本文選題：電力系統(tǒng) + 連鎖故障��； 參考：《電網與清潔能源》2017年09期

【摘要】：近年來電力系統(tǒng)逐漸向復雜化、集成化和智能化的方向發(fā)展。電力系統(tǒng)的連鎖故障將會導致大面積停電事故,給人們的生活帶來很多不便。因此,在電力系統(tǒng)領域,對連鎖故障的預測地位日益凸顯。然而,網絡的復雜性、故障間的關聯(lián)性和系統(tǒng)的不確定性使得現有的故障預測方法并不適用。因此,提出基于隱馬爾可夫模型對電力系統(tǒng)連鎖故障進行預測。該模型能夠準確地計算出狀態(tài)轉移概率或斷路器異常動作概率,從而逐級預測故障的發(fā)生。對于電力系統(tǒng)中各模塊的退化狀態(tài),隱馬爾可夫模型可以準確地識別出來,有效地預測連鎖故障發(fā)生概率。
[Abstract]:In recent years, the power system has gradually developed towards the direction of complexity, integration and intelligence. The cascading faults of power system will lead to a large area of power outages and bring a lot of inconvenience to people's lives. Therefore, in the field of power system, the prediction status of cascading faults is increasingly prominent. However, due to the complexity of the network, the correlation between faults and the uncertainty of the system, the existing fault prediction methods are not applicable. Therefore, a hidden Markov model is proposed to predict cascading faults in power system. The model can accurately calculate the probability of state transition or abnormal operation of circuit breakers, and then predict the occurrence of faults step by step. For the degradation state of each module in power system, the hidden Markov model can be accurately identified and the probability of cascading faults can be predicted effectively.
【作者單位】： 國網河南省電力公司經濟技術研究院;天津天大求實電力新技術股份有限公司;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51190103) 國家電網公司科技資助項目(5217L0150005)~~
【分類號】：TM732

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