基于综合变权的分层模糊petri网电网故障诊断方法

为实现对电网故障元件的准确诊断,基于综合变权思想提出了考虑动态权重的分层模糊Petri网(HFPN)评估模型。建立包含可疑故障线路送受两端的主保护、近后备保护以及远后备保护子网,对三类保护建立综合诊断子网,构成对线路故障诊断的双层模型。针对传统固定赋权在警报信息缺失情况下可能造成对故障线路误判的弊端,计及元件的状态水平对决策的动态影响,对模型赋予动态权重以放大动作元件的真实度。融合固定权重和动态权重的故障诊断方法能够有效识别信息缺失情况下的故障线路。通过对典型电网进行多组故障案例仿真,结果表明所提出的基于综合变权的Petri网诊断方法可提高故障诊断的准确率。     

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。