基于模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法研究.pdf

1、電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大，聯(lián)網(wǎng)程度的增強可以提高電網(wǎng)的可靠性與供電質(zhì)量，但同時也帶來了潛在的危險。為了降低或避免事故所帶來的影響，需要及時檢測電網(wǎng)的各種故障，快速準確地分類故障。同時，智能電網(wǎng)的大力發(fā)展，也迫切的要求及時發(fā)現(xiàn)、準確診斷并消除故障隱患，提升系統(tǒng)的安全可靠性。因此，研究和建立起一套高效的電網(wǎng)故障智能診斷系統(tǒng)，對于及時認知電網(wǎng)中設備事故，處理電網(wǎng)故障是十分必要的。
　　目前該領域已有不少研究工作，但警報信息丟失、虛假信息或信號

2、不完備等現(xiàn)場不可避免的因素使故障診斷結(jié)果的準確性難以保證，阻礙了電網(wǎng)故障診斷方法的實用化。Petri網(wǎng)方法可以清晰、直觀、準確地描述和研究電網(wǎng)中各個元件在故障狀態(tài)下的離散動態(tài)行為，具有良好的容錯性。隨著Petri網(wǎng)的廣泛應用，眾多專家學者又進一步研究了模糊Petri網(wǎng)，它更符合人類的思維和認知方式。本論文主要采用模糊Petri網(wǎng)方法，研究了自適應模糊Petri網(wǎng)、方向性加權模糊Petri網(wǎng)、計及時序信息的模糊Petri網(wǎng)以及混合模糊Pe

3、tri網(wǎng)，并將其應用于電網(wǎng)故障元件的診斷和故障類型的識別。
　　論文首先研究了自適應模糊Petri網(wǎng)及其在電網(wǎng)故障診斷中的應用。為了避免Petri網(wǎng)應用過程中由于人為主觀因素造成的誤差，并充分考慮保護、斷路器信息對故障診斷的影響程度，提出了基于自適應模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法。根據(jù)SCADA上傳的保護、斷路器信息，應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對自適應模糊Petri網(wǎng)的權值進行調(diào)整。在應用過程中，利用由統(tǒng)計規(guī)律得到的保護動作正確率來表示

4、保護和斷路器動作的真實值，使推理過程更令人信服，解釋更有現(xiàn)實依據(jù)。利用220kV電網(wǎng)模型對該方法進行驗證，結(jié)果表明在保護誤動、拒動以及存在信息丟失等情況下，該方法都能夠給出正確的診斷結(jié)果。
　　針對傳統(tǒng)Petri網(wǎng)對網(wǎng)絡拓撲結(jié)構適應性差的缺點，提出了基于方向性加權模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷新方法。在診斷過程中對元件的每個擴展方向分別建立模糊Petri網(wǎng)模型。網(wǎng)絡拓撲變化時，該方法不需要重新建模，具有較好的結(jié)構適應性。以14節(jié)點

5、電網(wǎng)模型為例，對存在不確定信息情況下的單一故障和復雜故障進行了仿真分析。仿真結(jié)果表明該方法具有較好的結(jié)構適應性和容錯性，為電網(wǎng)故障診斷提供了新的思路。
　　研究了計及信息時序?qū)傩缘木瘓笮畔⑻幚矸椒āａ槍ΜF(xiàn)有的故障診斷方法沒有充分運用警報信息時序特性的缺陷，在不考慮算法結(jié)構適應性的情況下，定義了時間約束通路的概念，直觀地表達了警報信息之間的時序特性，分析了警報差錯信息的識別算法。以220kV電網(wǎng)模型為例，對不考慮時間約束和考慮時間約

6、束兩種情況下的故障診斷結(jié)果進行了對比分析。分析結(jié)果表明考慮警報信息的時序?qū)傩?，能夠更加準確地描述警報信息間的時間約束關系，使診斷結(jié)果更加精確。在考慮算法結(jié)構適應性的情況下，研究了基于時序模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法。應用該算法對14節(jié)點電網(wǎng)模型的部分算例進行了測試，并對適應電網(wǎng)拓撲結(jié)構變化的快速修正方法進行了研究。仿真結(jié)果表明該方法充分地利用了信息的時序?qū)傩?，不僅能夠給出更加精確的診斷結(jié)果，并且對電網(wǎng)拓撲變化具有較好的適應能力，適

7、用于大規(guī)模復雜電網(wǎng)的故障診斷，具有較好的應用前景。
　　研究了基于混合模糊Petri網(wǎng)的高壓輸電線路故障類型識別方法。針對單一的Petri網(wǎng)無法完成故障類型識別的缺點，研究了基于混合模糊Petri網(wǎng)的高壓輸電線路故障類型識別方法?；旌夏：齈etri網(wǎng)方法將小波變換的特征提取、模糊邏輯相結(jié)合作為模糊Petri網(wǎng)輸入向量的前端處理模塊，最終給出各種故障發(fā)生的可信度，可望為工作人員提供良好的輔助決策。以500kV高壓輸電線路模型為例，在

8、不同故障類型、故障電壓初始角、故障過渡電阻和故障位置等工況下驗證故障類型識別的效果。并對該方法在不同小波基、不同數(shù)據(jù)窗、不同故障工況、不同噪聲和不同線路參數(shù)等情況下的適應性進行了分析。仿真結(jié)果表明混合模糊Petri網(wǎng)方法在故障類型識別中取得了理想的分類效果，并且能夠較方便地移植到其他網(wǎng)絡中。
　　最后，在Windows的操作平臺上，以Matlab的圖形用戶界面(Graphical UserInterfaces，GUI)為工具，設計