基于模糊petri网的微电网故障诊断技术研究

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1、基于模糊Petri网的微电网故障诊断技术研究张晗2015年6月中图分类号：TQ028.1UDC分类号：540基于模糊Petri网的微电网故障诊断技术研究作者姓名张晗学院名称自动化学院指导教师廖晓钟教授答辩委员会主席刘向东教授申请学位工学硕士学科专业电气工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月Micro-gridFaultDiagnosisTechnologyResearchBasedonFuzzyPetriNetCandidateName:ZhangHanSchoolorDepartment:

2、SchoolofAutomationFacultyMentor:Prof.LiaoXiaozhongChair,ThesisCommittee：Prof.LiuXiangDongDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：ElectricalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：June,2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的

3、研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要随着国家的发展和社会的进步，微电网成为开发研究热点，这使得用户对微电网安全性可靠性的要求也随之提高。因此，学界对微电网故障诊断的研究也愈演愈烈。本文主要以风力发电机为载体，以Petri网为基础，研究改进了

4、微电网的故障诊断方法，提高了微电网故障诊断的快速性和准确性。本文首先调研了国内外学者在故障诊断中的研究现状，分析了其应用的算法，并介绍了应用较为广泛的故障树分析法、BP神经网络、粒子群算法和Petri网等算法。总结了通过智能算法优化Petri网的方法，如自适应模糊Petri网和加权模糊Petri网。其次，分析比较了模糊Petri网、自适应模糊Petri网和蚁群优化Petri网等算法，提出了将分段交换蚁群算法与Petri网相结合的故障诊断算法，以实现提高算法的运算速度和准确度的目的，并验证其可行性。最后，本文

5、在Matlab平台上对微电网的组成部分分别进行进行建模仿真，编写Petri网推理运算算法以及运行报警界面，实现实时推理和报警。同时通过Matlab的Simulink模块编辑了微电网仿真平台，并在此平台上对自适应模糊Petri网和分段交换蚁群算法优化的Petri网两种算法进行比较和分析，结果显示与分段交换蚁群算法结合的Petri网具有更好的快速性和准确性。关键词：模糊Petri网，微电网，故障诊断，分段交换蚁群算法III北京理工大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentoftheco

6、untryandtheprogressofthesociety，customersareraisingahigherrequirementonreliabilityandstabilityofthesupplyofelectricity.AndtherequirementofthereliabilityonMicro-girdisrisingtooasitsspring-up.Toinsurethesafeandstableoperationofmicro-grid,fault-diagnosissyste

7、mofmicro-gridisbecomingaresearchhotspot.ThisarticleisbuiltafaultdiagnosismodelbasedonPetrinet.ThemodeliscombinedwithfuzzyPetrinetandantcolonyalgorithmtoimprovethelearningabilityofthemodel.Toimprovethespeedandaccuracyofalgorithm,thisarticlehasimportedthesub

8、sectionexchangeantcolonyalgorithm.Andthealgorithmhasbeenusedinsimulationplatform.Firstly,thisarticlehasstudiedresearchesonfaultdiagnosis,andhasanalyzedalgorithmstheyhaveused.Ithasalsointroducedsomeofthealgori