电力-电气设备故障诊断研究

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1、电力-电气设备故障诊断研究电力电气设备故障诊断研究摘要文章主耍论述电力、电气设备故障诊断的各种研究方法,并分析这些研究方法中需要改进的地方，与此同时说明电力、电气设备故障诊断中的关键技术问题以及未来的发展趋势。关键词电力；电气设备；故障诊断；研究中图分类号：TM77文献标识码：A文章编号：1671-7597(2014)12-0145-01随着我国社会经济的不断发展和进步，我国的电力、电气设备故障诊断工作也越来越被人们所重视。电力、电气设备故障诊断工作主要包括元件故障诊断和系统故障两个方向，其中的系统故障诊断主要是指通过分析电网中的各级报警装置所提供的信息以及断路器的状态变

2、位信息以及电流电压等电气量的测量的特征，然后根据断路器、保护器的动作逻辑和运行人员的工作经验来推断可能出现的故障类型和故障元件的过程。1国内外关于电力、电气设备故障诊断现状1・1以专家系统为依据的诊断方法专家系统是利用一种rtr专家推理方法支撑的一种计算机模型来解决电力、电气设备故障的诊断方法，目前这种方法已经在国内外广泛的使用。目前专家系统诊断电力、电气设备故障这种方式的效率较高。有故障诊断所用推理方法以及诊断知识的表示方法不同，专家系统主要分为以下两类。1)结合正、反推理的系统。结合正、反推理的系统是结合了正反两向的一种混合推理方法,可以根据继电保护和路市器与被保护设备

3、之间的逻辑关系来建立电力、电气设备故障的推理规则，同时这种推理系统也结合了反向的推理方法，可以有效的缩短故障出现的范围，通过故障假设与动作继电保护的符合程度来计算推理所得结果的可信程度。2)以启发式规则为基础的推理系统。以启发式规则为基础的推力系统主要是把断路器和保护的动作逻辑和运行人员对于故障诊断所有的经验使用规则来表示出来，最终形成一个有诊断专家系统的知识库，在电力、电气设备中存在故障时，就采用正向推理的方式将故障出现后所观察到的情况与知识库中所设置的规则相结合，进而推断出电力、电气设备故障的一个结论。目前使用的专家系统主要是采用启发式规则为基础的推理系统[1]O以专家

4、系统为基础的诊断方法的主要特点就是可以系统的、细致的将保护以及断路器的动作逻辑和运行人员多年的工作经验采用规则的方法表示出来，同时建立一个知识库，知识库在使用的过程中可以根据需要进行适当的添加和删减，这样可以保证知识库在使用的过程中可以满足电力、电气设备故障诊断工作的需求。但是目前以专家为基础的这种诊断方法还存在一些缺点和不足：①建立知识库的过程较为困难，无法验证知识库的完备性；②无法分析知识库中信息的正确性；③对于大型的专家系统知识库的维护工作困难;④复杂的故障诊断过程中专家系统推理速度慢。正是专家系统中存在的这些问题，使得专家系统无法满足大规模电力、电气设备的故障诊断工

5、作，目前专家系统主要使用在离线的故障分析上。1.2以人工神经网络为基础的诊断方法这种诊断方法与专家系统相比较,其诊断方法具有学习能力强、容错能力的特点。冃前使用在电力、电气设备故障诊断工作屮的人工神经网络有：基于BP算法的基于径向基函数的神经网络以及前向神经网络等。但是因为人工神经网络训练完备的样木集获取也是较为困难，所以冃前人工神经网络为基础的诊断方法还主要是应用在中小型的电力、电气设备的故障诊断工作中。而人工神经网络为基础的诊断方法目前存在的问题是：①性能与受到样木完备性很大的影响，且大型的电力、电气设备样本获取极度困难；②不擅长处理启发性的知识；③和符号数据库的数据交

6、互能力差；④缺乏解释自己行为以及最终输出结果的能力。上述的这些人工神经网络为基础的这种诊断方法的缺点使得其无法被应用与大型的电力、电气设备故障诊断工作中去。1・3以粗糙集理论为基础的诊断方法1982年波兰的乙Pawlak教授提出了一种处理不确定性以及不完整性问题的新型的数学T具一粗糙集理论。粗糙集理论的主要思想在于保证分类能力不变的前提下，通过简化知识，导出分类规则或者是问题的决策[2]o这种诊断方法不需要提供处理数据之外的任何有关的信息，同时还能够有效的处理和分析出不一致、不精确以及不完整的各种不够完备的数据，以及从中挖掘出隐含的知识，揭露出其中存在的一些潜在的规则。鉴于

7、粗糙集理论相比其余两种诊断方法的优越性，目前已经有越来越多的研究人员开始使用粗糙集理论进行电力、电气设备的故障诊断。2电力、电气设备故障诊断发展趋势随着科学技术的不断发展和进步，从对电力、电气设备故障诊断的方法研究与理论以及应用的广度、深度中可以看出，电力、电气设备故障诊断工作还停留在探索阶段，冃前还没有成功的成型实用系统。由于过去的设施以及技术上的问题，导致信息的资源有限。从和关文献中來看电力、电气设备的故障诊断大都依靠变电站内或者是调度端，分别利用调度SCADA系统的站内综合百动化系统以及实吋信息收集來的信息來