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    重庆时时彩1970平台: 一种基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 拓扑 信息 融合 电网 故障诊断 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611034177.9

    申请日:

    2016.11.22

    公开号:

    CN106771848A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/08申请日:20161122|||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; 徐彪; 张哲; 杨雯; 文明浩; 陈卫; 李旭升; 郝洵
    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: 赵伟
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611034177.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.01.29|||2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法,包括以下步骤:根据电网拓扑结构构建系统各母线、线路、?;ず投下菲魍仄斯亓卣?,并以此为基本图元建立电网故障诊断模型;根据?;ず投下菲魍仄擞成涔叵?,将?;び攵下菲鞯亩髦眯鸥怕嗜诤?;根据远后备?;づ浜下呒俺隹诜绞?,建立规则实现远后备?;ね仄擞成?;对于不同?;ね评砺肪兜闹眯鸥怕?,通过取最大值处理实现置信概率的优??;根据拓扑图元的概率分布,按端口方向进行故障概率信息融合,得到元件综合的故障概率;根据元件故障概率结果排序,确定发生故障的元件,并进行?;ぜ岸下菲鞫髌兰?。

    权利要求书

    1.一种基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:
    (1)根据电网拓扑结构构建母线拓扑关联矩阵、线路拓扑关联矩阵、?;ね仄斯亓卣?br />和断路器拓扑关联矩阵;并以母线拓扑关联矩阵、线路拓扑关联矩阵、?;ね仄斯亓卣蠛?br />断路器拓扑关联矩阵为基本图元建立电网故障诊断模型;
    (2)根据?;ね仄斯亓卣笥攵下菲魍仄斯亓卣笾涞挠成涔叵?,通过加权求和进
    行?;び攵下菲鞫鞯闹眯鸥怕嗜诤?,获得电网故障诊断模型的中间图元;
    (3)对所述中间图元中的远后备?;ぐ幢;つ┒四赶哂氡;は掠蜗呗方泄δ芊纸?,
    并进行远后备?;び肽┒四赶?、下游线路之间的拓扑映射转换;
    (4)对中间图元进行取最大值处理进行?;ね评砺肪兜闹眯鸥怕视叛?,获得拓扑图元
    的概率分布;
    (5)根据拓扑图元的概率分布,按端口方向进行故障概率信息融合,获得母线元件和线
    路元件的故障概率;根据故障概率识别出发生故障的元件。
    2.如权利要求1所述的电网故障诊断方法,其特征在于,所述步骤(1)建立电网故障诊
    断模型的方法,包括如下步骤:
    (1.1)根据电网拓扑结构建立m×n阶关联矩阵S;
    (1.2)通过将所述关联矩阵S中的元素1按列替换为关联的线路得到线路拓扑关联矩阵
    L;通过将关联矩阵S中的元素1按行替换为关联的母线得到母线的拓扑关联矩阵M;
    (1.3)通过将所述关联矩阵S中的非零元替换成断路器得到断路器拓扑关联矩阵CB:
    (1.4)通过将所述线路拓扑关联矩阵L的非零元素分别替换成对应的?;?,得到线路主
    ?;ね仄斯亓卣驦m、近后备拓扑关联矩阵Lp、以及远后备?;ね仄斯亓卣驦s;
    (1.5)通过将所述断路器拓扑关联矩阵中的非零元素替换成母线?;さ玫侥赶弑;ね?br />扑关联矩阵Mm;
    (1.6)以所述母线?;ね仄斯亓卣驧m、远后备?;ね仄斯亓卣驦s、近后备拓扑关联
    矩阵Lp、线路主?;ね仄斯亓卣驦m以及断路器拓扑关联矩阵CB为基本图元建立电网故障
    诊断模型。
    3.如权利要求2所述的电网故障诊断方法,其特征在于,所述电网故障诊断模型包括基
    本图元、中间图元、拓扑图元、K个Add节点和两个Max节点;所述拓扑图元包括母线图元和线
    路图元;其中,K为基本图元数量的1/2;
    以所述母线?;ね仄斯亓卣驧m、远后备?;ね仄斯亓卣驦s、近后备拓扑关联矩阵
    Lp、线路主?;ね仄斯亓卣驦m与断路器拓扑关联矩阵CB为基本图元;以MmC、LsC、LmC、LpC
    为中间图元;
    第一Add节点用于将基本图元母线?;ね仄斯亓卣驧m与断路器拓扑关联矩阵CB融合
    得到中间图元MmC;
    第二Add节点用于将基本图元远后备?;ね仄斯亓卣驦s与断路器拓扑关联矩阵CB融
    合得到中间图元LsC;
    第三Add节点用于将基本图元线路主?;ね仄斯亓卣驦m与断路器拓扑关联矩阵CB融
    合得到中间图元LmC;
    第四Add节点用于将基本图元近后备拓扑关联矩阵Lp与断路器拓扑关联矩阵CB融合得
    到中间图元LpC;
    第一Max节点用于对中间图元MmC与中间图元LsC1取最大值得到母线图元;第二Max节
    点用于对中间图元LmC、LpC以及LsC2取最大值得到线路图元;
    所述中间图元LsC1由中间图元LsC根据远后备?;は蚰┒四赶叩挠成涔叵底坏玫?;
    中间图元LsC2由中间图元LsC根据远后备?;は蛳掠蜗呗返挠成涔叵底坏玫?。
    4.如权利要求3所述的电网故障诊断方法,其特征在于,步骤(3)中远后备?;び氡槐?br />护元件之间的映射转换方法具体如下:
    (3.1)根据母线关联矩阵TB中所包含的母线与对端母线之间的对应关系,通过以下矩
    阵变换实现远后备?;は蚰┒四赶叩挠成渥唬?br />
    LsC1=S.*(TB×LsC);
    其中,母线关联矩阵TB的元素
    (3.2)根据线路关联矩阵TL中包含的相邻线路的连接关系,通过以下矩阵变换进行远
    后备?;は蛳掠蜗呗返挠成渥唬?br />
    LsC'=S.*(LsC1×TL);
    S'=S.*(S×TL);
    LsC2=LsC'./S';
    其中,LsC'和S'为中间变量;
    线路关联矩阵TL的元素

    说明书

    一种基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法

    技术领域

    本发明属于电网固执诊断技术领域,更具体地,涉及一种基于拓扑图元信息融合
    的电网故障诊断方法。

    背景技术

    在电网故障发生时快速定位故障元件有利于加快事故处理进程,快速恢复系统供
    电。而互联电网的发展在加强系统可靠性的同时,增加了故障诊断的难度。在故障发生后的
    短时间内,?;ぜ岸下菲鞯却罅扛婢畔⒂咳氲鞫戎行?,且伴随信息缺失、畸变等不确定
    性,加重了调控运行人员快速准确判断故障元件的压力,因此迫切需要可靠的故障诊断系
    统。

    随着计算机技术和人工智能的发展,国内外学者对电网诊断问题进行了大量研
    究,提出了专家系统、人工神经网络、解析模型、贝叶斯网络、Petri网络、信息融合等多种诊
    断方法。专家系统基于知识规则库运行,具有较强的逻辑推理能力,但知识和规则的构建本
    身存在困难,且学习能力和容错能力较弱;人工神经网络法具有诊断速度快,容错能力强的
    特点,但网络训练所用的故障样本集难以涵盖大规模电网的所有可能故障场景,且缺乏对
    诊断结果的解释能力;基于解析模型的故障诊断是在分析?;び攵下菲鞫髋浜下呒?br />上,将故障诊断问题转化成0-1整数规划问题,有严密的数学基础和理论依据,但需要采用
    优化算法进行寻优,收敛过程较长;贝叶斯网络由于因果关系明显,诊断精度高,适用于不
    确定信息下的故障诊断,但受先验概率和复杂故障样本统计不足的限制;Petri网络基于图
    形化建模描述系统各元件的逻辑关系,具有推理过程简单,物理意义清晰,推理逻辑严密的
    特点,但对于大规模电网,网络矩阵维数过大,难以满足在线诊断的需求;信息融合技术利
    用告警信息之间的冗余和逻辑配合进行故障诊断,能有效降低采样信息的不确定性,实际
    应用中多与其他诊断方法相结合。

    基于元件级信息融合的建模方法存在以下不足:以单个元件为对象进行建模,缺
    乏对电网拓扑结构的考量,因此网络拓扑变化时需要重新建立诊断模型;采用离线建模、在
    线搜索的诊断模式,需要存储所有元件诊断模型,对硬件存储要求较高,且采用遍历方式,
    诊断速度难以满足在线需求;难以在诊断过程中实时调整网络拓扑,难以在连锁故障模式
    下诊断出正确结果。

    发明内容

    针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种基于拓扑图元信息融合
    的电网故障诊断方法,基于网络拓扑建模,其目的在于解决现有电网故障诊断技术不能适
    应网络拓扑变化、在连锁故障模式下诊断准确率低的技术问题。

    为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种基于拓扑图元信息融合的
    电网故障诊断方法,包括如下步骤:

    (1)根据电网拓扑结构构建母线拓扑关联矩阵、线路拓扑关联矩阵、?;ね仄斯亓?br />矩阵和断路器拓扑关联矩阵;并以线路、?;?、断路器拓扑关联矩阵为基本图形单元(以下
    简称图元)建立电网故障诊断模型;

    (2)基于线路拓扑关联矩阵,以及?;ね仄斯亓卣笥攵下菲魍仄斯亓卣笾?br />的映射关系,通过加权求和进行?;び攵下菲鞫鞯闹眯鸥怕嗜诤?,获得电网故障诊断模
    型的中间图元;

    (3)对中间图元中的远后备?;ぐ幢;つ┒四赶哂氡;は掠蜗呗方泄δ芊纸?,
    并根据?;ざ髋浜下呒俺隹诜绞浇⒃逗蟊副;ね仄擞成涔嬖?,实现远后备?;び氡?br />?;ぴ涞耐仄擞成渥?;

    (4)对中间图元采用取最大值处理进行各?;ね评砺肪兜闹眯鸥怕视叛?,获得拓
    扑图元的概率分布;

    (5)根据拓扑图元的概率分布,按端口方向进行故障概率信息融合,获得母线元件
    和线路元件的故障概率;根据故障概率识别出发生故障的元件。

    优选地,上述基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法,其建立电网故障诊断
    模型的方法,包括如下步骤:

    (1.1)根据电网拓扑结构建立m×n阶关联矩阵S,以描述具有m条母线和n条线路的
    系统的元件之间的拓扑关系;

    (1.2)通过将关联矩阵S中的元素1按列替换为关联的线路得到线路拓扑关联矩阵
    L;通过将关联矩阵S中的元素1按行替换为关联的母线得到母线的拓扑关联矩阵M;

    (1.3)通过将关联矩阵S中的非零元替换成断路器得到断路器拓扑关联矩阵CB:

    (1.4)通过将线路拓扑关联矩阵L的非零元素分别替换成对应的?;?,得到线路主
    ?;ね仄斯亓卣驦m、近后备拓扑关联矩阵Lp、以及远后备?;ね仄斯亓卣驦s;

    (1.5)通过将断路器拓扑关联矩阵中的非零元素替换成母线?;さ玫侥赶弑;ね?br />扑关联矩阵Mm;

    (1.6)以上述母线?;ね仄斯亓卣驧m、远后备?;ね仄斯亓卣驦s、近后备拓扑
    关联矩阵Lp、线路主?;ね仄斯亓卣驦m与断路器拓扑关联矩阵CB为基本图元建立电网故
    障诊断模型。

    优选地,上述基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法,其电网故障诊断模型
    包括基本图元、中间图元、拓扑图元、K个Add节点和两个Max节点;所述拓扑图元包括母线图
    元和线路图元;其中,K为基本图元数量的1/2;

    以母线?;ね仄斯亓卣驧m、远后备?;ね仄斯亓卣驦s、近后备拓扑关联矩阵
    Lp、线路主?;ね仄斯亓卣驦m与断路器拓扑关联矩阵CB为基本图元;以MmC、LsC、LmC、LpC
    为中间图元;

    第一Add节点用于将基本图元母线?;ね仄斯亓卣驧m与断路器拓扑关联矩阵CB
    融合得到中间图元MmC;

    第二Add节点用于将基本图元远后备?;ね仄斯亓卣驦s与断路器拓扑关联矩阵
    CB融合得到中间图元LsC;

    第三Add节点用于将基本图元线路主?;ね仄斯亓卣驦m与断路器拓扑关联矩阵
    CB融合得到中间图元LmC;

    第四Add节点用于将基本图元近后备拓扑关联矩阵Lp与断路器拓扑关联矩阵CB融
    合得到中间图元LpC;

    第一Max节点用于对中间图元MmC与中间图元LsC1取最大值得到母线图元;第二
    Max节点用于对中间图元LmC、LpC以及LsC2取最大值得到线路图元;

    所述中间图元LsC1由中间图元LsC根据远后备?;は蚰┒四赶叩挠成涔叵底坏?br />到;中间图元LsC2由中间图元LsC根据远后备?;は蛳掠蜗呗返挠成涔叵底坏玫?;

    通过该电网故障诊断模型中的Add节点实现?;び攵下菲鞫鞲婢畔⒌娜诤?、
    通过Max节点实现不同?;ね评砺肪兜闹眯鸥怕视叛?。

    优选地,上述基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法,其步骤(3)中远后备保
    护与被?;ぴ涞耐仄擞成渥环椒ň咛迦缦拢?br />

    (3.1)根据母线关联矩阵TB中所包含的母线与对端母线之间的对应关系,通过下
    式的矩阵变换实现远后备?;は蚰┒四赶叩挠成渥唬?br />

    LsC1=S.*(TB×LsC);

    其中,母线关联矩阵TB的元素

    (3.2)根据线路关联矩阵TL中包含的相邻线路的连接关系,在步骤(3.1)的基础上
    通过以下矩阵变换进行远后备?;は蛳掠蜗呗返挠成渥唬?br />

    LsC'=S.*(LsC1×TL);

    S'=S.*(S×TL);

    LsC2=LsC'./S';

    其中LsC'和S'为中间变量;

    线路关联矩阵TL的元素

    总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,由于,能够取得下
    列有益效果:

    (1)该方法基于网络拓扑建模,能反映故障告警信息与故障元件之间的映射关系,
    结果的解释性好,且能够适应网络拓扑的变化,适用于连锁故障的诊断。

    (2)基于?;ず投下菲鞯热哂喔婢畔⒔腥诤?,在?;?、断路器存在误动/拒动、
    信息丢失等情况下均能快速准确给出诊断结果,具有容错性,诊断过程符合实际。

    附图说明

    图1是本发明实施例所提供的基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断流程示意
    图。

    图2是本发明实施例中的电力系统的网络示意图;

    图3是本发明实施例中建立的基于拓扑图元信息融合的诊断模型;

    图4是本发明实施例中的元件图元故障概率分布;

    图5是本发明实施例中的系统元件故障概率;

    图6是本发明实施例中的IEEE 14节点系统电网结构。

    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。

    本发明实施例所提供的基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法,其流程如图
    1所示,包括如下步骤:

    (1)确定故障区域,建立拓扑关联矩阵并为置信概率赋予初值;

    (2)进行?;び攵下菲鞴收细婢畔⑷诤?;

    (3)进行远后备?;び成渥?;

    (4)进行不同?;ぶ眯鸥怕视叛?;

    (5)对元件图元置信概率进行端口融合;

    (6)确定故障元件。

    以下结合图2所示的具体的电力系统来阐述本发明所提供的电网故障诊断方法;
    图2所示的电力系统包括5条母线B1~B5、6条线路L1~L6、12个断路器CB1~CB12和41个保
    护,分别是母线?;1m~B5m、线路主?;1Rm~L6Sm、线路近后备?;1Rp~L6Sp和线路
    远后备?;1Rs~L6Ss(为简化描述,对于线路送受端分别以R和S标记)。预设的故障场景
    为:监控中心收到B3m动作的告警信息,断路器CB5、CB6、CB9动作跳闸。以下结合该电力系
    统,具体阐述实施例所提供的基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法;该方法具体如
    下:

    (1)由于电网主要通过断路器等开关设备将母线与线路元件相联系,线路元件、保
    护和断路器之间具有严格的映射关系;根据电网的结构特征以及邻接矩阵C高度稀疏的特
    点,建立m×n阶关联矩阵S来描述具有m条母线和n条线路的系统中的系统元件拓扑关系;


    对于图2所示的电力系统所建立的关联矩阵S为:


    关联矩阵S中包含了被?;ぴ鞫丝诘牧庸叵?,将关联矩阵S中的元素1按列
    替换为关联的线路得到线路拓扑关联矩阵L;将关联矩阵S中的元素1按行替换为关联的母
    线得到母线的拓扑关联矩阵M;

    由于母线与线路通过断路器相关联,通过将关联矩阵S中的非零元替换成相应断
    路器,得到断路器拓扑关联矩阵CB:


    由于?;づ渲糜胂呗吩岸下菲髦苯佣杂?,通过将线路拓扑关联矩阵的非零元
    素替换成相应?;?,得到线路主?;ね仄斯亓卣驦m、近后备拓扑关联矩阵Lp、以及远后备
    ?;ね仄斯亓卣驦s;



    通过将断路器拓扑关联矩阵中的非零元素替换成相应?;さ玫侥赶弑;ね仄斯?br />联矩阵Mm:


    以母线?;ね仄斯亓卣驧m、远后备?;ね仄斯亓卣驦s、近后备拓扑关联矩阵
    Lp、线路主?;ね仄斯亓卣驦m与断路器拓扑关联矩阵CB为基本图形单元(简称图元)建立
    如图3所示的电网故障诊断模型;通过该模型的Add节点实现?;び攵下菲鞫鞲婢畔⒌?br />融合,通过该模型的Max节点实现不同?;ね评砺肪兜闹眯鸥怕视叛?,以及远后备?;さ挠?br />射转换;在该模型中,包括8个基本图元,4个Add节点,2个Max节点;MmC、LsC、LsC1、LsC2、
    LmC、LpC为信息融合过程中的中间图元,M、L分别表示母线图元和线路图元。

    在该电网故障诊断模型中对母线与线路分别进行告警信息融合;由于母线故障由
    母线?;ぶ苯臃从?,而当母线?;の茨苷范鞲衾牍收鲜?,由线路远后备?;ざ骼锤?br />离故障,因此母线图元的融合信息包括母线?;ず驮逗蟊副;?;同样,线路元件的告警信息
    融合包括线路主?;?、近后备?;ず驮逗蟊副;さ亩鞲婢畔⑷诤?。

    该电网故障诊断模型在信息融合中,通过Add节点对输入图元进行加权求和并将
    结果赋给输出图元实现置信概率融合;通过Max节点对输入图元求取极大值并将结果赋给
    输出图元实现对不同?;ね评砺肪兜娜诤辖峁挠叛?。

    (2)依据告警信息对元件故障的反映程度设置初始置信概率,基于步骤(1)所建立
    的各种拓扑关联矩阵,利用各?;ね仄斯亓卣笥攵下菲魍仄斯亓卣笾涞闹苯佑成涔?br />系,通过加权求和实现?;び攵下菲鞲婢髦眯鸥怕嗜诤?;

    由于调度中心收到的告警信息存在不确定性,因此在本步骤中依据告警信息对元
    件故障的反映程度设置初始置信概率;实施例中,对调度中心收到的?;ず投下菲鞫餍?br />息,根据动作历史统计情况及其对故障诊断的作用差别赋予较高的置信概率,具体如表1所
    列。

    表1 已动作的?;び攵下菲鞯某跏贾眯鸥怕?br />


    同时考虑到?;?、断路器拒动及信息漏报的可能性,对未动作的?;ず投下菲鞲?br />予较低的置信概率,如表2所示;考虑到母线?;ひ寻闯隹诜纸?,其信息漏报对诊断结果影
    响严重,因此将母线?;の炊鞯闹眯鸥怕噬栉?.4。

    表2 未动作的?;ず投下菲鞯某跏贾眯鸥怕?br />


    由于断路器需要接收?;し⒊龅奶⑿藕藕蟛拍芏?,?;ざ魇嵌下菲鞫鞯?br />前提,因此将?;ざ餍畔⒌娜ㄖ厣栉?.6,将断路器动作信息的权重设为0.4。

    由此,根据告警信息将断路器拓扑关联矩阵与母线?;す亓卣蟮某跏贾瞪柚萌?br />下:


    根据?;ざ餍畔⒓岸下菲鞫餍畔⒌娜ㄖ胤峙湓?,通过Add节点实现各类保
    护与断路器告警信息的融合,譬如:如对于母线?;?,其信息融合操作为:MmC=0.6*Mm+
    0.4*CB;其中,“*”为矩阵的数乘运算算符;获得中间图元的值如下:



    (3)对远后备?;し直鸢幢;つ┒四赶哂氡;は掠蜗呗方泄δ芊纸?,并根据保
    护动作配合逻辑及出口方式,建立远后备?;ね仄擞成涔嬖?,实现远后备?;び氡槐;ぴ?br />件之间的拓扑映射转换;

    由于远后备?;さ目缭魈匦?,远后备?;び肽赶?、线路图元之间不能建立
    直接的拓扑映射;而在建立拓扑图元时,远后备?;び氡鞠呗吩杂?,在本发明中基于保
    护动作原理建立映射转换规则,如图3中的虚有向弧所示;

    其中,远后备?;び肽┒四赶叩挠成渥还嬖騌ule 1具体如下:

    利用母线关联矩阵TB中包含的母线与对端母线之间的对应关系,通过以下的矩阵
    变换处理实现远后备?;は蚰┒四赶叩挠成渥唬?br />

    LsC1=S.*(TB×LsC);

    其中,“.*”为矩阵直乘算子,为矩阵对应元素直接进行乘法计算;

    母线关联矩阵TB的元素TBij的物理意义是:

    根据图论有:TB=S⊙ST-I;

    其中,“⊙”为逻辑矩阵的乘法算子,I为单位阵;引入单位阵I的目的在于除去元件
    自身的关联性。

    对于实施例中图2所示意的电路系统,

    远后备?;は蛳掠蜗呗返挠成渥还嬖騌ule 2具体如下:

    根据线路关联矩阵TL中包含的相邻线路的连接关系,通过以下矩阵变换处理进行
    远后备?;は蛳掠蜗呗返挠成渥唬?br />

    LsC'=S.*(LsC1×TL);

    S'=S.*(S×TL);

    LsC2=LsC'./S';

    其中LsC'和S'是为了方便描述而引入的中间变量;“./”为直除算子,为矩阵对应
    元素直接相除,若分母元素为零,则将对应元素结果直接置零;

    其中,线路关联矩阵TL元素TLij的物理意义为:


    根据图论有:TL=ST⊙S-I。

    对于实施例中图2所示意的电路系统,

    利用上述映射转换规则Rule 1和Rule 2对LsC进行映射转换,获得映射转换后的
    图元概率分布LsC1和LsC2:


    (4)对于不同?;ね评砺肪兜闹眯鸥怕?,通过对输入图元求取极大值进行置信概
    率的优??;

    本实施例中,矩阵极大算符“Max”具体如下:

    C=Max(A,B)的运算规则定义为:其中,矩阵A、B、C均为m×n
    阶矩阵;

    根据下式对不同?;ね评砺肪兜娜诤辖峁杏叛。?br />

    M=Max(MmC,LsC1),L=Max(LmC,LpC,LsC2);

    对于图2所示的电力系统中的母线和线路元件,优选的置信概率具体如下:



    (5)根据线路和母线拓扑图元的概率分布,按端口方向进行故障概率信息融合,得
    到元件的故障概率;

    对电网故障诊断模型中的母线图元利用M_P=(M×1n)./(S×1n)进行平均融合,对
    线路图元利用L_P=(1mT×L)./(1mT×S)进行平均融合,获得母线元件及线路元件的故障概
    率;

    其中,1m为m维的全1列向量,1n为n维的全1列向量,在平均融合过程中引入矩阵S的
    目的在于获得元件端口数;实施例中,对母线图元M和线路图元L的概率进行按列、按行的平
    均融合的结果为:

    M_P=(M×1n)./(S×1n)=[0.37 0.32 0.9072 0.3533 0.37]T;

    L_P=(1mT×L)./(1mT×S)=[0.31 0.255 0.3567 0.3567 0.3567 0.365]。

    (6)根据元件故障概率结果确定故障元件,并进行?;ぜ岸下菲鞫髌兰?,具体如
    下:

    将母线元件及线路元件的故障概率超过阈值的元件判定为故障元件;当告警信息
    完整且正确,故障元件的最低故障概率是通过将各端口方向的远后备?;ば畔⑷诤系玫?,
    最低故障置信概率为0.73;实施例中,考虑到告警信息的不确定性,将置信概率阈值设置为
    0.6。

    实施例中,元件的概率分布如图4所示;其中,图4(a)是母线元件故障概率分布示
    意图,图4(b)是线路元件故障概率分布示意图;系统元件故障概率曲线如图5所示;从该图
    看出,母线B3发生故障的概率为0.9072,其他元件的故障概率均小于阈值0.6,因此判定故
    障元件为B3;诊断结果与预想故障场景一致。

    根据上述方法,获得电力系统网络内所有元件的故障概率;从母线图元M和线路图
    元L可分析元件各个端口方向的故障概率分布;本发明中的电网故障诊断模型完全基于网
    络拓扑映射关系建立并进行信息融合;仅需与SCADA(Supervisory Control And Data
    Acquisition,数据采集与监视控制)系统接口,所有图元均可在线建立,无需对单个元件建
    模、无需建立离线分析库,仅需保存诊断系统的相关参数设置,对系统硬件及内存的需求
    低,适于工程应用。

    这种电网故障诊断模型的特点在于:推理模型及映射转换规则完全基于系统网络
    拓扑;当系统网络拓扑变化时,诊断模型跟随网络拓扑变化进行自适应调整,无需改变推理
    规则,便可实现系统网络拓扑变化后的正确推理。

    譬如:图2所示的系统中,当线路L4因状态检修退出运行,只需根据网络拓扑变化
    将系统关联矩阵中L4所对应列的非零元置零,将故障诊断模型的各图元中相应位置元素置
    零,便完成诊断模型的全部调整。

    另一方面,基于系统网络拓扑构建的这种电网故障诊断推理模型有利于连锁故障
    的正确诊断;传统故障诊断系统难以实时反映连锁故障演变过程中的网络拓扑变化,只能
    将连锁故障作为多重故障看待,容易导致实际故障元件置信概率降低,甚至出现误判;而本
    发明所构建的电网故障诊断模型可以在连锁故障发展过程中实时调整网络拓扑结构,有条
    件将连锁故障作为相继发生的单重故障分别诊断,从而消除不同阶段告警信息的相互干
    扰,提高故障诊断结果的准确度。

    以下通过对图6所示的IEEE 14节点系统进行故障诊断,来验证本发明所提供的基
    于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法;图6所示的系统包含14条母线,20条线路,40个
    断路器和174项?;?;其中包括线路主?;?、近后备、远后备?;じ?0项以及母线?;?4项;
    将线路、断路器及?;ぞ菽赶弑嗪沤斜嗯牛浩┤缌幽赶連09和B14的线路编号为
    L0914,相应B09侧的断路器记为CB0914,对侧记为CB1409;采用本发明提供的故障诊断方法
    进行故障诊断的结果如下表3所列:

    表3 IEEE 14节点系统的诊断结果




    案例1和案例4为信息完整情况下的单重故障和双重故障场景;案例2、案例3为单
    重故障且存在?;の蠖岸下菲骶芏那榭?;案例5、案例6为双重故障且存在断路器拒动
    的情况;案例7、案例8是在案例6基础上模拟存在告警信息漏报的情况。

    从表3可知,采用本发明的方法获得的诊断结果完全正确,能有效识别故障元件;
    表明该方法对于单重故障和多重故障情况均能准确诊断出故障元件。

    案例9为对连锁故障的模拟,连锁故障演变过程为:第一阶段母线B11发生故障,由
    母线?;11m动作跳开CB1106和CB1110;第二阶段为线路L1011发生故障,主?;1011m动
    作但断路器CB1110拒动,由远后备?;0910s动作跳开断路器CB0910最终隔离故障;案例
    10为将案例9中的告警信息作为普通的多重故障进行诊断的情况;

    通过对比诊断结果可以发现,故障线路L1011的故障概率由0.6167上升为0.72,而
    非故障线路L0910的故障概率由0.4667下降为0.3567;由此可见,通过在连锁故障演变过程
    中更新网络拓扑结构,可降低不同阶段告警信息的相互干扰,提高诊断结果的准确度。

    综上所述,本发明提供的基于拓扑图元信息融合的电网故障诊断方法,对于简单
    故障、复杂多重故障以及连锁故障都能够准确地识别出故障元件,并且具有较高的容错性;
    上述实施例中,所有案例在配置2.3GHz双核处理器(Intel Core i3-2350M)、2G内存的PC机
    上,利用MATLAB编程进行矩阵运算推理,诊断时间均在5ms以内;利用稀疏技术、并于诊断前
    进行结线分析缩小搜索区域可进一步缩短诊断时间,表明本发明提供的这种电网故障诊断
    方法完全能够满足在线故障诊断应用的需求。

    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?。

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