基于历史故障记录数据的电网连锁故障规模概率分布研究

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基于大数据的电网故障预测研究

基于大数据的电网故障预测研究近年来，随着电力行业的不断发展，电网故障问题也受到了越来越多的关注。

电网故障不仅会对生产和生活带来不良影响，还会对社会造成重大损失。

因此，如何提高电网故障的预测能力，成为电力行业研究的热点之一。

随着信息技术的不断发展，大数据成为预测电网故障的可行方案，电力企业开始采用基于大数据的电网故障预测模型，以提高预测精度和效率。

本文将探讨基于大数据的电网故障预测研究。

一、基本概念大数据指的是规模庞大、复杂度高、数据类型繁多的数据集合。

对于电力行业而言，大数据包括各种实时数据、月度、季度和年度数据，涉及机组运行状态、负荷、电网特性、天气、市场价格等多种方面。

这些数据不仅对电力企业的经营决策、行业政策制定、能源安全保障等方面产生影响，还可以用于电网故障预测和维护。

电网故障是指在电力系统运行过程中，由于各种原因导致电力系统发生不正常运行的情况。

电网故障可以分为短路故障、接地故障、断路故障、过电压故障、低电压故障等多种类型。

电网故障的发生不仅会导致停电事故，还会对电网设备造成损害，增加设备维护和修理的成本，甚至还会对周边环境造成影响。

二、基于大数据的电网故障预测模型的构建基于大数据的电网故障预测模型主要包括数据采集和处理、特征提取、模型构建等环节。

1. 数据采集和处理首先需要收集电力行业内的各种数据，包括历史数据、实时数据和预测数据等，这些数据来自电力设备、天气、市场、用户使用情况等多个领域。

以历史数据为例，其主要包括电力系统中所有设备的运行状况、用电负荷、市场价格、天气等信息。

数据的采集有多种方式，如传感器、数采系统、监控设备等，可以通过物联网技术实现数据自动化采集。

对于采集到的数据，需要进行清洗和预处理。

清洗是指将不合规范的数据删除或进行修正，排除干扰因素，保证数据的准确性和可靠性。

预处理是指将数据进行预处理，如特征选择、归一化等，以便于后续建模和分析。

2. 特征提取特征提取是指从原始数据中提取有用但不等同于原始数据的特征，以便于后续的建模和分析。

基于大数据分析的电力系统故障分析研究

基于大数据分析的电力系统故障分析研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，它为人们提供了电能供应，支撑了社会经济的发展。

在电力系统运行的过程中，时常会发生故障，给人们生活和生产带来不便和损失。

对电力系统故障进行准确快速的分析，可以帮助及时排除故障，维护系统的稳定运行。

传统的电力系统故障分析方法主要依靠人工经验和专家知识，这种分析方法效率低下、容易出错。

而随着大数据技术的快速发展，利用大数据分析方法来进行电力系统故障分析变得更加可行和有效。

大数据分析技术可以快速处理庞大的电力系统运行数据，通过对数据进行挖掘和分析，找出故障的原因和规律，从而改进电力系统运行策略和提高故障预测的准确性。

大数据分析可以通过收集和整理电力系统的运行数据，建立完整、准确的故障数据库。

通过对历史故障数据的分析，可以发现故障的共性和趋势，为故障分析提供有力的支持。

大数据分析可以将电力系统的运行数据与其他相关数据进行关联分析，例如天气、供需关系等，从而找到故障发生的潜在原因。

大数据分析可以通过对电力系统故障数据进行模式识别和异常检测，及时发现和诊断故障。

利用机器学习和人工智能算法，可以对大量的电力系统数据进行训练和学习，建立故障预测模型。

通过对实时数据的监测和分析，可以预测故障的发生，及时采取措施，避免故障的扩大和影响。

大数据分析可以帮助电力系统进行故障原因分析和故障树分析。

通过对电力系统故障数据的挖掘和分析，可以找出故障的主要原因和关键环节，进而改进系统的设计和运维策略，提高系统的可靠性和稳定性。

通过对故障数据的交叉分析和综合评价，可以建立电力系统的故障树模型，从而对故障进行深入的分析和评估。

基于历史故障记录数据的电网连锁故障规模概率分布研究

第 42 卷第 7 期 2014 年 4 月 1 日
Power System Protection and Control
电力系统保护与控制
Vol.42 No.7 Apr.1, 2014
基于历史故障记录数据的电网连锁故障规模概率分布研究
任惠 1，熊吉 1，David Watts2，陈曦 3
(1.华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定 071003；2.Pontificia Universidad Catolica de Chile, PUC, Vicuna Mackena 4860, Macul, Santiago, Chile；3.西安理工大学水电学院，陕西西安 710048) 摘要：连锁故障规模的概率分布描述了电网连锁故障的传播特点，是衡量电网发生大规模停电故障概率的有效方法之一。针对历史故障统计数据进行计算，是传统电力系统可靠性评估方法之一。将其与分支过程模型结合，用于区域电网的连锁故障分析。采用某区域电网 14 年历史故障数据为样本数据，针对多种概率模型进行比较分析，提出采用波雷-坦尔分支过程模型计算该区域电网连锁故障规模的概率分布，并采用误差分析研究了波雷-坦尔模型应用于实际电网风险管理的有效性和可能性。结果表明，波雷-坦尔模型能够很好地估计线路故障规模的概率分布。在相同置信度要求下，基于波雷-坦尔模型估计故障概率分布所需样本数据比直接根据实际故障数据计算所得概率分布所需样本数据降低一个数量级。关键词：连锁故障；分支过程；波雷-坦尔；误差析；概率分布；历史故障记录数据
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电力系统保护与控制
着眼于： 1）从宏观的角度研究连锁故障的特点及演化[4-7]；2）连锁故障干预，研究某一类扰动在连锁故障演化过程中的作用或识别故障链[8-12]；3）对传统风险管理方法进行补充，采用概率模型，基于仿真数据和实际故障记录数据，估计连锁故障停电规模的概率分布[10-14]。例如，文献[4-6]从自组织临界角度研究连锁故障的动力学成因，针对连锁故障的幂律特性进行了验证；文献[7]基于我国电网重大停电事故的统计资料，研究了我国各大电网发生连锁故障的特征。文献[8-10]从电力系统脆弱性评估角度研究影响电网安全的关键区域和薄弱环节，为连锁故障的预防和控制提供依据。文献[11]基于继电保护隐性故障模型和电力系统风险理论，提出了连锁故障产生和评估的方法。文献[12]通过分析影响连锁故障过程的因素，确定不同因素组合下的连锁故障关联度函数并用于连锁故障发展方向的实时预测。文献[13-14]采用集群模型，分别基于实际电网历史故障记录数据和仿真数据，采用概率方法估计连锁故障的概率分布以用于风险管理。文献[15]提出了基于分支过程理论的波雷坦尔模型对电网进行连锁故障分析，通过和实际故障数据拟合比较,验证了这种方法的有效性。文献[16]将文献[15]中不变的分支系数用变化的分支系数代替，给出了改进分支过程模型的连锁故障风险分析方法。上述研究均获得了有益的研究成果。对连锁故障进行分析和风险评估需要确定停电规模的概率分布。由上述研究模型估计的大停电事故规模的概率分布都存在不能由独立故障产生的幂率区域，这个结果与一些国家和地区的历史故障统计数据观察所得结论相一致。针对历史故障统计数据进行计算，一直是传统电力系统可靠性评估的重要组成部分。然而统计计算需要大量的样本数据，尤其是计算停电规模的概率分布，则必须使用多年的历史故障数据，限制了其在年度风险管理方面的应用。不同电网在拓扑结构、电网规模、装机容量、内在关联度、负荷水平以及其他一些物理/技术特征等方面存在很大区别。同样，不同电网间电力系统或电力市场的规划和运行也有所不同，尤其是国家与国家之间，运行机制不同。不同来源的故障记录数据，反映了不同系统的充裕性和安全性，其分析显示各电网的可靠性特征，既有不同，又都显示出相似的故障规模概率分布特征 [7,13,15-16]。不同的电网，适用的概率方法有可能不尽相同。本文拟在文献[15]基础上，通过对某区域南网 14 年的历史故障统计数据进行分析，比较两种分支

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法电网连锁故障是指一起故障引发了其他故障的连锁反应，导致整个电网系统发生大面积事故。

连锁故障不仅给电网系统带来严重的安全风险，也给人们的生活和生产带来了极大的不便。

研究电网连锁故障事故链识别方法对于确保电网安全运行具有重要意义。

传统的电网连锁故障事故链识别方法主要是基于经验和专家判断，缺乏定量分析和科学依据。

由于电网系统是一个高度复杂的动态网络系统，很难准确预测和识别连锁故障事故链的发生。

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法具有重要的研究价值。

第一步，建立电网系统模型。

将电网系统分为多个区域，每个区域包括多个节点和多个支路。

利用数字仿真和网络拓扑分析方法，建立电网系统的动态模型，考虑到节点之间的相互关系和支路之间的传输特性。

第二步，识别起始故障。

通过监测电网系统中的各节点和支路的状态参数，例如电压、电流和频率等指标，可以实时获得电网系统的工作状态。

当某个节点或支路的状态发生异常时，可以判定为起始故障。

第三步，分析故障扩散路径。

根据电网系统的动态模型和状态参数数据，利用网络分析方法计算起始故障扩散到其他节点和支路的路径和传输特性。

通过分析节点之间的连接关系和电力传输的效率，可以确定故障发展的路径和方向。

第四步，评估故障传播风险。

通过量化分析节点和支路的状态参数，计算故障传播的概率和风险。

将电网系统的各种故障模式和概率统计数据结合起来，综合评估不同故障扩散路径的风险程度和影响范围。

第五步，识别故障爆发点。

通过综合评估故障传播风险，找出最可能成为故障爆发点的节点和支路。

利用统计分析和机器学习方法，识别故障事故链中的关键节点和故障扩散路径。

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法可以从数学和物理的角度对电网系统进行全面的分析和评估。

通过建立电网系统的动态模型，结合实时监测数据和统计分析方法，可以高效地识别和预测电网连锁故障事故链的发生。

这不仅可以提高电网系统的安全性和可靠性，也为电力部门的运维和管理提供了重要的科学依据。

基于大数据分析的电力系统故障分析研究

基于大数据分析的电力系统故障分析研究随着电力系统规模的不断扩大和电网运行的复杂性增加，电力系统故障的发生频率也逐渐增加。

电力系统故障不仅会导致电网停电，还可能引发设备损坏、电力质量问题以及安全事故等严重后果。

对电力系统故障进行准确快速的分析和诊断具有重要意义。

传统的电力系统故障分析方法主要依靠人工经验和专家知识，这种方法存在主观性强、效率低等问题。

随着大数据技术的发展，基于大数据分析的电力系统故障分析逐渐被广泛应用。

大数据分析可以快速处理大量的数据，并通过数据挖掘和机器学习算法发现数据中的潜在模式和关联规律，从而为电力系统故障提供准确的分析结果和预测模型。

1. 数据采集与处理：电力系统故障分析需要大量的实时监测数据和历史故障数据。

数据采集与处理是电力系统故障分析的基础，通过采集和处理数据，可以建立电力系统的数据仓库，为后续的故障分析提供数据支持。

2. 特征提取和选择：电力系统的数据维度庞大，往往包含大量无关和冗余的信息。

特征提取和选择是从原始数据中提取有用特征的过程，可以通过统计分析、频谱分析、小波变换等方法对数据进行处理，提取故障特征，忽略无关信息和冗余信息，从而减少后续分析的时间和计算负担。

3. 故障分类和诊断：通过对采集到的故障数据进行分析和建模，可以利用机器学习和数据挖掘算法进行故障分类和诊断。

常见的方法包括支持向量机、神经网络、决策树等，这些方法可以通过学习历史故障数据的模式和规律，实现对新故障的自动识别和分类。

4. 故障预测与预警：除了对已经发生的故障进行分析和诊断，大数据分析还可以用来对未来可能发生的故障进行预测和预警。

预测和预警可以通过建立故障的时间序列模型，分析故障的趋势和规律，从而提前采取措施，减少故障对电网运行的影响。

基于大数据分析的电力系统故障分析研究可以提高电力系统故障的诊断准确性和效率，减少电网故障导致的损失和风险。

随着大数据技术的不断发展和完善，相信电力系统故障分析将在今后得到更广泛的应用和研究。

基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断研究

基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断研究随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，电力系统故障的预测和诊断成为了重要的研究领域。

传统的基于经验和规则的故障预测方法难以满足复杂电力系统的需求，因此，基于大数据分析的故障预测与诊断研究逐渐引起了广泛关注。

基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断研究可以利用海量的历史数据和实时数据来识别潜在的故障风险和异常情况。

首先，从大量的电力系统运行数据中提取特征，如电压、频率、电流等，然后通过数据挖掘和机器学习等方法对这些特征进行分析和建模，以实现故障预测和诊断的目标。

在电力系统故障预测方面，大数据分析可以帮助识别电力系统中潜在的故障风险。

通过对历史数据的分析，可以发现故障前兆信号，如电压波动、频率偏移等。

基于这些特征，可以建立预测模型来预测电力系统的故障概率和故障类型。

同时，结合实时采集的数据，可以及时发现故障的发生并进行预警，提前做好应对措施，确保电力系统的安全稳定运行。

在电力系统故障诊断方面，大数据分析可以帮助准确定位和分析故障原因。

通过对故障发生时的实时数据进行分析，可以利用机器学习和人工智能等技术，对故障类型进行识别和分类，并分析故障的根本原因。

这些分析结果可以帮助维修人员快速定位故障点，并采取相应的修复措施。

此外，还可以通过对历史数据进行统计分析，挖掘故障产生的规律和趋势，为故障诊断提供更加准确和可靠的依据。

然而，基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断面临一些挑战。

首先，数据质量的问题可能影响预测和诊断的准确性，包括数据的缺失、噪声和异常值等。

因此，在进行数据分析之前，需先对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量。

其次，电力系统的复杂性导致了特征提取和模型建立的复杂性。

因此，需要结合领域知识和数据挖掘技术，构建适合电力系统故障的特征和模型。

此外，电力系统的实时性要求对算法的响应和计算能力提出了更高的要求，因此需要采用高效的算法和计算平台。

总的来说，基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断研究具有重要的意义和应用前景。

基于大数据分析的电力系统故障分析研究

基于大数据分析的电力系统故障分析研究随着社会经济的不断发展和电力需求的日益增长，电力系统的安全稳定运行变得越来越重要。

由于电力系统复杂性和多变性，故障的发生仍然是不可避免的。

目前，基于大数据分析的电力系统故障分析研究成为了解决电力系统故障挑战的一种新方法。

一、大数据对电力系统故障分析的意义大数据技术是指用于采集、存储、处理和分析大规模数据的技术。

在电力系统方面，大数据技术可以帮助电力系统管理者更准确地了解系统运行情况和故障发生原因，从而提高故障的预测能力和处理效率。

通过对电力系统各个环节的大数据进行采集和分析，可以帮助管理者及时发现潜在的故障风险，提前进行预防和维护，降低电力系统的故障率，保障电力系统的安全稳定运行。

二、基于大数据的电力系统故障分析方法1. 数据采集和处理在电力系统中，大数据可以来自各种传感器、监测设备、智能仪表等，包括电压、电流、温度、湿度等多种数据。

通过对这些数据进行采集和处理，可以获得电力系统的实时运行状态和相关参数。

2. 数据挖掘和分析通过大数据技术，可以对电力系统运行数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和特征。

通过对历史故障数据的分析，可以找出故障的发生规律和敏感因素，为故障的预测提供依据。

大数据分析还可以帮助发现故障的隐患和原因，帮助管理者及时采取措施进行处理。

三、基于大数据的电力系统故障分析案例近年来，国内外许多电力系统已经开始探索基于大数据的故障分析方法，并取得了一些成果。

某地的电力公司利用大数据技术对其电网运行数据进行分析，发现了一些导致电力系统故障的规律，并提出了一些改进建议，从而有效地降低了故障率。

某电力设备制造商则利用大数据技术对其设备运行数据进行分析，发现了一些设备故障的特征，提前预测出了故障的发生，并采取了相应的维护措施，保障了设备的安全运行。

四、基于大数据的电力系统故障分析发展趋势随着大数据技术的不断发展和应用，基于大数据的电力系统故障分析将会有更广阔的发展前景。

基于大数据分析的电力系统故障分析研究

基于大数据分析的电力系统故障分析研究电力系统作为现代社会不可缺少的基础设施之一，其安全运行对经济发展和社会稳定至关重要。

然而，电力系统故障是不可避免的，一旦发生故障不仅会损失财产，更会给社会和人民带来不可估量的危害。

因此，对电力系统故障的分析和解决具有重要的现实意义和理论价值。

随着社会科技的发展和数据技术的成熟，大数据分析在电力系统故障分析中的应用也越来越广泛。

大数据分析技术结合传感器技术、物联网技术、云计算技术等多种技术手段，实现了对电力系统的实时监测和精准分析，为电力系统故障分析提供了强有力的支撑。

首先，大数据分析技术可以实现电力系统的实时监测和预测。

电力系统一旦出现故障，可能会导致广泛的影响，因此及时监测和预测是必不可少的。

利用大数据分析技术，可以获取实时的电力系统状态数据，并通过数据挖掘技术和机器学习技术实现对电力系统的故障预测。

通过实时监测和预测，可以快速发现潜在故障，并采取相应的措施避免故障发生。

其次，大数据分析技术可以实现电力系统故障的快速定位和分析。

当电力系统出现故障时，需要快速定位故障点，并进行深入分析，以便尽快采取措施解决故障。

大数据分析技术可以利用历史数据、实时数据和其他相关数据，实现对电力系统故障的快速定位和分析。

通过分析已有的数据，可以发现故障发生的原因，为下一步采取措施提供重要的依据。

最后，大数据分析技术可以实现电力系统故障的预防和优化。

通过对历史数据的分析，可以发现一些潜在的问题，进而采取响应的措施进行优化。

例如，通过对历史故障的分析，可以发现某个部件的寿命较短，需要更换为更加耐用的材料。

通过对电力系统的优化，可以预防故障的发生，保证电力系统运行的连续性和稳定性。

综上所述，基于大数据分析的电力系统故障分析具有非常重要的意义。

通过大数据分析技术，可以实现电力系统的实时监测、快速定位、深入分析、预测预防等多种功能，从而提高电力系统的运行效率和安全性，为经济社会的健康发展保驾护航。

电力系统中基于大数据的故障预测与诊断方法研究

电力系统中基于大数据的故障预测与诊断方法研究近年来，随着电力系统规模不断扩大和复杂度不断增加，电力系统的可靠性和安全性面临着更大的挑战。

故障的发生和传播可能会导致电网甚至整个系统的瘫痪，给社会和经济带来巨大损失。

因此，研究电力系统的故障预测与诊断方法具有重要的理论和实际意义。

大数据技术的快速发展为电力系统的故障预测与诊断提供了强大的工具和方法。

基于大数据的故障预测与诊断方法能够从大量的实时数据中提取有用的信息，帮助系统运维人员及时发现潜在问题并采取相应措施，提高系统的可靠性和安全性。

下面将基于大数据的故障预测与诊断方法分为两个部分进行论述。

一、基于大数据的故障预测方法1. 数据采集与处理在基于大数据的故障预测中，首先需要进行数据的采集和处理。

电力系统中的大数据主要来自于传感器、测量仪器、监控设备等，包括电流、电压、功率、温度等多个变量。

这些数据需要经过预处理、数据清洗、去噪等步骤，以获得高质量和有效的数据。

2. 特征提取与选择在预测模型中，特征提取和选择是一个关键步骤。

通过对电力系统中的大数据进行特征提取，可以将原始数据转换为更具有代表性的特征。

常用的特征选择方法有相关系数、互信息、主成分分析等。

根据系统的具体情况选择合适的特征提取和选择方法，以提高预测模型的性能。

3. 预测模型构建基于大数据的故障预测需要建立预测模型，常用的模型包括回归模型、支持向量机、神经网络等。

这些模型可以通过训练集和测试集的数据进行训练和验证，得到准确的预测结果。

同时，需要考虑模型的稳定性和可解释性，在提高预测准确性的基础上，确保模型具备一定的理论解释能力。

4. 故障预测及报警系统基于大数据的故障预测方法，最终需要在实际运行中进行应用。

通过与监控系统的结合，建立故障预测及报警系统，能够实时监测电力系统的运行状态，并在故障预测达到一定门限值时发出报警。

这样，运维人员可以及时采取措施，避免故障的发生和传播。

二、基于大数据的故障诊断方法1. 多源数据集成与分析电力系统中的故障往往涉及多个子系统和多个参数，因此需要从多个源头获取数据并进行集成和分析。

电网连锁故障的概率分析模型及风险评估

2008年8月Power System Technology Aug. 2008 文章编号：1000-3673（2008）15-0041-06 中图分类号：TM711 文献标识码：A 学科代码：470·4054电网连锁故障的概率分析模型及风险评估邓慧琼1，艾欣1，余洋洋1，张艳1，刘昊2（1．华北电力大学电气与电子工程学院，北京市昌平区102206；2．北京电力公司调度通信中心，北京市西城区100031）Probability Analysis Model and Risk Assessment of Power System Cascading Failure DENG Hui-qiong1，AI Xin1，YU Yang-yang1，ZHANG Yan1，LIU Hao2（1．School of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric Power University，Changping District，Beijing 102206，China；2．Dispatching and Communication Center，Beijing Electric Power Corporation，Xicheng District，Beijing 100031，China）ABSTRACT:According to physical process during the occurrence and development of cascading failure and combining with the probabilistic characters of various stages of the event, a probabilistic analysis method for power network cascading failure is established by which the detailed probabilistic description to various links of cascading failure can be conducted. By means of simulating cascading failure process, the indices such as voltage out of limit and occurrence of isolated load etc. are adopted to perform risk assessment of cascading failure to find the vulnerable spot of power system. Applying the simulation and risk assessment software for power system cascading failure, which is programmed based on the above-mentioned theory, to IEEE 39-bus test system, the reasonableness of the proposed probabilistic analysis model and risk assessment method is validated.KEY WORDS: power system；cascading failure；probability analysis；risk assessment摘要：按照连锁故障发生、发展的物理过程，并结合各个阶段事件的概率特点，建立了一种电网连锁故障的概率分析方法，对连锁故障的各个环节进行了详细的概率描述。

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法
电网是国民经济的重要组成部分，它的运行稳定与否关系到社会经济的发展和人民生
命财产安全。

电网的连锁故障是指一个故障引起的连锁反应，导致电网发生全网或局部大
面积事故，严重威胁电网的安全稳定运行。

因此，电网连锁故障的事故链识别是电网安全
管理的重要环节。

传统的电网连锁故障事故链识别方法主要基于专家经验、统计方法和神经网络。

这些
方法存在着一定缺陷，如主观性强、局限性大等，对连锁故障的预测和预防能力不足。

因此，本文提出了一种基于量化分析方法的电网连锁故障事故链识别方法。

该方法首先建立了电网事故链的数学模型，包括原始事故节点、过渡事故节点和最终
事故节点。

原始事故节点指导致连锁故障的基础设施故障事件；过渡事故节点是指导致连
锁故障的中间故障事件，如浪涌、瞬变等；最终事故节点是指导致整个连锁故障的关键性
质事件，如巨大短路、过载等。

其次，在模型中，对电网连锁故障事故链的形成机理进行定量分析。

对原始事故节点、过渡事故节点和最终事故节点进行因果分析和故障模式分析，找出故障节点之间的关系和
参数，建立动态模拟模型。

最后，通过实际数据采集和模拟仿真验证，本文的方法能够迅速、准确地识别电网连
锁故障事故链，并对其进行预测和预防。

该方法的应用将有助于提高电网安全管理的水平，降低连锁故障事故的发生率，保障电网的安全稳定运行。

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法随着电网的不断发展和扩张，电网连锁故障成为了电力系统运行中的一个常见问题，给系统运行和稳定带来了很大的风险。

如何有效地识别和解决电网连锁故障成为了电力系统领域的一个重要课题。

基于量化分析的方法，成为了一种有效的手段来识别电网连锁故障事故链。

本文将介绍一种基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法。

一、电网连锁故障事故链的概念和影响电网连锁故障是指在电力系统中由于一点故障，引起了系统其他地方的连续故障，故障效应不断扩大，最终导致电网发生大面积停电或其他严重事故的一种现象。

电网连锁故障的出现会对电网的运行和稳定造成严重的影响，甚至对电网的安全性和可靠性带来威胁。

1. 数据采集该方法首先需要对电力系统进行全面的数据采集，包括电网拓扑结构、设备参数、电流、电压、功率等运行数据。

这些数据将作为分析的基础和依据。

2. 故障模拟在数据采集的基础上，利用电力系统仿真软件对电网进行故障模拟。

通过改变电网的拓扑结构或者设备的参数，模拟出不同的故障情况，观察和记录系统在不同故障情况下的运行状态和响应。

3. 事故链分析在故障模拟的基础上，通过量化分析的方法对电网连锁故障事故链进行识别和分析。

利用专业的电力系统分析软件，通过建立数学模型和算法，对不同故障情况下电网的运行状态和事故链进行分析和评估，找出造成连锁故障的关键环节和节点。

4. 识别关键节点通过事故链分析，识别出造成电网连锁故障的关键节点和环节，确定在故障发生时需要采取的措施和应对方案。

并通过量化分析，评估采取措施的效果和影响，提出相应的改进建议。

5. 验证和优化通过对电网连锁故障事故链识别方法的验证和优化，不断完善和提升方法的准确性和可靠性。

从而提高电网对连锁故障的识别和应对能力，避免和减少连锁故障对电网的影响。

1. 精准性基于量化分析的方法可以通过对大量的电网运行数据的分析和比对，找出电网连锁故障的关键节点和环节，从而提高识别的准确性和精准度。

基于大数据的电力系统故障预测与分析研究

基于大数据的电力系统故障预测与分析研究电力系统是现代社会运转的重要基础设施之一，而故障的发生常常会给社会和经济带来巨大的影响。

因此，在电力系统运行中对故障的预测和分析具有重要的意义。

随着大数据技术的发展和应用，基于大数据的电力系统故障预测和分析成为一个热门研究方向。

基于大数据的电力系统故障预测和分析研究主要包括以下几个方面内容：数据采集与处理、故障预测模型的建立、故障分析方法等。

首先，数据采集与处理是基于大数据的电力系统故障预测和分析的基础。

电力系统中的数据来源可以包括传感器、监测设备、测量系统等多种途径。

这些数据包含了电网的实时运行状态、设备运行参数以及相应的环境因素等。

在数据采集阶段，需要确保数据的可靠性、准确性和完整性。

数据处理则是对采集到的大量数据进行清洗、整理和聚合，以提取有用的信息，并为后续的故障预测和分析做准备。

其次，故障预测模型的建立是基于大数据的电力系统故障预测和分析的核心内容。

常用的故障预测模型包括机器学习算法、人工神经网络、时间序列分析等。

在建立预测模型时，需要考虑多个因素的影响，如电网拓扑结构、线路负载、设备温度等。

通过分析历史故障数据和实时运行数据，可以建立预测模型，并对未来可能出现的故障进行预测。

预测结果可作为维护和管理决策的依据，帮助电力系统运行人员提前做好相应准备工作，降低故障发生的风险。

最后，故障分析方法是基于大数据的电力系统故障预测和分析的重要环节。

在故障发生后，需要对故障原因进行分析，以便找到问题的根源，并及时采取相应的措施进行修复和预防。

故障分析方法包括故障树分析、失效模式和影响分析、因果关系分析等。

通过对大量的故障数据进行分析，可以发现隐患，改进电力设备的设计和运行模式，提高电网的可靠性和运行效率。

此外，基于大数据的电力系统故障预测和分析还可以结合其他技术手段，比如物联网、云计算等。

物联网技术可以实现电力设备的远程监测和控制，提高数据采集的效率和精度。

云计算可以为大数据提供强大的计算和存储能力，支持故障预测和分析模型的建立和优化。

大数据时代下的电力系统故障检测与预测研究

大数据时代下的电力系统故障检测与预测研究随着信息技术的快速发展和智能电网的建设，电力系统正经历着从传统电力系统向数字化、智能化转型的变革。

在这个转型的过程中，大数据技术的应用正发挥着越来越重要的作用。

通过采集、分析和利用大量的实时数据，可以实现电力系统故障的检测与预测，提高电力系统的安全可靠性和运行效率。

一、大数据技术在电力故障检测中的应用在电力系统的运行中，故障是无法避免的。

传统的电力故障检测方法主要基于经验和人工的手段进行，其局限性在于对大量数据的处理和分析能力有限。

而大数据技术的应用则能够从多个维度、更全面地分析电力系统的运行状态，提高故障检测的准确性和效率。

1.1 数据采集和处理大数据技术的应用使得电力系统可以对各种运行数据进行自动化、实时的采集和处理。

通过传感器、智能仪表和监测设备，可以实时获取电力系统中各个节点的状态和参数数据。

这些数据可以包括电流、电压、功率、频率、温度等重要指标。

采用大数据技术，可以实现对这些数据的高效处理和分析，提取出有价值的信息。

1.2 故障检测与诊断利用大数据技术，可以对电力系统中的异常事件进行实时监测和检测。

通过对实时数据的分析和对比，可以识别出电力系统中的故障，并及时作出响应。

例如，可以检测到电力设备的过载、短路、接地等故障，及时采取措施防止故障的进一步发展和扩散。

同时，也可以通过对故障事件进行诊断，分析故障发生的原因和机理，为故障的恢复和修复提供参考。

1.3 故障的预测与预报除了故障检测，大数据技术还可以用于电力系统的故障预测与预报。

通过对历史数据和实时数据的分析，可以建立电力系统的模型和趋势预测模型，预测未来一段时间内可能发生的故障。

这样，可以提前采取相应的措施，避免故障给电力系统运行带来的影响和损失。

二、大数据技术在电力系统故障检测与预测中的挑战和解决方案虽然大数据技术在电力系统故障检测与预测中有着巨大的潜力，但也面临着一些挑战。

这些挑战包括数据质量、数据安全、算法研发等方面。

基于大数据分析的电力系统故障分析研究

基于大数据分析的电力系统故障分析研究
近年来，随着电力系统规模的不断扩大和电力设备的不断更新，电力系统故障的发生频率也逐渐增加。

为了保证电力系统的稳定运行和供电可靠性，对电力系统故障进行及时分析和处理变得尤为重要。

基于大数据分析的电力系统故障分析研究，将成为提高电力系统运行和管理效率的重要手段。

大数据分析技术可以帮助电力系统实现故障预测。

通过对历史故障数据和实时运行数据的分析，识别出潜在的故障风险和异常情况，并预测出可能发生的故障类型和时间。

这可以帮助电力系统及时采取措施，避免故障发生，并提高电力系统的可靠性和稳定性。

大数据分析技术还可以帮助电力系统实现故障诊断。

通过对电力设备的运行数据进行分析和比对，可以准确确定故障的类型和原因。

根据故障诊断结果，可以针对性地制定解决方案，并快速修复故障，缩短电力系统的停电时间和维修周期，降低故障对用户的影响。

大数据分析技术还可以帮助电力系统进行故障原因分析。

通过对故障数据和电力设备参数的分析，可以找出故障的根本原因，并提出相应的改进措施。

这一研究成果对于防止类似故障的再次发生具有重要意义，可以提高电力系统的整体运行质量和安全性。

基于大数据分析的电力系统故障分析研究具有重要的应用价值和意义。

通过对电力系统故障数据的深入挖掘和分析，可以为电力系统运行和管理提供有效的支持，提高电力系统的可靠性、稳定性和安全性，进一步促进电力产业的发展和进步。

基于历史故障信息的配电网设备故障概率建模

备老化失效进行拟合，基于泊松回归模型对导线过电压、空气间隙放电及过电流故障和变压器过电流故障进
行拟合。基于设备故障因素间的耦合关系分析，建立设备故障概率模型。以某实际配网历史故障数据为例
对所提方法进行验证，结果表明拟合故障概率能够反映真实故障概率的趋势，且误差较小。
关键词：配电网；10 k V 架空裸导线；110 kV / 10 k V 油浸式变压器；威布尔分布；泊松回归模型；设备故障概率
快、降雨较大、鸟类活动频繁、外部异物较多或人为干扰严重时会引发设备故障。文献 [3]指出架空裸导线老化失效的主要原因为导线抗拉强度损失，该损失主要受制于导线的历史运行温度及在相应温度下的运行时间。文献 [4]认为油浸式变压器老化失效的主要原因为绝缘纸机械强度损失，该损失受制于绝缘系统中所有部件的历史运行温度及各温度下的运行时间。此外，大多数文献已将威布尔分布广泛应用于配电设备失效建模中。文献 [5]认为雷击峰值电流过大时架空裸导线易发生雷击故障，并采用时域有限差分算法对架空裸导线雷电感应过电压进行了实时计算。文献 [6]提出了一种基于天气雷达数据的强风雨天气下输电线路风偏放电预警方法;文献[7]根据对架空导线的影响将天气状况分为 3 个等级，再利用泊松回归分布进行架空导线故障概率的评估。上述方法主要从单一的角度分析设备故障成因，未能综合考虑多种环境和设备运行条件。
摘要：以架空裸导线和110 k V / 10 k V 油浸式变压器这2 类10 k V 配电网的主要设备为研究对象，结合实际历史

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法

基于量化分析的电网连锁故障事故链识别方法
电网连锁故障事故链是指电网系统中发生的多个故障事故之间的因果关系和传播路径。

准确识别电网连锁故障事故链对于电力系统的安全运行和可靠性具有重要意义。

基于量化
分析的电网连锁故障事故链识别方法可以通过对电网故障数据的统计分析和建模，确定电
网连锁故障的传播路径和影响范围。

该方法的具体步骤如下：
1. 数据采集和预处理：收集电网故障数据，包括事故发生时间、位置、类型等信息。

对数据进行预处理，剔除异常数据和重复数据，确保数据的准确性和完整性。

2. 故障数据分析：对电网故障数据进行统计分析，包括频率分布、故障类型分布、
时空分布等。

利用统计方法分析故障的时空特性和传播规律，重点关注多个故障之间的相
关性和传播路径。

3. 故障事故链建模：根据故障数据分析的结果，建立电网连锁故障事故链的模型。

可以使用图论和网络分析等方法，将电网中的节点表示为设备或区域，边表示故障传播的
路径。

利用统计分析得到的相关性和传播路径信息，确定节点之间的连接关系和权重。

4. 故障链识别：根据建立的故障事故链模型，进行电网连锁故障事故链的识别。

可
以通过设定阈值或运用机器学习算法，对故障链进行筛选和排序，识别出潜在的电网连锁
故障事故链。

5. 效果评估和改进：对识别出的故障链进行效果评估，包括准确率、召回率等指标。

根据评估结果，对方法进行改进和优化，提高故障链识别的准确性和可靠性。

基于大数据的电力系统故障诊断与故障预测技术研究

基于大数据的电力系统故障诊断与故障预测技术研究随着信息技术的快速发展，大数据技术在各个领域都扮演着越来越重要的角色。

在电力系统这个领域，大数据技术也得到了广泛应用，特别是在故障诊断与故障预测方面。

本文将对基于大数据的电力系统故障诊断与故障预测技术进行研究，探讨其原理、方法以及应用前景。

一、大数据在电力系统故障诊断与故障预测中的应用1. 数据采集与存储在电力系统中，各种传感器和监控装置会实时地采集到大量的数据，包括电压、电流、温度、湿度等参数。

这些数据需要通过高效、可靠的方式进行采集和存储，以供后续的分析和处理。

2. 数据清洗与预处理采集到的数据中可能存在各种各样的噪声和异常值，需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。

同时，还需要对数据进行规范化和归一化处理，以便于后续的分析和建模。

3. 特征提取与选择从海量的数据中提取出对故障诊断和预测具有重要意义的特征是一个非常关键的步骤。

采用合适的特征提取算法和特征选择方法，可以帮助我们快速准确地找到影响故障的主要因素。

4. 故障诊断基于大数据的故障诊断技术主要是通过分析历史数据和实时数据，识别出电力系统中存在的故障并准确定位故障源。

常用的方法包括基于规则的诊断算法、机器学习算法和人工智能算法等。

5. 故障预测基于大数据的故障预测技术可以根据历史数据和实时数据的趋势，预测未来可能出现的故障。

这对于电力系统的日常运维和维护具有重要意义，可以提前采取措施，避免故障对电网的影响。

二、基于大数据的电力系统故障诊断与故障预测技术的原理1. 数据分析基于大数据的电力系统故障诊断与故障预测技术首先需要对采集到的数据进行分析。

通过对数据的统计分析、时序分析、相关性分析等手段，可以找到数据之间的关联性和规律性，为后续的故障诊断和预测提供支持。

2. 建模与训练在数据分析的基础上，需要建立合适的数学模型来描述电力系统中的故障。

通常可以使用机器学习算法、深度学习算法等进行建模和训练。

计及时序信息的电网故障在线诊断与连锁故障传播脆度机理

法上做深入研究。
国内外学者研究了利用保护与开关动作时序信息的故障诊断，较传统诊断方法有所改进。《基于时序模糊Ｐｅｒｔｉ网的电力系统故障诊断》（杨健维，何正友）提出基于时序模糊Ｐｅｔｒｉ网故障诊断方法，给出动作信息不完备情况下纠错算法。《基于贝叶斯网络及信息时序属性的电力系
路。时序贝叶斯知识库ＴＢＫＢ（ＴｅｍｐｏｒａｌＢａｙｅｓｉａｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＢａｓｅｓ）在ＢＫＢ基础上增加了时序约束关系ＴＣＲ（ＴｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｓｔｒａｉｎｔＲｅｌ￣ｉｏｎｓ），描述了两个时间点之间的十三种时态逻辑关

叶斯网络等人工智能方法进行故障诊断，取得了许多可喜的研究成果。但随着多重故障与复杂故障的发生，保护与开关误动与拒动、信息缺失等不确定性的存在，需要在故障诊断机理与方
’作者简介：童晓阳，男，副教授。
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２０１４年第３期
２０１４年第３期
用二次样条插值函数对电压极大值进行曲线拟合，并提取低压侧电压波形中的低频振荡扰动变
量来实现扰动源机组的自动定位。
综之，目前的低频振荡扰动源定位研究，通过充分利用ＷＡＭＳ数据所包含的系统响应信息、
能量传递信息、波形特征信息等，从不同角度对低频振荡扰动源定位问题进行了研究，并在电网拓扑参数恒定、广域测量精度稳定、扰动源非叠加等静态工况下，较成功地解决了扰动源定位问题；但在动态工况下，扰动源定位仍存在较大问题，如：在多重扰动源信息耦合的工况下，混合仿真法失效；在恒功率模型中，能量函数法失效；在电网时变参数及多重振荡干扰影响下，波形相似法失效。归纳起来，现有研究方法尚有下述主要问题还未解决而影响扰动源定位的正确性和准确性：１）同步相量数据是基于静态模型获取的，在研究低频振荡动态特性时，会受到频谱泄漏和栅栏效应影响而造成较大定位误差；２）假设电网参数静态恒定，未考虑电网时变参数对低频振荡传播特性的影响，造成实时动态信息不足而导致扰动源定位精度有限；３）假设各扰动源相互独立，未考虑多重扰动源激发的低频振荡在传播过程中的信息叠加和相互影响，缺