【摘要】：故障診斷對(duì)提升電網(wǎng)故障分析處理能力有重要意義。在變電站本地進(jìn)行故障診斷可以更加充分、敏捷地利用本地的豐富信息。為適應(yīng)智能電網(wǎng)環(huán)境下信息豐富、分布自治的趨勢(shì),提出一種基于Bayes網(wǎng)絡(luò)的變電站故障診斷方法,考慮了保護(hù)、開關(guān)的拒誤動(dòng)和量測(cè)信道錯(cuò)誤等不確定性,并綜合利用順序事件(sequence of events,SOE)、故障錄波、保護(hù)閉鎖等多源異質(zhì)信息。使用經(jīng)典的聯(lián)結(jié)樹(junction tree)算法進(jìn)行概率推理。結(jié)果表明:與不考慮量測(cè)信道不確定性的方法相比,該方法可以更加充分利用開關(guān)SOE等信息;故障錄波和閉鎖等非SOE信息的引入可以有效提升診斷的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Fault diagnosis is of great significance to improve the ability of power network fault analysis and processing. Fault diagnosis in substation can make more full and agile use of local rich information. In order to adapt to the trend of rich information and distributed autonomy in smart grid environment, a substation fault diagnosis method based on Bayes network is proposed, which takes into account the uncertainty of protection, switch rejection and measurement channel error. The multi-source heterogeneous information, such as sequential event (sequence of events,SOE), fault recording, protection locking and so on, is used synthetically. The classical join tree (junction tree) algorithm is used for probabilistic reasoning. The results show that this method can make full use of switch SOE and other information than the method without considering the uncertainty of measurement channel, and the introduction of non-SOE information such as fault recording and locking can effectively improve the accuracy of diagnosis.
【作者單位】： 清華大學(xué)電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(2013CB228203) 國家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(51025725) 國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51321005)
【分類號(hào)】：TM63

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

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1 謝佩芬;;MSA}q，

本文編號(hào)：2496065