基于粗糙集-贝叶斯方法的分布式电网故障诊断.pdf

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1、第37卷第2期华北电力大学学报Vl01．37．No．22010年3月JoumalofNorthChinaElectricPowerUniversityMar．，2010基于粗糙集一贝叶斯方法的分布式电网故障诊断栗然，高聪颖，张烈勇(1．华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003；2．扬州供电公司，江苏扬州225009)摘要：针对实际的电网故障诊断中常存在的冗余和不确定性信息这一问题，基于智能互补融合的思想，将粗糙集和贝叶斯有机结合在一起，并鉴于传统的人工智能在大电网故障诊断应用中存在的局限性而采用分布式数据挖掘的思想，提出了一种基于粗糙集一贝叶斯的分布式电网故障诊断方法。

2、该方法首先把大电网分割成给定数目的局部电网，然后利用粗糙集对各个局部电网分别建立决策表并进行约简，最后利用粗糙集一贝叶斯方法进行局部电网内部及局部电网之间的联络线的规则提取形成全局规则库，并根据实时报警信息进行规则匹配得到诊断结果。经电网故障诊断算例分析表明，该算法正确、有效，速度快，容错性好。关键词：大电网；故障诊断；粗糙集一贝叶斯；分布式数据挖掘中图分类号：TM711文献标识码：A文章编号：1007—2691(2010)02—0001—07ThedistributedfaultdiagnosisofpowernetworksbasedonBayesianroughsetmeth

3、odLIRantGAOCong-ying，ZHANGLie—yong2，(1．SchoolofElectricalandElectronicEngineeringNorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China；2．YangzhouPowerSupplyCompany，Yangzhou225009，China)Abstract：Accordingtocc~plernentarystrategy，anewpowernetworksfaultdiagnosismethodbasedonroughsetandBayeswerepr

4、esentedforfaultdiagnosiscontainingredundancyanduncertaininformation．Furthermore，consid—eringthelimitationsoftraditionalartificialintelligencetechnologyinthefaultdiagnosisoflargescaleIx)weEnetworks，distributedthinkingWaSusedtosolvetheproblemfmattersmostisthatthelargepowernetworkswillbedividedin

5、adesirednumberofsub—networks．Whatalsocountsisthatdecisiontableisestablishedbyusingroughsetstheoryinthesesub—networks．Andadditonalfactorworthmentioningisthattheglobalrulesbaseofsub—net—worksandtielinesisextractedbyuseofroughsetandBayesandthediagnosticrusultsisobtainedaccordingtoreal—timealarmin

6、formation．Theresultsoftestsshowthatthemethodissimple，eficient，rapidandgoodfault—tolerant．Keywords：largescalepowernetworks；faultdiagnosis；Bayesianroughsettheory；distributeddatemining研究方向主要有：一是引入最新出现的人工智能0引言方法；二是将各种诊断算法进行有机结合，取长随着电力系统的规模日趋庞大，结构更加复补短，发展混合智能方法。本文主要研究混合智杂，对电力系统安全性提出了更高的要求。许多能方法。人工智

7、能方法被用来进行电网故障诊断，主要目前识别不完备信息的方法主要有粗糙集和有：专家系统[、人工神经网络[0qJ、粗糙贝叶斯。粗糙集理论是一种新的研究不完备信息集[、Petri网络[5]遗传算法【6]和贝叶斯网络【J的表达、学习和归纳的数学工具，能在保留关键等。尽管这些方法在故障诊断中各有其优点，但信息的前提下对数据进行化简；但是当知识约简没有一种是绝对好的。目前来说电网故障诊断的后的信息缺失较多尤其是核心属性缺失时，粗糙集理论不能很好的进行属性约简和分类，决策效收稿日期