基于貝葉斯網的電網故障診斷技術
本文關鍵詞:基于貝葉斯網的電網故障診斷技術
更多相關文章: 電力系統(tǒng) 故障診斷 貝葉斯網 時間因果
【摘要】:電力系統(tǒng)運行中總會受到自然和人為因素的干擾,導致電力系統(tǒng)不可避免的發(fā)生故障。而故障發(fā)生后,大量的警報信息傳入調度中心,將給調度人員進行事故分析和處理帶來困難。因此若能提供一個自動處理警報系統(tǒng),將會使調度人員在進行事故分析和事故處理上事半功倍。目前,傳統(tǒng)人工智能方法在搭建診斷模型時,主要集中于處理具有空間不確定性的警報信息,而忽略了信息的時間不確定性。針對該問題,本文提出了基于時間序列的貝葉斯網模型,解決了建模過程中的時間不確定性,提高診斷精度。本文首先闡述了電網故障診斷研究的意義、研究現(xiàn)狀及存在的問題。其次介紹了貝葉斯網研究中的一些基本概念,包括貝葉斯網的構造、概率傳播以及貝葉斯網學習,詳細介紹了貝葉斯網的Leaky Noisy-Or模型,通過其因果獨立機制,降低了建模的復雜性。然后,針對傳統(tǒng)故障診斷方法研究中缺乏考慮時間因素的問題提出了基于時間因果貝葉斯網模型,引入模糊理論表示故障和警報之間的因果關系,建立了兩種模型—“與”節(jié)點與“或”節(jié)點,并給出了節(jié)點的條件概率以及故障假說的概率的計算方法,通過算例間比較來證實該模型的準確性。最后,基于SCADA與SOE信息提出了新的電網故障診斷技術—具有時序性的貝葉斯網的電網故障診斷技術。在該模型中引入新的元素—開關,提出基于廣度優(yōu)化搜索的方法尋找關聯(lián)路徑以確定開關狀態(tài),通過算例進行分析,驗證該模型的準確性。該模型很好的解決了具有時序性的電網故障診斷技術,具有很好的魯棒性。
【關鍵詞】:電力系統(tǒng) 故障診斷 貝葉斯網 時間因果
【學位授予單位】:湖南工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TM711;TP18
【目錄】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-9
- 第一章 緒論9-13
- 1.1 課題的研究背景及意義9
- 1.2 國內外研究現(xiàn)狀9-11
- 1.3 電網故障診斷存在的問題11-12
- 1.4 本文的主要內容及結構安排12-13
- 第二章 貝葉斯網基本內容13-25
- 2.1 貝葉斯網理論知識13-14
- 2.1.1 概率論相關知識13-14
- 2.1.2 貝葉斯定理14
- 2.2 貝葉斯網的表示14-16
- 2.3 貝葉斯網的構造和概率推理16-20
- 2.3.1 貝葉斯網的構造16-19
- 2.3.2 貝葉斯網的概率推理19-20
- 2.4 Leaky Noisy-Or節(jié)點模型20-24
- 2.5 本章小結24-25
- 第三章 貝葉斯網時序性模型25-38
- 3.1 引言25-26
- 3.2 貝葉斯網時序性模型26-32
- 3.2.1 因果關系的模糊離散27-29
- 3.2.2 多個時序性關系的模糊離散29-32
- 3.3 概率運算32-33
- 3.3.1 節(jié)點的條件概率計算32-33
- 3.3.2 故障假說的概率計算33
- 3.4 算例分析33-36
- 3.5 本章小結36-38
- 第四章 基于貝葉斯網的電網故障診斷技術38-59
- 4.1 引言38-39
- 4.2 電力系統(tǒng)繼電保護原理介紹39-40
- 4.3 基于貝葉斯網的分布式電網故障診斷模型40-42
- 4.3.1 線路故障診斷模型40-41
- 4.3.2 母線故障診斷模型41-42
- 4.4 先驗概率計算42-44
- 4.4.1 事件采樣的先驗概率計算42-44
- 4.5 電網故障診斷的貝葉斯網時序性模型44-46
- 4.6 元件與保護關系的表達46-48
- 4.7 開關事件及帶開關因果關系的模糊運算48-52
- 4.7.1 關聯(lián)路徑及開關狀態(tài)的確定49-50
- 4.7.2 開關對時間因果關系的影響50-51
- 4.7.3 帶開關因果關系的模糊運算51-52
- 4.8 求解空間的確定以及故障假說的概率計算52-54
- 4.9 算例分析54-58
- 4.10 本章小結58-59
- 第五章 總結與展望59-61
- 5.1 總結59-60
- 5.2 展望60-61
- 參考文獻61-65
- 攻讀學位期間的主要研究成果65-66
- 致謝66
【參考文獻】
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,本文編號:677049
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