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电力系统运行中总会受到自然和人为因素的干扰,导致电力系统不可避免的发生故障。而故障发生后,大量的警报信息传入调度中心,将给调度人员进行事故分析和处理带来困难。因此若能提供一个自动处理警报系统,将会使调度人员在进行事故分析和事故处理上事半功倍。目前,传统人工智能方法在搭建诊断模型时,主要集中于处理具有空间不确定性的警报信息,而忽略了信息的时间不确定性。针对该问题,本文提出了基于时间序列的贝叶斯网模型,解决了建模过程中的时间不确定性,提高诊断精度。本文首先阐述了电网故障诊断研究的意义、研究现状及存在的问