【摘要】：電力系統(tǒng)故障發(fā)生的原因包括自然因素、電力設(shè)備本身因素和人為因素等,其中導(dǎo)致電力系統(tǒng)事故的主要自然因素為氣象因素。我國領(lǐng)土南北跨度大,不同地區(qū)氣象條件差異極大,給電力設(shè)備在不同氣象條件下運(yùn)行帶來了巨大的風(fēng)險。因此對電力系統(tǒng)故障的氣象因素分析對電力系統(tǒng)故障排除及電力設(shè)備檢修都有重要作用。在這個背景下,本文研究了面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合方法。研究符合安全防護(hù)規(guī)定的大容量數(shù)據(jù)跨安全分區(qū)融合技術(shù),融合分別位于不同安全分區(qū)的若干系統(tǒng)的電網(wǎng)運(yùn)行信息、設(shè)備狀態(tài)信息、環(huán)境監(jiān)測信息,并提出了基于多源數(shù)據(jù)的電網(wǎng)故障風(fēng)險預(yù)警功能架構(gòu)。本文提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)故障氣象原因分析方法,首先利用時序網(wǎng)絡(luò)與模糊Petri網(wǎng)相結(jié)合的故障診斷方法診斷故障元件,再通過采集故障所在地區(qū)的歷史氣象因素相關(guān)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的電力設(shè)備故障率構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使得網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測特定氣象條件下的電力設(shè)備故障率,最后分析不同可能的氣象條件下電力設(shè)備故障率,推測可能導(dǎo)致該元件故障的氣象因素。本文針對江蘇電力系統(tǒng)實際情況,側(cè)重電網(wǎng)運(yùn)行信息、設(shè)備狀態(tài)信息、環(huán)境監(jiān)測信息深度融合與綜合應(yīng)用,開展了基于多源數(shù)據(jù)融合的電網(wǎng)故障輔助分析系統(tǒng)的研制。該系統(tǒng)利用了多源數(shù)據(jù)來分析電網(wǎng)故障診斷的原因,大幅提高了故障分析和處理的效率,對于系統(tǒng)事故后快速恢復(fù)供電以及維持系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。
[Abstract]:The causes of power system faults include natural factors, power equipment itself and human factors, among which the main natural factors leading to power system accidents are meteorological factors. The long span of north and south of our country and the great difference of meteorological conditions in different regions bring great risks to the operation of electric power equipment under different meteorological conditions. Therefore, the analysis of meteorological factors of power system faults plays an important role in the troubleshooting of power system and the maintenance of power equipment. Under this background, this paper studies the fusion method for multi-source heterogeneous data. This paper studies the technology of large capacity data fusion across security zones in accordance with the safety protection regulations. It integrates the grid operation information, equipment status information and environment monitoring information of several systems located in different security zones. The function framework of power network fault risk warning based on multi-source data is put forward. In this paper, a fault meteorological cause analysis method based on BP neural network is proposed. Firstly, fault diagnosis method based on time series network and fuzzy Petri network is used to diagnose fault components. Then the neural network is constructed and trained by collecting relevant data of historical meteorological factors and the corresponding failure rate of power equipment, so that the network can predict the failure rate of power equipment under specific weather conditions. Finally, the failure rate of power equipment under different possible meteorological conditions is analyzed, and the meteorological factors that may lead to the failure of this component are inferred. Aiming at the actual situation of Jiangsu electric power system, this paper focuses on the deep fusion and comprehensive application of power network operation information, equipment status information and environmental monitoring information, and develops a power network fault aided analysis system based on multi-source data fusion. The system uses multi-source data to analyze the causes of power network fault diagnosis and greatly improves the efficiency of fault analysis and processing. It is of great significance for the rapid recovery of power supply after system accidents and the maintenance of safe and stable operation of the system.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM711

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本文編號：2211881