（电力系统及其自动化专业论文）电力系统多区域复杂故障诊断的研究.pdf

信息进行评价。同时进行不确定性复杂故障的诊断，减少不确定性信息 的存在导致故障诊断结果误判。通过算例验证了方法的正确性。 4 ) 为实现各个子单元协同工作，基于联合负责模型理论对模型进行实用 化，提出了故障诊断协同模型技术。实用化后的模型提供了实现对多个 单元间行为协调的机制和方法，使得协同式诊断能够快速、有效的进行。 5 ) 为解决专家规则库完善化的问题以及实现专家规则库分离技术，利用 b n f 范式语言及其辅助工具，开发了规则编译器并设计了规则模板进 行知识获取。利用规则编译器增添的故障规则与推理机程序代码是分离 的，规则编译器与规贝模板配合使用使得规则的修改和增删更加方便， 有利于专家规则库完善化。通过工程实际应用，证明该技术实用性强， 易于对专家规则库的更新，不会造成专家规则库的混乱。 6 ) 提出了解决电力系统复杂故障诊断闯题的协同式方法。该方法以专家系 统规则和多智能体协调建立协同式故障诊断专家系统模型。通过对协同 式故障诊断系统子单元建模，对整个系统的架构、组成和子单元任务进 行细化。利用功能协同增强了对复杂故障实时诊断的推理能力，利用区 域协同可以对跨区域故障进行诊断。整个系统由七个子系统组成，分别 完成复杂故障的协同快速诊断，完成畸变信息和不确定性信息的评价， 以及实时给出调度处理建议的任务。在解决关联性故障分析问题时，该 协同式专家系统克服了单一专家系统局限性，对单一专家系统在功能和 任务进行有效扩充。 本论文研究的电力系统多区域复杂故障诊断是建立在一个协调统一的框架 下实现电网故障处理和安全防御。通过提出协同式故障诊断系统模型及其实现的 关键技术，确立了这个框架。通过对逻辑快速判断原发性故障方法，动态演绎系 统进行调度处理以及基于贝叶斯和马尔可夫蒙特卡罗方法的不确定性故障分析 方法的研究，丰富了系统功能的内容，使得故障诊断系统从单一的功能走向多元 化，能够对系统型复杂故障提出有效的解决方案 关键词：电力系统，多区域，复杂故障，故障诊断，动态演绎系统，贝叶斯网络， 马尔可夫蒙特卡罗方法，协同式，多智能体 i i a b s t r a c t p o w e rs y s t e mi sak e yi n f r a s t r u c t u r ea n db l a c k o u t sh a v em a j o rd i r e c ta n di n d i r e c t c o n s e q u e n c e so nt h ee c o n o m ya n dn a t i o n a ls e c u r i t y b u tb l a c k o u t sc a u s e db y a c c i d e n t sc a l ln o tb ea v o i d e dc o m p l e t e l y i ti sn o tv e r yp r a c t i c a lf o rt h eo p e r a t o r st o i u d g et h eb l a c k o u t si m m e d i a t e l ya n dt a k ee x a c tm e a s u r e st or e d u c et h e1 0 s sa ss o o na s p o s s i b l eo n l yb ye x p c r i e n c e s m o r e o v e r t h ei n t e r c o u n e c t i o no fp e w e ts y s t e ma d d st o t h ed i 伍c u l t i e so f m o n i t o t i n ga n dc o n t r 0 1 s i n g l ef a u l ts o m e t i m e ss p r e a d si nt h ew h o l e s y s t e ma n dr e s u l t si ns e r i o u sb l a c k o u t h e n c e ，i ti sm o r ei m p o r t a n tt om o n i t o r , t r a c e a n dg i v ee a r l y w a r n i n go f f a u l t si np o w e r g r i d i nt h i sd i s s e r t a t i o n , c o m p l e xf a u l td i a g n o s i so fm u l t i - a r e ao fp o w e rs y s t e mi s s t u d i e da l o n gw i t ht h r e ec o o r d i n a t e s ：f a u l td i a g n o s i sm e t h o d ，o p e r a t i o n a ld e f e n c ea n d s y s t e mm o d e l i n g 1 1 l em a i nc o n t e n ti n c l u d e s ：t h em e t h o do f i d e n t i l y i n go r i g i n a lf a u l t s , t h eu n c e r t a i nf a u l td i a g n o s i sm e t h o do f h a n d l i n gt h ea l a r mm e s s a g e so f m a l o p e r a t i o n o rf a i l u r et ot r i po ft h ep r o t e c t i o nr e l a ya n db r e a k e r , t h et e c h n o l o g yf o rf u l f i l l i n gt h e c o o p e r a t i o na n ds e p a r a t i n gr u l eb a s ew i t ht h es y s t e mb a s e do nb n fa n di t sa s s i s t a n t t o o l s n 峙c o o p e r a t i v ef a u l td i a g n o s i sm e t h o di n t e g r a t e st h em e t h o d sa n dt e c h n o l o g i e s i n t oau n i ts c h e m e ，a n dr e a l i z e st h ef a u l td i a g n o s i sa n do p e r a t i o n a ld e f e n c eo ft h e p o w e rs y s t e m m a i nc o n t r i b u t i o n so f t h i sd i s s e r t a t i o na 船s t a t e da sb e l o w ： 1 ) t h el i t e r a t u r e sa b o u tf a u l td i a g n o s i so fp o w e rs y s t e ma r ei n v e s t i g a t e da n d s u m m a r i z e d ；t h ea d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e so ft h em a i nd i a g n o s i s m e t h o d sa r ea n a l y z e d ； 2 ) b a s e do nk n o w l e d g ee x p r e s s i o na n da l g o r i t h mo ft h el o g i ci n f e r e n c e ， b i d i r e c t i o n a ld e d u c t i o ns y s t e mw h i c hc o m b i n e st h el o g i ci n f e r e n c ew i t ht h e r u l e b a s e di n f e r e n c ei sa p p l i e df o ri d e n t i f y i n go r i g i n a lf a u l t s 1 1 1 ef a u l ti s d i a g n o s e dt h r o u g hr a p i dl o g i ci n f e r e n c ei n - s t ，t h e nt h r o u g hr u l e - b a s e d i n f e r e n c ef a r t h e r n l ef o r w a r dd e d u c t i o ns y s t e mi si n n o d u c e di nd e t a i l a n d t h es i m u l a t i n gr e s u l ts h o w st h a tt h em e t h o di sc o r r e c ta n du s e f u l a n o p e r a t i o n a ld e f e n s em e t h o db a s e do nd y n a m i cd e d u c t i o ns y s t e mw h i c hc a n p u tf o r w a r dt h eo p e r a t i o n a la d v i c ea c c o r d i n g t ot h ef a u l td i a g n o s i sr e s u l t si s f l e x i b l ea n de c o n o m i c a l 3 1c o n s i d e r i n gt h ef a u l td i a g n o s i sb g c , o l n e sm o r ec o m p l e xd u et ot h eu n c e r t a i n f a u l ta l a r mm e s s a g e sc a u s e db yt h em a l o p e r a t i o no rf a i l u r et ot r i po ft h e p r o t e c t i o nr e l a ya n db r e a k e r , af a u l td i a g n o s i sa p p r o a c hb a s e do nb a y e s i a n n e t w o r ka n dm c m c ( m a r k o vc h a i nm o n t ec a r l om e t h o d ) m e t h o di s p r o p o s e df o rf a u l td i a g n o s i si nal a r g es c a l ep o w e rs y s t e m i tm a k e sa d i a g n o s i sm o d e lb a s e do nt w of o u n d a t i o n a lm o d e l so fb a y e s i a nn e t w o r k , a n db s e sm c m cr e a s o n i n gm e t h o d w i t ht h ec a p a c i t yo fr e v e a l i n g r e l a t i o n s h i p sa n l o n gd a t ai nt h em o d e l sa n da n a l y s i st h ep r o b a b i l i t i e so f m u n e e r t a i r lm e s s a g e s ，t h i sa p p r o a c hc a nh a n d l et h ed i s t o r t e da n du n c e r t a i n i n f o r m a t i o no f r e a l - o p e r a t i o na n df a u l t yc o m p o n e n t s h e n c e ，i ti m p r o v e st h e a c c u r a c yo f f a u l td i a g n o s i s t h ec a s es h o w s t h ev a l i d i t yo f t h i sa p p r o a c h 4 ) t or e a l i z e t h e c o o p e r a t i v ed i a g n o s i sa m o n gt h e s es u b - s y s t e m s ，t h e c o o p e r a t i v ef a u l td i a g n o s i sm o d e lb a s e do nt h ej o i n tr e s p o n s i b i l i t ym o d e li s e s t a b l i s h e d c o o p e r a t i v ef a u l td i a g n o s i sm o d e lc a np r o v i d et h em e c h a n i s m a n dm e t h o df o rr e a l i z i n gt h ec o o p e r a t i v ed i a g n o s i sa m o n gt h es u b - s y s t e m s s ot h a tt h ef a u l td i a g n o s i sc a nb ee x e c u t e dq u i c k l ya n de f f i c i e n t l y 5 、s e p a r a t i n gt l l er u l e - b a s ef r o mt h er e a s o n i n ge n g i n ea n do b t a i n i n gam a t u r e r u l e b a s ea r cp r o b l e m so ff a u l td i a g n o s i se x p e r ts y s t e m t os o l v et h e p r o b l e m s an e wr u l ec o m p l i e rw i t hi t sr u l e t e m p l a t ei sd e v e l o p e db a s e do n b n fa n di t sa s s i s t a n tt o o l s 1 1 l er u l e sa d d e di n t ot h er u l e b a s eb yt h e e o m p l i e rw i t hi t sr u l e - t e m p l a t ea r es e p a r a t e df r o mt h er e a s o n i n ge n g i n e ，a n d e a s yt om o d i f y ，a d da n dd e l e t es oa st ob ei nf a v o u ro fa c q u i r i n gam a t u r e r u l e b a s e a t i e ru s e di nar e a lp r o j e c t , t h et e c h n o l o g yi sp r o v e dt ob e p r a c t i c ea n de a s yt ou l x l a t et h ee x p e r tr u l e b a s e 。a n dw i l ln o tl e a dt o c o n f u s i o no f t h er u l e - b e s e 铆c o o p e r a t i v ef a u l td i a g n o s i so fp o w e rs y s t e mi sp r o p o s e da c c o r d i n gt ot h e p r o b l e m s c o o p e r a t i v ef a u l td i a g n o s i so fp o w e rs y s t e mb a s e do ne x p e r t s y s t e ma n dm u l t i a g e n te n h a n c e st h ea b i l i t i e si nf u n c t i o n sa n dt a s k so f s i n g l ee x p e r ts y s t e m n 圮w h o l es y s t e mi sc o m p o s e do fs e v e ns u b s y s t e m s w h i c ha r ec a p a b l eo ff i n i s h i n gd i 自f e r e n tt a s k ss u c ha sf a s td i a g n o s i so f c o m p l e xf a u l t ，h a n d l i n gd i s t o r t e da n du n c e r t a i ni n f o r m a t i o na n do f f e r i n gt h e o p e r a t i o n a la d v i c c se ta 1 n l em a i nd o i n to ft h i ss y s t e mi st h ef a c tt h a ti ti s a b l et oo v e r c o m et h ed e f i c i e n c yo ft h ec o m m o ne x p e r ts y s t e mf o rt h e d i a g n o s i so ft h ec o m p l e xa n dc o r r e l a t i v ef a u l t s t 1 l ec o o p e r a t i o ni n f u n c t i o n sc a ne n h a n c e st h er e a s o n i n ga b i l l t y , a n dt h er e g i o n a lc o o p e r a t i o n c a na s s i s ti nd i a g n o s i n gt h ef a u l te x p a n d i n gf r o mo n ed i s t r i c tt oa n o t h e r c o m p l e x f a u l t d i a g n o s i so fm u l t i a r e ap o w e rs y s t e m i se s t a b l i s h e do n a c o o r d i n a t i v ea n du n i t ei n f r a s t r u c t u r et or e a l i z et h ef a u l td i a g n o s i sa n do p e r a t i o n a l d e f e n s e 1 1 增s c h e m ei sc o n s t r u c t e do nt h ec o o p e r a t i v ef a u l td i a g n o s i sa n dr e l a t e d t e c h n o l o g i e s 1 1 1 eo r i g i n a lf a u l td i a g n o s i sb a s e do nt h el o g i ci n f e r e n c em e t h o d a n o p e r a t i o n a ld e f e n s eb a s e do nd y n a m i cd e d u c t i o ns y s t e m ，a n dt h eu n c e r t a i nf a u l t d i a g n o s i sm e t h o db a s e do nb a y e s i a nn e t w o r ka n dm c m cm e t h o di m p r o v e st h e c o o p e r a t i v ef a u l td i a g n o s i ss y s t e ma n dm a k e st h es y s t e mf r o ms i n g l ef u n c t i o nt o m u l t i f u n c t i o ns ot h a tt h ep r o b l e m so ff a u l td i a g n o s i sc a nb es o l v e dm o r ee f f i c i e n t l y a n dc o r r e c t l y k e yw o r d s ：p o w e rs y s t e m s ，m u l t i - a r e a , c o m p l i c a t e df a u l t ，f a u l td i a g n o s i s ， d y n a m i cd e d u c t i o ns y s t e m ，b a y e s i a nn e t w o r k , m a r k o vc h a i nm o n t ec a r l om e t h o d , c o o p e r a t i v e ，m u l t i - a g e n t 第一章绪论 1 1 研究背景 第一章绪论 电力系统规模不断增大，系统的复杂性不断提高，可靠性问题日益突出，电 网的发展的同时也带来了增加大面积停电的可能性【l l 。“十五”期间我国电网互 联的格局基本形成，联网可以带来巨大的技术经济效益，但联网后也可能造成故 障时影响范围的扩大，尤其是连锁反应故障可能导致大面积停电或全系统的崩 溃。我国互联电网同样也存在与北美大面积停电事故相似的威胁和可能。 一般我们认为，现代电力系统是一个可靠的，能经受住较大扰动的强壮系统。 电网的规划标准的实施和安全稳定装置的使用也使得电力系统更加完善 2 】。电网 规划设计阶段会考虑发生大扰动时，如三相开断，系统仍能保持稳定的能力1 3 】。 而对于每一条线路、变压器和母线都配备了各种保护设备，来隔离各种故障和监 视设备运行情况。但事实上，虽然经验丰富的调度人员一直监视着电力系统的运 行状态，仍然无法控制系统发生连锁故障导致大面积停电。现实发生的大面积停 电事故告诉我们，大停电不是一个像人们预期那样的稀有发生的事件。表1 1 列 出了部分大停电事故的案例，可以看出大停电大多是由电力系统设备故障引起 的，所以对故障设备的正确识别与诊断是进行大停电预防的重要环节。在电力系 统这个多级系统中采用何种方式和方法才能进行有效的故障诊断呢? 在大停电 或者连锁故障发生的过程中，我们采取何种措施来遏制事故的进一步恶化呢? 这 些都是我们需要思考和研究的问题。 再看我国电网，仍然存在不少不足之处。电网结构薄弱，电气主设备和线路 故障率较高；部分电网电源供应紧张，应付突发事件的运行备用不足甚至无备用。 特别是近年来受外部因素及电网建设资金筹措的影响，主网建设不能满足负荷增 长的需要和保证电网安全。网区内之间的联络尚不能满足电网运行的需要，主要 表现在联络线路少、线路走廊集中且单一、线路载流量小等等。由于网内部分联 络线相继断开环入中间( 终端) 变电站，新的联络通道又不能及时建成，以及网 内负荷上涨等多重因素，造成通道输送潮流增大。逼近限额，使运行矛盾加剧。 如果处理不当容易引起连锁反应，以致造成大面积停电。继电保护对确保电网安 全运行至关重要，目前我国电网结构对继电保护的配置、整定带来了很大的困难， 特别是在设备主保护停投( 母差、高频、纵差) 时，后备保护难以配合，有时只 能牺牲系统的稳定裕度。这对安全运行压力很大。如果继电保护不正确动作( 拒 动或误动) ，对电网可能将是灾难性的结果。所以，需要对引起电力系统大停电 事件的复杂故障以及含有继电保护误动、拒动情况的复杂故障进行研究。 中国电力科学研究院博士学位论文 当前的电网调度主要依靠常规e m s s c a d a 的模拟和开关信息，保护和控制 设备通常针对控制设备和控制区域自成系统，缺少系统协调和高级分析能力【4 】： s c a d a 处于下层，实现对3 种量( 逻辑量、模拟量和电度量) 的监视、记录， 并提供调度员下达控制和调节的命令的通道，即实现传统的“四遥”功能。e m s 高级应用软件则进行网络拓扑、状态估计、调度员潮流、经济调度、自动发电控 制及负荷预测等正常情况的生产计划和分析，而对于事故情况下分析和处理功能 则难以满足需求。所以亟待建立专门进行在线安全分析和预警的工具和方法，全 面提升系统运行的可靠性。 对故障诊断的研究始于6 0 年代美国宇航局对设备可靠性、故障机理和检测 的研究。从那时起，故障诊断和状态监测技术在其它许多领域也得到了相应的发 展。例如，挪威的船舶诊断技术，瑞典s p m 公司的轴承监测技术等都属于比较 先进的技术。故障诊断技术是一门综合性技术，它涉及多门学科，如现代控制理 论、可靠性理论、概率论、模式识别、决策理论、人工智能等学科理论。在电力 系统中，电气设备的故障诊断是电工技术中十分活跃的方向嘲。 电力系统的故障诊断问题随着电力监控系统的产生和发展而提了出来【6 】。但 在技术进步的同时，产生的新问题也亟待解决。例如电网产生故障的情况下，相 关监控设备会产生大量的报警信息涌向调度中心。面对故障情况下的大量的报警 信息，尤其是在发生复杂故障或自动装置动作不正常时，调度员需要在很短的时 间内进行正确的故障分析，并能及时的采取适当的调度措施，压力非常大。早在 上个世纪九十年代，法国国家电力调度中心就开始研制警报处理系统啁，并将此 系统应用于调度自动化系统中。北美魁北克9 区域调度中心，该调度中心有发电 厂和变电站3 5 0 个，3 5 0 多个r t u 单元组，调度中心从最大区域的9 5 个r t u 组接受7 0 0 0 0 个不同数据。由于报警事件过多，超出了调度员的处理能力，而开 发的名叫l a n g a g e 专家系统进行警报处理【7 引。日本的东北部电力公司( t o h o k u e l e c t r i cc o m p a n y ) 也开发了进行警报处理的系统，该系统能处理带精确时标的报 警信息，并应用在具有6 0 0 个节点，9 0 0 条线路的实际调度系统中【_ 7 4 】。 另外，在电网可靠性和安全分析方面，国内外普遍缺少能用于复杂系统故障 处理的在线安全分析和可靠性控制工具，例如缺少协调的智能型报警处理和决策 工具，缺少在线调度指导工具和基于风险分析的偶然事故处理工具。从警报处理 系统的发展情况以及常规调度系统的功能不足中可见，报警信息的处理是一项直 接满足用户需求的功能，同时也是实现故障诊断功能的一种重要手段【7 】【钔。近年 来，近些年国内外已经在电网报警处理和故障诊断方面进行了大量研究【_ 7 】拍5 】，主 要故障诊断方法有专家系统i s ，人工神经网络【1 1 1 ，基于优化的方法 2 7 1 ，以及由于 信息的不确定性和不完备而采取的基于模糊剿翊，信息理论【明和粗糙集【8 3 】的方 2 第一章绪论 法等。但是对于复杂故障( 存在大量保护和开关的误动和拒动) 和信息存在错误 或丢失等不确定性情况下的诊断推理的分析研究上还有亟待解决的问题，对引发 大停电事故的连锁故障的分析和预防控制更是处于研究的初期。 在这种背景下，研究电力系统故障诊断的理论和方法，并将这些方法在一个 协调统一的框架下实现有机的结合，开发电力系统协同式故障诊断系统实现电网 故障处理和安全防御。为调度员进行电力系统事故处理提供快速而准确的依据， 就成为一个亟待解决的课题，有重要的理论意义和实际应用价值。 1 2 国内外大停电的综述 在过去的几十年内，尤其是2 0 0 3 年，世界范围内发生了一系列的大规模停 电事故。例如北美发生的“8 1 4 ”大停电，是继1 9 6 5 年、1 9 7 7 年之后在同一地 区发生的第三次恶性大面积停电。反映出各国在大型互联电网的可靠性分析和安 全管理的方面存在严重问题。 下面列出了具有代表意义的大停电事故，如表1 1 中国电力科学研究院博士学位论文 就在去年，2 0 0 5 年5 月2 5 日，俄罗斯首都莫斯科及其周边地区2 5 个城市也 发生了较大规模的停电事故。事故从一个变电站内的设备故障起火、爆炸开始， 直至5 0 0 k v 、2 2 0 k v 等1 0 余座变电站相继停电，导致电车、地铁停运，交通瘫 痪，1 5 0 0 人困在电梯内，2 万人被困于温度高达3 0 多摄氏度的莫斯科地铁。莫 斯科街面2 3 6 个交通信号灯熄灭，引发一系列交通事故。包括俄罗斯内务部在内 的莫斯科南部地区的办公楼、住宅楼、工业设施、店铺以及1 5 家医院等全部停 电。许多企业停产，商场停业，移动通信和网络服务中断，莫斯科的主要股票交 易所被迫关闭，供水也受到影响。据报道，将近5 0 0 万人生活受到不同程度的影 响。莫斯科紧急情况指挥部负责人2 6 日说，2 5 日上午出现的大面积停电事故给 莫斯科市造成至少l o 亿美元损失。 国内也有很多影响较大的停电事故发生唧，据1 9 8 8 - , 1 9 9 8 年统计的2 2 1 起事 故中，包含多起大面积停电事故、电网稳定破坏事故、电网解列事故、重要厂站 停电事故。例如1 9 9 0 年广东电网年发生的“9 2 0 ”事故，由2 2 0 k v 线路短路故 障引起，造成了7 个发电厂解列，1 3 条2 2 0 k v 线路跳闸，1 1 个2 2 0 k v 变电站停 电，广州市区约2 3 负荷，佛山约1 2 负荷及韶关市、清远市、肇庆市全部负荷 中断供电。再比如1 9 8 8 年贵州电网的“8 6 ”事故，双回2 2 0 k v 线路发生故障跳 闸造成贵州电网互解，南部电网频率崩溃；1 9 9 3 年海南电网“4 2 4 ”事故，一组 站用变压器3 8 0 v 开关故障，保护动作不正确，引起全网瓦解的大面积停电事故。 这些事故中广东“9 2 0 ”事故，1 9 8 9 年贵州电网“8 4 ”事故、山东电网“4 2 5 ” 事故都是由于继电保护和自动装置的误动、拒动导致事故进一步扩大，发生大面 积停电事故：贵州电网的“8 6 ”事故、1 9 9 2 年河北电网“1 1 5 ”事故、东北电 网“8 2 0 ”事故是由于继电保护和自动装置的误动、拒动导致系统失去稳定，发 生停电事故；1 9 9 3 年海南电网“4 2 4 ”事故、1 9 9 5 年宁夏电网“9 9 ”事故则是 由于保护设置不合理导致的大面积停电。 从上面分析可知，在大型互联电网中，每一部分正常运行都是非常重要的， 假如系统在极限状态运行的话，任何一部分发生即使是再小的扰动，也会像水中 的涟漪一样，就会波及到一个很广的范围。那么，从中可以总结出大停电的共同 特征： 最初的事件是n 1 或者n k 的开断事件； 在最初的原发性事件之后，会发生一个接一个，但不是同时的跳闸事件； 许多大停电事件是由于系统负荷很重，如1 9 9 6 年w s c c 夏季的停电，由 于小的故障引起大范围的停电事故，但是并不能说在系统负荷很轻的情 第一章绪论 情况下，不会发生大停电事故，2 0 0 3 年意大利、1 9 9 4 年w s c c 和广东 电网“9 2 0 ”的大停电事故就是在负荷很轻的情况下发生的； 原发性故障和后续故障发生的原因很多，保护和安全稳定装置误动、拒 动，无功不足以及保护设置不合理都是导致大停电发生和发展的原因。 根据以上分析，需要对最初发生的- l 或者- _ j 事件进行故障诊断，更重要 的是掌握原发故障事件后的电网运行情况，给出故障识别后实时的调度处理建 议，使得调度员能采取相应的措施，遏制事故进一步演化扩大。因此，需要具备 在线故障诊断和实时调度处理功能的系统，辅助调度员进行故障的识别和采取调 度处理措施。 故障的发生和扩大多数与继电保护和安全稳定装置的误动、拒动有密切关 系，而故障发生后需要对故障进行正确识别和判断，继电保护和安全稳定装置的 误动、拒动使得故障的复杂性增大，对故障进行正确识别和判断的难度增加。所 以，需要在线故障诊断系统能对故障发生时产生的拒动、误动信息进行识别，对 含有这些信息的复杂故障进行正确诊断。 为解决这些问题，依靠常规e m s s c a d a 的功能0 0 1 ，由于缺少系统协调和 高级分析能力，对于事故情况下分析和处理功能则难以满足需求。所以亟待建立 专门进行在线故障诊断和调度处理系统实现电网故障处理和安全防御，为调度员 进行电力系统事故处理提供快速而准确的依据，就成为一个需要解决的课题。 1 3 电力系统故障诊断的研究方法和研究现状 1 3 1 一般故障诊断方法 文献指出，故障诊断的方法按照通行的分类方法可以分为基于解析模型的方 法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类。 基于解析模型的方法是最早发展起来的，此方法需要建立被诊断对象的较为 精确的数学模型。进一步它又可以分为参数估计方法、状态估计方法和等价空间 方法。这三种方法虽然是独立发展起来的，但是它们之间存在着一定的联系。现 已证明了基于观测器的状态估计方法与等价空间方法是等价的。非线性系统故障 诊断的难点在于数学模型很难建立。相比之下，参数估计方法比状态估计方法更 适合非线性系统，因为非线性系统的观测器的设计有很大的困难。目前，只有对 某些特殊的非线性系统有研究，而通常的等价空间方法仅适用于线性系统。 当难以建立诊断对象的解析数学模型时，基于信号处理的方法是非常有用 中国电力科学研究院博士学位论文 相关函数、高阶统计量、频谱和自回归滑动平均过程，以及小波分析技术。这种 方法对于线性系统和非线性系统都是适用的。但是，避开对象数学模型，是这种 方法的优点，也是它的缺点。 基于知识的方法与基于信号处理的方法类似，也不需要系统的定量数学模 型，但它克服了后者的缺点，引入了诊断对象的许多信息，特别是可以充分地利 用专家知识等，所以是一种很有前途的方法，尤其是在非线性系统领域。基于知 识的方法还可以分为基于症状的方法和基于定性模型的方法。基于症状的方法包 括专家系统的方法、模糊推理方法、模式识别方法和神经网络方法等：基于定性 模型的方法包括定性观测器、定性仿真和知识观测器等。由于神经网络具有自学 习和能拟合任意连续非线性函数的能力，以及其并行处理、全局作用的能力。使 得它在处理非线性问题和在线估计方面有着很强的优势。另外，模糊推理、定性 观测器等善于处理不确定、不准确的知识，符合人的自然推理过程。 1 3 2 电力系统故障诊断的主流方法 近年来，一般报警信息的处理和常见简单故障的诊断问题已经得到较好的解 决。主要的方法有：基于人工神经网络的方法【l l 】1 1 4 】；基于专家系统的方法【1 7 】啦7 】； 基于随机优化技术的方法 2 8 - 3 4 ；基于p e t r i 网的方法【3 5 - 4 0 ；基于模糊系统的方 法【4 1 m ，等等。 1 3 2 1 人工神经网络方法 人工种经网络方法的思路是通过训练把处理问题的知识存储在有向权重连 接中，判别故障时通过各神经元的并行计算完成。优点是在线情况下数据处理速 度快，具有一定的容错能力和泛化能力。但存在样本收集和需要反复训练的问题。 文献【l l 】介绍了一种采用一组神经网络实现超高压输电线路综合故障识别 的方法。该文介绍的神经网络除了具有成组应用的特点外，还集成了时域特性， 可以处理故障诊断中与时间有关的特性。文献 1 2 】介绍了一种利用人工神经网络 ( a n n ) 实现变电站故障诊断的方法，该方法充分利用人工神经网络所具有的强大 的学习能力及高度的容错性等特点，实现对变电站故障元件的诊断。仿真结果表 明，该方法不仅能准确地诊断出保护、开关正确动作时的故障元件，也可有效地 诊断出因保护或开关拒动的越级故障时的故障元件 与文献l l z 】的出发点类似，文献【1 3 】提出一种基于多神经网络的分布式变电站 故障诊断系统的结构和构建方法，具有开发耗用低、易于维护、可在线诊断等特 6 第一章绪论 点，并能有效的克服单个神经网络因结构复杂而产生的学习速度慢，难以收敛等 缺点。文献 1 4 】提出应用新型径向基函数( r a d i a lb a s i sf u n c t i o n ，r b f ) 神经网 络解决故障诊断问题，文中将正交最小二乘( o r t h o g o n a ll e a s ts q u a r e ) 算法扩展 用于优化r b f 神经网络参数。并应用传统的b p 神经网络解决同样的问题以进行 比较。在4 母线测试系统中的计算机仿真结果证明，在解决故障诊断这一类问题 时，r b f 神经网络优于b p 神经网络模型，能够更有效地解决问题。 1 3 2 2 专家系统方法 专家系统方法【”】是建立一个具有大量专门知识和经验的程序系统，它根据某 个领域的专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟专家的决策过程，以解决 那些需要专家决策的复杂问题。一般由知识库、推理机和人机界面等几部分构成。 专家系统方法能够提供强有力的推理并具有解释能力，但知识的获取、组织、校 核和维护等都存在困剌”】。 文献 1 7 】较早提出采用专家系统方法并利用断路器和保护动作信息进行故 障区域判别的方法。文献【l8 】提出一种采用新的推理方法进行故障诊断的专家系 统。在这篇文章中，专家知识用逻辑推断( l o g i c a li m p l i c a t i o n s ) 代表并转换成 布尔函数。与传统的基于规则的专家系统不同，专家知识被转换成原始推断 ( p r i m ei m p l i c a t i o n s ( p i s ) ) ，通过p i s 的离线识别实现离线推理，减少了在线 推理的时间，使之可以用于实时环境。该文还给出了采用预识别p i s 来校验和纠 正保护和断路器的报警信息的方法。文献【1 9 】分析了电网故障时所表现出的故障 征兆信息的特点，在此基础上提出一种分层因果智能诊断模型，这种方法有更好 的适应性。在针对某电网的试验系统中应用表明这一方法是可行的。 文献 2 0 】提出并开发了一种用于变电站运行人员培训的具有解释功能的变 电站故障诊断专家系统。它采用保护范围取交集的方法进行故障诊断，推理过程 中记录诊断出故障的保护，作为解释故障发生的原因。文中详细分析并阐述其中 的关键问题，如保护范围取交集的规则、随运行方式变化的保护范围和有相关保 护的保护范围的表示方法等。文献 2 1 1 1 2 2 提出了一种变电站新型故障诊断及恢 复处理专家系统的总体设计方案，采用面向对象( 0 0 ) 技术和方法建立了变电站网 络拓扑及故障诊断模型，并用o o 方法进行了警报处理。文献【2 3 】 2 4 】介绍了一 种在电力系统故障诊断专家系统中采用的基于正反向推理的电力系统故障诊断 方法。该方法首先根据跳闸断路器提出故障假说，然后根据断路器和继电保护动 作的信息逐一检验假说的正确性，最后给出故障设备或故障范围。该方法可以诊 断输电线路、母线、变压器和发电机设备的故障及继电保护和断路器的非正确动 作。 7 中嗣电力科学研究院博士学位论文 文献 2 3 1 还介绍了采用的推理规则及在复杂情况下计算故障可信度的方法。 文献 2 5 1 的专家系统的实现方式比较特别，也可以认为是一种神经网络和专家系 统相结合的方式。该文利用神经网络和基于“与”“或”逻辑树的反向推理机分 别模拟领域专家的经验思维和逻辑思维，用神经网络确定出可疑故障，由反向推 理机实现逻辑推理验证并得出最终诊断结论。文献 2 6 】通过对河南电网的特性、 电网故障类型、电网保护配置的分析，建立了一个辅助调度员进行稳态监测及电 力系统故障诊断的专家系统。稳态监测中，采用了基于专家规则的知识库；故障 诊断中，首先根据设备与跳闸断路器的关系，建立基于跳闸断路器的设备故障模 式，然后输入断路器保护动作信息，根据断路器保护动作情况，来验证二者之间 的可信度，最终得出故障设备或故障范围。文献【2 首先利用开关动作信息确定停 电区域并处理单个元件故障且不存在漏报警和误报警的情况，对于不能精确诊断 的复杂故障，通过电网中各个厂站的计算机远程网络，对调度端与各个厂站初步 诊断结果信息进行交换或对话，最终确定故障元件以及保护和开关的误动、据动。 1 3 2 3 随机优化方法 采用随机优化技术的方法主要原则是将故障诊断表述为一个整数优化问题 再使用全局优化方法，如遗传算法、t a b u 搜索等，去求解该优化问题。基于随 机优化技术的方法在实际应用过程中也出现了一些问题：如何确定这些随机优化 方法的参数以实现快速正确的故障诊断：如何使这些方法适用于保护和断路器不 正常动作的情况等等1 1 4 1 。 文献【2 8 】提出把电力系统的故障诊断问题表达为o 1 整数规划问题，并采用 遗传算法和模拟退火算法两种方法求解。两种方法均能以较大的概率收敛到全局 最优解，并能够求得多个最优解。