發(fā)布時間：2018-06-22 05:34

  本文選題：智能變電站 + 故障診斷�。� 參考：《天津大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：變電站的故障診斷系統(tǒng)對提高電力系統(tǒng)的安全性、經(jīng)濟(jì)性有著非常重要的作用。伴隨著智能變電站的建設(shè)和IEC61850體系標(biāo)準(zhǔn)的飛速發(fā)展,變電站內(nèi)部可以非常方便地進(jìn)行信息互享和數(shù)據(jù)交互。針對變電站故障診斷中告警信息的不確定性和多源性,本文提出了一種基于粗糙集和信息融合技術(shù)的智能變電站故障診斷方法。論文介紹了智能變電站的現(xiàn)狀,闡述了智能變電站的基本結(jié)構(gòu)、主要技術(shù)特征以及新技術(shù)對智能變電站發(fā)展的影響,并且較為詳細(xì)地研究了智能變電站的通信方式,包括IEC61850標(biāo)準(zhǔn)體系的技術(shù)特點(diǎn)、IED配置描述語言以及采樣值報文和GOOSE報文的內(nèi)容和傳輸特性。與粗糙集方法進(jìn)行結(jié)合,闡述了粗糙集理論的基本概念、信息系統(tǒng)、近似空間及不確定性表述方式,詳細(xì)地研究了離散化算法和約簡算法,著重考慮基于關(guān)聯(lián)度的Naive Scaler離散算法以及基于Apriori算法的約簡枚舉方法。為了將分析得到的信息結(jié)果進(jìn)行總結(jié)和統(tǒng)一,研究了證據(jù)理論中的信息融合技術(shù),包括概率分配函數(shù)、信任函數(shù)和似然函數(shù)的應(yīng)用情況,并闡述了不確定性的表示關(guān)系,特別考慮了Dempster合成法則的概念以及應(yīng)用方法。通過對一個220/110kV的變電站系統(tǒng)進(jìn)行建模與仿真,利用GOOSE報文和采樣值報文得到故障告警信息,將故障區(qū)域和故障裝置作為決策對象,通過采用粗糙集和證據(jù)理論中信息融合的方法,并且結(jié)合層次分析法實(shí)施故障診斷,在信息傳輸有誤的情況下也有較好的診斷效果,綜合研究并驗(yàn)證本文算法的正確性和有效性。
[Abstract]:Substation fault diagnosis system plays an important role in improving the safety and economy of power system. With the construction of intelligent substation and the rapid development of IEC61850 system standard, it is very convenient to exchange information and data within the substation. Aiming at the uncertainty and multi-source of alarm information in substation fault diagnosis, this paper presents a method of intelligent substation fault diagnosis based on rough set and information fusion technology. This paper introduces the present situation of intelligent substation, expounds the basic structure of intelligent substation, the main technical characteristics and the influence of new technology on the development of intelligent substation, and studies the communication mode of intelligent substation in detail. It includes the technical features of IEC61850 standard system and the IED configuration description language as well as the contents and transmission characteristics of sample value message and goose message. Combining with rough set method, the basic concepts of rough set theory, information system, approximate space and uncertainty expression are expounded. The discretization algorithm and reduction algorithm are studied in detail. The naive Scaler discrete algorithm based on correlation degree and the reduction enumeration method based on Apriori algorithm are considered. In order to summarize and unify the information obtained from the analysis, this paper studies the information fusion technology in evidence theory, including the application of probability distribution function, trust function and likelihood function, and expounds the representation of uncertainty. In particular, the concept and application of Dempster's law of composition are considered. Through modeling and simulation of a 220 / 110kV substation system, fault warning information is obtained by using goose message and sample value message. Fault area and fault device are taken as decision objects. By adopting the method of information fusion in rough set and evidence theory, and combining with analytic hierarchy process to implement fault diagnosis, it has better diagnosis effect in the case of information transmission error. The correctness and validity of this algorithm are comprehensively studied and verified.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM63;TM76

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本文編號：2051791