应用数据融合的电网故障诊断.pdf

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1、第26卷第l1期电力系统及其自动化学报Vol_26No．112014年11月ProceedingsoftheCSU—EPSANOV．2014应用数据融合的电网故障诊断徐岩，张锐，卫波(华北电力大学电气与电子工程学院，保定071003)摘要：电网发生故障时，由于保护及断路器的拒动、误动等因素使得诊断结果存在不确定性。首先提出了应用数据融合的电网故障诊断方法；再针对融合故障发生时的开关量和电气量信息，利用模糊Petri网对开关量信息进行分析，利用希尔伯特一黄变换HHT(Hilbert—Huangtransform)对电气

2、量进行分析，提取开关量故障度、幅值故障度、频率故障度和能量故障度，并利用D—S证据理论对各种故障表征予以融合，进而得故障诊断结果；最后，通过仿真验证所提方法能充分利用电气量信息，减小单一开关量的不确定性因素的干扰，提高故障诊断的精度。关键词：数据融合；故障诊断；希尔伯特一黄变换；模糊Petri网；D—S证据理论中图分类号：TM711文献标志码：A文章编号：1003—8930(2014)11-0067—05NovelFaultDiagnosisApproachofPowerGridUsingDataFusionXUYa

3、n，ZHANGRui，WEIBo(SchoolofElectricalandElectronicEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China)Abstract：Whenfaulthappensinthepowergrid，thediagnosisresultisuncertainsometimesbecauseofthemal—ope卜ationandmiss—operation．Firstly，thepowergirddiagno

4、sisbasedondatafusionisproposedinthispaper．Then，fusedthedigitalandanaloguedata，thePetrifaultdegreeisobtainedbyfuzzyPetrinets．ByHilbert-Huangtransform(HHT)，theamplitudefaultdegree，thefrequencyfaultdegreeandtheenergyfaultdegreeareobtained．TheD-Sevidencethe-oryisem

5、ployedtofusethedegrees．Finally，theresearchisprovedtobeavailablebytheapplicationofsomecasesinwhichtheuncertainfactorscouldbeeliminatedandthus，theaccuracyofthefaultdiagnosiscouldbeimproved．Keywords：datafusion；faultdiagnosis；Hilbert-Huangtransform(HHT)；fuzzyPetrin

6、ets；D-Sevidencetheory目前在电网故障诊断方面有多种方法，如神种故障度进行融合，以此来识别故障元件。通过防经网络、专家系统、优化算法、Petri网以及贝叶斯真算例，验证了本文所提方法的有效性。网等。这些方法大都是基于开关量的诊断方法，1HHT理论而对于保护及开关存在误动、拒动以及信道可能因干扰而丢失信息的情况，基于开关量的诊断方希尔伯特一黄变换HHT(Hilbert—Huangtran,~一法的精确性会受到限制。当系统发生故障时，最先form)是近年来发展起来的一种新的时间序列信号是电流、电压等电气

7、量发生变化，而后保护动作，分析方法，是以傅里叶变换为基础的线性和稳态继而断路器跳闸，因此，从理论上讲，利用电气量谱分析的一个重大突破，是非线性、非平稳信号分能对各种复杂故障进行诊断【9]。析的最佳方法之一㈣。HHT首先通过经验模态分本文在电网故障诊断中引入电气量，并利用解EMD(empiricalmodedecomposition)把信号分解HHT变换对电气量进行分析，提取幅值故障度、频为若干本征模态函数IMF(intrinsicmodefunction·，率故障度以及能量故障度，并结合由模糊Petri网然后对IMF

8、进行Hilbert变换，得到每一分量的瞬对开关量进行诊断的结果，由D—S证据理论对各时频率和瞬时幅值，进而得到信号的Hilbert谱和收稿日期：2012—09—17；修回日期：2012—11-14·68·电力系统及其自动化学报第26卷Hilbert边际谱。比较式(2)和式(4)可以发现，HHT是傅里叶表示1．1经验模态分解的一般化结果，变化的幅