基于贝叶斯网的电网故障诊断技术

发布时间：2017-08-15 08:05

  本文关键词：基于贝叶斯网的电网故障诊断技术

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【摘要】：电力系统运行中总会受到自然和人为因素的干扰,导致电力系统不可避免的发生故障。而故障发生后,大量的警报信息传入调度中心,将给调度人员进行事故分析和处理带来困难。因此若能提供一个自动处理警报系统,将会使调度人员在进行事故分析和事故处理上事半功倍。目前,传统人工智能方法在搭建诊断模型时,主要集中于处理具有空间不确定性的警报信息,而忽略了信息的时间不确定性。针对该问题,本文提出了基于时间序列的贝叶斯网模型,解决了建模过程中的时间不确定性,提高诊断精度。本文首先阐述了电网故障诊断研究的意义、研究现状及存在的问题。其次介绍了贝叶斯网研究中的一些基本概念,包括贝叶斯网的构造、概率传播以及贝叶斯网学习,详细介绍了贝叶斯网的Leaky Noisy-Or模型,通过其因果独立机制,降低了建模的复杂性。然后,针对传统故障诊断方法研究中缺乏考虑时间因素的问题提出了基于时间因果贝叶斯网模型,引入模糊理论表示故障和警报之间的因果关系,建立了两种模型—“与”节点与“或”节点,并给出了节点的条件概率以及故障假说的概率的计算方法,通过算例间比较来证实该模型的准确性。最后,基于SCADA与SOE信息提出了新的电网故障诊断技术—具有时序性的贝叶斯网的电网故障诊断技术。在该模型中引入新的元素—开关,提出基于广度优化搜索的方法寻找关联路径以确定开关状态,通过算例进行分析,验证该模型的准确性。该模型很好的解决了具有时序性的电网故障诊断技术,具有很好的鲁棒性。
【关键词】：电力系统 故障诊断 贝叶斯网 时间因果
【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM711;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 课题的研究背景及意义9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 电网故障诊断存在的问题11-12
• 1.4 本文的主要内容及结构安排12-13
• 第二章 贝叶斯网基本内容13-25
• 2.1 贝叶斯网理论知识13-14
• 2.1.1 概率论相关知识13-14
• 2.1.2 贝叶斯定理14
• 2.2 贝叶斯网的表示14-16
• 2.3 贝叶斯网的构造和概率推理16-20
• 2.3.1 贝叶斯网的构造16-19
• 2.3.2 贝叶斯网的概率推理19-20
• 2.4 Leaky Noisy-Or节点模型20-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 贝叶斯网时序性模型25-38
• 3.1 引言25-26
• 3.2 贝叶斯网时序性模型26-32
• 3.2.1 因果关系的模糊离散27-29
• 3.2.2 多个时序性关系的模糊离散29-32
• 3.3 概率运算32-33
• 3.3.1 节点的条件概率计算32-33
• 3.3.2 故障假说的概率计算33
• 3.4 算例分析33-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第四章 基于贝叶斯网的电网故障诊断技术38-59
• 4.1 引言38-39
• 4.2 电力系统继电保护原理介绍39-40
• 4.3 基于贝叶斯网的分布式电网故障诊断模型40-42
• 4.3.1 线路故障诊断模型40-41
• 4.3.2 母线故障诊断模型41-42
• 4.4 先验概率计算42-44
• 4.4.1 事件采样的先验概率计算42-44
• 4.5 电网故障诊断的贝叶斯网时序性模型44-46
• 4.6 元件与保护关系的表达46-48
• 4.7 开关事件及带开关因果关系的模糊运算48-52
• 4.7.1 关联路径及开关状态的确定49-50
• 4.7.2 开关对时间因果关系的影响50-51
• 4.7.3 带开关因果关系的模糊运算51-52
• 4.8 求解空间的确定以及故障假说的概率计算52-54
• 4.9 算例分析54-58
• 4.10 本章小结58-59
• 第五章 总结与展望59-61
• 5.1 总结59-60
• 5.2 展望60-61
• 参考文献61-65
• 攻读学位期间的主要研究成果65-66
• 致谢66

【参考文献】

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本文编号：677049