基于粗糙集-贝叶斯方法的分布式电网故障诊断

针对实际的电网故障诊断中常存在的冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集和贝叶斯有机结合在一起,并鉴于传统的人工智能在大电网故障诊断应用中存在的局限性而采用分布式数据挖掘的思想,提出了一种基于粗糙集-贝叶斯的分布式电网故障诊断方法。该方法首先把大电网分割成给定数目的局部电网,然后利用粗糙集对各个局部电网分别建立决策表并进行约简,最后利用粗糙集-贝叶斯方法进行局部电网内部及局部电网之间的联络线的规则提取形成全局规则库,并根据实时报警信息进行规则匹配得到诊断结果。经电网故障诊断算例分析表明,该算法正确、有效,速度快,容错性好。     

采用粗糙集联合规则挖掘算法的分布式电网故障诊断

鉴于传统的人工智能技术在大电网故障诊断应用中存在的局限性,采用分布式的思想来解决该问题,并提出一种基于粗糙集理论的联合规则挖掘算法,该算法能够有效地从分布式信息系统中提取联合规则。为了更好地解决电网故障诊断问题,构建了基于该联合规则挖掘算法的分布式电网故障诊断模型。该模型不仅能够有效地诊断各局部电网内部的故障,而且能够有效地诊断各局部电网之间联络线的故障,弥补了分布式电网故障诊断中联络线故障诊断规则不足的缺陷。对大电网进行分割,不仅能够有效识别各类复杂故障,而且也使得每个局部电网决策表的规模大为减小,同时联合规则挖掘算法也显著地降低了规则提取的复杂度,解决了粗糙集理论在大电网故障诊断中遇到的瓶颈问题。算例表明该方法简单、有效、速度快、容错性好。