复杂保护配置下的电网故障诊断解析模型
电力系统故障诊断的模型建立与分析技巧研究
电力系统故障诊断的模型建立与分析技巧研究电力系统是现代社会运转的必要基础，故障的产生将会给社会带来严重的影响。
因此，电力系统故障诊断的模型建立与分析技巧研究显得尤为重要。
本文将围绕这一主题展开讨论，并介绍一些与之相关的技术和方法。
首先，我们将探讨电力系统故障诊断模型的建立。
电力系统由多种组件和设备构成，如发电机、变压器、输电线路等。
每个组件都可能出现故障，而这些故障可能是单一的，也可能相互关联。
因此，建立准确而精细的电力系统故障诊断模型是至关重要的。
在模型建立方面，有一种常用的方法是使用人工智能技术，如神经网络和模糊逻辑等。
通过对电力系统的运行数据进行采集和分析，可以基于历史故障案例和现有数据构建故障诊断模型。
这些模型通过学习数据的模式和规律，能够预测和诊断各种可能的故障。
其次，本文将介绍一些电力系统故障分析的技巧。
故障诊断是一个复杂而多变的过程，需要考虑各种因素的影响。
其中一项关键工作是识别故障的特征和指标。
通过对不同故障案例的分析，并结合电力系统的特性，可以确定出一些有效的故障指标。
这些指标可以帮助快速准确地定位故障的位置和原因。
此外，故障分析还需要考虑电力系统的运行状态。
电力系统是一个动态的系统，变量和参数的变化可能会影响故障的产生和发展。
因此，对电力系统的实时监控和数据采集至关重要。
通过分析实时数据，可以及时发现潜在的故障，并进行预测和诊断。
在故障诊断过程中，还需要考虑不确定性因素的影响。
电力系统受到各种外部和内部因素的干扰，这些因素可能导致系统出现异常现象，从而增加故障的难度。
因此，对不确定性的建模和分析成为电力系统故障诊断研究的一个重要方向。
一些概率统计和模糊推理的方法被广泛应用于故障诊断，以增加模型的鲁棒性和准确性。
除了传统的电力系统故障诊断方法，本文还将介绍一些新兴的技术和方法。
例如，基于机器学习和数据挖掘的故障诊断方法在近年来取得了很大的进展。
这些方法通过对大量电力系统数据的分析和建模，可以自动发现隐藏在数据中的规律和模式，从而实现更准确和高效的故障诊断。
基于复杂系统脆性理论的电网连锁故障预警模型研究
基于复杂系统脆性理论的电网连锁故障预警模型探究摘要：近年来，电力系统的连锁故障事件频繁发生，给电网的稳定运行和电力供应带来了严峻恐吓。
针对这一问题，本文基于复杂系统脆性理论，对电网连锁故障预警模型展开探究。
起首，通过对电网故障样本数据的分析，建立了电网的脆性参数模型，从而quantitative分析了电网的脆弱性。
然后，依据脆性参数模型，提出了基于复杂网络的电网连锁故障预警模型，并接受改进的遗传算法对该模型进行求解。
最后，通过实际电网数据的仿真试验，验证了本文所提出的预警模型的有效性和准确性。
关键词：复杂系统，脆性理论，连锁故障，预警模型1. 引言电力系统作为一个巨大而复杂的系统，由各种电力设备、线路和变电站组成，其合理运行对于正常的电力供应至关重要。
然而，在电网运行过程中，由于各种原因，如设备故障、线路过载、短路等，电力系统可能发生连锁故障，导致系统崩溃和电力供应中断。
2. 复杂系统脆性理论复杂系统脆性理论是对系统脆性的器量和分析进行探究的理论框架。
在复杂系统中，各个组成部分之间存在着复杂的互相作用干系，当系统的一个或多个组成部分受到扰动时，可能会引发整个系统的连锁反应。
因此，通过探究复杂系统的脆弱性，可以猜测和防范系统的连锁故障事件。
3. 电网脆性参数模型在电网连锁故障预警探究中，起首需要建立电网的脆性参数模型，从而quantitative分析电网的脆弱性程度。
电网的脆性参数包括电力设备的可靠性、线路的阻抗、节点的重要性等指标。
通过对电网故障样本数据的分析，可以得到这些脆性参数的数值表达式。
4. 基于复杂网络的电网连锁故障预警模型基于建立的电网脆性参数模型，本文提出了基于复杂网络的电网连锁故障预警模型。
该模型将电网看作一个复杂网络，节点表示电网的各个部分，边表示它们之间的互相干系。
通过对电网连锁故障数据的分析，得到了电网的拓扑结构。
然后，依据节点的重要性和边的强度，计算了每个节点的脆弱性指数。
基于电网信息物理模型的故障诊断优化模型
1 信息物理模型［7—10］的构造过程完全解析模型对应的逻辑方程组形式相对比较抽象。
动作的解析规则以可以元件，断路器和保护为自变量，构建的保护和断路器的期望值，可以结合实际设备的拒动和误动的情况，可以确定实际的保护和断路器的真实动作情况。
状态的解析规则是主要排除那些不能同时存在而无法共存的逻辑状态，把他们删除。
根据继电保护动作规则有：如果电网元件出现故障，与其相关的保护应该动作，而无关保护的不应该动作（就是该动作的一定要动作，不该动作的坚决不能动作），满足可靠性的要求，首先主保护动作，然后是后背保护动作，以便满足选择性的需要，没有驱动而动作的保护、断路器动作视为误动；有驱动而相对的保护、断路器没有动作视为拒动；对于同一个保护、断路器不会发生拒动有发生误动。
计算出他们的动作期望值，然后结合实际拒动和误动情况，就很容易解析它们的动作情况。
在构造解析模型的时候，一定要考虑其元件、保护设备、断路器以及其它们的拒动、误动的情况。
所以，在构造过程中，一定要确定好模型中的元素S 和C，其次确定元素中的R，最后通过拒动和误动的情况，再来建立起完整的解析模型。
1.1 时序信息特性在时序的信息假说里，我们定义了元件函数，状态函数，和状态变化函数，有利于我们从时序方面构建保护和断路器的动作解析规则及状态规则，更重要的是在我们的实际应用Abstract: One of the difficulties of power network at present is: The model solution of fusion protection and circuit breaker, and the non-uniqueness of diagnosis solution. This paper puts forward the fault diagnosis optimization model of the information physics model of the Electric power network, which can represent the fault problem as the 0-1 integer programming problem that solves the extreme value, so that the fault element can be determined by strict mathematical method. Aiming at the non-uniqueness and irrationality of the diagnosis results of the current fault diagnosis optimization model, we should make full use of the component relationship of the fault area and the characteristics of the uploaded alarm information, and make an in-depth analysis. Firstly, the problem of fault diagnosis is analyzed, and the analytic model is constructed, and the analytic Rules and state rules of protection and circuit breaker are fully considered. Secondly, the fault hypothesis of time series characteristics is put forward, and the fault diagnosis model of time series characteristics is constructed according to the timing characteristics of alarm information, so as to avoid the problem of multi-solution of the model effectively. Then, the algorithm of simulated annealing optimization is used to solve the problem, and the solution of the fault scene is obtained by combining with the improved diagnosis model. Finally, an example is given to verify that the improved solution is more accurate.Keywords: power grid; information physics model;fault diagnosis;0-1 integer programming;time series characteristics ；simulated annealing algorithm便我们分析故障区域的故障元件所产生的影响。
配电网故障检测模型
配电网故障检测模型引言配电网作为供电系统的重要组成部分，负责将高压电能转变为适用于家庭、商业和工业等用途的低压电能。
然而，由于各种原因，如自然灾害、设备老化和错误操作等，配电网可能会发生故障。
故障事件不仅会对供电可靠性产生负面影响，还可能导致电网损坏和安全事故。
为了确保配电网的正常运行和提高故障检测的效率，研究人员提出了各种故障检测模型。
本文将详细介绍一种配电网故障检测模型，并给出其实现步骤和应用场景。
配电网故障检测模型的原理配电网故障检测模型的核心原理是通过监测和分析配电网的各种参数和状态信息，识别潜在的故障事件。
具体而言，该模型通过以下步骤实现：1.数据采集：通过安装传感器和监测设备，收集配电网的电流、电压、功率因数等参数数据。
这些数据将用于后续的故障检测和诊断。
2.数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和归一化等操作。
这样可以减少数据中的噪声和异常值，提高后续模型的准确性。
3.特征提取：从预处理的数据中提取有用的特征。
常用的特征包括频域特征、时域特征和小波变换等。
这些特征可以用于刻画不同故障状态的特点。
4.模型训练：将提取得到的特征和已知的故障标签进行模型训练。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等。
通过训练模型，可以建立故障检测的分类器。
5.故障检测：使用训练好的模型对新采集的数据进行故障检测。
根据模型的输出结果，可以判断配电网当前是否存在故障，并对故障类型进行分类。
配电网故障检测模型的实现步骤下面将详细介绍配电网故障检测模型的实现步骤：步骤1：数据采集在配电网关键位置安装传感器和监测设备，将电流、电压、功率因数等参数数据传输到中央数据库。
步骤2：数据预处理对采集到的数据进行去噪、异常值检测和数据归一化等预处理操作，以减少噪声对后续模型训练的干扰。
步骤3：特征提取从预处理的数据中提取有用的特征。
常用的特征包括频域特征（如频谱分析）、时域特征（如均值、标准差）和小波变换等。
复杂电气系统中的故障诊断与修复
复杂电气系统中的故障诊断与修复作为现代工业生产的重要组成部分，复杂电气系统在工业生产和日常生活中扮演着非常重要的角色。
但是，由于复杂电气系统中由大量的电气元器件组成，因此在长时间使用过程中，难免会出现各种各样的故障。
如何诊断和修复这些故障，成为了复杂电气系统维护工作中最为关键的环节。
在本文中，我们将介绍复杂电气系统中的故障诊断和修复方法。
一、故障诊断复杂电气系统中的故障包括硬件故障和软件故障。
硬件故障主要诊断对象为各种电气元器件，其中包括电机、开关电源、稳压器、电容器等。
而软件故障则是指系统中各种程序、控制算法的问题，比如控制器固件错误、设备程序崩溃等问题。
在进行复杂电气系统的故障诊断时，首先需要进行的是整体系统的观察。
通过对整个系统进行认真的观察，可以大幅度缩小故障的范围，缩短故障排查过程。
如果系统中某些部分已经完全瘫痪，那么就需要对系统的相关电气元器件进行逐一排查。
排查的重点主要在于以下几个方面：1. 电源问题在系统故障排查的过程中，首先需要检查的是系统的电源问题。
因为大多数故障都可以归结为电源问题。
如果其中任何一个电源故障都可能导致整个系统失效，因此，如果故障表现为整个系统瘫痪，我们应该第一时间检查系统的电源输出电压是否正常，以及电源线路是否存在断路、短路等问题。
2. 线路问题如果检查电源没有问题，那么就需要继续进行线路的排查。
系统的大部分线路都是通过电路板进行连接的，因此，检查电路板上的跳线等连接处是否接触良好，是否存在松脱、虚焊、短路等问题，是否存在电气性能问题，是正在进行故障排查的关键。
3. 元器件问题如果电源和线路都没问题，那么故障可能是由某些电气元器件引起的。
在排查元器件时，我们通常首先检查是否存在被击穿的电容或管脚短路的二极管。
二、故障修复在完成故障排查之后，我们需要对故障进行修复。
修复的关键在于准确找到故障点。
根据故障的不同，故障点可能是某个电气元件，也可能是线路上的某个接触点，或者是系统程序内的某个指令错误等问题。
电力系统故障诊断与预测模型研究
电力系统故障诊断与预测模型研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一。
然而，由于各种原因，电力系统可能会出现故障，导致电力供应中断，给社会经济和生活带来严重影响。
因此，研究电力系统故障诊断与预测模型至关重要，可以帮助电力公司准确高效地识别和解决故障，确保电力系统的稳定运行。
电力系统故障诊断是指通过对电力系统中出现的故障进行分析和判断，确定故障原因和位置的过程。
它是电力系统运维中的重要环节，不仅可以帮助降低对系统的损害，还能提高故障的排除效率。
故障诊断的关键在于准确地确定故障类型和位置。
为了实现这一目标，研究者们提出了多种故障诊断方法和模型。
一种常用的故障诊断方法是基于故障特征的识别。
通过对电力系统运行数据的监测与分析，可以提取出与故障相关的特征参数，如电流、电压、功率等。
然后利用数据挖掘和模式识别技术，将这些特征参数与故障类型进行匹配，从而确定故障类型。
例如，可以利用支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN）等方法，构建故障分类器，实现对故障类型的自动识别。
除了故障诊断，预测电力系统故障也是一项重要任务。
通过对电力系统数据进行分析和建模，可以预测电力系统可能出现的故障，从而采取相应的预防措施，避免故障的发生。
预测模型通常基于历史数据，通过分析数据中的规律和趋势，预测未来可能的故障。
最常用的预测模型是基于时间序列的模型，如自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。
此外，还有基于机器学习的预测模型，如基于决策树的预测模型和基于随机森林的预测模型等。
随着人工智能技术的快速发展，电力系统故障诊断与预测模型也得到了进一步的提升。
人工智能技术能够对大量的电力系统数据进行智能化处理和分析，并快速准确地识别故障和预测故障。
例如，可以利用深度学习技术，构建神经网络模型，通过对电力系统数据的学习和训练，实现对故障的自动诊断和预测。
此外，还有一些新兴的技术被应用于电力系统故障诊断与预测模型的研究中。
电力系统故障检测与预警分析模型设计
电力系统故障检测与预警分析模型设计电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，其稳定运行对于保障工业生产和人民生活的正常进行至关重要。
然而，由于电力系统本身的复杂性和外界环境因素的影响，故障难以避免。
因此，建立一种可靠的故障检测与预警分析模型对于提高电力系统的可靠性和预防潜在故障具有重要意义。
本文将介绍一种基于数据分析和机器学习方法的电力系统故障检测与预警分析模型设计，并探讨其应用前景和挑战。
首先，电力系统故障的检测和分析是保障电网稳定运行的基础。
传统的故障检测方法主要基于专家经验和规则，无法充分利用电力系统海量的运行数据。
而现代信息技术的迅猛发展为电力系统故障检测与预警分析提供了全新的思路和方法。
借助大数据分析和机器学习技术，可以通过对历史数据和实时数据进行挖掘和分析，快速准确地识别电力系统中发生的故障，并提前发出预警。
其次，电力系统故障检测与预警分析模型设计的关键在于数据的采集和处理。
电力系统中有各种各样的传感器和监测设备，可以实时采集到电流、电压、功率等关键参数的数据。
同时，还可以借助天气传感器等外部环境数据来分析故障发生的可能性。
在数据处理方面，需要进行数据清洗、特征提取和数据降维等操作，以便为后续的建模和分析提供准备。
然后，基于机器学习的模型设计是电力系统故障检测与预警分析的核心。
可以利用监督学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习方法等，对电力系统的历史数据进行训练和学习，构建出预测故障的模型。
此外，还可以采用无监督学习的聚类算法，对电力系统中的故障进行分类和分析，帮助确定潜在的故障模式和影响因素。
在模型建立完成后，需要对其进行评估和优化。
通过与实际故障数据的比对，可以评估模型的准确性和可靠性。
如果模型存在较大误差或漏报现象，需要进一步进行调整和优化，提高模型的预测精度和稳定性。
同时，也需要不断迭代和更新模型，以适应电力系统运行状态的变化和故障形式的更新。
电力系统故障诊断模型研究
电力系统故障诊断模型研究近年来，随着电力系统的不断发展和升级，电网的运行负荷逐渐加大，各种故障频繁出现，电网的故障诊断难度也逐渐增加。
因此，如何建立一种高效且准确的电力系统故障诊断模型，成为了当前电力领域中一个重要的课题。
一、电力系统故障的分类在探讨电力系统故障诊断模型之前，有必要了解一下电力系统故障的分类。
电力系统故障可以分为两类：一类是单向短路故障，即故障导致电流只能从一侧进入，无法从另一侧进入；另一类是双向短路故障，即故障导致电流可以从两个方向进入。
在实际的电网运行中，短路故障是比较常见的一种故障。
二、电力系统故障诊断模型电力系统故障诊断模型是指根据电力系统的运行数据和故障信息建立起来的用于故障诊断的数学模型。
目前，电力系统故障诊断模型主要分为了基于规则的模型和基于机器学习的模型两种。
1、基于规则的模型基于规则的模型是指根据工程经验和规则知识，对电力系统故障诊断进行建模。
这种方法主要采用专家系统技术，把规则知识形式化、量化、系统化，然后构建出一个基于规则的诊断模型。
该模型的优点是易于理解，适用于小规模电力系统，缺点是难以克服经验局限，需要专业人员进行常规维护。
2、基于机器学习的模型基于机器学习的模型是指采用机器学习算法对电力系统的大量数据进行学习和分析，建立高精度的故障诊断模型。
这种方法主要采用神经网络、支持向量机、决策树等机器学习算法。
该模型的优点是适用于大规模电力系统，且准确率较高。
缺点是需要大量的电网数据进行训练，并且对算法的调参要求较高。
三、电力系统故障诊断模型的优化为了提高电力系统的故障诊断准确率和效率，必须对电力系统故障诊断模型进行优化。
目前，对于基于规则的模型，主要考虑以下两个方面的问题：1、知识表示的优化由于规则模型的知识表示是基于工程经验的，必须经过人工的加工处理，才能转换为形式化的规则，因此优化知识表示方式是提高规则模型的准确率的关键之一。
目前，对于知识表示的优化主要考虑将精准的数学模型、模糊逻辑和知识图谱相整合，形成一种更加完整的知识表示。
电力系统故障诊断建模方法研究
电力系统故障诊断建模方法研究一、引言电力系统是现代社会的基础设施之一，其重要性不言而喻。
然而，由于电力系统的复杂性和故障率高，故障诊断一直是电力系统领域的研究热点。
本文将介绍电力系统故障诊断的建模方法研究。
二、电力系统故障诊断电力系统故障诊断是指在电力系统运行发生故障或异常情况时，通过各种方式快速而准确地确定故障原因和位置，并采取相应的补救措施，确保电力系统的稳定运行。
电力系统故障诊断的主要目标是减少停电时间、保障供电质量和提高生产效率。
电力系统故障诊断的方法主要包括基于规则、基于知识、基于经验和基于模型等方法。
其中，基于模型的方法是目前最为常用的方法。
三、电力系统故障诊断建模方法电力系统故障诊断建模方法主要包括传统的物理建模和数据驱动建模两种方法。
1. 物理建模物理建模是指通过建立电力系统的物理模型，对电力系统进行分析和模拟，从而找出电力系统中存在的问题。
物理建模中常用的方法包括控制方程建模、电路方程建模和状态方程建模等。
控制方程建模是通过控制方程来描述电力系统中各个部分之间的关系，建立电力系统的运动方程，从而对电力系统进行分析和模拟。
电路方程建模是通过建立电路模型，对电力系统进行分析和模拟。
状态方程建模是将电力系统的每个状态量表示为系统状态的函数，并通过状态转移方程来描述系统的动态变化。
物理建模的优点在于建模过程是透明的，能够提供详细的系统信息，因此对于电力系统中的一些可能存在的隐患能够进行有效的诊断和定位。
然而，物理建模需要大量的时间和精力，并需要对电力系统的物理结构有深入的了解，因此这种方法的应用受到一定的限制。
2. 数据驱动建模数据驱动建模是根据电力系统的历史数据，建立模型来分析电力系统运行过程中的异常情况。
这种方法既可以在故障发生前进行故障预测，也可以在故障发生后进行故障诊断和定位。
数据驱动建模的方法很多，例如神经网络、支持向量机、随机森林和朴素贝叶斯等。
这些方法可以根据所给出的数据，通过训练来得到适合该数据的模型，进行故障诊断和预测。
基于电器模型的电力系统故障诊断算法研究
基于电器模型的电力系统故障诊断算法研究电力系统是现代社会运转不可或缺的基础设施之一，而电力系统的稳定性和可靠性对于保障供电质量至关重要。
然而，由于电力系统的复杂性和庞大性，故障的发生是不可避免的。
因此，如何准确快速地诊断电力系统故障成为了一项重要的研究任务。
本文基于电器模型，旨在研究电力系统故障诊断算法。
首先，我们将介绍电力系统的基本原理和组成。
然后，我们将探讨电力系统故障的分类和常见故障模式。
接下来，我们将介绍电器模型的原理和应用。
最后，我们将提出基于电器模型的电力系统故障诊断算法，并分析其优缺点。
电力系统是由发电机、输电线路、变电站和配电网络等组成的复杂网络。
其基本原理是将电能从发电机输送到用户终端，使得各种电器设备得以正常工作。
然而，由于各种原因，电力系统可能出现故障，如短路、断电、过电压等。
故障的发生会给电力系统带来损失甚至影响用户的正常用电。
因此，及时准确地诊断电力系统故障成为了一个迫切需要解决的问题。
电力系统故障可以分为两类：短时故障和永久故障。
短时故障是暂时性的故障，当故障原因解决后，系统可以恢复正常运行；永久故障是持久性的故障，需要采取相应的措施进行修复。
常见的电力系统故障模式包括：线路短路、主变压器故障、保护装置故障等。
电器模型是一种用于描述电力系统动态行为的数学模型。
它通过建立电压和电流之间的关系，来表征电力系统中各个部件的状态。
电器模型可以用不同的方式表示，如传输线模型、节点模型、潮流模型等。
这些模型可以量化电力系统的各种参数，如电压、电流、功率等。
基于电器模型的电力系统故障诊断算法主要包括以下步骤：数据采集、特征提取、故障诊断和修复。
首先，需要收集电力系统的运行数据，包括电流、电压、功率等信息。
然后，通过对采集到的数据进行处理和分析，提取出与故障相关的特征。
接下来，利用机器学习算法或模型推断技术，对提取到的特征进行诊断，确定故障的类型和位置。
最后，根据诊断结果采取相应的修复措施，恢复电力系统的正常运行。
电网故障诊断解析模型的改进二进制增益共享知识算法求解
第51卷第24期电力系统保护与控制Vol.51 No.24 2023年12月16日Power System Protection and Control Dec. 16, 2023 DOI: 10.19783/ki.pspc.230761电网故障诊断解析模型的改进二进制增益共享知识算法求解袁 泉1,2，周海峰1,2，黄金满3，宋 阜4(1.集美大学轮机工程学院，福建 厦门 361021；2.福建省船舶与海洋工程重点实验室，福建 厦门 361021；3.厦门安麦信自动化科技有限公司，福建 厦门 361026；4.赣州赛可韦尔科技有限公司，江西 赣州 341000)摘要：针对现有智能优化算法在求解电网故障诊断解析模型时存在的易于陷入局部最优和种群质量低等问题，提出一种改进二进制增益共享知识算法(improved binary gaining-sharing knowledge-based algorithm, IBGSK)。
首先，根据故障诊断规则，构建一种包含完备故障信息的完全解析模型。
其次，将离散工作机制融入改进算法的种群更迭中，以避免发生空间脱节。
然后，结合进化种群动力学思想(evolutionary population dynamics, EPD)，引入一种自适应交叉算子，以提高种群质量和增强算法的全局寻优能力。
最后，通过特征选择和故障诊断仿真实验对算法性能进行评估。
结果表明：IBGSK算法相较于其他优化算法，在特征选择问题上具有更高的计算效率、更强的全局寻优能力和泛化能力；在求解电网故障诊断解析模型上具有更优的诊断可靠性、时效性和收敛性。
关键词：故障诊断；二进制；增益共享知识算法；离散工作机制；进化种群动力学；自适应交叉算子An improved binary gaining-sharing knowledge-based algorithm for solving the analyticmodel of power grid fault diagnosisYUAN Quan1, 2, ZHOU Haifeng1, 2, HUANG Jinman3, SONG Fu4(1. School of Marine Engineering, Jimei University, Xiamen 361021, China; 2. Fujian Province Key Laboratory of NavalArchitecture and Marine Engineering, Xiamen 361021, China; 3. Xiamen Anmaixin Automation Technology Co., Ltd., Xiamen 361026, China; 4. Ganzhou Cyclewell Technology Co., Ltd., Ganzhou 341000, China)Abstract: There is a problem that existing intelligent optimization algorithms tend to fall into local optima and low population quality when solving power grid fault diagnosis analytical models. Thus an improved binary gain-sharing knowledge-based algorithm (IBGSK) is proposed. First, a complete analytical model considering complete fault information is constructed from the fault diagnosis rules. Second, a discrete working mechanism is integrated into the population replacement of the improved algorithm to avoid spatial disconnection. Then, combined with the idea of evolutionary population dynamics (EPD), an adaptive crossover operator is proposed to improve the population quality, thereby enhancing the global optimization ability of the improved algorithm. Finally, the performance of algorithms is evaluated by feature selection and fault diagnosis simulation experiments. The results show that the IBGSK algorithm has higher computational efficiency, stronger global optimization ability, and generalizability in feature selection problems than other optimization algorithms. It has better diagnostic reliability, timeliness, and convergence in solving the analytic model of power grid fault diagnosis.This work is supported by the General Program of National Natural Science Foundation of China (No. 51179074).Key words: fault diagnosis; binary; gaining-sharing knowledge-based algorithm; discrete working mechanism;evolutionary population dynamics; adaptive crossover operator0 引言智慧电网的故障诊断主要依赖监控和数据采集基金项目：国家自然科学基金面上项目资助(51179074)；福建省自然科学基金项目资助(2021J01839)；集美大学安麦信产学研项目资助(S20127) 系统(the supervisory control and data acquisition system, SCADA)提供的激活保护和断路器告警信息，通过应用不同的诊断方法来准确获取相应的故障信息[1-2]。
电力系统中的智能故障诊断与隐患排查模型研究
电力系统中的智能故障诊断与隐患排查模型研究近年来，随着电力系统规模的不断扩大和电网设备的日益复杂化，电力系统的可靠性和安全性成为了一个重要的问题。
故障诊断和隐患排查在电力系统的运行和维护中起着至关重要的作用。
本文将研究电力系统中的智能故障诊断与隐患排查模型，旨在提高电力系统的可靠性，保障电网的安全稳定运行。
首先，本文将分析电力系统中的故障诊断问题。
电力系统中的故障包括线路断裂、变压器故障、电容器故障等多种类型。
为了准确、及时地诊断故障，我们需要收集和处理大量的数据，包括电压、电流、功率因数等参数。
可以根据这些数据建立故障模型，通过比对实际数据和故障模型数据，来实现故障的诊断。
本研究将采用机器学习和数据挖掘的方法，结合电力系统的实际运行情况，建立智能化的故障诊断模型，提高故障诊断的准确性和效率。
其次，本文将探讨电力系统中的隐患排查问题。
隐患是指存在潜在风险的设备或系统，可能导致电力系统发生故障或运行不稳定。
隐患排查的目的是及时发现和修复这些潜在风险，防止其对电网运行造成不良影响。
本文将研究隐患排查模型，通过分析历史数据和设备运行状态，识别潜在风险，并提供相应的预防和维护建议。
我们将使用数据分析和模式识别的方法，建立智能化的隐患排查模型，提高隐患排查的准确性和及时性。
此外，本文还将介绍一些常见的故障诊断和隐患排查技术。
例如，故障诊断技术中常用的方法包括遗传算法、神经网络和模糊逻辑等。
这些方法可以对电力系统中的故障进行精确分析和诊断，然后提供相应的处理措施。
而隐患排查技术中，常用的方法包括风险评估、健康指标监测和故障预测等。
这些技术可以帮助运维人员及时发现和解决电力系统中的潜在风险，确保电网的安全稳定运行。
最后，本文将讨论电力系统中智能故障诊断与隐患排查模型的应用前景。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能故障诊断与隐患排查模型在电力系统中的应用前景非常广阔。
这些模型可以提高电力系统的运行效率，减少故障和事故的发生，降低维护成本，提高能源利用效率。
电力系统中的故障诊断模型与算法研究
电力系统中的故障诊断模型与算法研究随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，电力系统中的故障诊断成为了一个十分重要的问题。
故障诊断的准确性和及时性对于提高电力系统的可靠性和运行效率具有重要意义。
因此，研究电力系统中的故障诊断模型与算法成为了当前学术界和工业界的热点。
电力系统中的故障诊断模型可以分为传统模型和基于机器学习的模型两大类。
传统模型主要包括基于规则的故障诊断和基于物理模型的故障诊断。
基于规则的故障诊断通过预定义的规则和经验知识来识别故障类型和位置，这种方法可靠性较高，但对于复杂故障往往难以达到预期效果。
基于物理模型的故障诊断利用电力系统的物理方程和运行参数对故障进行建模，然后通过故障特征的分析和匹配来诊断故障。
这种方法能够准确地定位故障，但对于大规模和复杂电力系统而言计算量较大。
随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的故障诊断模型成为了研究的热点。
这些模型主要基于电力系统的运行数据进行训练，并利用机器学习算法来识别故障。
常见的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些算法能够在大规模数据中进行模式识别和分类，能够较好地处理复杂的故障诊断问题。
此外，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的故障诊断模型也获得了广泛的研究和应用。
深度学习的神经网络结构能够自动从数据中学习特征，对于电力系统中的故障诊断具有较高的精度和鲁棒性。
除了模型的选择，故障诊断算法的设计也是研究的重点。
故障诊断算法需要考虑到准确性、鲁棒性、实时性等多个指标。
例如，为了提高准确性，可以采用与故障相对应的特征，包括电流、电压、功率等。
为了提高鲁棒性，可以利用多个模型进行集成。
为了提高实时性，可以使用并行计算等技术来加速算法的执行速度。
此外，故障诊断算法还需要考虑到电力系统的特殊性。
电力系统具有时间序列数据、高维数据和大规模数据等特点，这对故障诊断算法的设计带来了挑战。
因此，合适的数据预处理和特征提取技术对于故障诊断算法的性能至关重要。
电力系统保护设计中的故障诊断方法
电力系统保护设计中的故障诊断方法近年来，随着电力系统的发展和扩大规模，对电力系统保护设计的要求越来越高。
在电力系统保护设计过程中，故障诊断是至关重要的一项。
故障诊断是指通过对电力系统发生故障的现象进行分析，找出故障的根本原因，从而对故障进行最终的定位，检测出故障，保障电力系统的正常运行。
而在电力系统故障诊断中，故障识别和故障定位是最关键的环节，对于保护设计师来说，如何提高故障诊断的准确性，成为了一项重要的技术挑战。
下面，本文将为大家介绍电力系统保护设计中的故障诊断方法。
一、传统故障诊断方法1.1 观察法这是一种最早出现的故障诊断方法，也是一种最简单直观的方法。
该方法通过人工观察电力系统发生的故障现象，从而对电力系统的故障进行识别。
缺点是，它只能检测出故障现象，无法找出故障的原因和位置，缺乏科学性和准确性。
1.2 试验法该方法是指通过人们提供一定的测试电路，来模拟电力系统的故障现象，通过分析测试数据，以识别和定位真实电力系统的故障。
但是，试验过程中人为失误或其他因素会影响测试数据，使得故障定位的准确率下降。
1.3 经验法该方法基于电力工程师丰富的经验和丰富的专业知识，通过分析故障现象，辨别出故障类型和定位故障发生的位置。
由于经验法是以专业人员个人的经验为基础，而不是依赖分类、科学的试验结论，因此准确性依赖于人员经验和丰富的专业知识。
二、现代故障诊断方法2.1 数学模型分析法该方法通过对电力系统进行建模，将电力系统的数值特征进行分析，从而找到故障的定位和原因。
由于该方法基于计算机模拟平台，记录和分析电力系统中各种电压、电流、频率等特征数据，因此能够模拟出多种故障情况，从而提高故障定位的准确性。
但是，该方法存在着模型误差和计算误差等问题，难以完全覆盖真实的故障情况。
2.2 机器学习法该方法是指通过机器学习算法识别和定位电力系统中的故障。
机器学习是以计算机模型或算法为基础的一种人工智能技术，它能够通过分析故障现象的特征向量，快速发现故障的根本原因和位置。
电网故障诊断的一种完全解析模型
中国电机工程学报 Proceedings of the CSEE
Vol.31 No.34 Dec.5, 2011 ©2011 Chin.Soc.for Elec.Eng. 85
文章编号：0258-8013 (2011) 34-0085-08 中图分类号：TM 71 文献标志码：A 学科分类号：470⋅40
针对上述模型存在的不足，本文从故障元件、 保护动作和断路器跳闸的整体关联性出发，基于诊 断规则并考虑保护与断路器的误动和拒动情况，构 建一种对故障模式进行整体解析的电网故障完全 解析模型。所谓故障模式，就是对故障场景进行完 整描述，包括可疑故障设备的故障情况、保护和断 路器动作情况以及其拒动和误动情况。故障模式完 全由诊断规则来整体刻画，而诊断规则表达为模型 参数之间关联关系的逻辑方程，告警信息不体现在 模型中，模型参数之间固有的耦合关系得以完整保 留。另外，本文通过添加逻辑约束方程，将逻辑矛 盾处理机制一同纳入到解析模型设计中。通过上述 设计，可降低模型对错误告警的敏感度，提高模型 的通用性和泛化程度。
设 ri 为设备 sn 的主保护，如果设备 sn 故障 (sn=1)，保护 ri 应该动作，其动作期望 fri 为
fri = sn
(2)ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第 34 期
刘道兵等：电网故障诊断的一种完全解析模型
关键词：电力系统；故障诊断；解析模型；诊断规则; 继电 保护；报警信息
0 引言
现代电网规模的扩大和互联性的增强，在提高 电力系统可靠性与经济性的同时，也给电网故障的 在线诊断增加了难度。目前电网故障诊断的方法主 要有专家系统方法[1-4]、人工神经网络方法[5-7]和解 析模型方法，另外还有基于 Petri 网[8-10]、粗糙集理 论[11]和信息理论[12]的新方法。专家系统逻辑推理 能力较强，但学习能力和容错能力弱，在信息不完 整或存在错误的情况下很难得到正确的诊断结论； 神经网络法原理相对简单，诊断速度快，有很强的 容错能力，但事先需要对大量的故障样本进行离线 训练，而对于大规模电网，建立完备故障样本集是 非常困难的；基于解析模型的故障诊断方法[13-17] 是在对故障诊断规则解析化的基础上，将故障诊断 问题转化成使目标函数最小化的 0-1 整数规划问 题，然后采用优化技术求解，有着严密的数学基础 和理论依据。文献[13-14]将电网元件的故障情况与 保护、断路器动作之间关系引入目标函数，把故障 诊断表示成目标函数的最小化问题，然后采用遗传 算法和模拟退火算法求最优解；文献[15-16]先对故
复杂保护配置下的电网故障诊断解析模型
f rj sn ri
(3)
如果 sn 有多个第一后备保护，其中任一个第一后 备保护 rj 的动作情况为 ① sn 故障， sn 的主保护 rk (i A(sn)) 和所有除 ri 外的第一后备保护均未动作，则 ri 应该动作； ② sn 故障，虽然 sn 的主保护 rk (i A(sn))均未动 作，但有其它的第一后备保护已动作，则 rj 可以不动 作； 于是 rj 的动作期望 f rj 由式(3)调整为
f ri sn (
k A( sn ), k i
rk ri )
(2a)
式中：表示逻辑连运算，下同。 （2）第一后备保护 设 rj 为元件 sn 的第一后备保护， 如果 sn 故障(sn1) 且其主保护 ri 未动作(ri0)，则 rj 应该动作，其动作期 望 f rj 可以表达为[12]
1 引言
参照 Scientific Research Publishing （SRP） 出版的各 种科技会议论文集的标准格式， 制作了本次年会论文的 标准格式。本文档的格式也严格遵守第 29 界电自年会 会议论文的标准格式，作者可直接以本文档为例，直观 了解论文标准格式。 电网故障的快速准确诊断对加快事故处理进程、 保障电力系统的安全运行具有至关重要的作用。自上 世纪八十年代以来各国学者对电网故障诊断问题进行 了大量的研究，所提出的电网故障诊断方法主要有专 家系统方法 [1-4]、人工神经网络方法 [5-7]和基于解析模 型的方法[8-12]，另外还有基于 Petri 网[13-15]、粗糙集理 论[16]和信息理论[17]等各种不同原理的新方法。基于专 家系统的故障诊断方法是最早研究的方法并且获得实
Abstract: A newly proposed complete analytical model for power system fault diagnosis can preserve the logical relations among the fault states of electrical elements, protective relay actions and circuit breaker trips in the logical expressions of the diagnosis rules, contributing to enhancement of the error-tolerance ability of the fault diagnosis method. However, the present complete analytical model is difficult to be built in practice for the power system because of the actual complex deploying of proactive relay. In this paper rules of protective relays are revised in analytic expression due to the multiple microcomputer protection, and the complete analytical model for fault diagnosis is generalized. The universality and adaptability of the lete model is improved. The procedure of parsing the complex protective relay and that of diagnosing fault are illustrated by a fault diagnosis case. Keywords: fault diagnosis; analytical model; protective relay; power systems
电网故障诊断的分阶段解析模型
电网故障诊断的分阶段解析模型摘要强电磁工程与新技术国家重点实验室（华中科技大学）的研究人员徐彪、尹项根等，在2018年第17期《电工技术学报》上撰文指出，当存在错误告警信息时，现有的电网故障诊断解析模型需要扩大变量维数以实现诊断，求解难度大且时效性低。
对此，提出了一种电网故障诊断的分阶段解析模型。
模型前一阶段分析不同预想故障元件对目标函数的影响，在此基础上综合保护动作关联和断路器动作关联两个方面建立元件的故障测度指标，实现可疑元件的快速筛选；后一阶段将保护和断路器的实际状态引入故障假说，建立反映保护系统的动作逻辑错误和信息通信错误的诊断目标函数，并通过离散粒子群算法进行求解，能够得到故障元件以及保护和断路器的实际状态。
IEEE 39节点系统的多组算例仿真验证了所提模型的有效性和容错性，表明该方法在存在错误告警信息时仍能快速准确诊断故障元件，并对异常告警信息做出评价，具有较好的应用前景。
人工神经网络方法难以获取完备的训练样本，模糊理论在建立模糊规则和隶属度函数时缺乏准则，Petri网在自动建模方面存在困难，难以满足在线诊断的需求。
基于解析模型的方法通过建立故障假说，将故障诊断问题转换为整数规划模型，并采用优化算法求解，具有较强的理论依据与数学基础。
根据故障假说的不同，可以分为传统解析模型和改进解析模型两大类[8-16]。
传统解析模型最早提出于20世纪90年代[8]，采用停电元件的状态集合为故障假说，并以保护与断路器的实际状态和期望状态偏差最小为目标建立优化模型，实现故障诊断。
在此基础上，文献[9,10]分析了模型多解的原因，引入主、后备保护之间的配合关系对目标函数进行修正，并综合遗传算法（GA）[8]和Tabu搜索（TS）[11]两者优点提出GATS算法对模型进行求解，取得了较好的诊断效果。
文献[12]进一步对目标函数中故障信息的合并相消情况进行了分析，并为不同类型保护及断路器赋予不同贡献因子，在一定程度上提高了解析模型的决策能力。
一种改进的电网故障诊断解析模型
一种改进的电网故障诊断解析模型王大志;江雪晨;宁一;赵琳琳【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(037)008【摘要】电网故障过程中保护和断路器动作及告警信息的不确定性，使原有的电网故障诊断完全解析模型存在多解和误诊，因此本文通过解析保护和断路器动作以及告警信息的不确定性，构建一种电网故障诊断的改进解析模型。
该模型利用保护和断路器的误动与拒动概率以及告警信息的漏报与误报概率，赋予保护和断路器不同权值，使模型更加合理。
此外，通过解析故障过程中保护和断路器的动作状态，降低模型中待求变量的维数。
算例仿真结果表明本文方法有效，诊断结果唯一。
%There exists uncertainty about whether protective relays( PRs ) and circuit breakers ( CBs)operate when a fault occurs,which will result in the wrong solution and multiple solution for fault diagnosis based on the existing complete analytical models of power systems. By analyzing the uncertainty about PRs action, CBs action, and alarm, an improved complete analytical model was proposed. According to the probabilities of uncertain events mentioned above,different weight factors were assigned to various PRs and CBs for making the model more reasonable. At the same time,by analyzing action states of PRs and CBs,the dimensions of variables in this model were reduced. The cases of fault diagnosis verified the validity of the proposed method.【总页数】5页(P1065-1069)【作者】王大志;江雪晨;宁一;赵琳琳【作者单位】东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 110819;东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 110819;东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110819;辽宁省产品质量监督检验院，辽宁沈阳 110032【正文语种】中文【中图分类】TM711【相关文献】1.复杂保护配置下的电网故障诊断解析模型 [J], 周猛;胡经伟2.一种改进的电网故障诊断解析模型研究 [J], 于雪雪;杨文辉;周红3.电网故障诊断的分阶段解析模型 [J], 徐彪;尹项根;张哲;庞帅;李旭升4.电网故障诊断改进解析模型及其自适应生物地理学优化方法 [J], 熊国江;石东源5.一种计及时序信息的电网故障诊断改进模型 [J], 何祥针;梁俊晖;廖鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
电网企业信息运维故障诊断模型的研究与应用
电网企业信息运维故障诊断模型的研究与应用摘要：随着电力行业信息化的蓬勃发展，对于保障信息系统正常运行的重视程度日益提高，因此提出了一种电网企业信息运维故障诊断的模型。
本文主要对电网企业信息运维故障进行了分析，并建立起相应的故障诊断模型。
在构建电网企业信息系统的模型之前，必须先建立一个运维监管模式，并根据实际情况制定相应的运维指标。
在此基础上，设计一个诊断模型，通过不同情况下的诊断过程，将高质量的诊断模型应用于电网企业信息系统。
关键词：电网企业；信息运维故障；诊断过程；诊断模型引言：随着信息技术建设的不断深入，企业所需的信息服务系统数量和种类不断增加，这些系统的运行状况与企业业务之间的联系也变得更加紧密，因此对企业信息的运维故障管理也变得越来越苛刻。
本文主要对电网企业信息运维故障进行了分析，并建立起相应的故障诊断模型。
由于系统功能的高度复杂性，运维人员需要运用多种管理工具对系统硬件进行维护，因此可能会遭遇各种故障问题。
一旦这些故障发生，不仅影响到了信息系统的正常运转，还会造成巨大的经济损失。
为了确保系统的稳定运行，必须建立一种故障诊断模型，以便及时发现相关隐患和故障，从而保障系统的稳定性。
同时在实际应用中可以根据不同需求构建相应的故障诊断模型，以提高其实用性能。
当前形势下，众多学者对故障诊断模型进行了深入研究，包括故障诊断方法和模型、信息平台等方面的探索。
1.电网信息系统运维监管模式针对电网信息系统的各种突发事件，信息运维的实质在于运用运维监管方法，采用“事前监控、事中分析、事后审计”的运维管理模式，将安全审计网络管理与系统管理相融合，形成一种面向业务的T管理方法，将网络、系统和应用软件整合于一个综合支撑体系中，从而实现集中、集成管理。
目前企业中应用的信息系统都是以服务器为核心设备组成，一旦服务器出现故障就很容易引发网络瘫痪等一系列问题。
根据电网信息运维的实际需求，结合信息运维的本质，建立电网信息系统运维监管模式，如图1所示[1]。
对电网故障诊断解析化建模的研究
对电网故障诊断解析化建模的研究发表时间：2019-03-14T14:47:11.127Z 来源：《电力设备》2018年第27期作者：袁晓峰刘群曹传银许建波[导读] 摘要：电力系统作为一个庞大的、高度复杂的动态系统，常处于不同的扰动中。
（国网五峰县供电公司湖北宜昌 443000）摘要：电力系统作为一个庞大的、高度复杂的动态系统，常处于不同的扰动中。
如何降低故障引发的大规模停电风险成为当前智能电网研究的重要内容之一，本文用到了一种用于电网故障诊断的完全解析模型，并对诊断规则进行解析化表达，以及基于此模型进行电网故障诊断的化简求解方法。
关键词：电网故障；解析模型；故障诊断方法；电力系统引言近年，随着用电需求日益增长，人们对电能的稳定性要求也越来越高。
但是电力系统的故障也是难以避免的，为了快速监测及消除故障，确保系统安全稳定运行，就需要一个优质的故障诊断系统，快速实现故障定位和类型识别。
目前，电网故障诊断通常是建立在SCADA 信息平台上，在电网故障时提供断路器、刀闸变位信息和少量的继电保护出口动作接点信息，可简单对故障元件定位处理。
但当系统发生复杂故障及因信道干扰发生信息丢失等诸多不确定因素时，目前的诊断方法则无法取得满意的结果，因此本文利用计算机自动进行告警信息的处理和电网故障的诊断，以辅助调度员快速处理事故，是电网调度发展的必然需求，也是当前智能电网研究的重要内容之一。
1国内外故障诊断现状目前，电网故障诊断的研究主要体现在诊断方法上，如专家系统方法（ES）\神经网络方法（ANN）以及基于解析模型与优化技术的方法等。
对于不同的方法它们的优缺点会格外的明显。
本文提到的基于解析模型与优化技术的方法将故障诊断转化为最能解释告警信号的0-1规划的问题来进行研究，采用优化技术求解，具有严密的数学理论基础和很好的应用前景。
其实现过程通常是将电网元件的故障情况与保护、断路器动作之间关系引入目标函数，把故障诊断表示成目标函数的最小化问题，然后采用遗传算法或模拟退火算法等优化算法求取最优解。
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1 引言
参照 Scientific Research Publishing （SRP） 出版的各 种科技会议论文集的标准格式， 制作了本次年会论文的 标准格式。本文档的格式也严格遵守第 29 界电自年会 会议论文的标准格式，作者可直接以本文档为例，直观 了解论文标准格式。 电网故障的快速准确诊断对加快事故处理进程、 保障电力系统的安全运行具有至关重要的作用。自上 世纪八十年代以来各国学者对电网故障诊断问题进行 了大量的研究，所提出的电网故障诊断方法主要有专 家系统方法 [1-4]、人工神经网络方法 [5-7]和基于解析模 型的方法[8-12]，另外还有基于 Petri 网[13-15]、粗糙集理 论[16]和信息理论[17]等各种不同原理的新方法。基于专 家系统的故障诊断方法是最早研究的方法并且获得实
f ri sn (
k A( sn ), k i
rk ri )
(2a)
式中：表示逻辑连运算，下同。 （2）第一后备保护 设 rj 为元件 sn 的第一后备保护， 如果 sn 故障(sn1) 且其主保护 ri 未动作(ri0)，则 rj 应该动作，其动作期 望 f rj 可以表达为[12]
2.2 保护和断路器的动作规则解析
保护和断路器的动作规则解析，亦称为保护和断 路器的动作期望，是对保护动作规则和断路器跳闸规 则进行逻辑表达，是根据继电保护原理要求保护和断 路器作出动作响应的激励[12]。为了表述方便，下文的 逻辑运算“与、或、非、等价”分别以符号“、、ˉ、 ↔” 来表示，且在不引起混淆的情况下，通常省略。 1）保护动作规则解析 （1）主保护 设 ri 为电网元件 sn 的主保护，如果 sn 故障(sn1)，保 护 ri 应该动作，其动作期望 f ri 为[12]
我国 220kV 电压等级及以上的电网元件一般配 装有多套保护装置，每套保护装置均启用元件的主保 护。如果 sn 有多个主保护，先将这些主保护的标号形 成索引集，记为 A(sn)，则主保护 ri (i A(sn))动作情况 为 ① sn 故障，如果 sn 的主保护 rk (i A(sn), k ≠ i)均 未动作，则 ri 应该动作； ② sn 故障，如果在 sn 的主保护 rk (i A(sn), k ≠ i) 中已有保护动作，则 ri 可以不动作； 于是，式(2)中保护 ri 动作期望 f ri 调整为
f rj ( sn
k A ( sn )
rk )(
qB ( sn ), q j
rq rj )
(3a)
式中 B(sn)是由 sn 的第一后备保护的标号所形成的索引 集。
中国高等学校电力系统及其自动化专业第 29 届学术年会，湖北宜昌：三峡大学，2013
（3）第二后备保护 设 rl 为元件 sn 的第二后备保护，在其保护范围内 也为 sn 的邻近设备 sx 提供远后备保护，则在以下 2 种 情况下 rl 应该动作： ① 设备 sn 故障(sn1)且其主保护 ri 和第一后备保 护 rj 均未动作(ri0，rj0)； ② 设备 sxZ(rl, sn)且 sx sn 故障，且 rl 到 sk 的关 联路径上的所有断路器 p(rl, sx)均处于闭合状态。 其中， Z(rl, sn)是 rl 保护范围内的设备集合，p(rl, sx)是沿供电 路径从保护 rl 安装处到设备 sx 处的所有断路器的集 合。 为此， 第二后备保护 rl 的动作期望 f rl 可表示为[12]
f ri sn
(2)
2 电网保护规则解析
2.1 电网保护规则描述
当电网发生故障后，与故障元件相关保护动作， 驱动相应断路器跳闸，从而使故障元件从运行电网中 被隔离开来。这个过程隐含有许多规则，如：与故障 元件其相关的保护动作且只有与其相关的保护才应该 动作；后备保护须动作在主保护拒动的前提下；断路 器跳闸必须由与其关联的保护动作来驱动；不符合上 述规则的保护动作和断路器跳闸均为误动；而误动和 拒动对同一个保护（或断路器）不可能同时发生，等 等。为了充分表达电网保护规则，刻画电网故障的场 景——元件故障情况、保护和断路器的动作情况及拒 动和误动情况，引入故障模式定义： (S, R, C, M, D) （1） 其中，S={s1 s2…si…sN}为可疑故障元件集，且 si=1 和 si=0 分别表示元件 si 故障和非故障； R={r1 r2…ri…rZ} 为与 S 相关的保护集合， 且 ri=1 和 ri=0 分别表示保护 ri 动作和未动作；C={c1 c2…ci…cK}为与 S 相关的断路 器集合， 且 ci=1 和 ci=0 分别表示断路器 ci 跳闸和未跳 闸 ； M={MR MC} ， 其 中 ， M R {mr1 mr2 mrZ } ， M C {mc1 mc2 mcK } ， 且 mri =1( mci =1) 和 mri =0( mci =0) 分别表示保护 ri( 断路器 ci) 误动和无误 动 ； D={DR DC} ， 其 中 DR {d r1 d r2 d rZ } ，
Abstract: A newly proposed complete analytical model for power system fault diagnosis can preserve the logical relations among the fault states of electrical elements, protective relay actions and circuit breaker trips in the logical expressions of the diagnosis rules, contributing to enhancement of the error-tolerance ability of the fault diagnosis method. However, the present complete analytical model is difficult to be built in practice for the power system because of the actual complex deploying of proactive relay. In this paper rules of protective relays are revised in analytic expression due to the multiple microcomputer protection, and the complete analytical model for fault diagnosis is generalized. The universality and adaptability of the complete model is improved. The procedure of parsing the complex protective relay and that of diagnosing fault are illustrated by a fault diagnosis case. Keywords: fault diagnosis; analytical model; protective relay; power systems
DC {d c1 d c2 d cK } ， d ri =1( d ci =1)和 d ri =0( d ci =0)分 别表示保护 ri( 断路器 ci) 拒动和无拒动。 N 、 Z 和 K 分别为集合 S、R、C 中元素的个数，且在不引起混淆 的情况下， si 、 ri 和 ci 的下标可以省略。
中国高等学校电力系统及其自动化专业第 29 届学术年会，湖北宜昌：三峡大学，2013
复杂保护配置下的电网故障诊断解析模型
刘道兵，徐晨峰，向洋洋
三峡大学电气与新能源学院 Email:liudb@
摘 要：电网故障诊断完全解析模型在解析电网保护规则过程辑关系，有助于提高故障诊断方法的容错能力，但当前完全解析模型在保 护配置复杂情况下面临建模难问题。本文从电网保护规则解析入手，通过分析当前电网保护双机配置 情况，研究电网元件配置并列多个保护的复杂情况下的保护动作规则解析问题，将电网故障诊断的解 析化建模进行泛化，从而提高解析模型方法诊断电网故障的通用性和适应性，并以具体算例来详细阐 述在复杂保护配置情况下的保护动作规则解析过程和故障诊断过程。 关键词：故障诊断；解析模型；继电保护；电力系统
资助信息：三峡大学人才科研启动基金项目（KJ2012B053）
际应用，但专家系统的知识获取能力和容错能力差， 其实际应用效果有待进一步改善；基于神经网络的方 法通过构造一个模式分类器来实现故障元件的快速识 别，原理简单、诊断速度快，同时具有一定的学习能 力和容错能力，但在应用于大规模电力系统时，存在 输入空间维数大、故障模式的组合爆炸问题，从而影 响神经网络训练的收敛性和推广能力；基于 Petri 网、 粗糙集理论、信息理论和其他新原理的诊断方法目前 尚处于初步理论探索的阶段，其实际应用的有效性尚 待进一步验证。 基于解析模型的诊断方法通过解析电网保护规 则，以函数的形式对电网元件、保护动作和断路器跳 闸的关联关系进行表达，将故障诊断问题转化成使目 标函数最小化的 0-1 整数规划问题，可有效克服 Petri 网和贝叶斯等方法在结构化表达上述关联关系时所面 临的难题， 具有较严密的数学基础和良好的应用前景。
f rj sn ri
(3)
如果 sn 有多个第一后备保护，其中任一个第一后 备保护 rj 的动作情况为 ① sn 故障， sn 的主保护 rk (i A(sn)) 和所有除 ri 外的第一后备保护均未动作，则 ri 应该动作； ② sn 故障，虽然 sn 的主保护 rk (i A(sn))均未动 作，但有其它的第一后备保护已动作，则 rj 可以不动 作； 于是 rj 的动作期望 f rj 由式(3)调整为
An Analytical Model for Fault Diagnosis of Power System Considering Complex Protections