基于时序贝叶斯知识库的电网故障诊断软件原型系统设计

为了在故障后辅助调度员准确定位故障元件,揭示故障发展过程,文中利用时序信息设计了一种基于时序贝叶斯知识库(TBKB)电网故障诊断方法的原型系统。该诊断方法利用元件故障与保护动作、保护动作与相应断路器跳闸等之间的因果关系与时序关系,建立电网故障诊断模型,通过时序约束一致性检查方法,检查保护、断路器动作的时序。针对信息缺失情况进行状态假设,形成假设状态组合。通过贝叶斯推理,判断故障元件、误动与拒动的保护与断路器。根据此原理设计的原型系统,包括数据获取、TBKB模型建立、故障诊断推理、分层因果图显示等模块,给出了TBKB诊断模型自动生成、诊断算法实现、分层因果图的构造与显示等关键技术的实现。该原型系统为电网故障诊断的工程应用提供了参考。     

计及时序信息检查的分层模糊Petri网电网故障诊断模型

研究一种计及时序信息检查的电网故障诊断分层模糊Petri网模型。为了简化诊断模型,构造线路与母线的分层模糊Petri网。深入分析了电网故障诊断中故障、各保护与断路器之间的一元与二元时序约束关系,提出了一种对线路两端保护与断路器动作的时序约束交叉检查方法,对不满足时序约束的保护与断路器动作的概率进行修正。对该分层模糊Petri网进行逆向推理找到故障元件,通过正向时序推理发现误动与拒动的保护与断路器。典型电网的多组案例测试结果验证了该分层模糊Petri网诊断模型的有效性。     

基于事件起点的层次化时序Petri网及其电网故障诊断方法

电网发生故障后利用大量告警信息快速准确地识别故障元件是保障可靠供电和电网安全稳定运行的首要任务。为适应电网运行调控需求,提出一种基于事件起点的层次化加权模糊时序Petri网故障诊断方法。在完善母线和线路的层次化加权模糊时序Petri网模型的基础上,以故障发生时刻为事件起点,确立各初始库所的时序属性,并通过逆向和正向时序推理对保护和断路器动作信息进行时序约束检查和置信度修正。IEEE 39节点系统仿真算例和电网实际故障算例表明所提方法能够在保护和断路器误动/拒动、告警信息缺失/错误等复杂状态下识别真实故障元件,提高了故障诊断的准确度和容错性。此外所提方法还可以得到设备故障的时间点约束,有利于进一步分析故障原因和故障事态发展。通过与现有应用时序信息的故障诊断方法相比,所提方法时序推理过程简明清晰,对网络拓扑的变化适应性强,运算速度快,满足在线诊断需求。     

基于多源信息的延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型

提出一种基于电气量判据、保护判据和断路器判据,并能够计及这3类判据时序属性的多源信息延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型。首先,分析故障前后的电力网络拓扑以确定可疑故障元件。之后,采用反向推理寻径法识别故障元件动作可能路径,并在此基础上构造加权模糊Petri网故障诊断模型来确定故障元件;该模型能够计及故障电气量及其时序属性、元件故障和保护动作之间、保护动作和断路器跳闸之间的延时约束以及保护和断路器动作不确定性,且诊断推理全程采用矩阵运算来实现。在上述基础上,采用逆向推理判断警报信息的完整性和正确性,识别出误动或拒动的保护与断路器。最后,用IEEE 39节点系统和贵州兴仁变电站实际故障案例对所构建的故障诊断模型的正确性和求解方法的有效性作了验证。     

基于贝叶斯网络的电网复杂故障推演新方法

为了分析电网复杂故障过程,基于保护装置与断路器的动作信息构建贝叶斯网络,提出了电网复杂故障推演新方法。应用电网实际拓扑结构信息、继电保护装置和断路器的动作信息构建贝叶斯网络。基于贝叶斯网络进行故障元件诊断,针对远后备保护、近后备保护误判的两种特殊情况,制定了专家系统规则实现保护拒动、误动的识别。将保信系统上送信息与拒动误动分析结果按主保护层-近后备保护-远后备保护-断路器层顺序进行信息整合,推演出发生故障时各层保护装置以及断路器动作先后顺序,实现了电网复杂故障推演。     

基于贝叶斯网络和故障区域识别的电网故障诊断研究

针对电网中因元件故障导致多个保护连锁动作的现象,提出了基于故障区域识别和贝叶斯网络的新型电网故障诊断方法.以电网元件为根节点分别建立贝叶斯网络,利用实时接线分析法确定故障区域以缩小诊断范围,再对故障区域中各元件的贝叶斯网络,利用反向推理得到各元件故障概率.结合SCADA/RMS系统信息,正向推理和相应计算推断出故障元件、拒动与误动的保护装置及断路器.算例的仿真结果证明了该方法的有效性,对于级联跳闸情况可准确诊断出故障.     

基于贝叶斯网络和故障区域识别的电网故障诊断研究

针对电网中因元件故障导致多个保护连锁动作的现象,提出了基于故障区域识别和贝叶斯网络的新型电网故障诊断方法。以电网元件为根节点分别建立贝叶斯网络,利用实时接线分析法确定故障区域以缩小诊断范围,再对故障区域中各元件的贝叶斯网络,利用反向推理得到各元件故障概率。结合SCADA/RMS系统信息,正向推理和相应计算推断出故障元件、拒动与误动的保护装置及断路器。算例的仿真结果证明了该方法的有效性,对于级联跳闸情况可准确诊断出故障。     

基于贝叶斯网络的电网故障诊断

针对电网故障诊断中存在的信息具有不确定性的问题,依据元件故障、保护动作和断路器跳闸之间的内在逻辑关系,由Noisy-Or和Noisy-And节点组成贝叶斯网络和采用类似训练多层前馈神经网络的误差反传算法进行诊断模型的参数学习,分别建立了线路、变压器和母线的通用故障诊断模型;依据元件-保护-断路器间的关联关系,给出了元件诊断贝叶斯网络的自动生成方法,最后对各个元件的诊断网络进行推理,以获得元件的故障概率值。实例仿真表明了该诊断方法的可行性和有效性,无论简单故障或多重故障,并且存在保护和断路器拒动、误动的情况下,都能得到合理有效的诊断结果。     

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.     

电网故障诊断的一种完全解析模型

现代大规模互联电网提高了电力系统运行的稳定性和经济性,同时也给电网的故障诊断增加了难度。对电网保护配置和断路器动作规则进行深入分析,提出一种新的电网故障诊断模型——完全解析模型,并为基于此模型的故障诊断提出一种实用有效的求解方法。在完全解析模型中,故障假说（即可疑故障设备的故障情况）与保护、断路器的动作情况及拒动和误动情况一同表示成逻辑变量,而保护配置和断路器动作规则以逻辑方程组形式进行充分表达,逻辑方程组的每个解析解对应一个故障模式（设备故障状态和保护动作、断路器跳闸状态及拒动/误动情况）,是对故障情形的完整解释。本模型对故障诊断规则和保护、断路器的动作逻辑进行完全解析,并完整保留了故障设备、保护动作和断路器跳闸之间的耦合关系,克服了已有解析模型的缺陷。算例表明,保留完整耦合关系的完全解析模型可有效提高故障诊断的准确性和容错能力。     

基于动态推理链的电网故障诊断方法

研究了结合贝叶斯网络的动态因果推理链故障诊断模型。已有基于推理链的电网故障诊断方法存在推理子链个数较多、构造较复杂、未考虑保护和断路器缺失、错误等不足,针对每个疑似故障元件根据保护逻辑建立原始的动态推理链,对误报、漏报的报警信息进行纠正,形成改进后的动态推理链。对推理链中各保护和断路器动作的可信度进行评估,将各保护和断路器动作信息从二值逻辑的0或1模糊化为0,1之间的可信度值。针对每个疑似故障元件的推理链,建立相应的贝叶斯网络模型,通过贝叶斯反向推理得到元件的故障概率。典型电网的多个故障案例验证了所提方法的有效性。     

基于贝叶斯网络信息融合的直流配电网故障诊断方法

新型直流配电系统故障期间暂态特征复杂多变,继电保护存在拒动和误动情况。为了避免继电保护的不正确动作对故障诊断产生影响,提出一种基于贝叶斯网络信息融合的直流配电网故障诊断方法。首先,对传统继电保护贝叶斯网络模型进行改进,同时考虑直流配电网故障限流策略,分别构建保护动作信息、断路器动作信息和限流策略信息3种贝叶斯网络模型,对故障区域内各元件的故障概率进行初步评估。其次,利用D-S证据理论将各元件对应的故障概率信息进行融合,完成故障元件的判别。然后,应用故障元件对应的贝叶斯网络模型识别误动或拒动的保护装置与断路器,实现对直流配电网的故障诊断。最后,通过算例验证了所提故障诊断方法的可靠性以及准确性。     

多因素分级Petri网配电故障诊断方法

针对采用概率方法进行故障诊断易造成调度操作风险大的问题,提出一种配电网故障诊断的多因素分级Petri网模型,主要解决断路器或保护拒动、误动等故障信息不确定情况下的故障问题。该方法充分考虑了保护启动信息、保护出口信息、重合闸动作信息、断路器动作信息、事件顺序记录(sequence of event,SOE)时序信息以及连续电气量,实现故障信息不确定情况下的电网故障诊断。当电网故障存在信息不确定情况时,首先将连续电气量和SOE时序信息作为该模型的一级诊断区的输入,然后通过将连续电气量的故障时刻与SOE时序的故障时刻进行比较,根据比较结果判断并激发托肯能量变化的推理过程,给出存在信息不确定的情况下电网故障诊断结果。最后,针对某局部配电网模型进行了仿真验证,结果表明了该方法的有效性。     

计及死区故障的3/2接线变电站的Petri网故障诊断方法

现有针对3/2接线系统的故障诊断方法较少考虑死区故障,在基于保护和断路器动作信息进行故障诊断时易造成误判。提出一种计及死区故障的3/2接线变电站的Petri网故障诊断方法,除了系统中母线、线路和变压器等元件,对死区位置也建立其加权模糊时序Petri网模型。针对3/2接线系统不同死区位置、不同类型故障的跳闸策略,利用保护动作信息和断路器辅助节点开合状态信息构造死区故障辨识逻辑。通过死区故障的逻辑辨识和保护及断路器的时序约束检查,对诊断模型的结构和参数进行修正。测试系统仿真算例和电网实际故障案例表明,该方法能够在保护和断路器不正确动作和警报信息不完整等复杂状态下识别真实故障元件,提高了诊断的准确度和容错性。     

基于电网信息物理模型的故障诊断优化模型

目前电网难点之一是:融合保护和断路器出现拒动和误动的模型求解,以及诊断出来解的不唯一性。因此提出电网信息物理模型故障诊断优化模型,可将故障问题表示成求解目标函数是极值的0-1整数规划问题,从而可以通过严密的数学方法来确定故障元件。针对目前故障诊断优化模型诊断结果的不唯一和不合理性,要充分利用故障区域的元件关系以及上传的告警信息的特征,进行深入的分析。首先,对故障诊断问题进行解析化表达,构建解析模型,充分考虑保护和断路器的解析规则和状态规则。其次,提出时序特性的故障假说,并根据警报信息的时序特性来构建计及时序特性的故障诊断模型,从而有效避免模型多解的问题。然后,利用模拟退火优化的算法来求解,结合改进的诊断模型,求出符合故障场景的解。最后,通过实例来验证改进后解的更准确。     

基于支路元件关联矩阵建模与MPGSA算法的电网故障诊断

电网发生故障后,快速准确地诊断出故障元件并切除故障元件是保障电网正常运行的重要前提。对电网结构、保护配置及断路器的动作规则进行分析,将可疑元件状态、保护和断路器误动或拒动的状态引入故障假说,针对可疑故障母线和线路分别建立目标函数,并引入各级保护之间的影响因子进行修正。通过深入挖掘电网各元件之间的拓扑关联关系,提出基于支路元件关联矩阵的自动建模方法。采用改进模拟植物生长算法(MPGSA)对IEEE14节点仿真验证,算例结果表明所提方法可有效提高故障诊断的容错性和准确性,具有较好的应用前景。     

计及警报时序信息的电网故障诊断优化模型

现有的故障诊断解析模型没有充分利用警报信息的时序特性,诊断结果不够明确。对电网故障诊断优化模型中的故障假说进行扩展,用故障发生时间t代表元件的状态,故障发展过程中保护、断路器的状态均为故障发生时间t的函数,其状态值随着时间的发展而变化。此模型能够合理地描述现代电力系统多种保护配置下元件、保护、断路器连续的状态变化及保护和断路器的动作时序关系。最后用电力系统的故障实例对所提出的方法进行了说明。     

基于模糊时间Petri网的电网故障诊断方法

故障元件判别作为电网故障应急处置的首要环节,是在线调控运行的重点工作之一。针对现有基于Petri网的电网故障诊断方法未充分利用时序信息或者时序推理过程复杂的问题,提出一种基于模糊时间Petri网的电网故障诊断方法。为Petri网中库所及变迁引入时间属性以表征电力系统告警信息的时序约束关系,定义了置信概率与时序约束的关联推理运算,并从模型结构出发建立了模糊时间Petri网的分层推理过程,能够同时推理得到元件故障的置信概率及其时间点约束。算例仿真表明,所提方法能够快速判定故障元件,诊断结果正确且合理,具有较强的容错性,且能对告警信息做出正确评价。     

基于广域录波数据和FCM聚类的电网故障诊断方法

断路器和保护设备存在误动和拒动的可能性,不正确的动作会引入错误的故障信息干扰电网故障诊断。针对上述问题提出了一种基于广域故障录波数据和模糊C均值(FCM)聚类的电网故障诊断方法。对母线、输电线路和变压器这3种电网元件的故障录波数据进行挖掘分析,从中提取能够有效区分故障元件的特征;建立基于模糊C均值聚类的电网故障元件诊断模型。对故障后的元件进行聚类分析,并计算各元件的故障可信度,最终确定故障元件。新英格兰39节点系统的仿真和实际算例表明所提方法能够快速准确定位故障元件且不受故障类型和位置的影响。