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电力系统故苗诊断方法研究现状

排列3 www.jeimw.cn 电力系统故苗诊断方法研究现状 按照研究对象的不同,可W将电为系统的故障诊断分为对电力系统设备的故障诊断和FF 对电为系统网络的故障诊断。在一般情况下,对电为系统设备故障诊断的研究根据设备本FF 身相关联的信息来预测和判断系统设备的正常与否,并对设备的运行状态作出相对应的评FF 估,且其在电力系统变压器、高压开关和电抗器等设备的故障诊断中应用较多。而针对电FF 为系统网络的故障诊断则是W某一地区的网络或者某一电压等级的网络作为诊断对象,其FF 效用更倾向于对在故障发生W后对故障的分析和判断。其进行故障诊断的信息一般情况下FF 包括断骆器变位信息、?;ざ餍畔?、故障录波信息、电气量信息等,并联系?;ぶ涞腇F 配置信息、?;び攵下菲鞯呐浜瞎叵?、系统网络结构等通过专家系统等人王智能算法进行FF 故障的诊断分析,最终渗断出故障元件,甚至找到故障原因,并给出故障处理意见。电力FF 系统故障诊断从电网全局的角度,根据故障所产生的综合信息来确定故障元件、故障路径FF 和故障种类,并将其作为电力系统故障后进行辅助决策的重要组成内容,为调度及运行工FF 作者提供故障报告,使其能够准确而又快速地进行电网故障处理。此外,电力系统的故障FF 诊断结果还可W作为监测故障综合信息、评价?;ぷ爸?、录波装置和安全自动装置动作信FF 息的依据。

电为系统故障诊断对装置和设备所上传的量测信息和状态信息等进行故障设备的分FF 析与推理,寻找造成系统故障的原因和确定事故性质,确定发生故障的元件并推理故障恶FF 化的发展趋势及路咨。因电力系统的规模庞大、内部配合复杂W及其他不确定因素的限制,FF 使得常规的数学模型较难进行应用,上世纪4:千年代起有大量专家和学者对电为系统故障FF 诊断理论进行了研究,为故障诊断研究开辟了新的路咨。到目前为止,专家学者们所提出FF 的电为系统故障诊断方法大体上有W下几种:

1)基于专家系统的故巧诊断方法FF 专家系统(ExpertFSystem,E巧是最早应用于电力系统故障诊断领域中的人王智能方FF 法。其原理是将专家的个人经验和推理方法形成一定的规则,同时将其转化成计算机能够FF 识别运用的知识库,在事故处理期间,其能够对所采集到的电力系统设备的信息进行退辑FF 推理和判断,并将故障诊断的结果呈现出来。在传统的故障滲断方法中,运行人员是通过FF 实际经验和理论知识进行故障的判断与分析的,而专家系统的画有属性正好与此相适应,FF 因此,在一段时期巧,基于专家系统的故障诊断方法变成了当时的研究热点,同时其化在FF 实际系统运行过程中得到了相虚的应用。文献[1]所发展的警报信息处理专家系统己经成功FF 地应用于意大利ENEL电力公司调度控制中记、的能量管理系统(EnergyFManagementFF 巧stem,FEMS)中。文献[2]所提出的适用于配电系统的故障诊断专家系统也巴成功应用到FF 了韩国的一个地区调度中记、。文献[4]所发展的基于专家系统的故障诊断方法即为典型专家FF 系统应用于故障诊断的代表,其利用SCADA系统采集的信息并结合专家系统知识对故障FF 进行推理和验证,并提出对事故的综合处理意见,判断电网的运行状态。文献巧]将正反向FF 推理敲合到传统的专家系统故障诊断方法中,根据?;弥玫亩餍畔⒑投下菲鞯谋湮恍臚F 息对故障的假说进行推理验算,确定符合经验推理逻辑的故障诊断设备。

2)基于人工神经网络的故巧渗断方法FF 人工神经网络(artificilFneuralFnetwork,ANN)是一种全新的模拟人类神经系统的技术和FF 方法,它具有自组织能为和学习能为强、鲁棒性高的优点,无需推理机的部分,因此受到FF 广大专家学者的关注,其在电力系统故障诊断中具有较多的应用及理论成果P’W。人工神FF 经网络具有强大的非线性映射、信息并行处理和模式识别功能,其知识无需人工进行整理和总结,只需将其用实际的案例进行训练即可获得相应领域的知识。文献[9]采用面向对象FF 的人工神经网洛模型,将电为系统的线路、变压器和母线采用一个特定的人工神经网络來FF 进行警报的处理,将同一跳闽区域中各个设备人工神经网络的故障诊断分析通过网络拓扑FF 信息进行输出L乂综合推理,定位故障设备。文献[10]将故障诊断的整个系统分成了若干个FF 子神经网络,发展了一种基于分层人工神经网络的故偉诊断方法,具有训练难度较低,渗FF 断速度较高的优点。文献[12]通过通用回归神经网络(GeneralFRegressionFNeuralFNetwork;FF GRNN)和《层认知类神经网络(MultilayerFPerceptronFNeuralFNetwork,FMPNN)对电力系FF 统设备的?;ぢ呒薪7治?在电网拓扑发生变化时免去对人工神经网络的重新训FF 綠,可应用于大规模的电为系统。

3)基于解析模型的故障诊断方法FF 基于解析模型的电力系统故障诊断方法的基本思路是将故障后停电区域内部的FF 一次设备作为故障可疑设备,根据设备与?;ず投下菲髦暗呐浜襄诩?构造一个能够表FF 示?;ぷ爸煤投下菲鞯氖导首刺肫淦谕绰渲洳钜斓哪勘旰?将电力系统故障诊断FF 的问题转换为一个整数规划问题,接着用优化算法进行求解,寻找最优故障假说。文献[13]FF 根据设备故障跟?;ぷ爸枚髯刺?、断路器变位信息之间的逻辑关系,建立了基于解析模FF 型的故障诊断方法。文献[15]基于现有故障诊断解析模型诊断结果不唯一和少数结果不合FF 理的现状,计及了主?;ず秃蟊副;ぶ涞淖刺叵刀阅勘旰挠跋?发展出一种改良FF 的电网故障诊断解析模型,模型么中还重新定义了各个设备的期望状奈函数。

4)其他故障诊断方法FF 除上述故障诊断的方法W外,国肉外专家学者在近年来提出了较多的应用于故障诊断FF 领域的新方法,如Petri网络、贝叶斯网络tni、小波变换[181、棋糊理论tW、粗粮集理论FF pni等。文献[1巧在传统Petri网理论的基础之上建立了编码Petri网故障诊断模型,构建了FF 与诊断规则相适应的图形化模型,接着通过矩阵运算进行故障元件的推理分析,具有容错FF 性和适应性离的优点。文献[17]发发展的基于贝叶斯网络的故障诊断方法通过对事件异常FF 数进行比较等方式对故障设备进行判断识别,相比于传统的基于贝叶斯网络的故障诊断方FF 法更容易获取参数值。义献[18]结合了值息贿理论的相关知识,通过Dempster/Shafer证据FF 理论(D-S证据理论)对小波贿测度提取的故障特征进行综合分析,寻找发生故障的电力系FF 统设备。文献[19]在模糊综合决策之中计及选线步骤的不定性因素,发展了对配电系统中FF 单相接地事故进行故障选线的技术,并测试各故障方窠的置信度W确定故障元件。文献[20]FF 考虑了?;ぷ爸煤投下菲鞑徽范骷熬ㄐ畔⒉煌瓯傅那樾?建立了基于粗植集的电力FF 系统故障诊断模型。

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