【摘要】：隨著我國現(xiàn)代化技術(shù)的不斷發(fā)展和人們生活水平的不斷提高,電力已經(jīng)逐漸成為人類生活不可或缺的一部分。配電網(wǎng)是電力系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié),其安全性與可靠性是保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。電網(wǎng)一旦發(fā)生故障或遭受威脅,若不能及時地進行故障處理,將極大地影響用戶的供電質(zhì)量,甚至?xí)䦷砭薮蟮慕?jīng)濟損失,而處理的前提是故障診斷,目前的配電網(wǎng)故障診斷方法多數(shù)僅依據(jù)開關(guān)和保護動作的信息,然而在開關(guān)或保護出現(xiàn)拒動、誤動或者復(fù)雜故障情況時,僅靠單一的數(shù)據(jù)源的傳統(tǒng)方法已經(jīng)不能夠準(zhǔn)確的診斷出故障元件。因此,研究充分利用多數(shù)據(jù)源的配電網(wǎng)故障診斷方法具有十分重要的意義。本文通過分析目前電力系統(tǒng)故障診斷方法和故障信息源的研究狀況和存在的問題,提出了基于多信息源的多層次配電網(wǎng)故障診斷方法。首先從故障數(shù)據(jù)信息獲取的難易程度及多少的角度出發(fā),提出一種基于多源信息配電網(wǎng)故障診斷方法。包括用于快速診斷簡單故障的開關(guān)層、著力解決開關(guān)和保護異動情況下復(fù)雜故障的饋線層、以及準(zhǔn)確判斷復(fù)雜系統(tǒng)環(huán)境下多類型故障的變電站層,同時采用動態(tài)跳轉(zhuǎn)策略,依據(jù)故障特點縱向調(diào)整診斷入口和結(jié)構(gòu)。本方法增強了各層診斷的適應(yīng)性,提高了故障診斷的效率與精度。其次從實際配電網(wǎng)系統(tǒng)角度出發(fā),提出一種基于模糊Petri網(wǎng)的分層多源信息融合的故障診斷方法。該方法包括初步確定故障候選集的開關(guān)層和采用基于方向性加權(quán)模糊Petri網(wǎng)、小波變換技術(shù)及改進D-S證據(jù)理論融合的多源信息融合診斷層。該方法能夠自動適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓?具有較好的通用性和容錯性。最后考慮配電網(wǎng)故障類型的準(zhǔn)確辨識是實現(xiàn)故障定位的前提,在綜合分析了配電網(wǎng)故障特征之后,提出基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)故障類型識別的方法。該方法利用小波變換技術(shù)提取故障特征作為免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,再利用免疫算法的全局搜索性能對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進行優(yōu)化,避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法陷入局部小點,該方法能夠較準(zhǔn)確地實現(xiàn)各種故障模式下得故障類型識別,具有較好的魯棒性和收斂性。
[Abstract]:With the development of modern technology and the improvement of people's living standard, electric power has become an indispensable part of human life. Distribution network is an important part of power system, its security and reliability is the key to ensure the stable operation of power system. If the power network fails or is threatened, the quality of power supply will be greatly affected and even huge economic losses will be caused if the fault treatment is not carried out in time, and the premise of the treatment is fault diagnosis. Most of the current fault diagnosis methods of distribution network are based on the information of switch and protection operation, however, when the switch or protection occurs in the case of failure, maloperation or complex fault, Traditional methods based on a single data source can not accurately diagnose fault components. Therefore, it is very important to study the fault diagnosis method of distribution network using multiple data sources. Based on the analysis of the current research situation and problems of fault diagnosis methods and fault information sources in power system, a multi-level fault diagnosis method for distribution network based on multi-information sources is proposed in this paper. Firstly, a fault diagnosis method based on multi-source information for distribution network is proposed from the point of view of the difficulty and the amount of difficulty in obtaining fault data. It includes the switch layer used to diagnose the simple fault quickly, the feeder layer to solve the complex fault under the condition of switch and protection, and the substation layer to accurately judge the multi-type fault in the complex system environment. At the same time, the dynamic jump strategy is adopted. According to the fault characteristics, the diagnosis entrance and structure are adjusted longitudinally. The method enhances the adaptability of each layer of diagnosis and improves the efficiency and accuracy of fault diagnosis. Secondly, from the point of view of actual distribution network system, a fault diagnosis method based on fuzzy Petri net and hierarchical multi-source information fusion is proposed. This method includes the switch layer of fault candidate set and the multi-source information fusion diagnostic layer based on directionally weighted fuzzy Petri net wavelet transform and improved D-S evidence theory fusion. This method can automatically adapt to the network topology change, and has good generality and fault tolerance. Finally, considering the accurate identification of distribution network fault types is the premise of fault location, after comprehensive analysis of distribution network fault characteristics, an immune neural network based distribution network fault type identification method is proposed. This method uses wavelet transform technology to extract fault features as the input of immune neural network, and then optimizes the weights of neural network by using the global search performance of immune algorithm, thus avoiding the neural network algorithm falling into local small points. This method can accurately realize the fault type identification under various fault modes, and has good robustness and convergence.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM727

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本文編號：2406978