基于概率盒理论的电网故障信息融合算法研究

发布时间：2017-08-12 19:10

  本文关键词：基于概率盒理论的电网故障信息融合算法研究

  更多相关文章： 电网故障 信息融合 故障特征 不确定性 概率盒

【摘要】：尽管现在从整个电网监测系统中获得的系统运行状态信息越来越丰富,有关电力系统运行中各种线路以及架线信息也非常完善,但是由于实际情况具有一定的复杂性,这些信息存在着大量的不确定因素,例如数据的不完整性、不精确性、以及不同信息源之间存在着矛盾数据等问题,在很大程度上会影响融合结果,不利于精确的故障诊断。概率盒是一种擅长处理包含不确定因素信息的理论,可以针对不同数据的特性,选择相应的建模方法,得到的概率盒尽可能多的包含了所有信息,为进一步的故障诊断提供更符合实际情况的依据。因此,在充分研究了概率盒理论的基础上,结合电网中的故障数据特征,充分发挥概率盒理论的优势,减少不确定性信息对结果的影响,改进概率盒融合算法,尽可能的降低融合结果的不确定性,提高诊断精度,降低故障损失。现有的电网故障信息融合方法大都是分析故障前一个周波和故障后一个周波,利用小波分析、希尔伯特黄等方法提取相应的故障度,并采用证据理论进行融合。但是在实际故障发生的时候,不论是时间上还是空间上,不同监测系统对故障发生那一瞬间时刻的记录存在着很大的不确定性,简单选取故障发生瞬间时刻前一个或半个周期的波形,以及故障发生时刻后一个周期的波形,或者选用故障度最大的作为故障表征,都不利于得出精确的故障诊断结果。论文主要针对现有故障信息融合中,采用一个确定值作为电气量的故障表征无法包含故障时间段内的所有可能的情况,从而引入概率盒理论。论文首先介绍了课题的研究背景以及信息融合技术、概率盒理论的研究进展,充分说明论文研究的必要性；随后,对概率盒中的相关理论,例如证据理论、概率盒的计算以及融合方法等进行了详细的介绍；在研究了理论基础之后,对电网故障信息来源以及特征进行了分析,通过对现有电网故障信息融合方法的研究,找出其中的不足之处,阐明了引入概率盒的必要性；接着对概率盒理论的融合算法进行了详细的研究,分析现有融合算法,结合电网故障数据特征,发现算法无法处理故障数据中存在的矛盾数据,以及最终融合结果不利于判断等问题,在进一步研究其他融合算法的基础上,提出相应的改进算法,实现算法并用实际数据检验,阐明改进算法的优劣；在仿真算例分析部分,结合电网系统,搭建相应的仿真实例,分析故障数据并基于概率盒进行融合,最后利用SVM诊断方法,对比目前常用的证据理论融合方法,进一步论证论文思路的可行性与有效性。
【关键词】：电网故障 信息融合 故障特征 不确定性 概率盒
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TM73
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 信息融合技术的研究现状12-15
• 1.2.1 信息融合技术12-13
• 1.2.2 故障信息融合算法的研究现状13-15
• 1.3 概率盒理论的研究现状15-16
• 1.4 论文的主要工作和组织结构16-19
• 第二章 概率盒相关理论基础与方法19-33
• 2.1 概述19-20
• 2.2 理论基础20-24
• 2.2.1 证据理论20-22
• 2.2.2 概率盒22-24
• 2.2.3 证据结构体与概率盒的关系24
• 2.3 概率盒的计算方法24-28
• 2.3.1 专家估计25-26
• 2.3.2 建模26
• 2.3.3 鲁棒贝叶斯26-27
• 2.3.4 测量观测法27
• 2.3.5 约束缩小区间法27-28
• 2.4 概率盒的融合算法28-33
• 2.4.1 加权平均融合28-29
• 2.4.2 均值融合29-30
• 2.4.3 交集融合30
• 2.4.4 包络融合30-31
• 2.4.5 D-S规则融合31-33
• 第三章 电网故障信息来源及特征分析33-43
• 3.1 概述33
• 3.2 电网故障信息来源33-36
• 3.3 电网故障信息特征提取研究36-38
• 3.4 基于小波变换的故障特征提取38-43
• 第四章 改进概率盒融合算法的分析与设计43-61
• 4.1 概述43
• 4.2 概率盒融合算法研究43-46
• 4.2.1 基于加权平均的融合算法43-45
• 4.2.2 基于Dempster-Shafer合成规则的概率盒融合算法45
• 4.2.3 概率盒离散算法45-46
• 4.3 DS证据理论及其改进算法对比46-50
• 4.4 改进的概率盒融合算法50-53
• 4.5 算例分析53-61
• 第五章 基于概率盒理论的电网故障信息融合算法验证61-71
• 5.1 概述61
• 5.2 基于概率盒理论电网故障信息融合模型61-62
• 5.3 基于概率盒理论的SVM电网故障诊断流程62-64
• 5.4 仿真算例分析64-71
• 第六章 总结与展望71-73
• 致谢73-75
• 参考文献75-79
• 附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录79

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本文编号：663152