论文摘要
在现代电力系统中,配电网结构日趋复杂,其故障发生概率也在不断增加,当配电网发生故障或事故时,为了能够在较短的时间内找出故障原因,近年来,许多学者将人工智能的理论和方法用于配电网故障诊断,现有的配电网故障诊断系统基本上是基于经验的专家系统,但是专家系统难以诊断经验之外的故障,而且系统的移植和维护也非常困难,为了克服专家系统的缺陷,本文将基于模型诊断(MBD)的方法应用于配电网故障诊断。首先,本文分析了配电网故障诊断的研究现状,课题的背景与意义;介绍了MBD方法的基本思想、基本过程、常见分类以及常见的诊断策略。其次,介绍了最小冲突集的概念及相关理论,本文将最小冲突集的搜索过程分为两步,即首先离线地搜索出最小冲突集候选,然后在线地从最小冲突集候选中搜索出最小冲突集。针对最小冲突集候选的搜索问题,本文介绍了关系导向算法(RGA)以及两种常规的搜索算法,将这三种算法作性能对比实验,实验结果表明RGA算法比其他两种算法性能更加优越,具有更好的实时性。同时,给出了在线诊断策略。再次,针对将MBD方法用于配电网故障诊断时,最小碰集求解过程复杂,时间效率低以及程序不易编制等问题,本文提出使用二进制编码算法计算最小碰集。该算法将求解最小碰集问题映射到0/1整数规划问题,达到在短时间内找到全部最小碰集的目的。将此算法与其他的最小碰集算法进行比较,实验表明,该算法具有良好的实时性,并且以一个实际配电网诊断为例,来说明该算法计算最小碰集的过程。最后,考虑到配电网的结构特点以及它的故障诊断问题的一些具体需求,本文提出了一个将MBD理论应用于配电网故障诊断的方案,并且以一个实际配电网的故障诊断为例,在构建了该配电网内各类设备的统一模型的基础上,给出了该配电网的系统模型描述,并结合该配电网的一组故障观测数据,对该配电网内发生的故障做故障诊断实验,由实验验证了该应用方案的可行性与有效性。
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