贝叶斯网络在架空电力线路故障诊断中的应用研究

摘要

架空电力线路是输电系统的命脉,是传输电能最主要的途径,其运行状态直接关系到整个电力系统的安全性和可靠性。一旦输电线路出现问题会造成巨大的经济损失。所以对架空电力线路进行故障检测及诊断成为保障电力系统正常、可靠运行的必要手段,具有重大的经济及现实意义。
　　 然而,随着机器人技术的大力发展,面向机器人巡检数据的故障诊断问题亟待解决。由于已有的故障诊断方法大都面向人工巡检数据或线路上的传感器反馈数据,其针对性较强,适用范围较窄。对于机器人巡检得到的数据而言,现有故障诊断方法难以适用。主要存在的问题有:(1)故障的判别标准因人的主观判断而异,缺少统一的故障诊断标准;(2)故障数据的获取相对困难,缺少仿真数据进行前期模拟;(3)缺少架空电力线路整体故障诊断方案。
　　 针对上述问题,本文从巡检标准、数据模拟、诊断算法和系统实现四个方面给出了一套满足实际需求的故障诊断方案。重点研究了机器人巡检架空电力线路时所得信息的诊断方法。首先,本文结合国家标准,总结了基于机器人技术的架空电力线路故障检测方法,对架空电力线路故障和故障检测方法进行分类,详细阐述了每类故障检测方法所用到的技术及原理,并进行了对比分析。其次,提出了基于机器人技术的架空电力线路故障的仿真数据生成算法,该算法结合故障数据的动态性、主观性、层次关联性等特定,通过多智能体机制仿真得到完整、一致、大量的设备故障数据、单元故障数据及架空电力线路故障数据,解决了研究或测试故障诊断算法时所需故障数据的来源问题。第三,研究了基本贝叶斯网络的架空电力线路故障诊断方法,并对建模、参数学习和推理过程进行了理论推导。实验证明,本模型为具有一定精度和效率的故障诊断方法。最后,开发了一套基于飞行机器人巡检信息的架空电力线路故障诊断系统,提出了详细的解决方案,实现了主要功能,并给出了可行性分析。