电网故障诊断方法概述

科技 论 坛
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பைடு நூலகம்
电网故障诊 断方法概述
程 璞 蒋 国帅 （ 安徽理 工大学电气与信息工程 学院， 安徽 淮南 ２ ３ ２ ０ ０ １ ） 摘 要： 概述 了如今 市面上应 用比较 广泛的基 于智能技 术基 础的 电网故障诊 断方法 ， 包括 专家 系统 、 人 工神 经 网络 、 模 糊集理论 、 贝 叶斯网络 、 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ网。 简明介绍 了这些方法的基本知识 ， 并 着重介绍 了它们 的不足之 处和未来发展 需要 解决 的问题。 关键词 ： 电网故障诊 断； 智能技 术 ； 基本知识 ； 不足 ； 发展 络能够对很多的信 息进行分析与筛检 ，从而形成一种规律并记住这种 当今社会 电网规模越来越庞大 ， 区域之间的联动ｌ 生变得更强 ， 传输 规律 ，然后对于未知的或者无法预测的故障信息，根据规律来进行判 电压也在不断增高 ，电网发生故障的可能性就越来越大并且造成的后 断 。 果越来越严重 。 电网故障诊断， 基本来说就是通过测量和分析故障后电 神经 网络的优势在于 ： 有强大 的学习能力 、 容错率高、 鲁棒性好 、 非 网中电压 、电流等 电气量以及保护和断路器动作的的开关量发生的变 线幽央射和并行分布处理等。 然而 ， 神经网络还存在如下缺陷： 乱 需要数 化， 来识别故障元件。当电网发生故障时 ， 特别当是各种复杂故障时， 在 目巨大的训练样本来进行学习 ， 才能保证规律的形成 ， 但想形成完美的 短时间内需要快速并准确地识别故障发生地， 找到发生故障的元件 ， 使 规律十分 困难 Ｉ ｂ ． 人工神经网络在诊断过程 中被看成是“ 黑箱 ” ， 无法解 得所有工作人员得到最精准的信 息。 故障发生后 ， 尤其是在发生多重故 释 自 身是怎样诊断的； ｃ ． 人工神经网络不善长处理启发式的规律。基于 障和复杂越级故障的情况下 ，短时间内汇集到调度中心的各种信息激 人工神经网络的电网故障诊断方法在 日 后 的研究方向还是在选取有价 增， 工作人员很难 陕速理清报警信息的含义并迅速做出正确的判断。 所 值 的训练样本、 解释诊断过程 、 针对大规模电网故障诊断等方面。 以，如何在系统故障发生后迅速准确地找到故障区域发生故障的设备 ３ ． ３ 模糊集理论。模糊集理论的诊断过程是将信 息模糊化。首先视 以及故障性质 ， 为工作人员提供科学判据就至关重要。目 前研究较多的 系统获取的信 息 组成的集合为一种经典集合 ，根据相应法则将集合中 电网故障诊断方法有专家系统 、 人工神经 网络 、 模糊集理论、 贝叶斯网 的元素映射到［ ０ ’ ｌ 趑 一 区间， 得到集合 中的任何一个元素都可以对应 ０ 络、 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网等。 和１ 之间的—个实数 ， 这个实数的含义就是其隶属于 ０或 １ 的程度 ， 根 ２电网故障诊断分类 据上述对应法则可以组成—个 函数——隶属度函数 ，所以模糊集理论 目前， 就电力系统配备的信息系统而言 ， 依据信 息的来源并在 电网 的技术就是隶属度 函数。早期研究中， 很少考虑到信息的不准确性 ， 所 中的作用 ， 大体可分为三类： 以该理论 有实 质 Ｉ 生的突破 。 ２ ． １ 静 态安全 监 视和控 制 系统（ Ｓ Ｃ Ａ Ｄ Ａ ） 。 Ｓ Ｃ Ａ Ｄ Ａ 系统于 ２ ０ 世纪 ６ ０ 由于处理信息的不确定性 ， 同时存在另外一些弊端 ： ＆ 隶属函数没 年代建立， 目前 已经发展成为比较成熟的应用体系。 Ｓ Ｃ Ａ Ｄ Ａ系统主要传 有—个明确的标准 ； ｂ ． 可维护陛差， 即出现问题的可能比较大 ， 当电网结 输模拟量信息 ， 比如有功 、 无功、 电流、 电压等； 还传输事件量信息 ， 如断 构发生变化时 ， 知识库和隶属度也会发生变化 ； ｃ ． 针对大规模电网， 模糊 路器及隔离开关状态信息。 Ｓ Ｃ Ａ Ｄ Ａ系统的信息传输方式通常为 ３ ～ ５ 秒 知识 库建 立 困难 。 的时间间隔来将相关信 息上传至调度中心， 因此调度 中心收到的信息的 ３ ． ４贝叶斯网络 。 贝叶斯网络也是一种针对不准确性知识的模型， 它 特 是断面状的所 以 Ｓ Ｃ Ａ Ｄ Ａ系统的特点即反映的是 电网某一时刻的 运用概率论的知识与图形理论 ， 具备较为理想的理论基础 ， 针对复杂电 情况。 网由于不确定因素引起的故障等问题具有明显作用。贝叶斯网络的诊 ２ ． ２ 动态安全监视和控制系￣（ ＷＡＭ Ｓ ） 。这是一种基于 Ｇ Ｐ Ｓ 技术的 断模型比较清晰直观， 可以直接看出， 对于不准确信 息可以给出良好的 同步相量测量装置（ Ｐ ＭＩ 作为基础的系统 ， 它利用 Ｇ Ｐ Ｓ 全球卫星定位系 诊断决策。但是 ， 网络节点赋值则需要大量的实际观察或统计来确定。 统， 对 电力系统发电机同步功角和线路电压相量 ｝ 己ｆ 生 动态监视。 相对于 该方法的不足体现在 ： ＆ 如何实现复杂电网下的自动建模 Ｉ ｂ ． 知识更 Ｓ Ｃ Ａ Ｄ Ａ而言 ， ＷＡ ＭＳ 系统的特点则是能够持续提供电网的运行状态 ， 新能力不强 ； ｃ ． 如何实现信息融合下的故障诊断。 所 以， 今后贝叶斯网络 所以它可以作为电网动态监视过程的实用工具。 的研究方向着重在如何 自动建模并与信息融合理论结合等方面。 ２ ． ３ 电网故障信 息系统。 基于厂站端的保护动作信 息与故障录波器 ３ ． ５ Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网。Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网是对离散并行系统的数学表示 ， 用 网络表示电 记录的电网模拟量信息以及开关量信 息 是该系统的数据提供核心。在 网中断路器、 保护、 电网元件之间的关系， 不仅能用图形呈现 ， 还可 以用 电力系统 中， 广泛的实用数字化处理技术 ， 各个厂站的数字式继电保护 矩阵运算来描述。电网故障本是离散事件 ，而对于离散时间组成 的系 装置 以及断路器会在工作的同时 自行 向调度 中心上传 Ｇ Ｐ Ｓ报警信号， 统， Ｐ ｅ 网是进行建模和分析的理想工具。 数字式故障录波器能够讲模拟信息量记录下来 ， 供监控中心调用 。 子站 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网方法的优点在于：能够定性或定量地分析系统中事件发生 接收上述信息 ， 并对信息进行一系列的处理 ， 上传至调度 中心 ， 在调度 的各种过程 ， 还可以直接用图像呈现 ， 对于离散事件进行动态建模和分 中心主站实现故障信息的综合处理。 析， 这 是最 为 有效 方法 ， 不 过还 有一 些 尚需 深入 的问题 存 在 ， 主要 是 ： ３ 电网故 障诊 断方法 综述 随着系统 网络拓扑的扩大 ，在建模时 ，会容易导致信息组合爆炸的情 ３ ． １ 专家系统。专家系统 的典型应用可以归结为 ： 它是—个具有大 况 ； ｂ 当 电网发生多重复杂故障时， 诊断结果会有偏差 ； ｃ 对 于不确定信 量专业知识与经验的程序系统，它根据某个领域的专家提供 的知识和 息不能准确地识别。 经验进行推理和判断 ， 模拟专家的实施过程， 来解决那些需要专家决策 ４ 结论 的复杂 问题 。 电网规模变大直接导致电网控制变得复杂并且电Ｊ 氟 Ｊ 故障变得越来 专家系统模拟专家的决策来进行诊断 ，可以保证诊断系统的及时 越复杂与频繁 ， 这个问题必须得到解决。所以， 研究一种基于人工智能 性和准确性 ， 但是 由于知识的本质和进行诊断的原理没有变 ， 所以专家 的完美的故障诊断方法 ， 具有很大的应用价值。同时， 如何在原先的电 系统还存在着诸多不足： ａ 专家知识是人为设立， 所以知识库并不完善 ； 网故障诊断算法上研究更新 、 更 决、 更实用的算法也是未来几年需要解 ｂ ． 容错陛低 ， 由于知识库不完善 ， 所 以对于保护和断路器的误动作 ， 可能 决的问题 ，提升诊断速度 以及在不确定信息下仍然能准确地识别故障 会给出错误的判断； ｃ ． 系统 的维护难度非常大 ， 故障的原因有很多 ， 所以 元件成为了需要攻克的课题 ， 对电网故障诊断方面有重要的意义。 知识库就异常的庞大， 但庞大并不意味着知识库完善 ， 有新的原因， 就 参考文献 要认为再添加到知识库 中。 ［ １ １ ４莉． 电网故障诊断的智能方法综述 ． 电力系统保护与控制， ２ ０ １ ４ ． ３ ． ２ 人工神经 网络。 人工神经网络， 顾名思义， 它是模拟神经系统来 ｆ ２ ］ 王磊． 电网故障诊断方法及其 系统构架研究 ） １ ． 济南： 山东大学， ２ ０ １ ３ ． 进行工作 的。根据输入和输出的关系 ， 经过数 目庞大的处理单元（ 神经 元） 之间相互通信 ， 才构成了人工神经网络这一复杂网络系统。神经网