基于故障指示器的配电线路故障定位算法研究与程序设计

近年来国内网都在积极规划和建设智能电网,而智能电网中配电线路故障定位一直是个研究的热点和难点。其中故障定位的方法有很多,本文主要针对配电网中故障指示器定位的准确性一直没有得到有效的解决,从而设计了一套故障定位算法以及故障定位程序。该算法根据故障指示器定位的原理以及云南电网实际线路情况,通过建立了配电网网拓扑模型,采用逻辑位置标示和故障事件集的概念,通过逻辑分析从而得出故障位置,并且判断故障类型。其中故障事件由多条遥信抽象出来,目前该故障定位算法已应用在云南电网配电线路故障监测系统主站中,通过实际现象表明,该算法和程序在不影响线路正常工作的前提下,能够准确地定位出故障发生的位置,并能准确判断故障类型。该方法原理简单,定位准确度高,成本较低,易于推广。     

农村电网故障定位系统的设计与实现

提出了一种农村电网故障定位的不精确推理方法，该方法基于用户投诉的不精确信息，采用贝叶斯不精确推理法，可以排除少数错误故障投诉信息的不利影响，最终获得比较可信的故障定位结果。根据这一方法设计了农村电网故障定位系统，典型算例与系统实际运行结果表明，该方法可有效地解决农网故障定位中不确定性问题。     

基于一模分量的矿井高压电网故障区段定位方法

矿井高压电网发生单相接地故障后,快速识别故障区段对矿井电网的安全稳定运行具有重要意义。现有配电网故障区段定位研究鲜少涉及矿井高压电网,而传统稳态法用于中性点经消弧线圈接地系统时存在定位死区,暂态法需配合选相装置使用且存在故障特征量随时间衰减的缺点。通过分析矿井高压电网单相接地故障附加状态下经Clark变换得到的电流一模分量特征,得出故障点上游电流一模分量明显大于故障点下游、电流一模分量不受故障相及消弧线圈电流影响的结论,从而提出一种无需选相、基于一模分量的矿井高压电网故障区段定位方法。该方法利用Clark变换得到矿井高压电网故障附加状态下各监测点的电流一模分量,计算各区段两侧的电流一模分量幅值差值,根据故障路径在分支节点处的电流一模分量幅值差值最小确定故障路径,再依据故障区段两侧电流一模分量幅值差值在故障路径上最大确定故障区段。仿真及实验结果表明,该方法在矿井高压电网任一相发生单相接地故障时均能实现准确的故障定位,不受故障初始角、故障接地电阻、故障位置和系统运行方式的影响。     

基于数据挖掘的电网故障诊断研究

电网故障诊断,指的是在调度中心进行的系统级的故障诊断,目的是根据各种故障信息,判定故障区域、故障性质和评价保护动作行为,为调度员提供相关决策分析。随着计算机和通信技术的不断发展,数字式保护和故障录波器等智能电子装置在电网中的应用已越来越普遍。在电网发生故障或受     

基于DS证据理论的电网故障诊断系统的研究

针对基于单一判据的电网故障诊断系统存在较高误判率的问题,提出了一种基于DS证据理论的多判据融合决策的电网故障诊断系统的设计方案。该方案采用基于量值区分的门限法、基于电流差动的门限法、基于功率方向的门限法三种判据方法对同一段故障录波数据进行判别,应用DS证据理论融合判别结果,从而可准确判断故障类型和故障位置。实例分析表明,该方案可有效提高电网故障诊断的准确率。     

基于自适应遗传算法的智能电网继电保护故障识别

为降低非线性结构智能电网系统中多源信息丢失或畸变问题、提高系统隐形故障的识别精度,提出了一种基于自适应遗传算法的多源信息融合技术,以实现对智能电网隐形故障识别。根据电网结构形成故障识别编码,由保护动作信息与设备状态期望关系建立适应度函数和状态期望值,提升采集信息的容错性能;利用遗传算法的交叉、变异计算,提升算法的寻优能力。通过建立的仿真模型进行算法验证。验证结果表明:采用该算法能有效克服多源信息的缺失和错误对隐形故障识别的影响。该算法进行了设备状态和动作信息的关联,由遗传算法进一步提升故障识别的最优解能力,对于后期建立智慧电网的实时故障诊断具有参考价值。     

基于加权网络模型的电网连锁故障分析

本文基于复杂网络理论提出了一种评估电网发生连锁故障的新方法,运用复杂网络理论来分析电网有助于从电网架构上研究连锁故障.首先,以输电线路和变压器的阻抗模值为边权构建了电网加权拓扑模型,并给出评价电网中心性的指标;其次,基于线路断开瞬间线路传输功率优先分配到邻近线路的原则,提出评估电网发生连锁故障的阈值模型;最后,以IEEE 118节点系统为例,通过计算反映其中心性的指标值,找出了IEEE 118节点系统的中心节点,验证了加权拓扑模型在反映节点中心性方面优于无权拓扑模型,与实际网路也更接近.在此基础上,针对四种攻击网络的典型模式,运用阈值模型计算该系统发生连锁故障的临界阈值,揭示了电网发生连锁故障的机理.     

一种改进的不对称故障下光伏并网控制策略

光伏并网逆变器在电网发生不对称故障时,其注入到电网中的电流将是非正弦或不对称的,传输至电网的有功、无功功率也会产生不可控振荡.为了抑制电网不对称故障对光伏系统输出电流及功率造成的影响,在传统解决方案—基于解耦双同步旋转坐标系(Decoupled Double Synchronous Reference Frame,DDSRF)控制策略的基础上,提出一种带前馈和附加反馈环的改进型DDSRF控制策略.该方法可在电网不对称故障下准确地检测出并网电流的正、负序直流分量,加快实现测量电流对参考电流的零稳态误差跟踪.利用实时数字仿真器(Real Time Digital Simulator,RTDS)搭建的光伏并网发电系统试验平台,对传统DDSRF控制器和改进型DDSRF控制器的控制性能进行了对比论证.试验结果证明了所述新型控制器提高了系统的动态性能,增强了光伏并网逆变器的不对称故障穿越能力.     

基于有限状态机故障因果链的连锁跳闸故障诊断和预测研究

随着变电站告警信息的规范化、大数据分析在设备监控中应用的深入,使得利用监控大数据及智能化预测分析方法解决电网连锁故障的识别问题成为可能。针对电网连锁故障识别困难的问题,本文提出了基于连锁故障状态因果链的电网故障诊断、故障演化预测及电网脆弱性评估的方法。本文首先介绍了基于有限状态机模型故障因果链的单元件诊断方法、连锁故障诊断方法,然后叙述了基于智能状态因果链构建的电网故障风险评估系统,最后以实际电网为例,验证了本文所提方法的可行性。     

基于故障仿真的电网安全预防策略

依据电网安全稳定运行标准，结合安全预防3E原则，采用FTA事故树分析、人工智能技术和基于HLA（高层体系结构）的分布交互式仿真技术相结合的方法，研究开发区域电网故障仿真系统，利用该系统对电网安全运行管理的相关技术人员进行反复的故障仿真技术培训，不断提高技术人员对事故的判断、处理故障的能力，积累处理各种类型异常和故障的经验，从而可以预防电网安全事故的发生。     

计算机软件故障的快速修复

电脑操作中80％以上的问题是软件引起的,计算机故障尽管五花八门、千奇百怪,但由于计算机是由一种逻辑部件构成的电子装置,所以软件故障诊断的基本原则,软件故障诊断的方法,计算机软件故障的检修流程,计算机软件故障快速修复的常用方法是有规律可循,可以梳理总结出来。掌握这些规律,计算机软件故障修复可快速解决。     

一种软件故障诊断过程框架

软件在国民经济和社会生活中发挥着重要作用.软件出现故障给人们的工作、生活带来不便,甚至造成严重危害.但是当前所进行的多为软件故障诊断中单项活动的研究,较少有对各项诊断活动及其相应方法进行有效集成的研究.文中分析软件失效机理和软件故障产生原因,讨论软件故障模型,提出一种由故障检测、故障定位、故障排除、交付等组成的集成化的...     

装备无故障发现与间歇故障诊断技术

无故障发现是装备单元在某维修级别被认为故障而拆卸,却在下一维修级别测试没有发现故障的现象,日益成为装备测试与保障领域的突出问题。间歇故障是无故障发现的主要原因,也是故障检测诊断领域面临的棘手问题。介绍了无故障发现和间歇故障的基本概念,总结分析了无故障发现和间歇故障的产生诱因、分类及对装备的影响,概述了无故障发现、间歇故障检测与诊断技术的国内外研究现状,指出了间歇故障确定性检测的发展趋势,深入分析了间歇故障诊断领域的关键技术与发展方向。     

计算机网络安全故障分析与排除

针对计算机网络故障越来越多的现象,首先介绍了计算机网络常见的故障,然后提出了解决网络故障的一般步骤,常用工具,最后结合实例对网络故障进行了诊断和处理。     

便携式电缆故障定位设备研究

针对电力电缆运行环境的特点,分析故障产生的机理,给出各种常见故障类型,并根据阻抗匹配原理,通过测量电缆电阻的大小,设计一种新型电缆故障检测电路,运用电桥法和低压脉冲反射法实现电力电缆的故障定位。     

如何诊断分析网络故障

网络故障极为繁杂,也相当普遍。如果把网络故障的常见故障进行归类查找,那么无疑能够迅速而准确地查找故障根源,解决网络故障。文章论述了常见网络故障的分析及排除。     

A discrete event systems approach to network fault management: detection and diagnosis of faults

An important aspect of network management is fault management, which involves, detecting, locating, isolating, correcting and adapting to faults in the network. We study modeling of communication network protocol and fault detection, identification and localization in the discrete event system diagnosis framework. As an illustration of the approach, normal and faulty behavior of the X.25 network protocol is modeled as a finite state machine. This modeling formalism allows the utilization of discrete event system analysis for the detection and diagnosis of faults. Our approach provides a systematic way of performing fault diagnosis for network fault management. Copyright © 2011 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

运行时软件故障注入器的设计与实现

针对实际故障诊断中难以有效获得故障现场信息的问题,提出通过在软件运行时注入故障的方式获取故障现场信息,设计并实现一种运行时软件故障注入器,给出其中的故障脚本描述语言、故障库和故障注入器算法。实验结果表明,该注入器能有效实现故障注入,获取故障现场信息。     

基于Ontology的故障诊断方法

故障诊断是质量服务的主要内容之一,故障诊断方法一直以来都是质量服务领域的研究热点。在分析传统故障诊断方法存在的问题的基础上,提出了基于Ontology的故障诊断方法。阐述了基于Ontology的故障诊断过程,给出基于Ontology的故障知识表示和故障诊断算法。实例应用效果证明了基于Ontology的故障诊断方法的有效性。     

A Survey of Fault Management in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks are resource-constrained self-organizing systems that are often deployed in inaccessible and inhospitable environments in order to collect data about some outside world phenomenon. For most sensor network applications, point-to-point reliability is not the main objective; instead, reliable event-of-interest delivery to the server needs to be guaranteed (possibly with a certain probability). The nature of communication in sensor networks is unpredictable and failure-prone, even more so than in regular wireless ad hoc networks. Therefore, it is essential to provide fault tolerant techniques for distributed sensor applications. Many recent studies in this area take drastically different approaches to addressing the fault tolerance issue in routing, transport and/or application layers. In this paper, we summarize and compare existing fault tolerant techniques to support sensor applications. We also discuss several interesting open research directions. Lilia Paradis is currently a graduate student in the Department of Mathematical and Computer Sciences, Colorado School of Mines. She is also part of the Toilers Ad Hoc Networking research group. She is interested in distributed communication protocols for wireless sensor networks. Qi Han received the PhD degree in computer science from the University of California, Irvine in 2005. She is currently an assistant professor in the Department of Mathematical and Computer Sciences, Colorado School of Mines. Her research interests include distributed systems, middleware, mobile and pervasive computing, systems support for sensor applications, and dynamic data management. She is specifically interested in developing adaptive middleware techniques for next generation distributed systems. She is a member of the IEEE and the ACM.