基于隐马尔可夫模型的电力系统连锁故障预测

发布时间：2018-05-09 03:39

  本文选题：电力系统 + 连锁故障　； 参考：《电网与清洁能源》2017年09期

【摘要】：近年来电力系统逐渐向复杂化、集成化和智能化的方向发展。电力系统的连锁故障将会导致大面积停电事故,给人们的生活带来很多不便。因此,在电力系统领域,对连锁故障的预测地位日益凸显。然而,网络的复杂性、故障间的关联性和系统的不确定性使得现有的故障预测方法并不适用。因此,提出基于隐马尔可夫模型对电力系统连锁故障进行预测。该模型能够准确地计算出状态转移概率或断路器异常动作概率,从而逐级预测故障的发生。对于电力系统中各模块的退化状态,隐马尔可夫模型可以准确地识别出来,有效地预测连锁故障发生概率。
[Abstract]:In recent years, the power system has gradually developed towards the direction of complexity, integration and intelligence. The cascading faults of power system will lead to a large area of power outages and bring a lot of inconvenience to people's lives. Therefore, in the field of power system, the prediction status of cascading faults is increasingly prominent. However, due to the complexity of the network, the correlation between faults and the uncertainty of the system, the existing fault prediction methods are not applicable. Therefore, a hidden Markov model is proposed to predict cascading faults in power system. The model can accurately calculate the probability of state transition or abnormal operation of circuit breakers, and then predict the occurrence of faults step by step. For the degradation state of each module in power system, the hidden Markov model can be accurately identified and the probability of cascading faults can be predicted effectively.
【作者单位】： 国网河南省电力公司经济技术研究院;天津天大求实电力新技术股份有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51190103) 国家电网公司科技资助项目(5217L0150005)~~
【分类号】：TM732

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本文编号：1864426