（电力系统及其自动化专业论文）电力系统动态诊断研究.pdf

算结果表明该方法对于在线进行小概率高风险连锁故障的预警是可行的。 5 ) 基于知识的诊断和基于物理模型的数值计算方法各有所长，在单纯采用基 于离散系统的分析方法或连续系统的分析方法都难以完全满足电力系统 复杂故障在线诊断需求的情况下，本论文在对复杂故障分类讨论的基础 上，把基于知识的逻辑分析和基于物理模型的数值计算紧密结合起来，提 出了基于混杂系统理论和多智能体结构的混合诊断方法。并采用m a t l a b 环境下的p s a t ( p o w e rs y s t e m a n a l y s i st o o l b o x ) 作为计算工具在w s c c3 机9 节点系统上进行了模拟计算，计算结果表明了混合分析方法对于系统 型复杂故障的分析和预警的价值。 关键词：电力系统，停电事故，复杂故障，动态诊断，混杂系统，多智能体 o p a c a s c a d e 模型，基于知识的诊断，混合诊断 a b s t r a c t d y n a m i cd i a g n o s i so fp o w e rs y s t e mi ss t u d i e do nt h eb a s i so fc u r r e n tf a u l td i a g n o s i s m e t h o d st om e e tt h en e e do fp o w e rs y s t e m t h ed y n a m i cd i a g n o s i sm o d e lb a s e do n h y b r i ds y s t e m ，t h es y s t e ms t r u c t u r eb a s e do nm u l t i a g e n t ，t h ek n o w l e d g e b a s e dd i a g n o s i s m e t h o d ，t h e f a u l t a n a l y s i s a n d e a r l y w a r n i n g m e t h o db a s e do no p a r o i t n l - p s e r c a l a s k a ) c a s c a d em o d e la n dh y b r i dd i a g n o s i sb a s e do nh y b r i dp o w e r s y s t e mm o d e la r ed i s c u s s e dt od e a lw i t hc o m p l i c a t e df a u l t so fp o w e rs y s t e mw i t h h i e r a r c h i c a ld i s p a t c h i n gm e c h a n i s m t h em a i nc o n t r i b u t i o n so ft h i sd i s s e r t a t i o na r ea s f o l l o w s ： 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 sm e t h o d s a r ea n a l y z e d ；a n dd y n a m i cd i a g n o s i so fp o w e rs y s t e ma n dd y n a m i ca n a l y s i s s t r a t e g i e sa r ep r o p o s e da c c o r d i n gt ot h ep r o b l e m s d y n a m i cd i a g n o s i so fp o w e r s y s t e mc a nb eu s e dt ot r a c ea n dd i a g n o s ef a u l t so n l i n ed u r i n gt h e i re v o l v e m e n t d y n a m i cd i a g n o s i s i sb a s e d0 nh y b r i ds y s t e ma n dm u l t i a g e n t ，a n df o l l o w s d y n a m i ca n a l y s i ss t r a t e g i e s c o n s i d e r i n gp o w e rs y s t e m i sah y b r i ds y s t e mi nn a t u r ea n do p e r a t e si na h i e r a r c h i c a lm o d e h y b r i dp o w e rs y s t e mm o d e lb a s e d0 nc o n t r o l l e dg e n e r a l h y b r i dd y n a m i c a ls y s t e m s ( c g h d s ) a n dm u l t i l a y e rd i a g n o s i ss y s t e mb a s e d o nm u l t i a g e n ta r e e s t a b l i s h e d h y b r i ds y s t e m m o d e lc a nd e s c r i b et h e c o n t i n u o u sa n dd i s c r e t ec h a r a c t e r i s t i c so ft h es y s t e ma n dt h er e l a t i o n s h i p b e t w e e nt h e m t h em u t u a lo p e r a t i o na n dc o o p e r a t i o na m o n ga g e n t sh e l ps o l v e t h e1 a r g es c a l ea n dc o m p l i c a t e dp r o b l e m si nd y n a m i cd i a g n o s i ss y s t e m i ti sam a i np r o b l e mo fk n o w l e d g e - b a s e dd i a g n o s i sm e t h o dt oi n t e g r a t es h a l l o w k n o w l e d g ea n dd e e pk n o w l e d g eb e c a u s et h ek n o w l e d g eo ff a u l td i a g n o s i si s d i v e r s i f i e d f o r m a le x p r e s s i o no fr u l ei se s t a b l i s h e db a s e do ns y m b o l i c1 0 9 i c f i r s t l y t h ek n o w l e d g e b a s e dd i a g n o s i sm e t h o d r e l e v a n tt h e o r e m sa n dr u l e i n d e x i n ga p p r o a c ha d a p t i v ef o rf a s td i a g n o s i sa n dk n o w l e d g ee v o l v e m e n t o n l i n ea r ee s t a b l i s h e d s o m ee x a m p l e sa r e g i v e nt os h o wt h ep r o c e s so f k n o w l e d g ee v o l v e m e n t a n dt h ew a yt om a k eu s eo f r u l ei n d e x o p a c a s c a d em o d e lr e p r e s e n t st h en a t u r eo fat y d eo fc a s c a d i n gf a u l t sa n d h a sp o t e n t i a lf o ro n l i n eu s e o p am o d e li sm o d i f i e dt os i m u l a t et h ep r o c e s so f f a u l t sc o n v e n i e n t l y a n dt h ei t e r a t i v ep r o c e d u r ef o rm o d i f i e do p am o d e li s a l s og i y e n s i m u l a t i n gc a l c u l a t i o n sa r ep e r f o r m e do nr t s 9 6i nm a t l a bu s i n g m a t p o w e r , a n dt h er e s u l t so fd i f i e r e n tr e d i s p a t c ha p p r o a c h e sa r ec o m p a r e d t h er e s u l t ss h o wt h i sm e t h o di sf o a s i b l ef o re a r l y w a r n i n go ft h ee v e n t sw h i c h i i i a r er a r eb u tw i t hh i g hr i s k 5 、 b o t hk n o w l e d g e b a s e dm e t h o d sa n dm o d e l b a s e dm e t h o d sh a v et h e i ro w n a d v a n t a g e s b u tt h er e q u i r e m e n t so fo n l i n ed i a g n o s i so fc o m p l i c a t e df a u l t so f p o w e rs y s t e mc a l ln o tb em e tb yo n l yd i s c r e t es y s t e ma n a l y s i so rc o n t i n u o u s s y s t e ma n a l y s i s h y b r i dd i a g n o s i sb a s e do nh y b r i dp o w e rs y s t e mm o d e li s p r o p o s e d ，w h i c h c o m b i n e sk n o w l e d g e 。b a s e dm e t h o d s a n dm o d e l ，b a s e d m e t h o d sq u i tw e l lf o rs y s t e mf a u l td i a g n o s i sp r o b l e m s ，a f t e rt h ec o m p l i c a t e d f a u l t so fp o w e rs y s t e ma r ec l a s s i f i e d s i m u l a t i n gc a l c u l a t i o n sa r ep e r f o r m e do n w s c c 9i nm a t l a bu s i n gp s a t ( p o w e rs y s t e ma n a l y s i st o o l b o x ) t h er e s u l t s s h o wt h ev a l u eo fh y b r i dd i a g n o s i sf o rt h ea n a l y s i sa n de a r l y w a r n i n go f s y s t e m i cc o m p l i c a t e df a u l t s k e yw o r d s ：e l e c t r i cp o w e rs y s t e m ，b l a c k o u t ，c o m p l i c a t e df a u l t ，d y n a m i cf a u l t d i a g n o s i s ，h y b r i ds y s t e m ，m u l t i a g e n t ，o p a c a s c a d e ，k n o w l e d g e b a s e dd i a g n o s i s ； h y b r i dd i a g n o s i s 中国电力科学研究院博士学位论文 第一章绪论 1 1 电力系统故障诊断的研究背景 设备与系统的状态监测及故障诊断的研究始于6 0 年代航天部门对机械设备与 系统的故障预防，在其它许多领域也得到了相应的发展。例如，模拟电路的故障 诊断己成为网络理论的一个主要分支；电气设备的故障诊断是电工技术中十分活跃 的方向；动态系统的故障诊断运用系统理论、信号处理、模式识别、决策理论、人 工智能等理论已取得了长足的进展。其中，旋转机械的故障诊断和数字电路的故障 诊断，经过多年的发展已经比较成熟，开发出许多实用的监测与诊断系统，并取得 了可观的经济效益。 电力系统的故障诊断问题是随着电力监控系统的产生和发展而提出来的【2 】。随 着电力系统自动化技术的不断发展，电网的运营质量不断提高，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，尤其是在发生复杂故障或自动装置动作不正常时， 情况更加严重。面对故障情况下的大量的报警信息，调度员需要在很短的时间内滤 除无效信息和次要信息，找到关键故障信息并进行故障分析，压力很大。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【3 】【4 】。 电力是国家的支柱能源和经济命脉。人民群众对于电力的需求一方面从量上而 言越来越大，另一方面从质上来说越来越高。电力系统的大事故对于国家经济会造 成巨大影响，甚至威胁到国家安全【5 1 。但是，电力系统的事故，尤其是由于各种偶 然因素造成的事故从客观上讲是不可能完全避免的。如果局部故障未能得到及时有 效的处理，还可能导致全网的大规模停电事故。 国外发生的几次典型大停电事故如表1 1 所示，可以看到，尽管科学技术在不 断进步，电力系统的事故并没有因此而杜绝，而且随着整个社会对于电能的需求和 依赖越来越大，造成的危害和影响有增无减。另外，就在最近，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 第一章绪论 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1 0 亿美元损失。 表1 1 国外发生的典型大停电事故 戮糕瓣魏溅黧糕爨瓣翔黼谶懋麟蒸黼 2 0 0 3 年9 月2 8 意大利大瑞士意大利输电走廊相继全国除s a r d i n i a 岛外均 停电跳闸，频率降至4 7 5 周停电，2 0 小时恢复 2 0 0 3 年8 月1 4 北美大停 5 0 0 0 万人口停电约一 电 电压稳定和角度稳定破坏 天 1 9 9 6 年8 月l o 美国西部几条线路检修而未校验稳7 5 0 万人口断电3 小 大停电定极限。稳定破坏时，损失达1 0 亿美元 夏季重负荷时负荷突然升停电达3 小时2 1 分钟， 1 9 8 7 年日本大停电 高，引起电压崩溃造成铁路、地铁停运 1 9 7 7 年7 月2 3 日纽约大暴风雨袭击导致多条线路全网停电，2 5 小时恢 停电相继跳闸复，引起抢劫和纵火 国内也有很多影响较大的停电事故发生【6 】，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l ，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 年贵卅f 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。其它典型停电事故 还有1 9 8 9 年贵州电网“8 4 ”事故、山东电网“4 2 5 ”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：1 9 9 4 年甘肃电网“1 1 0 ”事故；1 9 9 5 年宁夏电网 “9 9 ”事故、广东电网“1 0 2 9 ”事故；1 9 9 6 年华北电网“5 2 8 ”事故、南方电网 “6 6 ”事故、华东电网“7 1 3 ”事故、北京电网“1 1 9 ”事故；1 9 9 7 年西北电网 “2 2 7 ”事故、河北电网“8 1 2 ”事故、东北电网“9 6 ”事故；1 9 9 8 年四川电网 “6 1 2 ”事故、福建电网“2 2 0 ”事故；等等。 电力系统事故处理是一个复杂的过程，其中有许多不确定性因素，主要依靠调 度员的经验来现场决策。然而实际事故都是偶然发生的，相当一部分调度员缺少实 中图电力科学研究院博士学位论文 际事故处理经验，加之责任重大负担过重，面对复杂而紧迫的场面，要求调度员仅 凭经验和直觉立刻判断故障性质并采取正确有效的措施尽可能地减少事故损失，往 往难以达到理想的效果1 7 】【”。 另外，电网互联增大了对其监控的难度。电网大型化以后虽然会有更大的抗冲 击能力，但另一个方面，单一故障波及整个电网造成重大停电事故的风险也加大了。 对电网故障的可靠监视、追踪分析和预警就更加重要了。2 0 0 3 年8 月1 4 日美加大 停电中就出现了线路故障信号因报警失灵而未能给运行调度人员以警示的情况p j 。 设想如果最初故障时能及时报警，在事故发生的初期问题比较单纯就相对容易处理 和解决，也许就不至于发生后来的大停电事故，因此加强对全网的监控显得格外重 要【l 叭。到2 0 0 4 年底，我国电网装机容量已超过4 亿千瓦。随着三峡等大型电厂的 建成和西电东送、全国联网的逐步推进，我国将会出现超大规模的联合电力系统。 这对于电网的监控和安全预警提出了更加严峻的挑战。 在这种背景下，研究电力系统故障诊断的理论和方法，开发电力系统报警处理 和故障诊断系统，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 故障诊断的研究方法和研究现状 1 2 1 一般故障诊断方法 文献【1 1 】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。现己证明了 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很有用的，因 为这种方法回避了抽取对象的数学模型的难点，而直接利用信号模型，如相关函数、 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 第一章绪论 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 2 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 1 3 1 。【1 6 1 ；基于专家系统的方法【m 1 【2 9 】： 基于随机优化技术的方法【m 1f 3 6 1 ：基于p e t r i 网的方法【3 7 1 。11 4 2 l ；基于模糊系统的方法 4 3 1 【4 8 1 ，等等。 1 2 2 1 人工神经网络方法 人工神经网络2 】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【1 3 】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 4 】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 1 2 】的出发点类似，文献【1 5 1 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 6 】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 中国电力科学研究院博士学位论文 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 2 2 2 专家系统方法 专家系统方法7j 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 护等都存在困难1 ”1 。 文献【1 9 】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 2 0 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 l 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 2 1 】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，这种方法有较好的适应性，针对某电网的试验应 用结果表明了这一方法的可行性。 文献【2 2 】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。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 3 】 2 4 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( o o ) 技术和方法建立了变电站网 络拓扑及故障诊断模型，并用0 0 方法进行了警报处理。文献 2 5 】【2 6 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。 文献 2 5 踅t 2 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 7 】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 第一章绪论 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 8 】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 9 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 2 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 6 】。 文献 3 0 】提出把电力系统的故障诊断问题表达为o l 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。文献 3 h 提出了基于覆盖集理论( s e tc o v e r i n gt h e o r y ) 和t a b u 搜索( t a b us e a r c h t s ) 方法的电力系统警报处理的一种新方法。以覆盖集理 论为基础，首先把电力系统警报处理问题表示为o 1 整数规划问题，引入了一种新 的评估指标。之后，提出了用t s 方法来求解这一问题。并以两个算例的计算结果 证明了数学模型的正确性，提出的以t s 为基础的方法比现有的以遗传算法( g e n e t i c a l g o r i t h m g a ) 为基础的方法更为有效。 文献 3 2 3 3 3 4 1 介绍了基于优化方法并采用遗传算法求解的故障诊断系统的 模型和方法、软件结构和系统实现。其中文献 3 2 1 着重介绍了所发展的同时利用保 护和断路器信息的故障诊断的解析模型。其在数学上是一个无约束0 1 整数规划模 型，借助于充分利用断路器的跳闸信息。这种模型在一定程度上解决了保护信息不 完整时的电力系统的故障诊断问题。之后，概述了利用实时网络拓扑分析方法识别 故障平息后的停电( 故障) 区域的方法，从而可将故障诊断局限于这些小的停电区 域之中，以大大节省计算时间。此外，还简要介绍了用遗传算法求解故障诊断问题 的基本步骤。 中国电力科学研究院博士学位论文 文献 3 5 1 根据元件故障与保护动作和断路器跳闸之间的逻辑关系，首先构造了 电力系统故障诊断与不可观测的保护的状态识别( f s e s i u p r ) 的一种0 1 整数规 划模型，该模型充分利用了断路器信息，在一些保护信息不完整的情况下也能正常 工作：之后提出了用t a b u 搜索( t s ) 方法来求解这一问题。文献 3 6 1 提出只利用断 路器信息的电力系统故障诊断方法，并采用遗传算法来求解。这种方法适用于保护 信息不完整或保护信息有延迟导致的保护信息不可用情况。 1 2 2 4p e t r i 网方法 p e t r i 网故障诊断的思路【3 7 】是，用p e t r i 网来描述电网中继电保护反应于故障 并有选择地切除故障的过程，再求逆就得到p e t r i 网故障诊断模型。这种方法的优 点在于可以对很复杂的系统进行建模和描述，但它要求具有足够多的先验知识，才 能建立起完整的p e t r i 网【3 9 l 。 文献 4 0 1 分析了推理p e t r i 网与传统p e t r i 网的共性和区别，给出了模糊产生式 规则推理p e t r i 网模型和推理算法，并以极大代数矩阵算子进行了形式化表示。文 献 4 1 1 论述了基于p e t r i 网理论进行电网故障诊断的方法，描述了故障元件、保护、 开关之间内在的动作关系，提出了运用简单的矩阵计算进行诊断的方法，适用于各 种网络拓扑。文献1 4 2 在模糊p e t r i 网和彩色p e t r i 网的基础上，给出了一种基于模 糊彩色p e t r i 网( f c p n ) 的知识表示和知识获取方法，将模糊规则库中的不同变量 用不同的色彩来区分，每一种色彩用一种标识符号来表示，可构成一个更为简明的 f c p n 图。 1 2 2 。5 模糊系统方法 模糊系统方法与专家系统的结构类似，由模糊知识库、模糊推理机和人机界面 等几部分组成；但引入了模糊逻辑，把精确推理变为近似推理，增强了容错性，但 专家系统的某些缺点模糊系统也具有，例如知识的获取、组织、校核和维护困难的 问题。文献 4 3 综述了模糊集在电力系统中的使用情况。 文献【4 4 】提出了一种基于模糊集处理配电网故障定位过程中的不确定性问题的 方法。文献 4 5 】针对传统水电故障诊断系统的信息损失问题，在模糊综合评判技术 和软判决融合结构下，提出了一种新的决策级信息融合算法。该算法以合成运算和 全局决策融合来自多传感器的局部判决以获取所处理对象的综合决策分析。文献 4 6 】 在建立故障诊断知识库基础上提出了基于模糊简洁覆盖集理论的故障诊断方法，利 用保护和断路器跳闸信息进行故障诊断，在一定程度上消除了电力系统故障诊断中 第一章绪论 存在两种不确定性因素对于故障诊断结果的准确性的影响，即保护和断路器动作的 可靠性，以及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。文献 4 7 】采用模糊辨识技术，根据已知的输入和输出，辨 识模糊模型。文献【4 8 】建立了一个基于实例的模糊推理模型，该模型反映和体现了 经验知识的数据源中的数据相关性。模糊理论通常与其它方法结合应用，例如组成 模糊神经网络【4 9 1 、模糊p e t f i 网【5 0 】等。 1 2 3 综合诊断方法 上述各种主流诊断方法各有千秋，其中专家系统方法研究者最多，最为成熟， 应用也最为广泛。此外还有很多把两种以上方法结合起来的综合方法，例如把人工 神经网络和专家系统结合起来【5 l 】【5 2 】【5 3 】【5 4 】，把模糊方法和神经网络及专家系统结合 起来( 5 5 】，把随机优化方法和模糊方法结合起来1 5 6 】等等。 文献【5 1 】综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用专家系统的推 理能力，由专家系统根据报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由人工神经 网络对故障假设进行验证。该方法中人工神经网络隐含的知识是电网通用的故障诊 断知识，具有较强的通用性。文献 5 2 1 对b p 神经网络的容错性进行了研究，将网 络的容错能力与测试样本所形成的模糊区的大小对应，通过消除模糊区来提高网络 的容错能力。针对南昌5 0 0 k v 变电站自动化系统，开发了变电站的实时故障诊断系 统。该系统以3 层前向b p 网络作为故障诊断的核心部分，以开关动作信息、保护 动作信息等作为人工神经网络的输入。同时结合专家系统，利用其推理判断能力， 对变电站的运行方式进行识别，并对神经网络的某些输出结果进行必要的修正。 文献【5 3 】分析了专家系统和神经网络在故障诊断中的应用。针对两种技术各自 的优缺点，建立了一个基于神经网络和专家系统的集成故障诊断系统。文中指出专 家系统的特点是在症状和原因之间建立明确的对应关系，大多采用基于规则的知识 表示方法，在人们对症状和原因之间的基本知识很难给出清楚的定义的领域取得了 良好的效果，它的局限性在于当遇到一个没有相应规则与之对应的新故障时，系统 则显得无能为力。解决这种诊断“脆弱性”的方法是在知识库中加入有关被诊断系 统结构和功能模型的深层知识。这些模型可以是对过程定量或定性的模拟。深层知 识模型的主要不足是需要过多的搜索时间以及诊断的模糊性。和专家系统不同，神 经网络经过学习得到的知识以分布的方式隐式地存储在整个网络上。当出现训练时 没有遇到的新故障时，可以找出对接近的故障作为诊断的结论，但这会使系统产生 和基于规则的专家系统同样的诊断“脆弱性”。文献 5 4 1 从基于人类思维发展模式的 角度，探讨了一种融合设备故障诊断的专家系统模型与人工神经网络模型的途径。 中国电力科学研究院博士学位论文 并指出从思维发展的角度看，故障诊断的神经专家系统是在逻辑思维支配下，适当 运用经验思维的成果，并通过用户参与机制从假设出发实现一定范围内的创造性思 维的过程。 文献 5 5 讨论了基于模糊产生式规则的故障诊断专家系统与神经网络相结合的 问题，把推理网络同神经网络联系起来。具体方法是在转换中把模糊产生式规则前 提的置信度归结到神经网络的输入信息学习样本，把规则的置信度归结到神经网络 的输出信息学习样本，并给出实例的具体实现过程。解决了模糊规则专家系统向神 经网络转换问题，实现了基于神经网络的模糊快速推理诊断和知识自动获取，可靠 有效利用神经网络的并行处理和自学习能力，能避免传统模糊推理的冲突、低效率 和知识获取的瓶颈问题。文献 5 6 1 8 匕出电力系统故障诊断中存在两种不确定性因素， 即保护和断路器动作的可靠性，以及调度中心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。如何处理这些不确定性在一定程度上 影响故障诊断结果的准确性。文章提出了基于模糊外展推理( f u z z ya b d u c t i v e i n f e r e n c e ) 的电力系统故障诊断模型，可以同时计及这两种不确定性因素。首先将 故障诊断问题描述为无约束o 1 整数规划问题，之后采用高效的启发式优化技术一 t a b u 搜索方法来求解。 1 2 4 其它诊断方法 另外，还有其它一些方法，例如基于因素空间理论的方法【5 7 】、模糊聚类法【5 9 1 、 基于信息融合的方法【6 0 1 以及一些从物理模型出发的诊断方法【6 l 】【6 2 】等等。 文献【5 7 利用汪培庄教授提出的因素空间理论【58 1 ，为诊断问题下了一个新的数 学定义，以此为基础，给出了故障诊断的数学模型。最后讨论了故障诊断专家系统 的构建方法及其应用。该文还指出诊断问题是广泛存在的，研究诊断问题并建立它 的数学模型，不仅有理论意义，而且有实际意义。 文献 5 9 】采用模糊c 均值聚类算法对原始采样数据进行聚类，并通过模糊传递 闭包法和绝对值指数法得到模糊c 均值法的初始迭代矩阵，用划分系数、划分熵和 分离系数来评价聚类的结果是否最佳。 文献【6 0 】首先从生物学和哲学的观点论述了信息融合技术存在的普遍性和必然 性，并从信息论的角度论证了信息融合技术在故障诊断中的可行性和有效性；结合 故障诊断的特点，以五种基本融合过程为构件，建立了信息融合故障诊断过程的一 般框架。 文献【6 1 提出了一种1 1 0 k v 城市电网及变电站故障元件的在线识别算法。考虑 9 一 第一章绪论 到城网自动化配置的特点，该算法采用基于逻辑算法的拓扑关联法，首先由实时开 关量信息形成网络拓扑结构，搜索停电区域，然后根据保护动作信息进一步判断故 障元件，并利用在线遥信遥测信息进行校验，快速有效地进行电网实时故障诊断。 该算法对1 1 0 k v 系统具有通用性。利用该算法进行故障诊断，可诊断到变电站1 0 k v 出线，能够有效地帮助运行人员迅速正确地识别故障元件和误动、拒动的开关。文 献 6 2 】介绍了一种用于变电站故障诊断的方法“变电站网络割集电流故障诊断法”。 这种方法最主要的特点是利用人工智能技术综合使用整个变电站的实时故障信息， 实现故障诊断的综合优化和联合决策。 1 2 5 一些具体问题的解决方法 6 3 1 - 【7 1 1 文献 6 3 】指出电力系统发生故障时的警报信息具有时间特性，如果能够充分与 合理地利用这一特性，可以提高故障诊断结果的准确性和加快诊断速度。该文以外 展推理和简洁覆盖集理论( p a r s i m o n i o u ss e tc o v e t i n gt h e o r y ) 为基础，对计及警报 信息时间特性的电力系统故障诊断问题做了一些初步的研究工作。采用时间图表示 元件故障与警报信息及其时间特性之间的关系，时间图中的节点表示警报信息，节 点间的有向支路表示这两个节点所代表的警报信息出现的先后次序。在此基础上， 建立了描述这一问题的优化模型( o 1 整数规划模型) ，给出了用t a b u 搜索技术求 解该问题的算法。 文献 6 4 】 6 5 】研究了用故障录波器信息进行故障诊断的方法。其中文献【6 4 】研究 了基于故障录波器信息，采用人工神经网络进行变电站故障诊断的方法。该系统中， 核心部分是三层前向b p 网络分别对变电站内的变压器、线路和母线构造相应的故 障诊断a n n 模型，对每种保护、断路器和自动装置构造相应的动作性能诊断模块。 利用安装在变电站的故障录波器的信息对变电站内的变压器、母线、线路上发生的 故障进行诊断，具有信息全、信息量小、查找范围小的优点。文献 6 5 】与文献【6 4 】 的出发点类似，也是在系统发生复杂故障或开关、保护存在较多误动、拒动以及因 信道干扰而发生信息丢失等诸多不确定因素的影响下，采用故障录波信息作为新的 信息源，提出了一种合理利用采集信息进行分层故障诊断的方法，即对复杂故障利 用故障录波信息作进一步诊断。 文献 6 6 在系统研究二叉树、语义树和一1 3 搜索算法的基础上，提出了知识库 组织结构设计方法和搜索策略。并且，为了实现多知识库的集成，有效综合专家的 经验知识，利用d b 搜索算法和框架结构知识表示方法设计了一个具有可视化功能 的实时故障诊断推理机。文献 6 7 】尝试应用粗糙集理论来处理因保护装置和断路器 误动作、信号传输误码而造成的错误或不完整警报信号。提出的方法以决策表作为 中国电力科学研究院博士学位论文 主要工具，直接从故障样本集中导出诊断规则，并揭示了警报信息内在冗余性。文 献 6 8 采用粗糙集理论来处理开关、保护存在误动、拒动以及因信道干扰而发生的 信息丢失等诸多不确定因素。考虑故障诊断的局域性和电网的连通性，提出了较大 规模电网的蝶形分割方法，为粗糙集理论在较大规模电网故障诊断中的应用提供了 一种解决方案。 文献【6 9 介绍了基于神经网络方法实现的故障诊断专家系统，通过对4 0 个不完 全典型实例比较了基于规则的专家系统方法和基于神经网络方法的实时性及推理 鲁棒性。文献【7 0 】【7 1 讨论了软件重用问题。文献 7 0 】结合分布式计算环境与软件可 重用技术的发展，剖析了传统的集中式结构的应用软件所存在的缺陷