基于故障錄波信息的輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、該文主要做了以下工作:●首先分析各種人工智能方法在該領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀,通過比較指出由于專家系統(tǒng)能將專家的建議和調(diào)度員的經(jīng)驗綜合運用到故障診斷中,制定的診斷方案較為實用、靈活,滿足實時運行的要求,在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的診斷方面相對與其他方法有很大的優(yōu)勢.●在分析電力系統(tǒng)各部門對故障診斷系統(tǒng)需求的基礎(chǔ)上提出了分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu),各變電站的故障診斷子站系統(tǒng)根據(jù)本地信息初步分析故障,并向調(diào)度中心上傳故障簡報;調(diào)度中心的故障診斷主站系統(tǒng)根據(jù)各站的信息綜合分析故

2、障,然后評價保護和開關(guān)的動作行為.●為了提高系統(tǒng)的故障分析和動作行為評價能力,提出了基于CLIPS的故障診斷專家系統(tǒng)引擎.該引擎具有推理效率高,支持前向推理和后向推理,推理機獨立于系統(tǒng),規(guī)則修改簡單方便的諸多優(yōu)點.●為提高系統(tǒng)可靠性,提出了根據(jù)故障電氣量波形確定故障情況的設(shè)計思路,給出了確定故障類型的算法和分析故障發(fā)展情況的分類圖,并采用實際故障波形加以校驗.●為了提高系統(tǒng)的自學習能力,對基于規(guī)則的推理(CBR)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)