【摘 要】
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随着工业智能化的发展,对基础电力设施的要求也越来越严格。特别是步入大数据时代,电网的结构也日益复杂,电力系统发生故障将给社会带来不可挽回的损失。因此保障电力平稳运行,开展电力系统故障诊断的研究是非常有意义的。变电站作为电力系统的基础,无论在正常运行时还是故障时都蕴含着丰富的数据信息。现有电力系统故障诊断主要分为针对变电站内各元器件的诊断和利用收集到的来自厂站的故障信息对电网中的故障元件进行判别两部
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随着工业智能化的发展,对基础电力设施的要求也越来越严格。特别是步入大数据时代,电网的结构也日益复杂,电力系统发生故障将给社会带来不可挽回的损失。因此保障电力平稳运行,开展电力系统故障诊断的研究是非常有意义的。变电站作为电力系统的基础,无论在正常运行时还是故障时都蕴含着丰富的数据信息。现有电力系统故障诊断主要分为针对变电站内各元器件的诊断和利用收集到的来自厂站的故障信息对电网中的故障元件进行判别两部分。本文的研究工作就从对变电站提供的故障信息数据进行预处理开始,对电网故障诊断展开相关研究。在已有文献的基础上,本文研究了电力数据的预处理方法、电气量和开关量的诊断方法以及多源融合的诊断方法,并对整体诊断架构做了设计。针对具有大数据特性的电力故障信息,提出利用一种基于加权密度改进的k-means算法来进行聚类预处理,实验结果表明改进的算法能够很好解决k值和初始中心难以选取的问题,算法的正确率得到了提高。随后介绍了在Hadoop大数据研究平台下,聚类算法基于Map Reduce模型的并行化实现过程。考虑到电气量准确的特性,利用PMU量测的带电信息来进行边界断路器的判别,并提出一种计及时间约束的广度优先拓扑分析方法。用Hilbert-Hang分析得到的故障电流畸变度作为故障特征进行算例分析,结果表明电气量诊断在能得到正确结果的同时,由于计入了时间信息和电网拓扑,诊断结果很有解释性。针对传统优化算法在优化解析模型过程中效果不佳的问题,提出了一种基于PSO-GWO优化计及完全故障信息模型的电网故障诊断方法。采用的解析模型能够应对各种不确定信息,并对模型的权值进行了重新定义。利用PSO和GWO各自的特点开发了一种混合算法,兼顾局部和全局的能力,并在电网故障算例中与PSO、GWO、GFA算法进行仿真实验对比,发现混合的算法能很好的适用于电网故障诊断。为了减少人为因素的影响,用电气量作为解析模型权值赋予规则来对模型进行改进。充分利用故障时的冗余信息,将电气量诊断结果、解析模型诊断结果、融入电气量的解析模型诊断结果作为三条证据,并用改进后的D-S证据理论进行合成,亦能得到很准确的结果。最终选择多智能体系统作为整体诊断架构的设计,并详细说明了子系统的设计方法。
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