基于粗糙集理论的电力系统故障诊断.pdf

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1、第7卷第18期2007年9月科学技术与工程Vol.7No.18Sep.2007167121819(2007)1824717204ScienceTechnologyandEngineeringZ2007Sci.Tech.Engng.基于粗糙集理论的电力系统故障诊断3段玉波阮万江(大庆石油学院,大庆163317)摘要鉴于粗糙集理论具有在处理不精确问题时,不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息的特点,运用粗糙集方法把保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集,并考虑了各种可能发生的故障情况,以此建立决策表。然后实现决策表的自动化简和约简。搜索决策表的约简形式,区分关键信号和

2、非关键信号,从故障样本集中导出诊断规则,从而达到在不完备信息下快速准确地进行故障诊断的目的;揭示了这种方法的有效性。关键词粗糙集决策表故障诊断电力系统中图法分类号TM728;文献标识码A电力系统在发生故障时,往往会产生大量的数据信号,从而给调度人员快速准确地人工识别故障1粗糙集理论信号造成一定的困难。因此,研究如何对这些信号进行快速、准确地分析判断,从而采取相应有效的粗糙集(RoughSet,RS)理论是一种处理不确措施成为一项极具现实意义和经济价值的工作。定和不精确问题的数学工具。它的最大优点是不为了提高故障诊断的准确性和快速性,国内外有关需要提供求解问题时所需处理的数据集合之外的学者

3、提出了专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)、任何先验信息。如统计中要求的先验概率和模糊遗传算法(GA)和Petri网络等方法。这些方法对送集中要求的隶属度。即其能有效地分析和处理不至控制中心的准确、完整的信号大都可以取得较为精确、不一致、不完整等各种不完备数据。从中发满意的结果。但在不完备信号等复杂的故障诊断现隐含的知识而揭示潜在的规律。模式下,目前尚无妥善的解决方法。为此,借助粗在粗糙集理论中,知识被认为是一种分类的能糙集理论具有较强的容错能力,首先把保护和断路力。粗糙集理论把用于划分集合的知识嵌入集合器的数据信号作为对故障分类的条件属性集,考虑本身。从而扩展了经典集合论。定义如下

4、:给定一各种可能发生的故障情况,建立决策表。然后实现个有限的非空集合U(称为论域),R为U上的一族决策表的自动化简和约简的搜索,从中抽取出诊断等效关系(满足自反、对称和传递性)。则二元对K规则。从而实现了对电力系统中电网进行故障=(U,R)够成一个近似空间。等效关系R将论域诊断。U分割成互不相交的子集ei,i=1,2,3,⋯,n和空集Á称为基集。记为U/R={e1,e2,e3,⋯,en}。设2007年5月18日收到X是U中的一个子集。如果X不能用基本集的并第一作者简介:段玉波(1951—),男,教授,大庆石油学院电气信集准确地表示出,则称X为粗糙集。所有包含在X息工程学院院长,博士生导师

5、,研究方向:电力系统安全稳定控制。中的基本集的并集组成X的下逼近。记为R33通信作者简介:阮万江,硕士,研究方向:电力电子与电力传(X);所有与X的交集为非空的基本集的并集组成动。3X的上逼近,记为R(X)。数学定义如下:4718科学技术与工程7卷R3(X)={x∈U0[x]RAX}(1)同的决策类。3R={x∈U0[x]R∩X≠Á}(2)决策表中的一个属性对应一个等价关系,一个其中x是U中的一个对象。[x]R表示U上的决策表可以看作是定义的一族等价关系。决策表3的化简就是化简表中的条件属性,计算所有约简并按等效关系R划分出的包含x的等效类。R(X)是U中包含在X中的最大可定义集,R3(

6、X)是U找到核属性,但保持与化简前相同的功能,即同样中包含X的最小可定义集。粗糙集合是由上、下逼的决策可以基于更少量的条件。近这一对集合刻划的。3电力系统故障诊断的粗糙集方法2决策表及其约简电力系统的故障诊断可以用一个模式分类问R中全部等价关系的交集了(∩R)也是一等题来描述。很适合应用粗糙集理论的决策表方法。价关系,称为R上的不可分辨关系(indiscernibility基本思想是把保护和断路器的动作信号作为对故relation),记为,ind(R):[X]ind(R)=∩[X]R(3)障分类的条件属性。考虑各种可能发生的故障情r∈R况后建立决策表,删除多余属性后抽取出诊断规则。令R为

7、一族等价关系,r∈R,如果除去等价关图1示一个电力系统。有3个区域Secl、Sec2系r,仍维持原有的不可分辨关系不变,即若和Sec3分别配有过流保护CO1、C02和C03,Sec1ind(R)=ind(R-{r})(4)配距离保护RR1,并为Sect和Sec3提供后备保护。成立,则称r为R中可省略的,否则r为R中不可省CT31、CT32和CT33是断路器。根据保护动作原略的。对任意一个r∈R,若r均为R中不可省略理。考虑单一故障列

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