一种考虑多层信息融合的电网故障诊断辅助决策方法

分析了目前电网故障诊断的研究进展和问题,将信息融合思想引入到故障诊断辅助决策过程中,通过将信息融合中的数据、特征、决策概念对应于电网故障诊断中的具体对象,构建了基于多层信息融合的电网故障诊断辅助决策架构.将概率Petri网的故障诊断方法和WAMS数据故障匹配方法结合用于辅助决策中的特征层融合,并通过案例实践了多层信息融合电网故障诊断辅助决策的应用,解决了电网故障诊断中的一些信息不完备的问题,为未来智能电网的各种高级应用研究提供一种思路.     

基于信息融合的光伏并网逆变器故障诊断

将多源信息特征融合应用于光伏并网逆变器故障诊断。选择电网侧电流和重要桥臂电压为融合对象,利用小波变换对数据进行预处理和特征提取,通过神经网络对特征值进行训练,得到故障诊断结果。仿真结果表明,采用多源信息特征融合可有效提高光伏并网逆变器故障诊断的精度。     

基于多源信息融合的电网故障诊断方法研究

考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量,故障录波器电气量及WAMS 系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法.该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量通过小波能量分析提取故障特征,采用蕴含时序贝叶斯网络对保护、断路器开关量进行故障推理,定义了能量畸变故障度、能量故障度、改进RBF神经网络故障度及时序贝叶斯故障度衡量线路故障程度,并作为证据体采用改进D-S证据理论进行信息融合,进而通过模糊C-均值聚类方法给出故障诊断决策.PSCAD仿真及Mat1ab与Java混合编程计算表明,所提出的电网故障辅助诊断新方法相对传统开关量诊断,准确度得到了提高,具有工程实用价值和良好的应用前景.     

基于雷电信息的电网故障诊断系统研究

随着信息技术的发展,电网运行信息、故障信息及一次设备状态监测信息逐步开始融合,为实现基于多数据源信息的故障诊断与应用提供了前提依据,文中提出了一种利用雷电定位信息进行电网故障分析的信息综合处理方法。首先从整体上剖析了现有电网故障信息系统与雷电定位系统的基本构成和数据特征,在此基础上应用分阶段故障分析的思想,设计了使用雷电定位信息进行故障分析的流程,并提出数据融合与处理方法。最后,以某电网220 kV线路实际故障为例,对该故障诊断算法和方法和流程进行说明,并验证其有效性。     

采用分层多源信息融合的电网故障诊断方法

鉴于调度自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种分层多源信息融合的电网故障诊断方法,以开关量诊断层和多源信息融合诊断层2个层次,在基于SCADA系统开关量实现电网单一故障快速诊断的同时,综合开关量信息与故障录波器及WAMS的电气量信息,着力解决保护、断路器拒动、误动造成的多元件停电的故障诊断。仿真算例计算表明,此方法的分层模式增强了故障诊断针对性,并在多源信息融合诊断时减少了对电气量数据的需求,能有效降低保护、开关拒动误动对电网故障诊断的影响,提高了准确度,具有良好的工程实用价值。     

基于信息理论的电力系统在线故障诊断

该文引入信息理论来研究和处理电力系统故障过程中存在的不确定性，研究了电力系统故障中的信息运动过程，建立了故障诊断的信道模型；基于信息损失最小原理，提出了适用于大规模系统不确定性决策的故障诊断新方法，该方法将故障诊断问题转化为求取最小信息损失的组合优化问题。文中还研究了通过信息损失来计算故障诊断解空间的概率分布方法，并针对大规模系统给出了近似解空间概率分布的求解方法。应用该文方法进行电网故障诊断，能给出各种可能发生的故障组合以及每种故障组合发生的概率。算例表明，该方法的快速性能满足大规模电力系统在线故障诊断辅助决策的要求。     

旋转机械故障诊断的量子神经网络算法

针对故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题，将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中，提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合故障诊断算法。并将其应用到旋转机械故障诊断中，通过测试被诊断设备的振动速度和加速度信号，求出两传感器对各故障模式的故障隶属度，利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合，得到融合的各故障模式隶属度值，确定真正的故障模式，提高了故障诊断的准确率。     

基于模糊神经网络的信息融合在电网故障诊断中的应用

根据电网分布的特点,将多传感器信息融合技术应用于电网的故障诊断中。在电网的不同区域加装传感器网络,将所测结果首先在子模糊神经网络中进行特征级融合,然后再将此结果送至融合中心进行决策级融合,最后得出诊断结论,包括故障类型和故障区域,大量的实验证明该方法是可行的。     

变压器油色谱故障诊断方法在设备知识管理中的应用

针对设备管理中试验数据、诊断方法、技术方案等知识分散,无法提供系统的设备故障处理解决方案等问题,运用知识管理体系理念,提出了基于神经元算法的变压器油色谱故障诊断方法,建立电网主设备知识库知识服务应用,解决了设备管理知识分散、缺少系统性信息支撑等问题,辅助管理人员制定检修决策,为现场人员提供具体实施方法.通过实践应用,进一步验证了智能诊断方法的准确性和知识融合应用的优越性,为设备智能化、精益化管理奠定基石.     

基于模糊神经网络的信息融合在电网故障诊断中的应用

根据电网分布的特点,将多传感器信息融合技术应用于电网的故障诊断中.在电网的不同区域加装传感器网络,将所测结果首先在子模糊神经网络中进行特征级融合,然后再将此结果送至融合中心进行决策级融合,最后得出诊断结论,包括故障类型和故障区域,大量的实验证明该方法是可行的.     

基于模糊积分融合理论的电网故障诊断策略研究

针对电力系统自动化水平不断提高、广域测量技术高速发展的现状,提出一种综合电气故障信号电气量、开关量的多数据源信息融合的电网故障诊断方法。该方法将电气量诊断结果和开关量诊断结果相结合,对电气量采用小波分析提取故障奇异度、故障诊断度;开关量采用时序贝叶斯网络理论建立诊断模型进行诊断,得到各个元件的故障表征。最后,通过模糊积分理论对求得的元件故障概率进行多源信息的融合得出电网故障诊断决策。仿真计算表明,该策略能够将电气量和开关量的故障诊断信息进行融合,得到精确的故障诊断结果。     

电力电子电路多源特征层融合故障诊断方法

设计了一种多源信息特征层融合的故障诊断方法,应用在电力电子电路的诊断过程中.选择待测电路的节点电压和重要支路电流作为融合对象,利用小波变换和主成分分析对数据进行预处理和特征提取,采用间隔交叉的方式将电压特征矢量和电流特征矢量联合形成特征矢量,通过神经网络对联合特征矢量进行推理分类,得到故障诊断结果.以Buck-Boost电路为诊断实例,对比分析了选择不同特征融合对象对故障诊断结果的影响,实验结果证明该方法可以明显提高电路诊断率.     

智能调度系统信息综合可视化方法

近来国内外对可视化的研究越来越受到重视,在电网调度自动化系统中可视化技术的应用也越来越广泛,但是目前缺乏对可视化方法的系统研究。总结出一套电力系统可视化系统展示的技术及方法,将可视化技术在电网调度自动化系统中的应用分为四个层次,第一层是数据图形化,将电网运行中的基础数据进行全面展示;第二层是信息层次化,将关键信息进行分层次主动展示;第三层是信息集成化,将关联信息进行联合展示;第四层是信息智能化,分析各类数据、信息的关联关系,为调度运行提供辅助决策。通过可视化技术的应用,使系统运行人员更方便、直观地掌握当前系统的运行态势,进而采取更有效、更有针对性的运行控制措施。此方法在国调中心、福建、山东省调等调度自动化系统中的成功应用证明了方法的可行性和适用性。     

基于多智能体的电力信息融合模型设计

随着智能电网的发展,电力控制中心的信息量呈指数增长,且数据相互孤立,传统基于单系统局部数据的分析应用系统就出现综合数据不足,复杂并行处理困难及分析智能化低等问题。通过采用有自适应性、自组织性和层次性的多智能体技术进行复杂任务分解,通过设计数据、关联和知识三层信息融合模型来保证海量信息的综合利用,进而构架了一个多层电力信息融合平台,实现复杂多源电力信息在各个层次中的流动和增值,实施海量数据处理的信息智能融合策略。在信息融合平台基础上设计和实现了面向地区电网的全局三级电压无功优化系统,初步应用结果表明该设计是先进实用的。     

城市电网智能调度故障辅助决策系统设计开发

介绍了一种可应用于城市电网调度部门的故障辅助决策系统软件,该软件通过故障诊断、故障恢复以及决策信息可视化三个环节辅助调度员进行事故处理决策。故障诊断环节通过分层处理故障信息,保证了故障定位区段的准确性。故障恢复环节通过有针对性的制定故障恢复方案评价指标,提高了故障恢复决策的合理性。决策信息可视化环节在海量故障信息中筛选出调度员真正需要的信息进行显示,提供了直观有效的辅助决策展示。该软件充分考虑调度员的决策需要,在某城市电网地调平台的应用测试验证了软件设计的可行性。     

基于改进Petri网和Hilbert变换的多源信息融合电网故障诊断方法

针对采用单一开关量信息来判断电网故障而存在的可靠性差和精度低等问题,提出了一种基于改进Petri网和Hil-bert变换的多源信息融合电网故障诊断方法.对电网的故障信息数据进行特征提取,通过改进的层次化加权模糊Petri网实现开关量到元件模糊故障度的转化,利用改进Hilbert变换对录波电气信息进行分析而得到元件所对应的故障度;采用改进的D-S证据理论进行开关信息和电气信息的融合;采用的改进的C-均值法来对电网元件故障进行决策.实际电网测试表明,所提方法在复杂的电网故障场景下能够精确地实现故障元件的诊断,在实际工程中具有较好的应用前景.     

基于复杂电网的能源互联网班组融合管理的研究

针对目前复杂电网环境下的能源互联网班组信息化管理水平不高的现状,提出新型的能源互联网班组信息融合管理方法,构建出具有不同信息层次的班组融合系统。该系统包括感知层、数据传输层、信息融合层、信息决策层和应用调控层,在感知层感知班组的各种信息,通过数据传输层将感知到的班组信息传输到信息融合层。在信息融合层中对班组不同的态势感知信息进行融合,融合后的信息通过用户决策传递到应用调控层供用户决策、使用。调控中心根据底层信息情况做出指示,并能够发送或接收班组信息命令。在本研究中还构建出不确定性信息评估函数来计算感知信息情况,通过信息融合函数来实现班组信息融合。试验结果表明,该技术方案能够有效地感知班组信息,数据评估误差较小,提高了班组的工作效率。     

面向电网调度故障处理的知识图谱框架与关键技术初探

为应对愈加复杂的电网安全运行形势,对调度知识体系进行建模、管理与应用,是提升未来电网调度智能化水平的关键手段之一。该文提出了一种面向电网故障处理辅助决策的知识图谱应用框架,将电网调度操作环节中以大量文本形式存在的操作规程、处置预案、调度细则等非结构化内容凝练为可表示、可操作、可推理的结构化知识网络。将知识图谱的构建和应用设计为5个层次,包含基础数据层、图谱构建层、信息解析层、推理决策层和人机交互层,并基于电网故障处理业务场景和需求,将领域知识图谱分为设备实体图谱、概念图谱、业务逻辑图谱和案例图谱等4类。之后,针对各环节的功能实现,分析解决思路与关键技术,从而实现基于知识图谱的故障信息解析判别、智能辅助决策及多维度的人机交互。最后,对未来知识图谱在电网调度智能辅助决策中的应用和挑战进行了总结和展望。     

基于多源数据融合的省级电网电压暂降互动平台

针对当前电压暂降相关系统存在重监测、少应用、无互动等问题,构建基于多源数据融合的省级电网电压暂降互动平台。首先,根据供电公司、敏感用户和治理产商三方的实际需求设计平台的功能体系与总体架构;其次,通过建立母线关联映射表和全网暂降特征库实现多源数据的关联和特征提取;再次,在多源数据融合基础上实现电压暂降严重程度评估、风险预警、即时感知与快速定位、辅助治理决策等功能;最后,构建暂降治理参与者信息共享与互动机制、建立暂降协同防治体系。目前,所提平台已在某省电网投入实际应用,反映良好。     

基于多源信息融合的电网故障诊断方法研究

考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量、故障录波器电气量及WAMS系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法。该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量通过小波能量分析提取故障特征,采用蕴含时序贝叶斯网络对保护、断路器开关量进行故障推理,定义了能量畸变故障度、能量故障度、改进RBF神经网络故障度及时序贝叶斯故障度衡量线路故障程度,并作为证据体采用改进D-S证据理论进行信息融合,进而通过模糊C-均值聚类方法给出故障诊断决策。PSCAD