基于改进Petri网的智能配电网故障分析方法研究

摘要

智能配电网是配电网发展的必然形态，具有优质、安全、可靠和高效等特性。但是，其规模和复杂程度将极大地增加运行和控制的难度和脆弱性，这给配电网的故障诊断带来巨大挑战。当配电网发生多重故障时，警报信息会迅速增多，加大了调度人员处理信息的负担，增加故障诊断的难度。正确有效地诊断故障对隔离故障元件、减少用户停电面积、缩短事故处理时间以及实现配电网故障的快速恢复具有重大意义。 文中简要介绍了 Petri网和贝叶斯网络的基本理论、深入研究了 Petri网的各种改进模型，并在此基础上，提出一种考虑定量时序关联规则的改进贝叶斯Petri网(temporal association Bayesian Petri net，TABPN)的智能配电网故障诊断方法。 首先，引入时序关联规则(temporal association rules，TAR)，叙述了TAR正向、反向推理过程，并给出 TAR的数学定义，建立基于 TABPN的TAR 表，基于该表能够正确有效地对时序关系进行搜索和推理；从定量的角度出发，描述了故障元件、保护动作与相应断路器跳闸之间的时序关系和逻辑规则。其次，基于故障警报信息的时序特性，提出了警报差错信息的识别方法，给出警报信息断点、丢失和误报的识别算法。当接受到带有动作时标的保护、断路器动作信息后，该诊断方法能够识别出存在异常的保护与断路器动作事件、时标出错等情况。最后，依据贝叶斯网络能够基于状态估计方法对信息集的不完备性进行有效处理，在故障信息不完备的条件下，利用保护动作规则，对报警信息的时序约束关系进行推理。根据 TABPN 模型反向搜索故障源的故障事件链，通过贝叶斯计算每个故障事件链的故障概率和平均概率，正向推理计算出各保护与断路器在故障时的触发概率，得到最终的化简模型。算例验证该方法不仅准确可靠，可用性强，而且解决了状态组合爆炸问题，进一步提高了故障诊断的容错性。

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Abstract

第1章 绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 智能电网介绍

1.2.2 智能配电网功能特性

1.2.3 智能配电网故障诊断研究现状

1.3 本文工作

1.4 章节安排

第2章 Petri网原理

2.1 Petri网理论

2.2 Petri网的动态性质

2.3 Petri网的基本结构

2.4 Petri网的分析技术

2.5 Petri网在智能配电网故障诊断中的应用

2.6 本章小结

第3章 蕴含时序属性的Petri网故障诊断研究

3.1 时序Petri网定义

3.2 TAR信息时序识别处理方法

3.2.1 TAR的推理过程

3.2.2 TAR的4种形式

3.2.3 TAR的数学定义

3.3 算例验证

3.4 本章小结

第4章 贝叶斯Petri网的智能配电网故障诊断研究

4.1 贝叶斯网络理论原理

4.1.1 贝叶斯定理知识

4.1.2 贝叶斯网络知识

4.1.3 贝叶斯推理知识

4.2 配电网的贝叶斯故障诊断模型

4.3 智能配电网的贝叶斯Petri网故障诊断

4.3.1 贝叶斯Petri网定义

4.3.2 贝叶斯Petri网的图形表示

4.3.3 贝叶斯Petri网建模及故障诊断

4.4 算例验证

4.5 本章小结

第5章 基于时序贝叶斯Petri的智能配电网故障诊断

5.1 警报信息特性分析

5.1.1 故障警报信息时序特性分析

5.1.2 故障差错警报信息分类

5.2 时序贝叶斯Petri网模型

5.3 基于时序贝叶斯Petri网的警报信息诊断算法

5.3.1 故障信息识别算法

5.3.2 智能配电网故障诊断算法

5.4 算例验证

5.5 算法比较

5.6 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

致谢