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    关 键 词:
    一种 基于 事件 起点 智能化 电网 故障诊断 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611067749.3

    申请日:

    2016.11.29

    公开号:

    CN106771853A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/08申请日:20161129|||公开
    IPC分类号: G01R31/08 主分类号: G01R31/08
    申请人: 华中科技大学
    发明人: 尹项根; 杨雯; 张哲; 徐彪; 文明浩; 陈卫; 简程; 李金辉
    地址: 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
    优先权:
    专利代理机构: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 廖盈春
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611067749.3

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于事件起点的智能化电网故障诊断方法。在完善母线和线路的层次化加权模糊Petri网模型的基础上,以故障发生时刻作为事件起点,提出了基于事件起点的?;ず投下菲鞫餍畔⒌氖毙蛟际觳榉椒?。根据?;ず投下菲鞯母婢畔⒒袢∈奔涞愫褪奔渚嗬朐际?,进行正向时序推理和逆向时序推理获得事件起点和告警信息的时间点约束,并对库所的初始置信度向量进行修正,有效的消除了时序不一致和错误告警信息对诊断结果的影响,提高了诊断的准确性。该方法不仅能得到设备的故障发生时间,还能通过各告警信息的获取时间点与其时间点约束的对比分析,评价?;ず投下菲魑蠖?拒动、告警信息漏报情况,并根据评价结果解释故障的发展过程。

    权利要求书

    1.一种基于事件起点的智能化电网故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:
    (1)根据故障后获取的?;ず投下菲鞲婢畔?,结合结线分析法获得可疑故障元件集
    合F={fk|1≤k≤K};
    (2)建立所述可疑故障元件fk的层次化加权模糊时序Petri网模型;
    所述层次化加权模糊时序Petri网模型包括库所向量、变迁向量、直接输入矩阵、抑制
    输入矩阵、输出矩阵、输入弧的权值矩阵、库所的置信度向量、变迁的置信度向量、库所告警
    信息获取时间点集合以及时间距离约束集合;
    (3)根据各个库所告警信息的获取时间点和时间距离约束进行逆向时序推理获得事件
    起点的第一推算时间点约束;
    (4)将有重叠区间的所述事件起点的第一推算时间点约束求交集,得到R个事件起点的
    第二推算时间点约束;
    (5)根据所述第r个事件起点的第二推算时间点约束和所述时间距离约束进行正向时
    序推理,获得各个库所告警信息的时间点约束;
    (6)将所述各个库所的告警信息的获取时间点与各个库所告警信息的时间点约束进行
    对比分析,获得修正后各库所的初始置信度向量;
    (7)根据所述修正后的各库所的初始置信度向量、所述直接输入矩阵、所述抑制输入矩
    阵、所述输出矩阵、所述变迁的置信度向量和所述输入弧的权值矩阵进行矩阵推理,获得可
    疑故障元件fk的备选故障置信度;
    (8)判断第二推算发生时间约束的次序r是否等于第二推算时间点约束的数量R,若是,
    则选取所述可疑故障元件fk的备选故障置信度中最大值作为可疑故障元件fk的最终故障置
    信度,否则,将r=r+1,进入步骤(5);
    (9)判断故障元件的次序k是否等于故障元件数量K,若是将所述各可疑故障元件的最
    终故障置信度与故障置信度门槛值进行比较,判定各可疑故障元件是否发生故障,否则,将
    k=k+1,进入步骤(2);
    各个库所的告警信息的获取时间点为库所告警信息获取时间点集合中元素,将故障发
    生时间定义为事件起点,时间距离约束是指事件起点与各个库所告警信息获取时间点之间
    的时间距离约束,时间距离约束为时间距离约束集合中的元素。
    1≤k≤K,1≤r≤R K为可疑故障元件的数量,R为事件起点的第二推算时间点约束的数
    量,r为第二推算时间点约束的次序,k为可疑故障元件的次序。
    2.根据权利要求1所述的智能化电网故障诊断方法,其特征在于,还包括如下步骤:
    (10)将可疑故障元件的最终故障置信度对应的事件起点的第二推算时间点约束作为
    事件起点最终的时间点约束,在事件起点最终的时间点约束下逆向推理得到的初始库所告
    警信息的时间点约束为初始库所的最终时间点约束,将各个初始库所告警信息的获取时间
    点与初始库所的最终时间点约束进行对比分析,判断?;び攵下菲鞯木芏?、误动及告警信
    息漏报情况,并根据评价结果解释故障的发展过程。
    3.根据权利要求1或2所述的智能化电网故障诊断方法,其特征在于,所述步骤(2)根据
    公式STWFPN={P,R,I,H,O,W,M,U,t,D}建立可疑故障元件fk的层次化加权模糊时序Petri网
    模型;
    其中,P={p1,p2,…pm}为库所向量,库所包括初始库所、原因库所以及过渡库所,初始
    库所包括与可疑故障元件fk相关的?;ず投下菲?,原因库所为可疑故障元件fk,过渡库所为
    用于构建层次化加权模糊时序Petri网模型而设的虚拟的库所;
    为各库所告警信息的获取时间点集合,为库所pi告警信息的获取
    时间点;
    为事件起点tf与库所pi告警信息的获取时间点的时间距离约束
    集合,将故障f的发生时刻定义为事件起点,D(tf,tpi)为事件起点tf与库所pi告警信息的获
    取时间点的时间距离约束。
    I为直接输入矩阵,H为抑制输入矩阵,O为输出矩阵,W为输入弧的权值矩阵,M为库所的
    置信度向量,U为变迁的置信度向量;1≤i≤m m为库所的数量。
    4.根据权利要求3所述的智能化电网故障诊断方法,其特征在于,所述步骤(2)中R=
    {r1,r2,…rn}为变迁向量,变迁包括?;ざ鞅淝ê凸杀淝?,?;ざ鞅淝ㄎ肟梢晒收?br />元件fk相关的?;ざ髀呒评砉叵?,过渡变迁为用于构建层次化加权模糊时序Petri网
    模型而设的虚拟的变迁;
    I=(δij)m×n为直接输入矩阵,根据初始库所和?;ざ鞅淝ㄖ涞穆呒叵等范ǔ跏?br />库所pi是否存在到?;ざ鞅淝╮j的直接输入弧,若是则δij=1,否则δij=0;过渡库所与过
    渡变迁之间由直接输入弧连接;
    H=(γij)m×n为抑制输入矩阵,根据初始库所和?;ざ鞅淝ㄖ涞穆呒叵等范ǔ跏?br />库所pi是否存在到?;ざ鞅淝╮j的抑制输入弧,若是则γij=1,否则γij=0;过渡库所和
    过渡变迁之间不存在抑制输入??;
    O=(ζij)n×m为输出矩阵,根据变迁和库所之间的连接关系确定变迁rj是否存在到库所
    pi的输出弧,若是则ζij=1,否则ζij=0;
    W=(ωij)m×n为输入弧的权值矩阵,ωij指库所pi到变迁rj的输入弧的权值,ωij∈[0,
    1],根据初始库所可靠性确定初始库所到?;ざ鞅淝ㄖ涫淙牖〉娜ㄖ?;过渡
    库所与过渡变迁的输入弧权值设为1/L,L表示与同一过渡变迁通过输入弧连接的过渡库所
    的数量;
    M=(M1,M2,M3,…,Mm)T为库所的置信度向量,Mi表示库所pi的置信度,Mi∈[0,1],根据库
    所的可靠性确定库所的置信度;
    U=diag(μ1,μ2,μ3,…,μn)为变迁的置信度向量,μi为变迁ri的置信度,μi∈[0,1],根据
    变迁的可靠性确定变迁的置信度;
    其中,输入弧包括直接输入弧和抑制输入弧,且库所pi到变迁rj的之间只存在抑制输入
    弧或直接输入??;直接输入弧为库所的发生促使可疑故障元件进入变迁,抑制输入弧为库
    所的不发生促进可疑故障元件进入变迁,1≤i≤m,1≤j≤n,m为库所的数量,n为变迁的数
    量。
    5.根据权利要求3或4所述的智能化电网故障诊断方法,其特征在于,所述步骤(3)包括
    如下步骤:
    (31)判断库所pi是否收到告警信息,若是,则根据公式进行逆向时
    序推理获得事件起点的第s个第一推算发生时间约束T(fs),否则令s=s+1;,进入步骤
    (32);
    (32)判断库所的次序i是否等于库所数量m,若是,则进入步骤(4),否则令i=i+1,并进
    入步骤(31);
    式中,为库所pi告警信息的获取时间点,D(tf,tpi)为事件起点tf与各个库所pi告警信
    息的获取时间点的时间距离约束,1≤s≤S,S为获取的告警信息的个数,1≤i≤m,m为库
    所的数量,i为库所的次序。
    6.根据权利要求3-5任一项所述的智能化电网故障诊断方法,其特征在于,所述步骤
    (5)根据公式进行正向时序推理获得各个库所告警信息在事件起
    点为T(f)r的推算获取时间点约束
    式中,T(f)r为事件起点的第二推算时间点约束,为初始库所pi告警信息的获取
    时间点与事件起点之间的时间距离约束,1≤r≤R,R为事件起点的第二推算时间点约束
    的数量,r为第二推算时间点约束的次序。
    7.根据权利要求1-6任意一项所述的智能化电网故障诊断方法,其特征在于,根据公式
    和公式Mq+1=Mq获得第q+1次迭代的
    库所的置信度Mq+1;
    式中,O为输出矩阵,U为变迁的置信度向量,I为直接输入矩阵,H抑制输入矩阵,W输入
    弧的权值矩阵,Mq为第q步迭代的库所的置信度列向量,1m为元素全为1的m维
    列向量,q≥0,M0为修正后的库所的初始置信度向量

    说明书

    一种基于事件起点的智能化电网故障诊断方法

    技术领域

    本发明属于电网故障诊断研究领域,更具体地,涉及一种基于事件起点的智能化
    电网故障诊断方法。

    背景技术

    当电网发生故障时,快速准确的故障诊断对加快事故处理和系统恢复进程、保证
    电力系统的安全可靠运行至关重要。然而随着电网的不断发展和互联,在故障发生后的短
    时间内,?;ぜ岸下菲鞫鞯却罅扛婢畔⒂肯虻鞫戎行?,且可能伴随信息缺失、畸变等不
    确定性,严重加大了运行人员快速准确判断故障元件的压力,此时故障诊断系统的作用尤
    为重要。

    自20世纪80年代以来,国内外在电力系统故障诊断领域己经做了相当多的研究工
    作,Petri网故障诊断法因逻辑严密、物理意义清晰、推理过程比较简单而受到越来越多的
    关注?;诖砅etri网的电力系统故障诊断方法比较简单和直观,但其无法处理故障诊断
    问题中的不确定性,近年来提出了计及?;ず投下菲鞫鞑蝗范ㄐ缘哪:齈etri网来解决。
    此外,考虑到告警信息的时间约束特性对故障诊断的重要影响,也有相关研究将?;ず投?br />路器动作的时序信息引入到Petri网模型的构建当中,对不完备的动作信息进行纠错处理。
    上述方法在电网故障诊断方面有一定的容错性和适应性,但存在以下局限:①对于告警信
    息时序特性的利用主要局限于告警信息的筛选和验证阶段,但难以制定完善的告警信息时
    序比较规则,且说服力不强。②在?;ず投下菲鞔嬖谖蠖芏约案婢畔⑷笔У那榭鱿?,
    模型的容错性不强,在处理复杂故障诊断时有可能得不到明确的诊断结果。

    发明内容

    针对现有技术的以上缺陷,本发明提供了一种基于事件起点的智能化电网故障诊
    断方法,通过构建层次化加权模糊时序Petri网(TWFPN,Temporal Weighted Fuzzy Petri
    net)故障诊断模型进行推理来识别真实故障元件,旨在解决现有的故障诊断方法中由于未
    能充分利用告警信息的时序特性使得现有的故障诊断方法容错性能不强的技术问题。

    为实现上述目的,本发明提供了一种基于事件起点的智能化电网故障诊断方法,
    包括以下步骤:

    (1)根据故障后获取的?;ず投下菲鞲婢畔?,结合结线分析法获得可疑故障元
    件集合F={fk|1≤k≤K};

    (2)建立所述可疑故障元件fk的层次化加权模糊时序Petri网模型;

    所述层次化加权模糊时序Petri网模型包括库所向量、变迁向量、直接输入矩阵、
    抑制输入矩阵、输出矩阵、输入弧的权值矩阵、库所的置信度向量、变迁的置信度向量、库所
    告警信息获取时间点集合以及时间距离约束集合;

    (3)根据各个库所告警信息的获取时间点和时间距离约束进行逆向时序推理获得
    事件起点的第一推算时间点约束;

    (4)将有重叠区间的所述事件起点的第一推算时间点约束求交集,得到R个事件起
    点的第二推算时间点约束;

    (5)根据所述第r个事件起点的第二推算时间点约束和所述时间距离约束进行正
    向时序推理,获得各个库所告警信息的时间点约束;

    (6)将所述各个库所的告警信息的获取时间点与各个库所告警信息的时间点约束
    进行对比分析,获得修正后各库所的初始置信度向量;

    (7)根据所述修正后的各库所的初始置信度向量、所述直接输入矩阵、所述抑制输
    入矩阵、所述输出矩阵、所述变迁的置信度向量和所述输入弧的权值矩阵进行矩阵推理,获
    得可疑故障元件fk的备选故障置信度;

    (8)判断第二推算发生时间约束的次序r是否等于第二推算时间点约束的数量R,
    若是,则选取所述可疑故障元件fk的备选故障置信度中最大值作为可疑故障元件fk的最终
    故障置信度,否则,将r=r+1,进入步骤(5);

    (9)判断故障元件的次序k是否等于故障元件数量K,若是将所述各可疑故障元件
    的最终故障置信度与故障置信度门槛值进行比较,判定各可疑故障元件是否发生故障,否
    则,将k=k+1,进入步骤(2);

    各个库所的告警信息的获取时间点为库所告警信息获取时间点集合中元素,将故
    障发生时间定义为事件起点,时间距离约束是指事件起点与各个库所告警信息获取时间点
    之间的时间距离约束,时间距离约束为时间距离约束集合中的元素;

    1≤k≤K,1≤r≤R K为可疑故障元件的数量,R为事件起点的第二推算时间点约束
    的数量,r为第二推算时间约束点的次序,k为可疑故障元件的次序。

    进一步地,智能化电网故障诊断方法还包括如下步骤:

    (10)将可疑故障元件的最终故障置信度对应的事件起点的第二推算时间点约束
    作为事件起点最终的时间点约束,在事件起点最终的时间点约束下逆向推理得到的初始库
    所告警信息的时间点约束为初始库所的最终时间点约束,将各个初始库所告警信息的获取
    时间点与初始库所的最终时间点约束进行对比分析,判断?;び攵下菲鞯木芏?、误动及告
    警信息漏报情况,并根据评价结果解释故障的发展过程。

    进一步地,步骤(2)根据公式STWFPN={P,R,I,H,O,W,M,U,t,D}建立可疑故障元件fk
    的层次化加权模糊时序Petri网模型;

    其中,P={p1,p2,…pm}为库所向量,库所包括初始库所、原因库所以及过渡库所,
    初始库所包括与可疑故障元件fk相关的?;ず投下菲?,原因库所为可疑故障元件fk,过渡库
    所为用于构建层次化加权模糊时序Petri网模型而设的虚拟的库所;

    为各库所告警信息的获取时间点集合,为库所pi告警信息的
    获取时间点;

    为事件起点tf与库所pi告警信息的获取时间点的时间距
    离约束集合,将故障f的发生时刻定义为事件起点,D(tf,tpi)为事件起点tf与库所pi告警信
    息的获取时间点的时间距离约束。

    I为直接输入矩阵,H为抑制输入矩阵,O为输出矩阵,W为输入弧的权值矩阵,M为库
    所的置信度向量,U为变迁的置信度向量;1≤i≤m m为库所的数量。

    进一步地,步骤(2)中R={r1,r2,…rn}为变迁向量,变迁包括?;ざ鞅淝ê凸?br />变迁,?;ざ鞅淝ㄎ肟梢晒收显k相关的?;ざ髀呒评砉叵?,过渡变迁为用于
    构建层次化加权模糊时序Petri网模型而设的虚拟的变迁;

    I=(δij)m×n为直接输入矩阵,根据初始库所和?;ざ鞅淝ㄖ涞穆呒叵等范?br />初始库所pi是否存在到?;ざ鞅淝╮j的直接输入弧,若是则δij=1,否则δij=0;过渡库所
    与过渡变迁之间由直接输入弧连接;

    H=(γij)m×n为抑制输入矩阵,根据初始库所和?;ざ鞅淝ㄖ涞穆呒叵等?br />定初始库所pi是否存在到?;ざ鞅淝╮j的抑制输入弧,若是则γij=1,否则γij=0;过渡
    库所和过渡?;ぶ洳淮嬖谝种剖淙牖?;

    O=(ζij)n×m为输出矩阵,根据变迁和库所之间的连接关系确定变迁rj是否存在到
    库所pi的输出弧,若是则ζij=1,否则ζij=0;

    W=(ωij)m×n为输入弧的权值矩阵,ωij指库所pi到变迁rj的输入弧的权值,ωij∈
    [0,1],根据初始库所可靠性确定初始库所到?;ざ鞅淝ㄖ涫淙牖〉娜ㄖ?;过
    渡库所与过渡变迁的输入弧权值设为1/L,L表示与同一过渡变迁通过输入弧连接的过渡库
    所的数量;

    M=(M1,M2,M3,…,Mm)T为库所的置信度向量,Mi表示库所pi的置信度,Mi∈[0,1],根
    据库所的可靠性确定库所的置信度;

    U=diag(μ1,μ2,μ3,…,μn)为变迁的置信度向量,μi为变迁ri的置信度,μi∈[0,1],
    根据变迁的可靠性确定变迁的置信度;

    其中,输入弧包括直接输入弧和抑制输入弧,且库所pi到变迁rj的之间只存在抑制
    输入弧或直接输入??;直接输入弧为库所的发生促使可疑故障元件进入变迁,抑制输入弧
    为库所的不发生促进可疑故障元件进入变迁,1≤i≤m,1≤j≤n,m为库所的数量,n为变迁
    的数量。

    进一步地,步骤(3)包括如下步骤:

    (31)判断库所pi是否收到告警信息,若是,则根据公式获得
    事件起点的第s个第一推算发生时间约束T(fs),s=s+1;否则,进入步骤(32);

    (32)判断库所的次序i是否等于库所数量m,若是,则进入步骤(4),否则令i=i+1,
    并进入步骤(31);

    式中,为库所pi告警信息的获取时间点,D(tf,tpi)为事件起点tf与各个库所pi告
    警信息的获取时间点的时间距离约束,1≤s≤S,S为获取的告警信息的个数,1≤i≤m,m
    为库所的数量,i为库所的次序。

    进一步地,步骤(5)根据公式进行正向时序推理获得各个
    库所告警信息在事件起点为T(f)r的推算获取时间点约束

    式中,T(f)r为事件起点的第二推算时间点约束,为初始库所pi告警信息的
    获取时间点与事件起点之间的时间距离约束,1≤r≤R,R为事件起点的第二推算发生时
    间约束数量,r为第二推算发生时间约束的次序。

    进一步地,根据公式和公式
    Mq+1=Mq获得第q+1次迭代的库所的置信度Mq+1;

    式中,O为输出矩阵,U为变迁的置信度向量,I为直接输入矩阵,H抑制输入矩阵,W
    输入弧的权值矩阵,Mq为第q步迭代的库所的置信度列向量,1m为元素全为1的
    m维列向量,q≥0,M0为修正后的库所的初始置信度向量

    总体而言,按照本发明的上述技术构思与现有技术相比,主要具备以下的技术优
    点:

    本发明提出基于事件起点的智能化电网故障诊断方法,在完善母线和线路的层次
    化加权模糊Petri网模型的基础上,以故障发生时刻作为事件起点,提出了基于事件起点的
    ?;ず投下菲鞫餍畔⒌氖毙蛟际觳榉椒?。根据?;ず投下菲鞯母婢畔⒒袢∈奔涞愫?br />时间距离约束,通过正向时序推理和逆向时序推理获得事件起点和告警信息的时间点约
    束,并对库所的初始置信度向量进行修正,有效的消除了时序不一致和错误告警信息对诊
    断结果的影响,即在提高了故障元件置信度的同时抑制了干扰元件对诊断结果的影响,提
    高了诊断的准确性。该方法不仅能得到设备的故障发生时间,还能在?;ず投下菲魑蠖?拒
    动、告警信息不完整等复杂状态下识别真实故障元件,通过各告警信息的获取时间点与其
    时间点约束的对比分析,评价继电?;ぷ爸玫亩餍形?、告警信息漏报情况,并根据评价结
    果解释故障的发展过程。

    附图说明

    图1是本发明提供的基于事件起点的智能化电网故障诊断方法的流程示意图;

    图2是本发明提供的实施例中IEEE 10机39节点系统示意图;

    图3是本发明提供的实施例中线路的层次化加权模糊时序Petri网故障诊断模型
    的示意图;

    图4是本发明提供的实施例中母线的层次化加权模糊时序Petri网故障诊断模型
    的示意图。

    具体实施方式

    为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对
    本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不
    用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼
    此之间未构成冲突就可以相互组合。

    如图1所示,本发明提供的基于事件起点的智能化电网故障的诊断方法,包括如下
    步骤:

    (1)根据故障发生后获取的?;ず投下菲鞲婢畔?,结合结线分析法获得可疑故
    障元件集合F={fk|1≤k≤K},K为可疑故障元件数量;

    结线分析法利用电网元件(主要包括母线和线路)及其相关的?;?、断路器的逻辑
    关联关系,构建可疑故障元件搜索策略,实现停电区域中可疑故障元件的快速搜索与识别,
    有助于提高故障诊断的速度。

    (2)建立可疑故障元件fk的层次化加权模糊时序Petri网模型,并建立TWFPN模型
    的数学描述:STWFPN={P,R,I,H,O,W,M,U,t,D}

    其中,P={p1,p2,p3,…,pm}(m≥0)是m维库所向量,m为库所数量,库所包括初始库
    所、原因库所和过渡库所,初始库所包括与可疑故障元件fk相关的?;ず投下菲?,原因库所
    为可疑故障元件fk,过渡库所用于构建TWFPN模型而设的虚拟的库所,过渡库所无任何物理
    含义。

    R={r1,r2,r3,…,rn}(n≥0)是n维变迁向量,n为变迁数量,变迁分为?;ざ鞅?br />迁和过渡变迁,?;ざ鞅淝ㄎ肟梢晒收显k相关的?;ざ髀呒叵?,过渡变迁为
    用于构建TWFPN模型而设的虚拟的变迁。

    I=(δij)m×n为直接输入矩阵,根据初始库所和?;ざ鞅淝ㄖ涞穆呒叵等范?br />初始库所pi是否存在到?;ざ鞅淝╮j的直接输入弧,若是则δij=1,否则δij=0;1≤i≤m,
    1≤j≤n,过渡库所与过渡变迁之间由直接输入弧连接。

    H=(γij)m×n为抑制输入矩阵,根据初始库所和?;ざ髦涞穆呒叵等范ǔ?br />始库所pi是否存在到?;ざ鞅淝╮j的抑制输入弧,若是则γij=1,否则γij=0;过渡库所
    和过渡变迁之间不存在抑制输入弧。

    O=(ζij)n×m为输出矩阵,根据变迁和库所之间的连接关系确定变迁rj是否存在到
    库所pi的输出弧,若是则ζij=1,否则ζij=0。

    W=(ωij)m×n为输入弧的权值矩阵,ωij指库所pi到变迁rj的输入弧的权值,ωij∈
    [0,1],根据初始库所可靠性确定初始库所到?;ざ鞅淝ㄖ涫淙牖〉娜ㄖ?;
    过渡库所与过渡变迁的输入弧权值设为1/L,L表示与同一过渡变迁通过输入弧连接的过渡
    库所的数量;输入弧包括直接输入弧和抑制输入弧,且库所pi到变迁rj的之间只存在抑制输
    入弧或直接输入弧的一种。

    元件发生故障后,?;は榷?,再作用于相应的断路器跳闸,即?;ざ魇嵌下菲?br />动作的前提,故断路器对应的权值应该小于?;ざ杂Φ娜ㄖ?。?;ざ杂Φ氖淙牖〉娜ㄖ瞪?br />定为0.6,断路器对应的输入弧的权值设定为0.4;过渡库所与过渡变迁的输入弧权值设为
    1/L,L表示与同一过渡变迁通过输入弧连接的过渡库所的数量。

    M为m维库所的置信度向量,M=(M1,M2,M3,…,Mm)T,Mi∈[0,1],Mi表示库所pi的置信
    度,初始置信度向量用M0表示;

    由于上传到调度中心的拒动、误动、?;ざ?、断路器跳闸等告警信息存在漏报、
    误报等不确定因素。根据不同的?;ひ约氨;ず投下菲骶ㄐ畔⒍缘缤收险锒系淖饔貌?br />别,给定已动作的?;ず投下菲鞯某跏贾眯哦?,如表1所示。

    表1 已动作的?;ず投下菲鞯某跏贾眯哦?br />


    由于?;ず投下菲骶ㄐ畔⒅屑性幼啪芏畔⒁约靶畔⒋嬖诙У那榭?,对未动
    作的?;ず投下菲鞲ǖ某跏贾眯哦?,如表2所示。

    表2 未动作的?;ず投下菲鞯某跏贾眯哦?br />


    由于过渡库所没有物理意义,过渡库所的初始置信度设置为0,且原因库所的初始
    置信度也设为0。

    U为变迁的置信度向量,U=diag(μ1,μ2,μ3,…,μn),μi为变迁ri的置信度,μi∈[0,
    1]。

    考虑到不同类型的?;さ脑?、性能及可靠性都不一样,故在反向的故障诊断推
    理过程中对诊断结果的影响程度也不一样,据此赋予变迁不同的置信度,规定主?;ざ?br />变迁的置信度为0.95,断路器失灵?;ざ鞅淝ǖ目尚哦任?.9,远后备?;ざ鞅淝ǖ闹?br />信度为0.8,过渡变迁无实际物理意义,将其置信度设为1。

    为各库所告警信息的获取时间点的集合,为库所pi告警信息
    的获取时间点。

    定义d(ti,tj)表示时间点ti和tj之间的时间距离,即d(ti,tj)=tj-ti。定义
    表示时间距离d(ti,tj)的约束,即d(ti,tj)∈D(ti,tj)其中
    和分别对应D(ti,tj)的起点和终点。

    为事件起点tf与库所pi告警信息的获取时间点的时
    间距离约束集合,将故障f的发生时刻定义为事件起点,D(tf,tpi)为事件起点tf与库所pi告
    警信息的获取时间点的时间距离约束。

    首先介绍电力系统中继电?;さ氖奔渚嗬朐际?,电力系统中为保证?;ざ鞯难?br />择性,不同?;ど瓒瞬煌亩魇毕?,根据?;づ渲蒙瓒?,线路?;さ亩魉承蛞来挝?br />?;?、断路器失灵?;?、远后备?;?,母线?;さ亩魉承蛭鞅;?、远后备?;?,另外?;?br />动作和?;ざ杂Φ亩下菲魈⒅湟泊嬖谧攀奔湓际?。电力系统中要求故障f发生时刻与
    主?;ざ魇笨讨涞氖奔渚嗬朐际?br />

    D(tf,tm)=[10,40];

    电力系统中要求故障f发生时刻与断路器失灵?;ざ魇笨讨涞氖奔渚嗬朐际?br />为:

    D(tf,ts)=[600,1100]

    电力系统中要求故障f发生时刻与远后备?;ざ魇笨讨涞氖奔渚嗬朐际?br />

    D(tf,tmf)=[300,500]

    电力系统中要求?;ざ魇笨逃攵下菲魈⑹笨讨涞氖奔渚嗬朐际?br />

    D(tR,tCB)=[40,60]

    式中,tf为故障f的发生时刻,tR为?;ざ魇笨?,分为主?;ざ魇笨蘴m、断路器
    失灵?;ざ魇笨蘴s和远后备?;ざ魇笨蘴mf,tCB为断路器跳闸时刻,时间距离约束的单
    位为ms。

    定义故障发生时间tf为事件起点,所有告警信息的时间距离约束都可转换到以事
    件起点为基准的时间距离约束下,?;ざ饕允录鸬阄嫉氖奔渚嗬朐际狣(tf,tR),
    断路器跳闸以事件起点为基准的时间距离约束D(tf,tCB)=D(tf,tR)+D(tR,tCB)。

    下面分别介绍可疑故障元件fk为线路和母线时,TWFPN模型的构建过程。

    当可疑故障元件fk为线路时,由于每条线路两端均配置主?;?、断路器失灵?;?br />和远后备?;?,初始库所包括与线路相关的主?;ぜ捌涠杂Φ亩下菲?、断路器失灵?;ぜ?br />其对应的断路器和远后备?;ぜ捌涠杂Φ亩下菲?;?;ざ鞅淝òㄖ鞅;ざ鞅淝?、断
    路器失灵?;ざ鞅淝ㄒ约霸逗蟊副;ざ鞅淝?;原因库所为该线路本身。

    构建线路的TWFPN模型时,根据线路故障发生后的?;ず投下菲鞯亩鞴?,先确
    定线路某一端的库所和变迁之间的连接关系,故障发生后首先由线路两端各自的主?;ざ?br />作于相应断路器跳闸,因此主?;ぜ捌涠杂Φ亩下菲饔胫鞅;ざ鞅淝ㄖ渫ü苯邮淙?br />弧连接,主?;ざ鞅淝ㄍü苯邮淙牖∮牍煽馑?,以上部分构成主?;ふ锒献油?;
    当主?;ざ杂Φ哪掣龆下菲骶芏逼舳枚下菲鞯氖Я楸;ぬ敫枚下菲飨嗔乃?br />断路器,因此主?;ざ杂Φ亩下菲饔攵下菲魇Я楸;ざ鞅淝ㄖ渫ü种剖淙牖×?,
    主?;?、断路器失灵?;?、断路器失灵?;ざ杂Φ亩下菲饔攵下菲魇Я楸;ざ鞅淝ㄍü?br />直接输入弧连接,断路器失灵?;ざ鞅淝ㄍü苯邮淙牖∮牍煽馑?,以上部分构
    成断路器失灵?;ふ锒献油?;当主?;ず投下菲魇Я楸;ざ魇О芎?,由远后备?;ざ?br />隔离故障,因此远后备?;ぜ捌涠杂Φ亩下菲饔朐逗蟊副;ざ鞅淝ㄖ渫ü苯邮淙牖?br />连接,远后备?;ざ鞅淝ㄍü苯邮淙牖∮牍杀淝?,以上部分构成远后备?;ふ?br />断子网。将线路一端的主?;ふ锒献油?、断路器失灵?;ふ锒献油约霸逗蟊副;ふ锒献?br />网通过与过渡变迁连接形成线路一端的过渡库所,再联合另一端的过渡库所通过过渡变迁
    与原因库所连接。

    当可疑故障元件fk为母线时,由于电网中每条母线均配置主?;ず驮逗蟊副;?,
    初始库所包括与母线相关的主?;ぜ捌涠杂Φ亩下菲?、远后备?;ぜ捌涠杂Φ亩下菲?;保
    护动作变迁包括主?;ざ鞅淝ê驮逗蟊副;ざ鞅淝?;原因库所为该线路本身。

    类似的,构建母线的TWFPN模型时,根据母线故障发生后的?;ず投下菲鞫鞴?br />程,首先由母线主?;ざ饔谟肽赶呦嗔母鞲龆下菲魈?,当主?;ざ魇О苁?,由远后
    备?;ざ鞲衾牍收?。先确定母线某一出线方向的库所和变迁之间的连接关系,即先建立
    某一出线方向上主?;ふ锒献油驮逗蟊副;ふ锒献油?,再联合主?;け;ふ锒献油驮?br />后备?;ふ锒献油ü牍杀淝有纬赡赶吒贸鱿叻较蛏系墓煽馑?,再联合其余出
    线方向的过渡库所通过过渡变迁与原因库所连接。

    为了便于在步骤(3)至步骤(6)描述基于事件起点的?;ず投下菲鞫餍畔⒌氖?br />序约束检查,定义时间区间T(t)=[t-,t+]为时间点约束,用于描述事件发生时间t的不确定
    性,即t∈T(t);其中t-和t+对应T(t)的起点和终点。TWFPN模型中各初始库所报警信息的时
    间点约束为T(tpi),t pi∈t,表示时间点tpi的应该发生的时间区间;原因库所的时间点约束
    为T(f),表示故障发生的时间区间。

    (3)根据初始库所告警信息的获取时间点tpi及其与事件起点之间的时间距离约束
    D(tf,tpi)进行逆向时序推理,获得事件起点的第一推算时间点约束集合Tf1={T(fs)|1≤s
    ≤S},包括如下步骤:

    (31)判断库所pi是否收到告警信息,若是,则根据公式进行
    逆向时序推理,获得事件起点的第s个第一推算发生时间约束T(fs),s=s+1否则,进入步骤
    (32);

    (32)判断库所的次序i是否等于库所数量m,若是,则进入步骤(4),否则令i=i+1,
    并进入步骤(31);

    式中,为库所pi告警信息的获取时间点,D(tf,tpi)为事件起点tf与各个库所pi告
    警信息的获取时间点的时间距离约束,1≤s≤S,S为获取的告警信息的个数,1≤i≤m,m
    为库所的数量,i为库所的次序。

    (4)将事件起点的第一推算时间点约束集Tf1中有重叠区间的时间点约束T(fs)求
    交集,得到事件起点的第二推算时间点约束集合Tf2={T(f)r|1≤r≤R},T(f)r为由Tf1合并
    得到的第r个事件起点的第二推算时间点约束,R为事件起点的第二推算时间点约束的个
    数,包括如下步骤:

    (41)若即当事件起点的第一推算时间点约束有区间重叠时,说明可
    疑故障f是这些?;ず投下菲鞲婢畔⒌墓餐脑蚴录?,则根据公式将S
    个第一推算时间点约束T(f s)直接求并集,得到事件起点的唯一的第二推算时间点约束T
    (f)r,此情况下R=1,否则进入步骤(42);

    (42)若即当事件起点的第一推算时间点约束没有区间重叠时,说明
    这些?;ず投下菲鞲婢畔⒅写嬖谝徊糠植皇且怨收显作为原因事件的,分别将有公
    共重叠区间的第一推算时间点约束T(fs)的求并集,得到事件起点的第二推算时间点约束T
    (f)r,此情况下R≥2,第二推算时间点约束T(f)r可能有多个。

    (5)根据事件起点的第二推算时间点约束T(f)r与初始库所告警信息与事件起点
    之间的时间距离约束D(tf,tpi)进行正向时序推理,获得各个初始库所告警信息在事件起点
    为T(f)r的时间点约束

    根据公式进行正向时序推理,获得各个初始库所告警信
    息的时间点约束式中,T(f)r为事件起点的第二推算时间点约束,为初始库
    所pi告警信息的获取时间点与事件起点之间的时间距离约束。

    (6)将各个初始库所告警信息的获取时间点与其时间点约束进行对比分
    析,修正各库所的初始置信度向量

    将各初始库所告警信息的获取时间点与其时间点约束对比分析,如果初
    始库所的告警信息获取时间点满足时间点约束条件,则认为该库所的状态信息是支持可疑
    故障元件f在第二推算时间点约束为T(f)r下的TWFPN的诊断模型的,将该初始库所置信度
    设为0.95,如果不满足时间点约束条件,该初始库所置信度设为0.1,由于过渡库所没有物
    理意义,故过渡库所的置信度仍然保持0。且原因库所的置信度仍然保持为0。

    (7)根据修正后的各库所的初始置信度向量直接输入矩阵I、抑制输入矩阵H、
    输出矩阵O、变迁的置信度向量U和输入的权值矩阵W进行矩阵推理,获得可疑故障元件fk在
    事件起点的第二推算时间点约束为T(f)r下的备选故障置信度

    为清楚地表示矩阵运算,定义如下计算因子,其中A=(aij)m×n、B=(bij)m×n和C=
    (cij)m×n为m×n矩阵,X=(xik)m×p为m×p矩阵,Y=(ykj)p×n为p×n矩阵,Z=(zij)m×n为m×n矩
    阵,1≤i≤m,1≤j≤n,1≤k≤p,。

    1)若则cij=max{aij,bij};

    2)若则

    3)若A⊙B=C,则cij=aij·bij;

    4)若X·Y=Z,则

    根据上述定义,引入则有如式(1)-(3)所示的推理公式。


    式中:Mq为第q次迭代库所的置信度列向量;为表示库所对应命题为假的m维置
    信度列向量;1m为元素全为1的m维列向量。


    式中:ρq=[ρ1,ρ2,…ρn]T,表示变迁的控制向量。


    综合式(1)至式(3),可得:


    根据公式(4)迭代获得库所的置信度向量,若Mq+1=Mq,则Petri网达到稳定状态,
    迭代结束,获得库所的稳定置信度列向量。

    (8)判断第二推算时间点约束次序r是否等于第二推算时间点约束数量R,若是,则
    选取可疑故障元件fk的备选故障置信度中最大值作为可疑故障元件fk的最终故障置信
    度βk,否则,r=r+1,进入步骤(5)。

    (9)判断可疑故障元件次序k是否等于可疑故障元件数量K,若是,将可疑故障元件
    fk的最终故障置信度βk与故障置信度门槛值进行比较,判断该元件是否真实发生故障;否
    则,k=k+1,进入步骤(2)。

    本发明中将故障置信度门槛值设为0.65,当最终故障置信度大于等于0.65时,判
    定该元件发生故障,当最终故障置信度小于0.65时,判定该元件未发生故障。

    (10)将可疑故障元件的最终故障置信度对应的事件起点的第二推算时间点约束
    作为事件起点最终的时间点约束,在事件起点最终的时间点约束下逆向推理得到的初始库
    所告警信息的时间点约束为初始库所的最终时间点约束,将各个初始库所告警信息的获取
    时间点与初始库所的最终时间点约束进行对比分析,判断?;び攵下菲鞯木芏?、误动及告
    警信息漏报情况,并根据评价结果解释故障的发展过程。

    本发明提出基于事件起点的智能化电网故障诊断方法,在完善母线和线路的层次
    化加权模糊Petri网模型的基础上,以故障发生时刻作为事件起点,提出了基于事件起点的
    ?;ず投下菲鞫餍畔⒌氖毙蛟际觳榉椒?。根据?;ず投下菲鞯母婢畔⒒袢∈奔涞愫?br />时间距离约束,通过正向时序推理和逆向时序推理获得事件起点和告警信息的时间点约
    束,并对库所的初始置信度向量进行修正,有效的消除了时序不一致和错误告警信息对诊
    断结果的影响,即在提高了故障元件置信度的同时抑制了干扰元件对诊断结果的影响,提
    高了诊断的准确性。该方法不仅能得到设备的故障发生时间,还能在?;ず投下菲魑蠖?拒
    动、告警信息不完整等复杂状态下识别真实故障元件,通过各告警信息的获取时间点与其
    时间点约束的对比分析,评价继电?;ぷ爸玫亩餍形?、告警信息漏报情况,并根据评价结
    果解释故障的发展过程。

    为了验证本发明提出的基于事件起点的智能化电网故障诊断方法的有效性,本发
    明以图2所示的IEEE 39节点系统为例来验证所发展的故障诊断模型。

    假定故障后调度中心收到的告警信息为:(R0318m,0),(R1803m,2),(CB0318,48),
    (R1803mf,320),(CB1817,368)。其中时标以调度中心收到的第一个告警信息时间点为基
    准,单位为ms。

    以B表示母线,L表示线路,CB表示断路器,R表示?;?,并用m、mf和s分别表示主保
    护、断路器失灵?;ず驮逗蟊副;?,R0318m表示线路L0318靠近母线B03一侧的主?;?,
    R1803m表示线路L0318靠近母线B18一侧的主?;?,其它的依此类推。

    (1)首先利用结线分析法搜索故障区域,得到可疑故障元件:线路L0318和母线
    B18。

    (2)建立可疑故障元件的层次化加权模糊时序Petri网模型,并建立TWFPN模型的
    数学描述STWFPN={P,R,I,H,O,W,M,U,t,D}

    对线路建立层次化加权模糊时序Petri网模型时,即先对两端分别建立主?;ふ?br />断子网、断路器失灵?;ふ锒献油?、远后备?;ふ锒献油?,再联合三个?;ふ锒献油纬筛?br />端的诊断过渡库所,最后联合两端的各自过渡库所与原因库所连接。

    针对图2中的线路L0318建立层次化的加权模糊时序Petri网故障诊断模型如图3
    所示。

    先介绍线路L0318靠近母线B03端的库所和变迁之间的连接关系。

    其中p1、p3均为R0318m,即线路L0318靠近母线B03端的主?;?,p2、p4均为CB0318,
    即线路L0318靠近母线B03的断路器,p5为R0318mf,即线路L0318靠近母线B03端的断路器
    CB0318的失灵?;?,p6为CB0302,p7为CB0304,CB0302和CB0304为CB0318的失灵?;ぷ饔锰?br />开的母线B03背侧的断路器,p8为R0203s,即线路L0318的远后备?;?,p9为CB0203,为远后备
    ?;0203s对应的断路器,p10为R0403s,为线路L0318的远后备?;?,p11为CB0403,为
    R0403s对应的断路器,p20、p21、p22和p26均为过渡库所。r1为主?;ざ鞅淝?,r2为断路器失
    灵?;ざ鞅淝?,r3为远后备?;ざ鞅淝?,r7、r8、r9为过渡变迁。

    R0318m和CB0318通过直接输入弧与主?;ざ鞅淝╮1连接,主?;ざ鞅淝╮1通
    过直接输入弧与过渡库所p20连接,以上部分构成线路L0318靠近母线B03端的主?;ふ锒献?br />网。R0318m、R0318mf、CB0302和CB0304通过直接输入弧与断路器失灵?;ざ鞅淝╮2连接,
    CB0318通过抑制输入弧与断路器失灵?;ざ鞅淝╮2连接,变迁r2通过直接输入弧与过渡
    库所p21连接,以上部分构成线路L0318靠近母线B03端的断路器失灵?;ふ锒献油?。R0203s、
    R0403s、CB0203和CB0403通过直接输入弧与远后备?;ざ鞅淝╮3连接,变迁r3通过直接输
    入弧与过渡库所p22连接,以上部分构成线路L0318靠近母线B03端的远后备?;ふ锒献油?。
    将线路L0318靠近母线B03端的主?;ふ锒献油?、断路器失灵?;ふ锒献油约霸逗蟊副;?br />诊断子网分别通过过渡变迁r7、r8、r9连接形成线路L0318靠近母线B03端的过渡库所p26。

    类似的,可确定线路L0318靠近母线B18端的库所和变迁之间的连接关系,将线路
    L0318靠近母线B03端的过渡库所p26和靠近母线B18端的过渡库所p27通过过渡变迁r13与原
    因库所p28连接。

    线路L0318TWFPN模型中各初始库所相对于事件起点的时间距离约束如表1所示。

    表1

    初始库所
    时间距离约束
    p1,p3,p12,p14
    D(tf,tm)
    p2,p4,p13,p15
    D(tf,tm)+D(tR,tCB)
    p5,p16
    D(tf,tmf)
    p6,p7,p17
    D(tf,tmf)+D(tR,tCB)
    p8,p10,p18
    D(tf,ts)
    p9,p11,p19
    D(tf,ts)+D(tR,tCB)

    针对图2中的母线B18建立层次化的加权模糊时序Petri网故障诊断模型如图4所
    示。

    对母线建立层次化加权模糊时序Petri网模型时,先对每个母线出线方向建立主
    ?;ふ锒献油驮逗蟊副;ふ锒献油?,再联合两个?;ふ锒献油纬筛鞒鱿叻较虻恼锒瞎?br />渡库所,最后联合各出线方向的过渡库与原因库所连接。

    先介绍母线B18沿L0318出线方向的库所和变迁之间的连接关系。其中p1为RB18m,
    即母线B18的主?;?,p2为CB1803,即母线B18主?;ぱ豅0318出线方向对应的断路器,p3为
    R0318s,即母线B18沿L0318出线方向的远后备?;?,p4为CB0318,即为R0318s对应的断路
    器,p9,p10,p13均为过渡库所。r1为主?;ざ鞅淝?,r2为远后备?;ざ鞅淝?,r5,r6为过渡
    变迁,

    RB18m和CB1803通过直接输入弧与主?;ざ鞅淝╮1连接,变迁r1通过直接输入弧
    和过渡库所p9连接,以上部分构成母线B18沿L0318出线方向的主?;ふ锒献油?。R0318s和
    CB0318通过直接输入弧与远后备?;ざ鞅淝╮2连接,变迁r2通过直接输入弧和过渡库所
    p10连接,以上部分构成母线B18沿L0318出线方向的远后备?;ふ锒献油?。将母线B18沿
    L0318出线方向的主?;ふ锒献油驮逗蟊副;ふ锒献油直鹜ü杀淝╮5、r6、连接形
    成母线B18沿L0318出线方向的过渡库所p13。

    类似的,可确定母线B18沿L1817出线方向的库所和变迁之间的连接关系,将母线
    B18沿L0318出线方向的过渡库所p13和沿L1817出线方向的过渡库所p14通过过渡变迁r9与原
    因库所p15连接。

    母线B18的TWFPN模型中各初始库所相对于事件起点的时间距离约束如表2所示。

    表2

    初始库所
    时间距离约束
    p1,p3,p12,p14
    D(tf,tm)
    p2,p4,p13,p15
    D(tf,tm)+D(tR,tCB)
    p8,p10,p18
    D(tf,ts)
    p9,p11,p19
    D(tf,ts)+D(tR,tCB)

    针对图2中的母线B18建立层次化的加权模糊时序Petri网故障诊断模型如图4所
    示。

    (3)根据L0318的层次化TWFPN模型,收集与L0318相关的告警信息,可得(R0318m,
    0),(R1803m,2),(CB0318,48),(R1803mf,320),(CB1817,368),根据各初始库所的告警信息
    的获取时间点及其与事件起点之间的时间距离约束进行逆向时序推理,获得L0318事件起
    点的第一推算时间点约束。

    T(L03181)=tR0318m-D(tf,tm)=[-40,-10]

    T(L03182)=tR1803m-D(tf,tm)=[-38,-8]

    T(L03183)=tCB0318-D(tf,tm)-D(tR,tCB)=[-52,-2]

    T(L03184)=tR1803mf-D(tf,tmf)=[-180,20]

    T(L03185)=tCB1817-D(tf,tmf)-D(tR,tCB)=[-192,28]

    根据B18的层次化TWFPN模型,收集与B18相关的告警信息,可得(CB0318,48),
    (CB1817,368),根据各初始库所的告警信息的获取时间点及其与事件起点之间的时间距离
    约束进行逆向时序推理,获得B18事件起点的第一推算时间点约束。

    T(B181)=T(CB0318)-D(tf,tmf)-D(tR,tCB)=[-1112,-592]

    T(B182)=T(CB1817)-D(tf,tmf)-D(tR,tCB)=[268,318]

    (4)由于
    即可疑故障元件L0318是这些?;ず投下菲餍畔⒌脑蚴录?,第一推算时间点约束直接求
    并集,得到L0318事件起点的唯一的第二推算时间点约束[-38,-10]。

    由于说明这些?;ず投下菲鞲婢畔⒅写嬖谝徊糠植?br />是以B18作为原因事件的,分别将有公共重叠区间的第一推算时间点约束的求并集,得到
    B18事件起点的第二推算时间点约束[-1112,-592]和[268,318]。

    (5)针对上述得到的L0318事件起点的第二推算时间点约束[-38,-10],根据各初
    始库所告警信息与事件起点之间的时间距离约束进行正向时序推理,得到各初始库所的时
    间点约束,R0318m、R1803m、CB0318、R1803mf、CB1817的告警获取时间均满足各自的在事件
    起点为[-38,-10]下的时间点约束,因此L0318TWFPN模型的库所初始置信度向量为:

    M0=(0.95,0.95,0.95,0.95,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.95,0.2,0.95,
    0.2,0.95,0.95,0.2,0.2,0,0,0,0,0,0,0,0,0)T

    针对上述得到B18事件起点的第二推算时间点约束[-1112,-592],根据各初始库
    所告警信息与事件起点之间的时间距离约束进行正向时序推理,得到各初始库所的时间点
    约束,CB0318的告警获取时间满足其在事件起点为[-38,-10]下的时间点约束,CB1817不满
    足,因此修正B18TWFPN模型的库所初始置信度向量为:

    M0=(0.2.0.2,0.2,0.95,0.2,0.1,0.2,0.2,0,0,0,0,0,0,0)T。

    类似的,可针对上述得到B18事件起点的第二推算时间点约束[268,318],修正
    B18TWFPN模型的库所初始置信度向量为:

    M0=(0.2.0.2,0.2,0.1,0.2,0.95,0.2,0.2,0,0,0,0,0,0,0)T。

    (6)通过矩阵推理计算得到L0318的置信度为0.865,即L0318的故障置信度为
    0.865。

    通过矩阵推理计算得到B18的置信度分别为0.28和0.3325,即B18在事件起点第二
    推算时间点约束为[-1112,-592]条件下的故障置信度为0.28。B18在事件起点第二推算时
    间点约束[268,318]条件下的故障置信度为0.3325。

    综合B18在事件起点第二推算时间点约束为[-1112,-592]和[268,318]的条件下
    的故障置信度,取较大值,即B18的故障置信度为0.3325。

    (7)由于L0318的置信度为0.865>0.65,B18的故障置信度为0.3325<0.65,因此
    判断L0318发生故障,B18无故障。

    (8)根据上述诊断结果,故障元件为L0318,故障发生的时间区间为[-38,-10],将
    各个初始库所告警信息的获取时间点与其在该事件起点下的时间点约束进行对比分析,以
    判断?;び攵下菲鞯木芏?、误动及告警信息漏报情况,并根据评价结果解释故障的发展过
    程:L0318发生故障后,母线03侧的主?;0318m正确动作于CB0318跳闸,母线18侧的主保
    护R1803m正确动作,但由于CB1803拒动启动断路器失灵?;1803mf,并动作于CB1817跳闸
    以隔离故障。

    为了更好地验证所发展的故障诊断模型,本发明实施例中还对多起故障案例进行
    算例仿真分析,并与不考虑时序信息的诊断结果进行对比,表5为基于事件起点的智能化电
    网故障诊断方法的实施例及其诊断结果。

    表5


    上表中,案例1至案例5为信息完备情况下的诊断,虽然?;ず投下菲鞯奈蠖?、拒动
    导致了故障区域的扩大,但利用本发明提出的方法建立的基于事件起点的层次化TWFPN模
    型可以识别出误动或拒动信息而得出正确的诊断结果,说明该模型对?;ず投下菲鞯奈蠖?br />或拒动具有较好的容错性。算例6和算例7模拟信息丢失情况下的故障诊断??杉?,在存在关
    键信息丢失的情况下依然能够得出正确的诊断结果,这表明该模型对信息丢失的情况也具
    有一定的容错性。

    通过与不考虑时序信息的诊断结果进行对比,可以看出真实故障元件的故障置信
    度有所提高,而非真实故障元件的故障置信度有所降低,即在提高了故障元件置信度的同
    时抑制了干扰元件对诊断结果的影响,提高了诊断的准确性。此外,该方法还可以得到设备
    的故障时间区间,通过事件起点下各初始库所的告警获取时间点与其在事件起点下的时间
    点约束进行对比分析可以判断?;び攵下菲鞯木芏?、误动及告警信息漏报情况,并根据评
    价结果解释故障的发展过程。

    本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以
    限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含
    在本发明的?;し段е?。

    关于本文
    本文标题:一种基于事件起点的智能化电网故障诊断方法.pdf
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