电力系统多区域复杂故障诊断的研究

论文摘要

电力系统的安全稳定运营关系国计民生，时有发生的电力系统大规模停电事故在经济上造成重大损失，对人民生活造成重大影响，甚至危及国家安全。但是各种偶然因素造成的事故从客观上讲是无法完全避免的。要求调度员仅凭经验和直觉立刻判断故障性质并采取正确有效的措施往往是难以切合实际的。另外，电网互联增大了对其监控的难度，单一故障波及整个电网造成重大停电事故的风险也加大了，对电网故障的可靠监视、追踪分析和预警就更加重要了。 本论文从故障诊断方法、调度防御和系统建模几个不同的角度，研究了电力系统多区域复杂故障诊断问题。主要研究内容包括：原发性故障的识别方法，含有拒动、误动信息的不确定性故障诊断方法，为实现合作协同采用的故障诊断协同模型和基于BNF范式建立的知识库规则实现知识获取同整个系统分离的技术。协同式故障诊断方法将上述方法和技术有机的结合在一起，在一个协调统一的框架下实现电网故障处理和安全防御的全面防护体系。 本论文取得的主要成果如下： 1) 对电力系统故障诊断相关问题进行了大量文献调研和综述比较，分析了现有主要方法的优缺点，总结了故障诊断需要解决的主要问题。 2) 在制订并给出了电力系统故障诊断逻辑推理的知识表达和算法的基础上，将基于双向演绎系统的方法应用于电力系统故障推理诊断，对原发性故障进行识别。该方法将基于逻辑的诊断与基于规则的诊断相结合，利用逻辑推理速度快的特点先对故障进行判断，再用推理规则对故障进行进一步诊断。以故障诊断正向演绎系统部分为例，进行了详细的说明，通过算例可知方法的正确性。在此基础上，将动态演绎系统的方法与传统调度处理相结合，在获得故障诊断结果后，及时提出调度防御建议，提高了调度处理的效率。 3) 针对电网发生的复杂故障中保护或开关会出现误动、拒动等因素会导致信息的不确定性问题，提出了基于贝叶斯网络和马尔可夫蒙特卡罗推理的不确定性故障分析方法。该方法以贝叶斯网络两个基础模型为基础构成实际电力系统的贝叶斯网络诊断模型，将马尔可夫蒙特卡罗推理方法应用于该诊断模型中。其主要功能是在完成分析多重故障或连锁性故障发生时上传的大量信息中不确定性信息的可能性概率，对不确定性故障

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外大停电的综述
• 1.3 电力系统故障诊断的研究方法和研究现状
• 1.3.1 一般故障诊断方法
• 1.3.2 电力系统故障诊断的主流方法
• 1.3.3 电力系统故障诊断的综合方法
• 1.3.4 其它故障诊断方法
• 1.3.5 电力系统故障诊断中需要研究的问题
• 1.4 本论文主要研究工作
• 第二章 复杂故障中原发性故障的识别与调度处理
• 2.1 引言
• 2.2 规则演绎系统的概念
• 2.3 谓词逻辑在电力系统故障诊断知识库中的表达
• 2.4 利用逻辑公式进行故障诊断的算法
• 2.4.1 断路器拒动的算法
• 2.4.2 线路的相关保护和断路器拒动、误动算法
• 2.4.3 变压器和母线故障算法
• 2.5 规则正向演绎系统
• 2.5.1 事实表达式的与或形变换算法
• 2.5.2 与或图的F规则变换
• 2.5.3 作为终止条件的目标公式生成
• 2.5.4 正向规则演绎系统在故障诊断中的应用实例
• 2.6 规则逆向演绎系统
• 2.7 规则双向演绎系统
• 2.8 基于动态演绎系统的调度处理
• 2.8.1 动态演绎系统示例
• 2.8.2 动态演绎系统功能结构
• 2.9 小结
• 第三章 基于马尔可夫蒙特卡罗推理的电力系统不确定性故障诊断
• 3.1 引言
• 3.2 贝叶斯网络的理论基础
• 3.2.1 马尔可夫覆盖
• 3.2.2 马尔可夫链蒙特卡罗方法仿真推理
• 3.3 电网故障诊断的贝叶斯网络模型
• 3.3.1 线路母线故障模型
• 3.3.2 变压器母线故障模型
• 3.4 贝叶斯网络统计学习方法
• 3.4.1 贝叶斯网络先验条件概率初值的确定
• 3.4.2 贝叶斯网络先验条件概率的修正
• 3.5 诊断流程
• 3.6 故障诊断案例
• 3.6.1 简单电力系统仿真算例
• 3.6.2 IEEE118母线系统仿真算例
• 3.7 小结
• 第四章 合作协同模型与知识获取技术
• 4.1 引言
• 4.2 合作协同的实现
• 4.2.1 合作协同的理论基础-联合负责模型
• 4.2.2 合作协同的细化-故障协同诊断模型
• 4.3 BNF在电网故障诊断与报警专家系统中的应用
• 4.3.1 使用BNF范式规则构建电网故障诊断与报警处理知识库
• 4.3.2 知识库结构与推理机的搜索策略
• 4.5 小结
• 第五章 基于协同式专家系统故障诊断方法
• 5.1 引言
• 5.2 理论基础
• 5.3 改进的智能体和子专家系统的结构模型
• 5.3.1 IRMA结构体系
• 5.3.2 合作型智能体体系结构
• 5.3.3 改进的子专家系统模型
• 5.3.4 改进的协同智能体模型
• 5.4 系统的总体结构和组成
• 5.5 系统协同工作的实现
• 5.5.1 系统协同工作的策略
• 5.5.2 系统协同工作的过程
• 5.6 协同式专家系统在分布式环境下的应用
• 5.7 诊断案例
• 5.8 小结
• 第六章 结论
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 致谢
• 参考文献