基于贝叶斯网的750kV变电站故障诊断研究

发布时间：2017-09-03 17:21

  本文关键词：基于贝叶斯网的750kV变电站故障诊断研究

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【摘要】：750kV变电站系统在西北750kV电网中处于枢纽地位,其可靠运行对电网的安全稳定性和供电质量有着重要的影响。西北电网规模扩大,变电站数量增多,线路结构复杂,保护配置要求提高及网络结构的复杂性,使得750kV变电站系统的故障诊断的要求需要进一步得到提高。当750kV变电站发生故障时,工作人员需要做到短时间内从大量的采集信息中获得有效的可靠信息,及时处理作出准确决策,快速定位故障元件,迅速地隔离故障区域,及时排查分析故障原因,实现电网的快速恢复。变电站发展的智能化,使得智能变电站故障诊断技术的研究显得尤其重要。本文根据750kV变电站系统及其线路的复杂性和冗余配置特点,分析故障时信息的不确定性及其多样化的特点,考虑在信息传输过程中出现的遗漏或错误等情况,提出了基于贝叶斯网的750kV变电站故障诊断方法。在该方法中充分利用数据采集与监控系统采集到的报警信息、保护和断路器的动作状态信息、元件动作时序信息和故障录波信息,建立可疑故障元件的贝叶斯网的主网模型和贝叶斯网的冗余网模型,描述模型中相关联节点间的因果逻辑,采用信息熵理论对贝叶斯网故障诊断中的初始概率进行赋值,利用事件顺序记录信息的时序特性修正诊断模型中相关节点的初始信息,采用小波变换理论对故障录波信息进行分析,提取故障特征,进行故障诊断,同时对故障元件的动作行为作出评价。最后,采用DS(Dempster Shafer)证据理论对故障录波信息诊断方法和时序贝叶斯网的故障诊断方法的诊断结果进行决策级的信息融合,建立融合诊断模型,按照合成规则,进行故障判定。仿真结果表明该方法精度更高、有效性更好。
【关键词】：750kV变电站 故障诊断 贝叶斯网 故障录波器 DS证据理论
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM63
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 论文的选题背景和研究意义8-10
• 1.1.1 论文的选题背景8-9
• 1.1.2 论文的研究意义9-10
• 1.2 电网故障诊断的国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-13
• 1.3 论文的主要研究内容13-15
• 2 750kV变电站系统15-19
• 2.1 750kV变电站一次系统15-16
• 2.1.1 750kV变电站一次设备15
• 2.1.2 750kV变电站系统主接线15-16
• 2.2 750kV变电站二次系统16-18
• 2.2.1 750kV变电站综合自动化系统17-18
• 2.2.2 750kV变电站系统的保护配置18
• 2.3 小结18-19
• 3 基于贝叶斯网的 750kV变电站故障诊断19-30
• 3.1 贝叶斯网理论19-20
• 3.2 750kV变电站BN故障诊断模型20-24
• 3.2.1 750kV变电站冗余配置20
• 3.2.2 750kV变电站的BN诊断模型20-24
• 3.3 750kV变电站BN故障诊断模型中先验概率赋值24-26
• 3.3.1 信息熵理论24
• 3.3.2 初始概率赋值24-25
• 3.3.3 条件概率赋值25-26
• 3.4 750kV变电站BN故障诊断综合推理26
• 3.5 算例分析26-29
• 3.6 小结29-30
• 4 基于时序贝叶斯网的 750kV变电站故障诊断方法30-39
• 4.1 750kV变电站的时序特性30-31
• 4.1.1 事件的时序特性30-31
• 4.1.2 750kV变电站系统的时序特性31
• 4.2 750kV变电站时序BN故障诊断31-33
• 4.2.1 时序BN故障诊断模型31-33
• 4.2.2 时序BN故障诊断推理33
• 4.3 案例分析33-38
• 4.4 小结38-39
• 5 基于DS证据理论融合的 750kV变电站故障诊断方法39-49
• 5.1 故障录波器信息诊断方法39-43
• 5.1.1 小波变换理论39-40
• 5.1.2 故障录波信息故障诊断方法40-43
• 5.2 DS证据融合理论43-45
• 5.2.1 融合诊断概念43
• 5.2.2 DS证据理论及合成规则43-45
• 5.3 750kV变电站的DS证据理论信息融合故障诊断45-47
• 5.3.1 DS证据理论信息融合故障诊断模型45
• 5.3.2 DS证据理论信息融合故障诊断推理45-47
• 5.4 算例分析47-48
• 5.5 小结48-49
• 结论49-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-55
• 攻读学位期间的研究成果55

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1 洪天p，

本文编号：786315