基于貝葉斯網絡和D-S證據(jù)理論的電網故障診斷模型研究.pdf

1、隨著電網規(guī)模的擴大和互聯(lián)程度的提高，當電網發(fā)生故障時，尤其是出現(xiàn)復雜故障(級聯(lián)跳閘)情況，大量的故障信息涌入調度控制中心，給調度人員的事后處理造成了極大困難，由于現(xiàn)代電網對故障診斷的時效性和準確性要求提高，傳統(tǒng)的集中式電網故障診斷已難以滿足需求，因此研究一種能同時對電網各部分進行分布式診斷模式，具有很大的現(xiàn)實意義。
　　 本文首先介紹了貝葉斯網絡和D-S證據(jù)理論。首先介紹貝葉斯網絡的基本理論、網絡構造及網絡推理，然后介紹了D-S

2、證據(jù)理論的基礎知識，包括D-S證據(jù)理論基本概念、組合規(guī)則及證據(jù)理論的權值賦值，并通過實例進行說明，為基于貝葉斯網絡和D-S證據(jù)理論的分布式電網故障診斷作為理論基礎。
　　 本文對目前電網故障診斷集中式貝葉斯網絡模型作了有效改進。首先將電網故障識別應用于電網故障診斷，通過識別故障區(qū)域合理縮小診斷范圍，有效提高診斷速度和精度。采用閥值判據(jù)來判定元件故障，對反向推理得到的故障元件概率進行了合理修正，有效地解決系統(tǒng)因干擾信息導致的誤判，

3、提高診斷的容錯性，通過5個算例驗證了以上改進方法是可行的和有效的。
　　 本文最后重點研究了基于貝葉斯網絡與D-S證據(jù)理論的分布式電網故障診斷模型。它在運用故障區(qū)域識別的基礎上，分別通過蝶形分割法和葉形分割法對電網進行合理分割；對故障區(qū)域與各子網的重疊元件，分別采用重合度法、重合度和子網故障系數(shù)的幾何平均值法計算各子網證據(jù)體的權重值，然后對各子網的診斷結果進行融合，獲得最終結果。為便于與集中式診斷比較，采用了與集中式相同的5個算