采用多源信息的配电网故障诊断方法研究

摘要

现代电力系统的规模不断扩大，电力负荷持续增长，且随着网间关联越来越紧密，系统故障的影响范围也越来越大。配电网是电力系统发、输电系统与用户连接的重要环节，其安全性与可靠性是保证用户稳定供电的关键，一旦发生故障或遭遇威胁，若不及时采取措施可能发展成为连锁性故障，影响用户日常生活并带来巨大的经济损失。目前配电网大多依靠开关与保护动作信息进行故障诊断，这种方式已无法为电网调度人员提供充分的事故分析依据，而近年来出现了多种数据采集与监视系统，旨在全面监视电网动态信息并能够快速提取故障数据。因此，研究能够充分利用多源信息的故障诊断方法具有十分重要的意义。
　　本文分析了配电网的故障信息来源，以及各信息源提供的故障数据间的耦合关系，并针对数据级融合与特征级融合存在的问题提出了相应的解决方法。同时，本文通过分析配电网的故障信息来源，提出了一种采用来自配电自动化系统、广域量测系统和故障信息系统的多源信息的动态层次化故障诊断方法。方法包括开关层、馈线层及变电站层，且各层之间可依据故障信息特点动态调整诊断策略。
　　开关层利用开关信息，采用基于网络关联矩阵的深度优先搜索方法快速确定故障区域;馈线层利用开关与保护信息，采用Petri网推理确定故障元件;变电站层利用开关、保护与电气量信息，采用基于直觉不确定粗糙集理论的故障模式匹配方法进行故障诊断。这一方法能够充分利用故障信息，提高了诊断的准确性和可靠性，并采用动态模式有效提高了诊断效率。
　　考虑故障信息获取过程中存在不确定性和不一致性等问题，本文将直觉不确定粗糙集理论应用到变电站层诊断中，通过分析基于粗糙集理论的诊断方法中存在的缺陷，提出了基于直觉不确定粗糙集理论的故障诊断方法，以直觉模糊化代替连续属性的离散化过程，有效提高了不确定性处理能力和诊断精度。
　　本文最后依据故障信息的空间分布特征和诊断算法的层次化结构，提出构建一个基于多智能体框架的配电网故障诊断系统，系统采用由全局到区域的分布式结构，并利用优化协调Agent进行综合控制以实现统一的目标。文中分别定义了各智能体的功能要求和结构模型，并详细描述了智能体之间的协调配合过程，多智能体技术的应用进一步提高了故障诊断的实时性和可靠性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究的背景及意义

1．2 配电网信息源的国内外发展及研究现状

1．2．1 配电自动化系统

1．2．2 广域测量系统纛

1．2．3 继电保护信息系统

1．2．4 故障录波器

1．3 故障诊断依据与基本原则

1．4 故障诊断技术国内外研究现状

1．5 故障诊断存在的问题

1．6 本文工作

第2章 配电网故障诊断信息源及故障信息融合

2．1 配电网故障诊断信息源

2．1．1 配电自动化系统

2．1．2 广域量测系

2．1．3 故障信息系统

2．1．4 用户故障报修系统

2．2 多源故障信息的数据级融合

2．2．1 多源故障信息特征分析

2．2．2 多源故障信息的数据级融合

2．3 多源故障信息的特征级融合

2．3．1 多源故障信息存在的问题

2．3．2 基于WAMS时标的故障信息时间同步处理

2．3．3 基于IEC61850的故障信息规范化处理

2．4 本章小结

第3章 基于多源信息的配电网层次化故障诊断策略

3．1 基于多源信息的层次化故障诊断策略

3．1．1 动态层次化诊断策略

3．1．2 启动条件的定义

3．2 基于开关数据的开关层诊断策略

3．2．1 基于网络关联矩阵的搜索策略

3．2．2 基于开关数据的开关层诊断

3．2．3 算例分析

3．3 基于开关、保护数据与Petri网推理的馈线层诊断

3．3．1 Petri网基本理论

3．3．2 Petri网故障诊断模型

3．3．3 基于开关和保护数据的馈线层诊断

3．3．4 算例分析

3．4 本章小结

第4章 基于直觉不确定粗糙集理论的变电站层诊断

4．1 基于粗糙集理论的故障诊断

4．1．1 粗糙集理论

4．1．2 基于粗糙集理论的故障诊断

4．1．3 算例分析

4．2 基于直觉不确定粗糙集理论的约简算法

4．2．1 直觉不确定粗糙集理论

4．2．2 基于直觉不确定粗糙集的约简算法

4．3 基于直觉不确定粗糙集理论的变电站层诊断

4．3．1 基于多源故障数据的变电站层诊断

4．3．2 算例分析

4．4 本章小结

第5章 基于MAS优化协调的配电网故障诊断系统设计

5．1 多智能体技术

5．1．1 智能体技术

5．1．2 多智能体技术

5．2 基于MAS的配电网故障诊断系统设计

5．2．1 基于MAS的配电网故障诊断体系结构

5．2．2 区域诊断Agent与区域优化协调Agent

5．2．3 全局诊断Agent与全局优化协调Agent

5．2．4 其他Agent

5．3 仿真分析

5．4 本章小结

第6章 工作总结与展望

6．1 工作总结

6．2 后续工作及展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间所做工作