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。     

采用CSA优化LS-SVM的油浸式变压器故障诊断方法

提出了一种基于耦合模拟退火(CSA)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的变压器故障诊断方法,该方法以变压器油中五种溶解气体含量为故障特征量,利用故障样本集结合CSA算法、k-折交叉验证来训练并优化一对一组合分类的LS-SvM模型,并将其应用于故障诊断分类。样本测试集验证表明,该方法可避免改良三比值法中编码缺失、编码...     

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