力系统故障诊断解析模型

当电力系统一次设备发生故障时,如果发生保护和/或断路器拒动或误动的情况,则会导致停电区域扩大,进而增加故障诊断的复杂性.现有的电力系统故障诊断解析模型是在保护和断路器正常动作的基础上建立的,没有系统地考虑其误动或拒动的情况.在此背景下,以现有的电力系统故障诊断解析模型为基础,通过系统地计及保护和断路器发生误动与拒动的可能性,发展了故障诊断问题的新的数学模型.该模型不仅能够诊断出故障设备,还可以识别出误动或拒动的保护和/或断路器以及漏报或误报的警报.开发了相应的实用软件系统,并用实际电力系统发生的故障案例进行了仿真测试.     

基于遗传算法和模拟退火算法的电力系统的故障诊断

根据元件故障与保护动作和断路器跳闸之间的逻辑关系，首先把电力系统的故障诊断问题表示为０－１整数规划问题。在此基础上，采用了两种方法求解，第一种方法是遗传算法，第二种方法是模拟退火算法。这两种方法都能以较大的概率收敛到全局最优解，并能够求得多个最优解。提出的方法理论严密，与当前比较流行的以启发式知识为基础的专家系统方法不同。本文的方法可以处理任意复杂的故障，也可以处理有保护和断路器误动作的情况，且计算时间与故障的复杂程度基本无关。此外，提出的方法原则上适合于并行处理。     

基于量测数据相关性的电力系统不良数据检测和辨识新方法

电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。文章分析了量测数据协方差矩阵中的元素值在量测数据中含有白噪声、突变量和不良数据时的变化规律,提出了通过量测数据协方差矩阵中元素的变化规律检测和辨识不良数据的新方法,在IEEE14节点系统上的仿真试验验证了该方法的正确性。