【摘 要】
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变电站是电力系统中的重要一环，对变电站故障快速而正确的诊断有利于提高电力系统自动化水平，保证供电的可靠性。本文主要对变电站故障诊断方法进行探索以寻找便捷而有效的故障
【出 处】
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同济大学电子与信息工程学院CIMS中心 同济大学
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变电站是电力系统中的重要一环，对变电站故障快速而正确的诊断有利于提高电力系统自动化水平，保证供电的可靠性。本文主要对变电站故障诊断方法进行探索以寻找便捷而有效的故障诊断途径。
变电站故障诊断中单一的智能方法总是存在着一定的缺陷，并不适于实际应用。针对这个问题本文提出结合现有的多个人工智能方法，以弥补单一智能方法在故障诊断中的局限性。论文首先构建SCADA（Supervisor Control And Data Acquisition）监控系统获得变电站故障信息，在此基础上运用两种不同的方法对变电站进行故障诊断。第一种方法是将模糊理论与Petri网理论相结合，对变电站的故障区域运用Petri网建立模型，而后运用模糊规则进行推理得到诊断结果。另一种方法将基于案例的推理与基于规则的推理结合应用到变电站故障诊断中。将CLIPS推理引擎嵌入C＃平台构建RBR诊断系统；基于斯坦福大学的Protégé平台构建CBR系统。系统运行时先进行CBR推理，如果得到完全匹配的案例则直接案例重用，解决当前问题；当得不到完全匹配的案例时，系统再进行RBR推理，直到得到诊断结果。然后将故障征兆描述及诊断结果作为案例存入案例库，用于下一次的CBR推理。
本文分别使用上述两种诊断方法对相同的工程实例进行分析比较，验证了模糊Petri网诊断方法应对不确定信息的能力以及CBR与RBR结合的诊断方法的正确性和有效性。
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