考虑量测错误和多源异质信息融合的变电站概率故障诊断:统一的Bayes网络模型

发布时间：2019-06-10 01:40

【摘要】：故障诊断对提升电网故障分析处理能力有重要意义。在变电站本地进行故障诊断可以更加充分、敏捷地利用本地的丰富信息。为适应智能电网环境下信息丰富、分布自治的趋势,提出一种基于Bayes网络的变电站故障诊断方法,考虑了保护、开关的拒误动和量测信道错误等不确定性,并综合利用顺序事件(sequence of events,SOE)、故障录波、保护闭锁等多源异质信息。使用经典的联结树(junction tree)算法进行概率推理。结果表明:与不考虑量测信道不确定性的方法相比,该方法可以更加充分利用开关SOE等信息;故障录波和闭锁等非SOE信息的引入可以有效提升诊断的准确率。
[Abstract]:Fault diagnosis is of great significance to improve the ability of power network fault analysis and processing. Fault diagnosis in substation can make more full and agile use of local rich information. In order to adapt to the trend of rich information and distributed autonomy in smart grid environment, a substation fault diagnosis method based on Bayes network is proposed, which takes into account the uncertainty of protection, switch rejection and measurement channel error. The multi-source heterogeneous information, such as sequential event (sequence of events,SOE), fault recording, protection locking and so on, is used synthetically. The classical join tree (junction tree) algorithm is used for probabilistic reasoning. The results show that this method can make full use of switch SOE and other information than the method without considering the uncertainty of measurement channel, and the introduction of non-SOE information such as fault recording and locking can effectively improve the accuracy of diagnosis.
【作者单位】： 清华大学电机工程与应用电子技术系 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室;
【基金】：国家“九七三”重点基础研究项目(2013CB228203) 国家杰出青年科学基金项目(51025725) 国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51321005)
【分类号】：TM63

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2496065