基于计及时序的分层模糊Petri网的电网故障诊断方法

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1、西南交通大学硕士研究生学位论文第f页摘要随着电网规模的扩大和互联程度的提高，当电网发生故障时，尤其是出现复杂故障时，大量的故障信息涌入到调度控制中心，给调度人员的事后处理造成了极大困难，因此有必要研究一个优质的电网故障诊断系统，能快速、准确的判断出故障元件，同时诊断出误动拒动元件。模糊Petri网能够较好地描述故障与保护、断路器动作的关系，具有推理简洁、图形化直观表达等特性，近几年被用于电网故障诊断，得到一些研究。首先对已有模糊Petri网模型进行了改进研究，描述了八元组的模糊Petri网，修正了变迁的输入输出弧权值，概括出变迁的三个计算函数(输入概率合成函数

2、尼、变迁激发函数磊、输出概率求取函数尼)，修正了变迁的的输出概率求取函数，这样提高了模糊Petri网的诊断性能。针对Petri网模型的组合爆炸、矩阵维数过大和自适应性差等问题，构造了分层分子网电网故障诊断模糊Pe仃i网模型。对于线路和变压器，对元件两端分别建立主保护、近后备保护和远后备保护子网模型，再建立一个综合诊断子网对两端子网进行综合；对于母线，先建立其各出线方向子网，再建立综合诊断子网模型。该建模方法缩小了模型的规模、降低了矩阵的维数、提高了模型的自适应性，通过多个算例验证了本方法的有效性。通过利用保护和断路器动作信息的时序，来甄别各保护和断路器信息的实

3、际动作情况，将时序因素加入到电网故障诊断模糊Petri网模型中。本文建立了计及时序电网故障诊断模糊Petri网模型，对各模型中动作了的保护和断路器所对应的库所，通过时序约束检查，修正了库所的初始概率，使得模型的逆向诊断推理过程更符合真实的保护和断路器的动作情况，提高了诊断的准确性。在判断出故障元件后，利用计及时序模糊Petri网的正向推理，对保护和断路器动作信息进行评价，获得拒动、误动、错误和漏报信息等情况。多个算例的验证表明，该方法有效地降低了非故障元件的故障概率，提高了诊断的准确性，检测出保护与断路器的拒动与误动。，‘关键词：电网；故障诊断；模糊Petri

4、网；．分层分子网；时序西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractWiththeincreasingofscaleandinterconnectionforthepowergrid，whenthepowersystemfaultoccured,especiallyincomplexfaultconditions．alargenumberoffaultinformationswillgointothedispatchingcenter．TMssituationhasbroughtgreatdifficultyinpostprocessingforsch

5、edulingstaff．ItisnecessarytostudyahighqualityfaultdiagnosissystemthatCanjustifythemisoperationandrejectionofprotectionautomatically,quicklyandaccurately．FuzzyPetrinetsCandescribetherelationshipamongthefaultandtheactionsofprotectionandcircuitbreaker．Ithasthegoodcharacteristiessuchass

6、implereasoningandintuitivegraphicalexpression．SothePetrinethasbeenusedforfaultdiagnosisinrecentyears．andsomeresearchesresultshaveachieyed．First，theimprovedmethodsoffuzzyPeWinethasbeenstudied，afuzzyPetrinetmodel晰tlleight-tuplehasbeendefined．Theinputandoutputarcweightsarerevised，andth

7、reecalculationfunctionsofthetransitionaredefined，suchasthecalculationfunctionofinputprobabilitysyntheticfc,thecalculationfunctionoftransitionsexcitationfF’calculationfunctionofoutputprobability五)，especiallythecalculationfunctionofoutputprobability五．Theseworkingimprovethediagnosticpe

8、rformanceoffuzzyPet