【摘要】：隨著電力行業(yè)的發(fā)展,電網(wǎng)的規(guī)模日益增大,其結(jié)構(gòu)也愈發(fā)復雜。當電網(wǎng)發(fā)生故障時,需要工作人員能夠及時、準確的判斷故障位置,避免擴大停電范圍,減少一些不必要的損失。受限于目前的設備和環(huán)境的影響,大量的報警信息在上傳到監(jiān)測控制與數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng)的過程中可能存在丟失或錯誤,數(shù)據(jù)存在完備性和不確定性問題。當涉及到保護、斷路器誤動或拒動時,情況將更加復雜,這些因素會給調(diào)度人員在切除故障時帶來困難,可能會導致誤判或漏判現(xiàn)象出現(xiàn),從而導致更嚴重的停電事故發(fā)生。因此,真實、可靠信息的獲取以及有效的故障診斷方法就顯得尤為重要。近年來,研究人員又提出一種針對開關量的故障診斷方法,即模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng),該方法具有并行運算能力、能處理數(shù)據(jù)的不完整性和不確定性,采用模糊推理,具有較高的容錯率,以上這些特點使其能夠運用于電力系統(tǒng)故障診斷中。首先,本文對模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的基本原理進行了研究,針對其在輸電線路故障診斷中“AND”信息傳遞不明確的現(xiàn)象進行改進,使其在診斷過程中信息表述更加清晰;針對現(xiàn)有的模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)在輸電線路故障診斷中存在誤判現(xiàn)象,提出一種概率合成函數(shù),它能解決以上模型中存在的誤判現(xiàn)象。其次,對于現(xiàn)有的模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)在故障推理過程中信息篩選能力不足,提出了時間約束網(wǎng)絡,根據(jù)保護元件的時間邏輯順序,對SCADA系統(tǒng)中報警信息來對其進行交叉檢查,排除錯誤信息,提高輸電線路的故障診斷精度。然后,針對現(xiàn)有的模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)推理矩陣維數(shù)過大的缺陷,提出了一種分層模型,通過將模型進行分解成不同的子網(wǎng)絡來降低矩陣的維數(shù),減少了故障推理的計算量。最后,通過算例進行驗證,結(jié)果表明,本文所提方法在獲取相同故障信息情況下的診斷結(jié)果要優(yōu)于未改進之前,加強了對故障的判斷程度,同時改進后的模型對網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的變化也有較好的適應性。
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TM75

【參考文獻】

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本文編號：2599281