基于贝叶斯网络的农村电力网故障诊断研究

1、基于贝叶斯网络的农村电力网故障诊断研究基于贝叶斯网络的农村电力网故障诊断研究论文导读：必需先确定贝叶斯网络的结构和参数。之后便可利用得到的贝叶斯网络进行故障诊断推理。农村电网，基于贝叶斯网络的农村电力网故障诊断研究。关键词：贝叶斯网络，故障诊断，农村电网0 引言农村电力网直接和用户相连，其可靠性和供电质量直接关系到国民经济和人们的日常生活。据不完全统计，用户的停电事故中有 80%是由配电系统引起的1。而在我国广大农村电网的可靠性程度一直不高,成为制约农村经济发展的一大瓶颈。为了提高故障诊断的准确性和快速性，国内外学者提出了专家系统(ES)2、人工神经网络(ANN)3、模糊 Petri 网4和遗

2、传算法(GA)等。这些方法对送至控制中心的准确、完整的信号大都可以取得较为满意的结果，然而在实际的故障诊断过程中由于电网故障诊断问题往往涉及大量的由保护或断路器误动、拒动，信道传输干扰错误，保护动作时间偏差等因素造成的不确定性的知识和数据，需要进行不确定性推理。在诸多不确定性推理方法中，贝叶斯网络方法因其具有严格的概率理论基础而应作为首先考虑的一种推理方法。为此，本文运用贝叶斯网络方法进行农村电网的故障诊断，该方法应用 Noisy-Or、Noisy-And 节点模型和类似 BP 神经网络的误差反向传播算法建立了输电线路故障诊断模型，并应用公式推理得出每个元件的故障信任度，根据故障信任度确定元件

3、有无故障。1 Noisy-Or、Noisy-And 节点模型简介1.1Noisy-Or 模型贝叶斯网络中的 Noisy-Or 节点是逻辑“或”的泛化。同逻辑“或”类似，当所有前提条件都为假时，Noisy-Or 节点 Nj 所代表的事件也取值为假。但同逻辑“或”不同的是，如果 Nj 的一个前提条件为真，并不意味着 Noisy-Or 节点 Nj 一定取值为真。Nj 的每一个前提条件 Ni 可以看作有一个与之相关联的、起阻碍作用的概率 qij。如果 Ni 是 Nj 唯一取值为真的前提条件，那么 Nj 为真的概率是 1-qij。假定阻碍作用是相互独立的，则 Nj 为真的可能性是取真值的前提条件数目 N

4、 的单调函数。参数 cij=1-qij 是 Nj 的单个前提 Ni 取真值时对Nj 为真的认可程度，即从节点 Ni 到节点 Nj 的条件概率。给定网络中与每一条连接相关的条件概率以及某个节点所有父节点的信任量测，可用一个简单的公式计算该节点 Nj 取真值 True 的“信任程度”，即：（1-1）其中，Nj 是网络中第 j 个 Noisy-Or 节点，Ni 表示 Noisy-Or 节点 Nj 的第i 个直接前提条件，又称父节点，Bel 表示信任程度（The degree ofbelief）。Noisy-Or 节点的概念视图如图 1-1 所示。1.2 Noisy-And 模型Noisy-And 节

5、点与 Noisy-Or 节点形成对照，是逻辑“与”的泛化。同逻辑“与”类似，当 Nj 的所有前提都为真时，Noisy-And 节点 Nj 所代表的事件也取为真（如 P(Nj=True)=1）。但同逻辑“与”不同的是，如果 Nj 的一个前提为假，并不意味着 Noisy-And 节点 Nj 一定取值为假。Nj 的每一个前提 Ni 可以看作有一个与之相关联的、起阻碍作用的概率 qij。这样，如果 Ni 是 Nj 唯一取值为假的前提，那么 Nj 为假的概率是 1-qij。假定阻碍作用是相互独立的，则 Nj 为假的可能性是取假值的前提数目 N 的单调函数。免费论文，农村电网。参数 cij=1-qij 是

6、 Nj 的单个前提 Ni 取假值时对 Nj 为真的否定程度，即从节点 Ni 到节点 Nj 的条件概率。在假设网络中所有证据都是该节点的祖先并且网络是一棵伪 Polytree 的情况下，节点 Nj 取真值 True 的“信任程度”可以由下面公式计算：（1-2）Noisy-And 节点的概念视图如图 1-2 所示。免费论文，农村电网。图 1-1 Noisy-Or 节点的概念视图Fig.1-1 Conceptual viewof Noisy-Or node图 1-2 Noisy-And 节点的概念视图Fig.1-2 Conceptual viewof Noisy-And node2 贝叶斯网络的电网

7、故障诊断在进行诊断推理之前，必需先确定贝叶斯网络的结构和参数。我们先利用领域专家知识构造贝叶斯网络的结构，再采用类似训练多层前向神经网络的反向传播算法学习得到贝叶斯网络的参数，之后便可利用得到的贝叶斯网络进行故障诊断推理。2.1 线路故障模型为便于说明，我们以图 1-3 中线路 L2 故障为例进行说明。L2 线路故障诊断模型如图 1-4 所示，图中保护类型的第一字母 F 表示失灵（M 表示主保护，P表示第一后备保护，S 表示第二后备保护），第二字母 B 表示母线（L 表示线路），第三字母 P 表示保护，下角标数字表示该保护对应的断路器序号。因为电网保护类型较多，为使诊断模型具有通用性，我们将保

8、护分为三类：主保护，即 100%确定性保护（高频保护、距离段、零序电流段）；第一后备保护（距离段、零序电流段）；第二后备保护（距离段、零序电流和段）。对高压电网，为隔离故障源，故障线路两侧必然有保护动作和断路器断开，所以 L2 节点为 Noisy-And 节点。对故障线路的某一侧，各种保护均有可能断开其对应断路器，它们为 Noisy-Or 节点输入。一般情况下，调度端应同时收到保护及其对应断路器的动作信号，所以保护及其对应断路器组成 Noisy-And节点的输入端。考虑到有可能越两级跳闸，第二后备保护 SLP 可再搜索一级。免费论文，农村电网。图 1-3 线路示例Fig.1-3 Sample

9、oftransmission line2.2 故障模型的参数学习算法借鉴用于训练多层前馈神经网络的标准反向传播算法，利用梯度下降的方法使某个目标变量的实际值与计算值之间的均方差最小，从而实现对贝叶斯网络参数进行修正。贝叶斯网络参数调整的梯度算法公式5如下：(1-3)其中，cij 是从节点 Ni 到节点 Nj 的条件概率，其取值范围为0,1，是学习率，j 是节点 Nj 的误差。对于输出节点，j 定义为：(1-4)其中，第 j 个目标变量 Nj 取真值的真实信念，第 j个目标变量 Nj 取真值的信念预测值。对于隐层节点，从子节点 Nk 反传到父节点 Nj 的误差可由下式计算：（1-5）图 1-4

10、线路故障模型Fig.1-4 The faultdiagnosis model of transmission lines其中，k 是节点 Nk 的误差。除了 Noisy-Or 和 Noisy-And 节点外，网络中还可以包含代表逻辑“非”的节点。免费论文，农村电网。可以根据下面算式计算“非”节点的信念：(1-6)其中，Nj 是一个“非”节点，Ni 是它唯一的父节点。免费论文，农村电网。随机初始化节点间的条件概率 cij 后，利用样本和上述参数调整的梯度算法公式（1-3）（1-6）对线路故障模型的参数分别进行训练学习，学习结果（条件概率 cij）已分别标于图 1-4 中。对这组训练样本重复循环训

11、练直到达到要求的预期输出为止。对确定性故障样本，训练输出在 0.70.95 之间，对确定性没故障样本，训练输出在 0.00.1 之间。2.3 诊断方法利用断路器的实时信息，采用实时结线分析方法来识别故障前与故障后的系统拓扑结构，之后找出两个拓扑结构的差异，即为停电区域，故障元件肯定在停电区域之中。确定停电区域后，依次将停电区域内每个元件相关的保护和对应的断路器信息代入相应的经参数学习修正后的故障诊断模型，应用公式（1-1）、（1-2）推理得出每个元件的故障信任度。故障信任度在 0.7 以上的元件为确定性故障元件, 在 0.10.7 之间元件为可疑故障元件，在 0.1 以下的元件属确定性没故障元

12、件。3 结论本文对贝叶斯网络在高压电网故障诊断中的应用进行了研究，应用 Noisy-Or、Noisy-And 节点模型和类似 BP 神经网络的误差反向传播算法建立了输电线路故障诊断模型。免费论文，农村电网。所建立的故障诊断模型通用性强，不随电网结构变化而变化，具有语义精确、推理快速、学习效率高、容错能力强等特点，并应用公式推理得出每个元件的故障信任度，根据故障信任度确定元件有无故障。参考文献1杨其余.配电网络M.北京:中国电力出版社,1998.2CIGRE TF 38. 06. 03, 1993. Practical Use of Expert SystemsinPlanning and Op

13、eration of Power Systems. ELECTRA,1993;(2):31-68.3A.G. Jongepier. Neural Networks Applied to Alarm Processing,Proceeding of 3rdSymposium on Expert Systems Application to PowerSystem （ESAPS）, TokyoKobe, Japan,1991:615-621.4F.S. Wen. Probabilistic approach for fault-section estimationinpower systems based on a refined genetic