基于粗糙集理論和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)故障診斷.pdf

1、伴隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,用戶(hù)對(duì)電能質(zhì)量的要求越來(lái)越高。但由于氣候、人為等多種因素的影響,電力系統(tǒng)發(fā)生故障是不可避免的。因此,當(dāng)電力系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),就要求運(yùn)行人員能夠迅速判斷故障原因、切除故障元件并恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行,以便減少對(duì)電力設(shè)備的損壞,保證向用戶(hù)安全可靠地供電。隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜,大量的報(bào)警信息在短時(shí)間內(nèi)涌入調(diào)度中心,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)運(yùn)行人員的處理能力,電力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)可以幫助調(diào)度員迅速找出故障元件,是快速恢

2、復(fù)供電的前提。
　　 本文在對(duì)應(yīng)用于電力系統(tǒng)故障診斷的各種人工智能方法進(jìn)行了深入研究的基礎(chǔ)上,將粗糙集和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法引入到電力系統(tǒng)故障診斷中。首先將保護(hù)和斷路器信號(hào)作為對(duì)故障分類(lèi)的條件屬性集,建立考慮各種可能發(fā)生的故障情況的決策表,利用粗糙集理論中的屬性約簡(jiǎn)簡(jiǎn)化條件屬性,得到最優(yōu)屬性約簡(jiǎn)集,形成新的決策表:然后根據(jù)電力系統(tǒng)的物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和保護(hù)裝置的動(dòng)作原理,分別建立基于系統(tǒng)中元件的故障診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型;再根據(jù)新的決策

3、表化簡(jiǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò);最后對(duì)化簡(jiǎn)后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)使用主觀貝葉斯方法進(jìn)行參數(shù)設(shè)置和推理計(jì)算從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。
　　 通過(guò)粗糙集理論中的屬性約簡(jiǎn),故障信息在保證分類(lèi)能力不變的情況下大大簡(jiǎn)化,從而大大簡(jiǎn)化了貝葉斯網(wǎng)絡(luò),提高了算法的容錯(cuò)性;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和主觀貝葉斯方法是兩種常用的不確定性推理方法,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有清晰直觀、便于理解、易于表達(dá)數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系等優(yōu)點(diǎn),但其參數(shù)往往難以求取,而主觀貝葉斯方法將知識(shí)的輸入轉(zhuǎn)化為對(duì)LS、LN兩個(gè)參數(shù)的賦值

4、,避免了大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作;將主觀貝葉斯方法與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,既克服了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法參數(shù)難以獲得的問(wèn)題,又發(fā)揮了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在推理方面的優(yōu)勢(shì);在實(shí)際的電力系統(tǒng)中,獲取的故障信息往往不完備,基于主觀貝葉斯方法的推理計(jì)算在節(jié)點(diǎn)信息缺失時(shí)可以根據(jù)證據(jù)的不確定性推理利用其前項(xiàng)節(jié)點(diǎn)應(yīng)用公式進(jìn)行推理計(jì)算,進(jìn)一步提高了算法的容錯(cuò)性。
　　 通過(guò)對(duì)算例系統(tǒng)中完備信息、不完備信息下的故障情況進(jìn)行驗(yàn)證,并將結(jié)果與文獻(xiàn)中進(jìn)行了對(duì)比,證明了該算法對(duì)于多