论文摘要
当电力系统一次设备发生故障时,所配置的保护应该动作跳开相关的断路器,将故障设备从系统中切除。然而,如果保护和/或断路器发生误动或拒动,则一般会使停电区域扩大。变电站综合自动化和调度自动化系统能对电力系统设备的运行情况进行监视、测量和控制,从而减轻了运行人员枯燥繁重的工作。但与此同时也带来了信息量的剧增,特别是当电网异常或发生故障时,海量的信息如保护动作、断路器跳闸、故障录波等将不加分析处理的直接上传到调度中心。在上述情况下,调度员要在很短的时间内处理众多信息并准确地判断出故障根源是极其困难的。准确高效的电力系统警报处理和故障诊断方法对快速故障定位和故障恢复,从而确保系统安全稳定运行和供电可靠性具有重要意义。在此背景下,本论文以现有的基于解析模型的方法为基本思路,结合多种人工智能技术,对警报时序信息和故障录波信息等多种信息源进行充分利用,并综合考虑了级联故障、保护和断路器误动或拒动、警报信息畸变(误报或漏报)的影响等情况,发展了更加精确合理的警报处理和故障诊断数学模型和方法,取得了一定的研究成果:1)基于时序约束网络,构建了能够充分利用警报信息时序特性的在线警报处理解析模型。通过时序约束网络描述了电力系统中各种事件发生时间的不确定性,提高了警报处理模型的适应性和容错性。该模型不仅能够分析导致警报产生的具体事件以及该事件所在的时间区间,而且可以识别异常或遗漏的警报。2)提出了计及警报信息时序特性的电力系统故障诊断解析模型。建立了基于时序信息的故障假说,并提出了包括时间特征的动态关联路径的概念,可以清晰地表示保护装置与被保护设备在故障动作时序上的逻辑关系。根据保护和断路器的动作逻辑和动作时序特性,构建了计及警报信息时序特性的保护和断路器期望值计算公式。该诊断模型能够更加精确地描述现代电力系统多种保护配置下的保护和断路器动作的时序关系,进而在复杂或多重故障情况下可以得到更明确的诊断结果。3)以现有的电力系统故障诊断解析模型为基础,系统地计及了保护和断路器发生误动和拒动的可能性。在故障假说中加入了“保护和断路器误动或拒动”的信息,并重点推导了在这种情况下保护和断路器的期望状态计算公式。该模型不仅能够诊断出故障设备,还可以识别出误动或拒动的保护和/或断路器以及漏报或误报的警报。4)提出了一种基于波形匹配的高压输电线故障诊断的优化算法,将高压输电线故障诊断问题描述为包括离散和连续优化变量的混合优化模型。采用了近年来提出的一种高效的启发式优化算法——和声搜索算法来求解这一优化问题。该方法可以同时确定故障类型、故障距离和故障时间,并获得一些相关参数如过渡电阻的估计值。最后对论文中所作的研究进行简要总结,并指出了这一领域有待进一步深入研究的问题。
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