（电力系统及其自动化专业论文）电网故障诊断与广域后备保护算法研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 | 页 a b s t r a c t w i t ht h ei n c r e a s i n gs c a l ea n dm o r ec o m p l e xs t r u c t u r eo fp o w e rs y s t e m ，f u r t h e r r e q u e s t sh a v eb e e na d v a n c e di np o w e rn e t w o r kf a u l td i a g n o s i s ，t h ed e v e l o p m e n t si n a r t i f i c i a li n t e l l i g e n tt e c h n o l o g yp r o v i d ep l e n t i f u lt h e o r i e sa n dm e t h o d sf o rt h i sr e s e a r c h f i e l d b a y e s i a nn e t w o r ki so n eo ft h em o s te f f e c t i v et h e o r e t i c a lm o d e l sf o ru n c e r t a i n t y k n o w l e d g ee x p r e s s i o na n dr e a s o n i n g ，i t sc h a r a c t e ri si na c c o r dw i t ht h er e q u i r eo ff a u l t d i a g n o s i si np o w e rn e t w o r k , m a n ye x p e r t sh a v er e s e a r c h e di ta n dy i e l d e ds u b s t a n t i a lr e s u l t s ， b u tt h e r ea r es o m ep r o b l e m sa n df l a w si ni t sa p p l i c a t i o n f a u l td i a g n o s i si sa p p l i e da f t e r t h eb l a c k o u ti np o w e rn e t w o r k ，t h ec a s c a d i n gf a u l to rp o w e rs y s t e mc o l l a p s em i g h th a v e h a p p e n e d s t u d i e so ft h es i g n i f i c a n tp o w e rs y s t e mb l a c k o u t si n d i c a t et h a t ，i nc e r t a i n a b n o r m a lo p e r a t i o ns i t u a t i o n sa r o u s e db yb i g g e rd i s t u r b a n c e s ，c o n v e n t i o n a lp r o t e c t i o n r e l a y sb a s e do nt h el o c a l l ym e a s u r e di n p u t si s o fe a s ym i s o p e r a t i o n , a n dr e s u l t e di n a c c i d e n t a l e x p a n s i o n w i t ht h er e c e n ta d v a n c e so fc o m p u t e ra n dc o m m u n i c a t i o n t e c h n o l o g y , t h ew i d ea r e ap r o t e c t i o nh a sb e e np r o p o s e da sa na p p r o a c ht os o l v et h e p r o b l e m so ft h ek i n d s d i s s o l v e dg a sa n a l y s i s ( d g a ) i st h em o s te f f e c t i v ea n dc o n v e n i e n tm e t h o di n t r a n s f o r m e rf a u l td i a g n o s i s d u et ot h er a n d o m n e s sa n du n c e r t a i n t yo fp o w e rt r a n s f o r m e r f a u l td i a g n o s i sd a t a , an o v e ls p e c i f i ct r a n s f o r m e rf a u l td i a g n o s i sm e t h o db a s e do nf u z z y b a y e s i a nn e t w o r ki sp r o p o s e di nt h i sp a p e r i tu s e di nt h em e t h o dt h a tt h eb a y e s i a n n e t w o r ks a t i s f a c t o r yc a p a c i t yo fk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na n ds t r o n gs o l v i n ga b i l i t yt od e a l w i t hu n c e r t a i nf a c t s ，t h ef u z z ys e tc a nr e p r e s e n tf u z z yk n o w l e d g ea n df u z z ye v e n t f i r s t ， t h es e g m e n t a t i o ns p a c e so ft h r e er a t i om e t h o d sw e r ep r o c e s s e df u z z i l yu s i n gam e m b e r s h i p f u n c t i o n , t h e n , t h ef a u l tt y p ew a sd i a g n o s i s e db yt h e o r yo ff u z z yb a y e s i a nn e t w o r k s f i n a l l y , t h ec o r r e c t n e s sa n de f f e c t i v e n e s so ft h i sm e t h o da r ev a l i d a t e d ，a n da n o v e lm e t h o d i sp r o v i d e df o rt h ed i a g n o s i so ft h ef a u l tt r a n s f o r m e r a c c o r d i n gt ot h ef a u l tc o n d i t i o n so fc o m p l i c a t e dt o p o l o g ya n dl a r g e - s c a l ep o w e r n e t w o r k s ，i nt h i sp a p e r , a ne f f i c i e n tm e t h o di sp r o p o s e dt op a r t i t i o nt h el a r g e s c a l ep o w e r n e t w o r k s ah i e r a r c h i c a lr e c u r s i v ef a u l td i a g n o s i sm o d e li sp r o p o s e db a s i n go nr o u g hs e t 西南交通大学硕士研究生学位论文第f il 页 a n db a y e s i a nn e t w o r k ，u s i n gt h ea b i l i t yo fk n o w l e d g er e d u c t i o na n dp r o c e s s i n g i n d e t e r m i n a t ei n f o r m a t i o no fr o u g hs e tt h e o r y , t h eh i e r a r c h i c a lm i n i n go fs u b s t a t i o n sf a u l t d i a g n o s i sk n o w l e d g ei sc a r d e do u ta n do p t i m a ls e e k i n go fa t t r i b u t e si sp e r f o r m e d ，t h e n a p p l y i n gb a y e s i a nn e t w o r k st oi d e n t i f yf a u l ta r e a sa n df a u l tc o m p o n e n t s a n di tc a na d o p t p a r a l l e ld i a g n o s i st oe v e r ya r e a r e s u l t so fc a l c u l a t i o ne x a m p l e ss h o wt h a tt h ep r o p o s e d m e t h o di sc o r r e c ta n de f f e c t i v e ，a n dc a l li m p r o v et h ef a u l tt o l e r a n c ec a p a b i l i t ya n ds p e e do f t h ef a u l td i a g n o s i ss y s t e mw h i l et h ek e r n e la t t r i b u t ei sl o s t ，s ot h i sm e t h o di sa v a i l a b l e aw i d ea r e ab a c k u pp r o t e c t i o na l g o r i t h mw i t hh i g hf a u l t t o l e r a n c ep e r f o r m a n c ei s p r o p o s e dt oi m p l e m e n tt h ed i s t r i b u t e dw i d ea r e ab a c k u pp r o t e c t i o ns y s t e m t h ed i s t r i b u t e d w i d ea r e ab a c k u pp r o t e c t i o ns y s t e mc a nl o c a t et h ef a u l te l e m e n tw i t hf a u l t t o l e r a n c e j u d g m e n ta c c o r d i n gt of a u l td i r e c t i o na n dt h ez o n e1 a n d2o ff a u l td i s t a n c ep r o t e c t i o n i n f o r m a t i o nw i t h i nt h ep r o t e c t i o nc o v e r a g e t h ep r o p o s e da l g o r i t h mi ss i m p l ea n dw i t h g o o df a u l t t o l e r a n c ec a p a b i l i t y , t h er e s u l t so fac a s es t u d ys h o wt h a ti th a sg o o da d a p t a b i l i t y i nc a s ea n yo n eo rt w oo fp r o t e c t i o ne l e m e n t sm a l o p e r a t e s ，f a i l st oo p e r a t eo rl o s so ff a u l t i n f o r m a t i o ns i n c ec o m m u n i c a t i o no u t a g e ，i tc a ni n c r e a s ep e r f o r m a n c eo fb a c k u pp r o t e c t i o n s y s t e mg r e a t l y k e yw o r d s ：b a y e s i a nn e t w o r k ；p o w e rt r a n s f o r m e rf a u l td i a g n o s i s ；p o w e rn e t w o r kf a u l t d i a g n o s i s ；w i d e a r e ab a c k u pp r o t e c t i o n ；d i s t r i b u t e dw i d ea r e ab a c k u p p r o t e c t i o ns y s t e m 西南交通大学凹南父迥大字 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授 权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用 影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 保密口，在年解密后适用本授权书； 2 不保密曲，使用本授权书。 ( 请在以上方框内打“1 j ”) 学位论文作者签名：霉功盏 指导老师签名： 学位论文作者签名：夺功血互 指导老师签名： 日期：2efo ；口日期：2 口i 口j 3i 西南交通大学硕士学位论文主要工作( 贡献) 声明 本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下： l 、变压器故障诊断中的信息具有随机性和不确定性的特点。首次提出一种基于 模糊贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。建立了模糊贝叶斯网络的变压器故障诊断模 型，利用隶属函数模糊化三比值的分割空间，模糊贝叶斯网络推理获得故障类型，并 用实例验证了该方法在信息不完备条件下的诊断效果。 2 、目前各智能故障诊断方法难以有效解决大电网的多重故障情况，首次提出一 种基于粗糙集与贝叶斯网络相融合的分层递归型电网故障诊断方法，该方法可对复杂 故障采用多区域并行诊断，通过i e e e 9 节点算例验证该方法有很高的实用价值。 3 、针对传统后备保护系统的不足可能引起故障范围扩大等问题，提出了一种高 容错性的广域后备保护算法，用于变电站间分布式后备保护系统。该后备保护根据保 护范围内的故障距离i 、i i 段信息和故障方向信息准确判断故障位置，通过i e e e l 4 节点算例验证了该算法在保护单元存在失效或误动，通信中断等情况下的容错性能。 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成 果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰 写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。 本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。 学位论文作者签名：亲矽益 日期：2v ，口f ；9 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 第1 章绪论 1 1 课题研究的目的和意义 随着我国社会主义现代化建设事业的不断发展和社会文明的不断进步，国民经济 的发展和社会生活的改善对电力工业的依赖越来越大，用电负荷的飞速增长使得电力 系统规模迅速增长，电力系统日趋大型化和复杂化。在以电能为基础的现代化大生产 中，电能的可靠性和连续性却是越来越重要的指标，安全优质地向用户供电是现代社 会对电力工业的基本要求。 然而在电力系统中故障是不可避免的。一旦发生故障，我们希望继电保护装置能 够快速反应切除故障，并防止事故扩大。相反，如果故障不能及时有效地控制和处理， 将可能造成系统稳定破坏、电网瓦解、重大设备损坏和大面积停电，直接影响到用户 的切实利益，甚至影响社会大生产的顺利进行，给社会带来灾难性的后果。为了保证 电力生产的安全性，保证电能供应的可靠性和连续性，在输配电网发生故障时，要求 可靠的电网故障诊断系统为值班人员能正确、迅速地进行诊断和处理提供决策参考。 电力变压器是电力系统中关键的输变电设备，其运行状态的好坏直接关系到整个 电力系统运行的安全与稳定。由于电力变压器本身价值昂贵，且一旦发生故障，可能 引起输配电网络运行不正常，严重的甚至可以导致局部或大面积停电，给电力系统和 国民经济造成严重的经济损失，因此，电力变压器的检修工作也就变得至关重要。面 对电力行业市场化的改革所带来的日益严峻的竞争压力，改进变压器检修技术，提高 变压器故障诊断水平，降低维护成本是电力系统亟待解决的问题。 国内电力系统规模的不断扩大，各种监控设备也大量地应用，能量管理系统 ( e m s ) 和数据采集监控系统( s c a d a ) 在电网调度中心得到了广泛的应用，在电 网发生故障后，将会有大量的报警信息涌入控制中心，尤其是电网发生复故障或自动 装置动作不正常时，情况更加严重。而且，由于保护、断路器的误动拒动以及因信道 原因存在以下不确定的因素，即调度中心中收到的保护和断路器的警报信号的正确性 和未收到的警报信号实际出现的可能性。在这种情况下，要求工作人员面对这么多的 未加任何处理的报警信息去阅读并理解其含义，抓住报警实质，迅速正确地判断故障 是非常困难的。电力系统故障诊断利用电力系统及其保护装置的广泛知识和继电保护 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 信息来识别故障的元件位置( 区域) 、类型和误动拒动的装置，其中故障元件的识别 是关键问题。在故障元件的基础上，通过继电保护动作原理和相关的电气量等信息进 行推理分析，就可以识别出误动作的保护与断路器，从而获得较全面的故障诊断结果。 电网故障诊断本质上是事后诊断，已经造成单个故障元件的切除或连锁事故的发 生，因此如果能够在事故之前判断出故障位置，采取必要的保护控制措施，限制事故 的扩大和影响范围将具有重要意义。这就要求实时快速的判断故障的发生位置和故障 类型，而广域后备保护要求对故障元件的判别速度达到保护级，广域后备保护的故障 元件判别和常规意义上的电网故障诊断既有相同点，又有自身的特殊性。它们的不同 点就在于实时性。广域后备保护故障元件的判别速度要达到保护级，这也决定了它不 可能采用很复杂的算法，而常规的电网故障诊断是一种高级应用功能，可以待数据充 分搜集完备后再启动判别程序，可以离线实现，目的在于故障恢复。但从基础上说， 它们都是根据尽可能多的信息，通过合适的数学模型，识别出待诊区域的故障元件， 如故障线路或变压器等等。 我们知道，国内外电网历次事故的扩大都与继电保护和安稳装置的配置有密切关 系，我国电网结构薄弱，对二次继电保护和安全自动装置的要求更高，需要发展先进、 可靠的继电保护装置和稳定控制技术，搞好三道防线的建设，防止事故扩大，避免大 面积停电事故的发生。在继电保护体系中，后备保护的不正确动作对系统的影响尤其 重大，随着电网结构的日趋复杂和运行方式的灵活多变，后备保护的整定也日益复杂 和难以协调，这也是造成电力系统级联跳闸的主要原因。从电力系统的整体安全考虑， 传统后备保护的算法和动作方式有待完善，单元式的设计思想很难做到在系统的范围 内协调各保护的动作。随着计算机技术和通信技术的发展，使基于通信系统的广域后 备保护系统的实现成为可能。广域保护与传统保护不同，它是在对区域内多点测量信 息进行分析和推理的基础上做出保护动作决策的，因而更充分地考虑了故障切除对整 个区域系统稳定性与安全性的影响，是一种更可靠更安全的保护系统，因此研究广域 后备保护有极其重要的意义。 1 2 国内外研究发展现状 1 2 1 变压器故障诊断 电力变压器故障诊断技术主要包括状态评估、故障诊断和故障预测三部分。状态 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 评估是利用电力变压器的特征参数对电力变压器的运行状态及其他信息进行记录、分 类和评价，制定出相应的分级策略，为设备维修提供参考；故障诊断是根据故障特征， 对已发生故障的电力变压器进行分析，确定电力变压器的故障类型和故障部位；故障 预测是根据现有的数据预测电力变压器运行状态的发展趋势，判断可能发生故障的时 间、部位和严重程度。 目前，在电力变压器故障诊断技术中，对变压器故障诊断的研究相对比较成熟， 成果较多，而对变压器状态评估和故障预测的研究相对较少。 电力变压器故障诊断的方法很多，根据d l t 5 9 6 1 9 9 6 电力设备预防试验规程 规定，常用的方法有绝缘试验、局部放电试验、绝缘油电气试验、油中溶解气体分析 ( d i s s o l v e dg a s e s a n a l y s i s ，简称d g a ) 及其他预防性试验等。其中，油中溶解气体 分析法是诊断电力变压器内部故障最主要的技术手段，所以电力设备预防性试验规 程把油中溶解气体分析法列在首位【1 】。而i e c 三比值法一直是利用d g a 结果对充 油电力设备进行故障诊断的最基本的方法。 三比值法的原理是根据变压器内的油和绝缘物在故障下裂解产生气体组分含量 的相对浓度与温度的相互依赖关系，从五种特征气体中选用溶解度和扩散系数相近的 气体组分组成三对比值，以不同的编码表示。表1 1 和表1 2 是我国g b t 7 2 5 2 2 0 0 1 导则推荐的改良三比值法( 类似于i e c 推荐的改良三比值法) 的编码规则和故障性 质对照表【2 1 。根据表1 1 的编码规则和表1 2 的故障性质作为诊断的依据。这种方法 消除了油的体积效应影响，是判断电力变压器故障类型的主要方法，并可以得出对故 障状态较可靠的诊断。 表1 - 1i e c 三比值法编码规则和分类 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 表1 - 2i e c 三比值法故障性质对照表 近年来多种智能信息处理技术被引入电力变压器故障诊断中，获得了巨大成功， 并取得了较好的效果。以溶解气体为主的人工智能技术的综合诊断方法如信息融合 f 3 1 、p e t r i 网【4 】、判决树5 3 等方法在信息准确、完备的情况下，大多能够得到满意的结 果。然而，实际上人们得到的往往是不完备、不精确的数据，从而需要应用柔性方法 来处理。文献 6 基于粗糙集理论提出了一种处理不完备信息的电力变压器故障诊断方 法，取得了较好的效果。但是在样本缺少关键信息的情况下，诊断正判率过低。文献 【7 提出了一种基于模糊三比值法的电力变压器故障诊断方法，对油中溶解气体浓度的 三比值边界进行模糊处理，并确立了算法的实施步骤。模糊理论作为一种处理不精确 信息的有效工具，毫无疑问它将有助于提高诊断系统的准确性和稳定性。文献 8 9 】 结合改良的三比值法，将贝叶斯网络方法引入大型变压器的故障诊断，提出了基于贝 叶斯网络理论和变压器油中溶解气体分析的变压器故障诊断模型，实例验证方法有 效，但涉及模糊信息的处理仍存在某些缺点和不足。而模糊贝叶斯网络作为两种算法 的结合，利用两种算法的优点，用于机械故障诊断、经济分析等均取得了很好的效果。 但尚没有把其引入到变压器故障诊断领域的尝试。 迄今为止，对电力变压器故障诊断方法的研究还远不够完善，单一的方法均存在 不同程度的弊端，特别是在所使用的分析方法与具体诊断领域知识的有效结合方面还 存在许多问题，主要表现在：现有的诊断方法都未将诊断对象看成一个有机的整体， 大多利用诊断对象所表现出的特定信号来诊断特定类型的故障，未能有效地考虑各种 故障现象之间可能存在的相互关联。由于油中溶解气体的累积效应和取样分析时的 误差影响，目前常规的诊断方法很难在溶解气体含量较小的情况下对故障进行分析， 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 只有当某些特征气体含量超过“注意值”时，根据结果的判断才被认为是有意义的， 这无疑对潜伏性故障的发现和分析非常不利。实际工作中存在很多不完整数据，现 有诊断方法中缺少对该类问题的研究。因此，电力变压器故障诊断方法仍需要进步 进行研究。 1 2 2 电网故障诊断 由于电网故障诊断主要是用故障设备和开关、保护动作的逻辑和运行人员的经验 来推断可能的故障位置，由于这一过程很难用传统的数学模型描述，而人工智能技术 则由于其善于模拟人类处理问题的过程，容易计及人的经验以及具有一定的学习能力 等特点在这一领域得到了广泛的应用。目前国内外用于故障诊断的技术包括专家系统 ( e x p e r ts y s t e m ) ，人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) ，模糊理论( f u z z yt h e o r y ) ，优化 技术( o p t i m i z a t i o nm e t h o d s ) ，p e t r i 网络( p e t r in e t ) ，粗糙集理论( r o u g ht h e o r y ) ，贝叶斯 网络( b a y e s i a nn e t w o r k ) 等。 专家系统( e x p e r ts y s t e m ，简称e s ) 是在某一技术领域内利用人类专家的知识 经验和求解问题的方法模拟专家推理和决策过程，发挥专家作用，解决复杂问题的程 序系统。基于产生式规则的专家系统在电力系统故障诊断中应用广泛。缺点：( 1 ) 专 家知识库知识的完备性很难达到；( 2 ) 诊断过程是检索、匹配规则集的过程，规则库 的庞大使诊断速度变得较慢；( 3 ) 当电网结构发生变化( 增减设备) 的时候，知识库 需要修改，可能造成知识的不一致、不完备，维护难度大；( 4 ) 不具备学习能力；( 5 ) 容错能力较差【1 0 】。 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，缩写为a n n ) 是模拟人类神经系统传 输、处理信息过程的一种人工智能技术。使用大量和充分的故障实例作为故障诊断 a n n 模型的训练样本集，运用一定的学习算法对样本集进行训练。a n n 具有强自 组织性、自学习能力，鲁棒性高，无需推理机等特点，且推理速度与规模大小无明显 的关系。缺点：( 1 ) a n n 系统的性能取决于样本集是否完备，对于大型的电力系统要 形成完备的样本集极其困难，因而其诊断结果的正确性在原理上无法保证；( 2 ) 对于 诊断的结果缺乏解释；( 3 ) 当系统的结构或保护配置发生变化时需要对网络进行重新 组织，重新训练【1 1 13 1 。 模糊理论( f u z z ys e t st h e o r y , 简称f s t ) 是将经典集合理论模糊化，并引入语言 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整的推理体系的技术。电网故障诊断具有不确定 性。模糊理论是处理这种不确定性的一种解决方法，通常是和专家系统等其他诊断方 法结合使用。缺点：模糊理论对不确定因素的处理只是有限度的改进。由于与其他方 法结合使用，不可避免的引入了其他方法的缺陷 1 4 - 1 6 】。 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m s ，简称g a ) 通过模仿生物遗传和进化的过程寻求复 杂问题的全局最优解或局部最优解。主要问题是：( 1 ) 如何建立合理的输电网络故障 诊断数学模型；( 2 ) 容错性不好1 7 以9 1 。 p e t r i 网络是一个加权有向网络，其中节点可以被分割为2 个非空有限集合，分 别称为位置( p l a c e ) 和跃迁( t r a n s i t i o n ) ，这些节点之间用加权有向弧连接起来。输电网络 中各级、各类保护系统反应于故障，并有选择地切除故障的过程正属于系统同时发生 或次序发生的活动范畴，适于用p e t r i 网络来描述【2 0 乏1 1 。该方法的存在不足：( 1 ) 对 大规模电网基于p e t r i 网络模型建模时，因设备增加和网络扩大会出现状态的组合爆 炸；( 2 ) p e t r i 网络方法的容错能力较差，不易识别错误的报警信息；( 3 ) 基本的p e t r i 网络不能描述时间特征要求高的行为特征，因此在复杂系统建模时，需要采用高级的 p e t r i 网络，例如谓词变迁网、有色时间网等【2 2 1 。 粗糙集( t o u g hs e t ，简称r s ) 理论是一种较新的软计算方法，作为刻划不完整性和 不确定性的数学工具，它能有效地分析和处理不精确不一致、不完整等各种不完备信息 并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律【2 3 1 。粗糙集方法也存在需要进一步改进研究 的地方：( 1 ) 粗糙集方法的诊断规则的获取取决于条件属性集下各种故障情况训练样 本集；( 2 ) 当丢失或出错的警报信息不是关键信号时，不会影响诊断结果；然而，当 丢失或出错的警报信息是关键信号时，诊断结果将受到影响；( 3 ) 当考虑发生多重故 障时，粗糙集方法将出现决策表十分庞大，甚至出现“组合爆炸”问题【2 4 1 。 而贝叶斯网络是一种不确定性因果关系关联模型、具有强大的不确定性问题处理 能力，同时它能有效的进行多源的信息表达与融合，是一种基于网络结构的有向图解 描述。贝叶斯网络的以上的特性与故障诊断问题的要求内在一致，有很多的学者把贝 叶斯网络应用于不同领域的故障诊断【2 5 】。 以文献 2 5 】为代表的改进贝叶斯网络方法用于电网故障诊断，主要是在贝叶斯网 络模型的基础上，引入了信息时序属性，并且提出了信息的预处理算法，即信息时序 的一致性识别算法和不完备信息状态估计推理算法，在一定程度上提高了诊断结果的 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 准确性，但它不适用于大规模多故障点电网的建模和诊断。 文献 2 6 2 7 针对电网故障诊断中存在大量不确定信息的问题，采用由n o i s y o r 和n o i s y - a n d 节点组成的贝叶斯网络和基于人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方 法，分别建立了输电线路、母线和变压器的通用故障诊断模型。但该方法存在原因独 立性的前提，即它假设了导致某结果的若干原因是独立变量，而实际中，结果通常由 不同原因综合作用而得。另外，其基于元件的通用故障诊断模型只适用于保护断路器 配置完全相同的电网元件，而实际电网中的保护配置往往不同，这给用该方法的大规 模电网建模带来了难度。 文献 2 8 是基于粗糙集的朴素贝叶斯的电网故障诊断方法，在一定程度上实现了 优势互补，通过粗糙集方法的知识约简，提高了容错性能，利用朴素贝叶斯建模降低 了推理的难度，且逻辑简单，易于实现。但该方法存在丢失核心属性时会出现诊断不 正确的情况，并且，朴素贝叶斯方法假设条件属性间相互独立，均以决策属性为唯一 的父节点，这一条件也限制了它的应用范围。 文献 2 9 所提出的基于主观贝叶斯的故障诊断方法，是对贝叶斯公式本身的改进， 在处理不完备信息时，提出了采用证据的不确定性推理和比较异常事件数两种方法， 减少了计算量，提高了算法的实用性，但它引入了规则成立的充分性和必要性的两个 因子，而这两个因子的数值却难以求解，无物理意义，一般由专家给出，它也不适用 于复杂电网的故障诊断。 在电网故障诊断中，贝叶斯网络具有很多独具的特性和优点【3 0 。3 1 ，但贝叶斯网络 在电网故障诊断中的应用还只是处于探讨和实验阶段，距离工程实际应用还有很大差 距，因此采用贝叶斯网络方法解决电网故障诊断问题，无论是在理论研究还是工程应 用方面都还有很多工作要做。 1 2 3 电力系统广域保护算法 广域保护是在电网互联趋势下提出的对继电保护系统更高的要求，这是一个新的 研究方向，国外早在1 9 9 7 年就开展了相关研究探讨，国内在这一领域的研究起步较 晚，直到最近几年才陆续有相关的论文发表。 广域保护算法包括采用的保护原理、信息的交互过程和相关区域的动态形成规则 等。采用的保护原理不同决定了保护系统交换数据以及交换对象的不同，采用一个好 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 的保护原理能够减少整个继电保护系统通信信息，能够有更好的性能，使广域保护系 统的实现有更好的理论基础。 目前，广域保护算法的研究主要有：基于专家系统的广域保护算法、基于距离元 件的广域保护算法、广域纵联保护算法以及广域电流差动保护算法等。 基于专家系统的广域保护主要是针对继电保护之间配合关系复杂、动作时间过长 且可能造成大面积停电等问题，将专家系统应用于故障元件的识别、加速故障的切除。 谭建成提出了建立基于专家系统的广域后备保护系统【3 钔。该系统采用集中决策的结构 形式，通过采集故障相邻区域四段距离保护的判断结果，运用专家系统的知识进行决 策，判断故障具体位置，并能处理诸如断路器失灵、保护拒动等问题给故障判断带来 的影响。文献 3 5 将专家系统的思想应用于变电站内的故障元件判别，提出通过建立 故障电流方向的故障元件判别规则库来实现变电站内故障地点快速判别的继电保护 算法。文献 3 6 将专家规则应用于输电线路的集合保护，对广域继电保护的功能进行 了较全面的阐述，并给出了集合保护的初步实现方案。但是基于专家系统的广域保护 系统存在建立知识库及验证其完备性比较困难，容错能力较差，缺乏有效的方法识别 错误信息，大型专家系统知识库的维护难度大，在复杂故障诊断任务中会出现组爆炸 和推理速度慢等问题。这些缺陷使其难以满足大规模电力统在线运行的需要，限制了 它的发展。 基于距离元件的广域继电保护是利用相关区域的智能电子装置( i n t e l l i g e n t e l e c t r o n i cd e v i c e ，简称l e d ) 的所有距离元件的动作信息和开关信息综合判断来实现 故障判别。t a n 在文献 3 7 中提出通过收集相关区域的保护各元件及开关信息，利用 变电站内的专家系统来判断故障元件及相应采取的后备保护动作。她主要关注的是保 护算法，这种保护算法利用己有的距离保护各元件的动作情况，通过定义距离保护中 各段的动作系数a f ( a c t i o nf a c t o r ) ，首次把概率的思想运用到保护中，利用己有的 距离保护各元件的动作情况，根据主判据来判断元件或区域出现故障概率，某个电力 元件出现概率越大，则最先切除该元件，同时监视断路器是否失灵，如果发生断路器 失灵，就向相邻l e d 发断路器失灵触发信号，相邻的l e d 根据所在位置是否存在故 障电流确定是否跳开所控制的断路器。它不需要严格的同步技术，而且在现有保护的 基础上改动较小，但是距离元件在系统振荡容易误动作，且带过渡电阻能力弱，而且 未对广域保护信息的交互过程做进一步的研究。 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 文献 3 8 提出了一种基于纵联比较原理的广域保护算法，通过比较故障相邻区域 多测点的故障方向信息，能准确地判断出故障位置并采取相应保护策略。该算法需要 的信息量少，原理简单、可靠，在缺少某个方向元件信息的不利情况下仍然能够正常 工作，可极大地提高后备继电保护系统的性能。基于方向元件的广域纵联保护由于传 送的是动作信号及开关量，所以在广域系统中的传输数据较少，对网络的带宽要求不 高。但是方向元件本身在某些特定的条件下可能会误动作，例如系统振荡时方向元件 很容易误动，而且该算法没有给出具体的保护区域动态形成规则，当电力系统网络拓 扑发生变化后，保护不能动态地调整通信对象，很容易导致广域保护系统的误判断和 误操作。 基于基尔霍夫电流定律的常规电流差动保护原理简单可靠，灵敏度高，被广泛用 作为输电线路、母线和电气设备的主保护，运行效果良好。广域电流差动保护原理跟 常规保护基本一样，也是满足基尔霍夫电流定律，不同点是，常规电流差动保护的保 护对象是单个电气元件，而广域电流差动保护的保护对象是一个区域( 包括单个电气 元件) 。ys e r i z a w a 提出的广域电流差动保护包括主保护和后备保护，以获得更好的 选择性，更快的故障切除时间，更小的停电范围 3 9 - 4 0 】。用1 5 5 m b p s a t m ( 异步传输模 式) 网路链路层的局域网以及g p s ( 全球定位系统) 接收器来实现各远端的电流同步 采样，在不同的电网状况和通信条件下都有较满意的行为效果。但该文没有对广域电 流差动保护的算法做进一步的研究，他所采用的广域电流差动保护在电力系统中的应 用还很不成熟( 如电容电流、电流互感器饱和问题等均没有有效解决) 。文献 4 1 4 2 把a g e n t 技术运用到广域电流差动后备保护中，利用己有的企业内部网设计出整个保 护系统的结构，并在仿真平台e p o c h s ( 一个综合电力系统仿真与通信仿真的平台) 上得到很好的实现。该文设计了一个实用的后备保护系统结构以及提出了反映后备保 护系统的a g e n t 的行为规则，但对保护采用的电流差动算法没做进一步研究。由于差 动保护具有良好的选择性，因此，从理论上来说，基于电流差动的广域后备保护的动 作延时比现有后备保护快，能以较短的时间切除故障元件，并能缩小元件失电区域， 具有识别区内故障与潮流转移的能力。但广域电流差动后备保护在通信和系统设计方 面都十分复杂，其原理和构造都不同于现有的后备保护，在大型电网中实现需要大量 的投入；同时，由于广域差动后备保护方案对通信的依赖性较高，使后备保护的可靠 性大为降低，一旦通信故障，它也就无法起到后备保护的作用。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 0 页 文献 4 3 1 根据广域信息采集易受干扰而出现信息丢失或信息畸变的情况，提出一 种高容错性的广域后备保护算法，用于变电站集中式后备保护，该保护系统根据本站 元件电压、电流信息计算得到的故障方向信息和故障距离信息，以及从相邻变电站收 集到的故障方向信息和故障距离信息，通过容错性判别确定故障位置。由于采用了两 套判别依据，所以其容错性明显增强，算例表明，当保护范围内任何一个保护元件误 动、拒动或其故障信息丢失时不会造成后备保护系统的错误判别。但对于两个或以上 保护元件误动、拒动等情况不能够正确判别，仍需进一步的研究。 1 3 本论文所做的工作 1 分析了变压器故障诊断，输电网故障诊断及电力系统广域保护算法的国内外研 究现状，分别综述了国内外用于上述研究的典型理论和方法。 2 详析了用于电网故障诊断信息预处理的基于二元逻辑的决策表属性约简算法、 改进的值约简算法、信息熵与互信息；介绍了贝叶斯网络的定义及基本概念，并对用 于电网故障诊断的贝叶斯网络建模及推理过程作了解释；对模糊贝叶斯网络做了深入 研究，并通过一个实例介绍了模糊贝叶斯网络的功能和优势。 3 分析了变压器故障类型与故障征兆间的关系，鉴于变压器故障诊断中的信息具 有随机性和不确定性的特点，利用贝叶斯表达知识灵活，分析处理不确定性与关联性 问题能力强，以及模糊集能够有效表达模糊事件和信息的特点，提出一种基于模糊贝 叶斯网的变压器故障诊断方法，建立了基于模糊贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。 该方法利用隶属函数模糊化三比值的分割空间，模糊贝叶斯网络推理获得故障类型。 并用算例证明了该方法的正确性和有效性。为变压器故障诊断提供了一条新的理论依 据。 4 对电网故障诊断的各种人工智能方法进行了研究，分析它们在电网故障诊断中 应用的特点以及存在的主要问题。深入分析了用于电网故障诊断的各种贝叶斯网络方 法，在前人的基础上，针对大电网复杂拓扑结构的电网故障情况，找到了一种改进的 蝶形电网分割方法既能从宏观上将电网分割成任意数目且计算负担基本平衡的子网 络，又能在最小冗余的基础上保证电网的连通性。最后，提出一种基于粗糙集与贝叶 斯网相融合的分层递归型诊断网络模型，利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信 息的能力，对电网故障诊断知识进行分层挖掘，实行属性优选，确定出贝叶斯网络节 西南交通大学硕士研究生学位论文 第11 页 点之间的条件概率和电网元件的先验概率，贝叶斯网络推理完成故障区域及故障元件 的识别，该方法对复杂故障采用多区域并行诊断，通过i e e e 9 节点算例分析，验证了 该方法正确、有效，能提高系统丢失关键信息情况下的容错性，实时性也很高。 5 分析了现有广域后备保护算法的类别及优缺点，提出了一种广域后备保护的分 布式系统结构并分析了各部分的功能，提出了一种高容错性的广域后备保护算法。并 用i e e e l 4 节点实例验证了变电站各保护单元l e d 在正确动作且通讯正常，保护单元 失效，保护单元误动或故障信息错误，通讯中断等情境下的容错性。结果表明该算法 容错性很高，有很高的实用价值。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第12 页 第2 章粗糙集、贝叶斯网络及模糊贝叶斯网络理论基础 2 1 粗糙集 2 1 1 基于二元逻辑的决策表属性约简算法 决策表的属性约简的过程，就是在不损失原有信息的前提下，从决策表的条件属 性中去掉不必要的条件属性，从而分析所得约简中的条件属性对于决策属性的决策规 则。 通常的属性约简算法过程为：删除多余的条件属性，即消除表中的某- - y 0 ；消去 重复的行；消去每一决策规则的多余属性。当决策信息系统的条件属性数目较少并且 记录也较少的情况下，采用该方法即可得到比较满意的结果。但如果系统的属性很多， 或者含有大量的样本数据，该方法将会产