【摘 要】
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随着配网结构愈加复杂,配电网故障诊断方法的优劣对电力系统的安全稳定运行有着重要的作用。当配电网发生故障时,尤其是配电网发生复杂故障,众多的报警信息涌入调度中心,分层模糊Petri网可以较好的描述故障和保护、断路器的动作关联,并且具有简洁推理和图像化直观的表达方式,随着配电网规模扩大,大量分布式电源接入到配电网中,含有分布式电源配电网故障诊断问题受到广泛关注。首先,介绍了配电网故障诊断的概念以及国内
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随着配网结构愈加复杂,配电网故障诊断方法的优劣对电力系统的安全稳定运行有着重要的作用。当配电网发生故障时,尤其是配电网发生复杂故障,众多的报警信息涌入调度中心,分层模糊Petri网可以较好的描述故障和保护、断路器的动作关联,并且具有简洁推理和图像化直观的表达方式,随着配电网规模扩大,大量分布式电源接入到配电网中,含有分布式电源配电网故障诊断问题受到广泛关注。首先,介绍了配电网故障诊断的概念以及国内外研究现状,阐述了含分布式电源配电网的故障诊断概念。其次通过Petri网构建有源配电网的故障诊断模型,分层模糊Petri网对配电网的拓扑结构变化具有良好的适应性,并且优化了高斯函数。根据保护和断路器的时序关系,将其应用到Petri网故障诊断模型中,使用主保护和主保护对应断路器的动作时间来获得原因事件动作起点,用时序推理关系修正库所的初始概率。算例分析验证本文分层模糊Petri网故障诊断模型的正确性。针对Petri网故障诊断过程中存在的最终库所置信度不合理的问题,利用BP神经网络和Petri网的结构相似性,通过神经网络优化Petri网的输入、输出层权值,将最终库所故障置信度进行修正,提升了故障诊断的准确性。重新构建故障诊断的推理过程,根据故障信息存在多重信号丢失的情况,优化了时序推理过程以及设定不同的故障诊断概率,使其对多重信号的丢失具有更好的适应性。通过多组算例对比,验证本文提出的故障诊断方法具有较好的准确性和多重信号丢失时的可靠性。
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