本發(fā)明涉及配電網(wǎng)故障分析領(lǐng)域，特別涉及基于方向分層模糊Petri網(wǎng)的多源信息融合配電網(wǎng)故障分析的方法。

背景技術(shù)：

隨著配電網(wǎng)自動(dòng)化水平及通信、廣域測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)終端通?？梢圆杉酱罅康墓收闲畔?，進(jìn)而故障的快速準(zhǔn)確分析越來(lái)越困難。近些年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同的角度出發(fā)，提出了一系列故障分析的方法和思路，這些方法可以分為基于優(yōu)化、計(jì)算、推理的方法，主要有遺傳算法、專家系統(tǒng)法、小波變換、模糊集方法、粗糙集方法等。目前，這方面的研究工作雖取得了進(jìn)展和成果，但仍存在不足：基于優(yōu)化的方法主要存在在建立規(guī)劃模型的過(guò)程中，多級(jí)后備保護(hù)建模困難，以及在尋優(yōu)過(guò)程中容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)；基于計(jì)算分析的方法主要存在需要的故障數(shù)據(jù)源沒(méi)有全網(wǎng)布置；基于推理的方法主要存在有主觀因素的影響。

傳統(tǒng)的單信息源的配電網(wǎng)故障診斷方法無(wú)法消除保護(hù)、開(kāi)關(guān)誤動(dòng)、拒動(dòng)和傳輸過(guò)程當(dāng)中故障信息丟失等不確定狀況對(duì)故障診斷產(chǎn)生的不利影響，因此依據(jù)單一數(shù)據(jù)源的故障診斷方法不能得到令人滿意的結(jié)果。充分利用時(shí)序信息和電壓電流信息，并與開(kāi)關(guān)量相結(jié)合的診斷方法是研究配電網(wǎng)故障診斷的趨勢(shì)。同時(shí)，隨著智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展，分布式電源的大量不確定接入，配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜。

基于方向分層模糊Petri網(wǎng)故障分析模型是以基于方向保護(hù)集形式處理配電網(wǎng)保護(hù)信息。當(dāng)配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改變時(shí)，只需更新相應(yīng)的保護(hù)集信息，不需要重新建模，對(duì)配電網(wǎng)的靈活多變、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有較強(qiáng)的適應(yīng)性。為增強(qiáng)該模型的容錯(cuò)性和可靠性，采用D-S證據(jù)體融處理時(shí)序可信度、電氣量可信度和動(dòng)作可信度。

因此，基于方向分層模糊Petri網(wǎng)的多源信息融合配電網(wǎng)故障分析，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出一種基于多源信息融合的模糊Petri網(wǎng)配電網(wǎng)故障分析的方法，包括以下步驟：

步驟1、根據(jù)SCADA系統(tǒng)、WAMS系統(tǒng)，提取保護(hù)、斷路器的動(dòng)作信息、時(shí)序信息和相關(guān)的電氣量信息。建立基于保護(hù)方向的行向量，并利用保護(hù)、斷路器的電氣量信息進(jìn)行信息糾錯(cuò)；

步驟2、通過(guò)修正后的斷路器變位信息中獲取一個(gè)故障區(qū)域邊界斷路器，沿其停電側(cè)方向，采用深度優(yōu)先搜索方法，以快速確定故障區(qū)域。若故障區(qū)域只有一個(gè)元件，直接輸出該元件為故障元件；

步驟3、將故障區(qū)域中各元件均視為故障可疑元件，并建立基于方向分層模糊Petri網(wǎng)故障分析模型。

步驟4、采用改進(jìn)D-S證據(jù)理論處理各個(gè)保護(hù)(斷路器)的動(dòng)作可信度、時(shí)序可信度、電氣量可信度，并重置各個(gè)保護(hù)(斷路器)的庫(kù)所初始置信度。通過(guò)矩陣算法求出各可疑故障元件的故障概率；

步驟5、根據(jù)可疑故障元件的故障概率計(jì)算其伽馬函數(shù)值進(jìn)行初始分類，再采用C-均值算法進(jìn)行故障分類，最后輸出故障元件。

步驟1的中所述利用建立基于保護(hù)方向的行向量和保護(hù)、斷路器的電氣量信息進(jìn)行信息糾錯(cuò)的具體實(shí)施如下：

將繼電保護(hù)裝置、斷路器以基于方向整理，即屬于同一保護(hù)方向的繼電保護(hù)裝置、斷路器一起整理。構(gòu)建基于方向保護(hù)動(dòng)作行向量A＝[a₁ a₂ a₃ a₄]、斷路器動(dòng)作行向量B＝[b₁ b₂ b₃ b₄]。其中a₁、a₂、a₃、a₄分別表示某可疑元件的主保護(hù)、近后備保護(hù)、第一遠(yuǎn)后備保護(hù)、第二遠(yuǎn)后備保護(hù)，b₁、b₂、b₃、b₄表示主保護(hù)、近后備保護(hù)、第一遠(yuǎn)后備保護(hù)、第二遠(yuǎn)后備保護(hù)控制相應(yīng)的斷路器。主保護(hù)和近后備保護(hù)主保護(hù)和近后備保護(hù)保護(hù)或者斷路器動(dòng)作時(shí)，設(shè)置行向量A與B相應(yīng)的元素為1，否則為0。行向量A與B進(jìn)行同或運(yùn)算得到行向量C＝[c₁ c₂c₃ c₄]。若行向量C中各元素均為1，則說(shuō)明各個(gè)保護(hù)和與之其相對(duì)應(yīng)的斷路器邏輯關(guān)系正確。若行向量C中一個(gè)或者幾個(gè)元素為1，計(jì)算N＝A-B＝[n₁ n₂ n₃ n₄]，再與B進(jìn)行比較。以行向量C中第i個(gè)元素等于1進(jìn)行說(shuō)明：若則說(shuō)明與i相對(duì)應(yīng)保護(hù)誤動(dòng)、斷路器拒動(dòng)或信息丟失。若則說(shuō)明與i相對(duì)應(yīng)斷路器誤動(dòng)、保護(hù)拒動(dòng)或信息丟失。行向量C中多個(gè)元素為1的判定相類似。

針對(duì)以上討論中存在保護(hù)信息丟失、拒動(dòng)、誤動(dòng)情況，利用以下的方法進(jìn)行判斷：

設(shè)系統(tǒng)中采集到斷路器跳閘時(shí)刻為T₀。考慮到可能發(fā)生擾動(dòng)的情況，若從T_i起連續(xù)5次采樣的點(diǎn)均滿足式(1)、(2)，則說(shuō)明保護(hù)應(yīng)該動(dòng)作。

T_i＝T₀-ΔT_p (3)

式中為事先設(shè)定保護(hù)動(dòng)作的電流、電壓閾值，ΔT_p為保護(hù)的整定時(shí)間與斷路器機(jī)械延時(shí)之和。若保護(hù)滿足式(1)、(2)，則說(shuō)明保護(hù)動(dòng)作信息丟失或拒動(dòng)的可能；若保護(hù)不滿足式(1)、(2)，則說(shuō)明保護(hù)誤動(dòng)。根據(jù)上述情況修正相應(yīng)的保護(hù)。

通過(guò)該斷路器的電流為零、斷路器兩端的電壓一側(cè)為額定電壓一端為零或者兩端都為零，這兩個(gè)特點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證斷路器是否動(dòng)作。檢測(cè)方法如下：設(shè)系統(tǒng)中采集到斷路器跳閘時(shí)刻為T₀，則提取WANS中T₀時(shí)刻后3個(gè)采樣周期內(nèi)該斷路器流過(guò)的電流及該斷路器兩端的電壓量：左端電壓右端電壓

if Flag_I+Flag_U≡2，則證明該斷路器動(dòng)作 (6)

式中I_N、U_N為斷路器正常工況下的額定電流、電壓。

與某斷路器相關(guān)聯(lián)的保護(hù)(根據(jù)上述已修正)進(jìn)行修正。若與之相關(guān)聯(lián)的保護(hù)動(dòng)作而報(bào)警信息顯示斷路器沒(méi)動(dòng)作，如果滿足式(6)，則說(shuō)明該斷路器信息丟失，否則說(shuō)明該斷路器拒動(dòng)。若與之相關(guān)聯(lián)的保護(hù)沒(méi)動(dòng)作而警信息顯示斷路器沒(méi)動(dòng)作，如果滿足式(6)，則說(shuō)明該斷路器誤動(dòng)，否則斷路器動(dòng)作信息畸變。

步驟2的中所述通過(guò)修正后的斷路器變位信息沿其停電側(cè)方向，采用深度優(yōu)先搜索方法，以快速確定故障區(qū)域。具體步驟如下：

步驟2.1、對(duì)所有跳閘斷路器編號(hào)并形成集合K＝QF₁,QF₂,…QF_n，并選取編號(hào)最小且滿足式(7)、(8)、(9)的一個(gè)故障邊界斷路器QF_i。

步驟2.2、沿QF_i故障可能蔓延的方向進(jìn)行搜索尋找滿足式(7)、(8)、(9)的故障邊界斷路器并記錄，直到搜索所遍歷的配電網(wǎng)區(qū)域才結(jié)束。

步驟2.3、以步驟2中所記錄的故障邊界斷路器劃出停電區(qū)域，即為跳閘斷路器QF_i對(duì)應(yīng)的可疑故障區(qū)域Qi；

步驟2.4、確定可疑故障區(qū)域后，返回步驟1，對(duì)QF_i+1進(jìn)行搜索，若K集合中無(wú)待搜索跳閘斷路器進(jìn)入步驟5；

步驟2.5、將m個(gè)跳閘斷路器分別確定的m個(gè)可疑故障區(qū)域進(jìn)行合并，去除重復(fù)的可疑故障區(qū)域，可疑故障區(qū)域內(nèi)元件即為可疑故障元件；

步驟2.6、若可疑故障區(qū)域內(nèi)元件唯一，則該元件即為故障元件，診斷結(jié)束；

步驟3的中所述建立基于方向分層模糊Petri網(wǎng)分析模型的具體實(shí)施方法如附圖1所示。若配電網(wǎng)的增加、減少某一條線路時(shí)，只需要重置該方向的庫(kù)所置信度，不需要重建模型。

步驟4的中所述步驟如下：

步驟4.1：根據(jù)故障和保護(hù)之間、保護(hù)和斷路器之間存在時(shí)間邏輯關(guān)系，利用模糊規(guī)則、相應(yīng)的隸屬度函數(shù)化處理得到時(shí)序可信度。以可疑故障元件i進(jìn)行如下說(shuō)明：

步驟4.1.1、提取修正后各個(gè)保護(hù)動(dòng)作的時(shí)間點(diǎn)。根據(jù)保護(hù)對(duì)于故障的延時(shí)時(shí)間段，反向推算出保護(hù)之相關(guān)的可疑故障元件i可能故障的時(shí)間t_i，若可疑故障元件i有多個(gè)保護(hù)與之相關(guān)，則t_i為多個(gè)保護(hù)推算出的故障時(shí)間段的交集。

步驟4.1.2、提取修正后各個(gè)斷路器動(dòng)作的時(shí)間點(diǎn)。據(jù)斷路器對(duì)于故障的延時(shí)時(shí)間段，反向推算出斷路器與之相關(guān)的可疑故障元件i可能故障的時(shí)間t'_i，若可疑故障元件i有多個(gè)斷路器與之相關(guān)，則t'_i為多個(gè)斷路器推算出的故障時(shí)間段的交集。

步驟4.1.3、由保護(hù)和斷路器推斷出的故障時(shí)間段t_i和t'_i，進(jìn)行交集運(yùn)算求得可疑故障元件可能發(fā)生故障的時(shí)間段為t″_i。

步驟4.1.4、由時(shí)間段為t″_i正向推算出與之相關(guān)的保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)間段分別為t_p＝[t_pmin,t_pmax]和t_CB＝[t_CBmin,t_CBmax]。根據(jù)如表1所示的模糊規(guī)則和時(shí)間可信度、變遷可信度、時(shí)間差的隸屬度函數(shù)(如附圖2所示)，進(jìn)行量化得到保護(hù)、斷路器的時(shí)序可信度。

表1時(shí)序可信度的模糊規(guī)則

步驟4.2：根據(jù)采集故障前保護(hù)和斷路器附近電氣量進(jìn)行8層小波分解，再利用模糊規(guī)則、相應(yīng)的隸屬度函數(shù)量化，設(shè)置相應(yīng)的電氣量可信度。

步驟4.2.1、由WAMS系統(tǒng)提取保護(hù)或者斷路器附近故障前一個(gè)周期電流，需要b個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(若采樣頻率為f，則)進(jìn)行8層小波分解，得到分解后的高頻細(xì)節(jié)信號(hào)系數(shù)n₁(k)-n_s(k)及低頻近似信號(hào)系數(shù)n₉(k)。

步驟4.4.2、由高頻細(xì)節(jié)信號(hào)利用公式(7)求出第m個(gè)保護(hù)(斷路器)的再由(8)公式歸一化處理求出電氣量能量度

步驟4.2.3、由步驟4.4.2求出的電氣量能量度根據(jù)如下的模糊規(guī)則(如表2所示)和時(shí)間可信度、變遷可信度、時(shí)間差的隸屬度函數(shù)(如附圖2所示)進(jìn)行量化得到第m個(gè)保護(hù)(斷路器)的電氣量可信度

表2電氣量可信度的模糊規(guī)則

步驟4.3：引入現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行參數(shù)，進(jìn)行整理，得到保護(hù)和斷路器動(dòng)作可信度。

步驟4.4：改進(jìn)D-S證據(jù)理論重置各個(gè)保護(hù)(斷路器)的庫(kù)所初始置信度。以重置第m個(gè)保護(hù)的庫(kù)所初始置信度為例進(jìn)行以下說(shuō)明：

步驟4.4.1、計(jì)算時(shí)序可信度、電氣量可信度和動(dòng)作可信度3個(gè)證據(jù)體的平均值式中分別表示第m個(gè)保護(hù)(斷路器)的時(shí)序可信度、電氣量可信度和動(dòng)作可信度。

步驟4.4.2、計(jì)算各個(gè)證據(jù)體到平均證據(jù)體的歐式距離其中a＝t,i,d。

步驟4.4.3、利用歐式距離對(duì)求得各個(gè)證據(jù)的權(quán)重，并計(jì)算其對(duì)對(duì)各個(gè)證據(jù)體進(jìn)行修正。

步驟4.4.4、由步驟4.3.3修正后各個(gè)證據(jù)證按照D-S規(guī)則迭代處理融合。重置相應(yīng)的庫(kù)所初始置信度。

步驟4.5、通過(guò)矩陣算法求出各可疑故障元件的故障概率具體步驟如下：

步驟4.5.1、寫出輸入矩陣I，初始庫(kù)所狀態(tài)令推理步驟k＝0；

步驟4.5.2、計(jì)算每個(gè)變遷的合成輸入可信度E^k+1＝Iθ^k；

步驟4.5.3、將合成輸入可信度與變遷閾值進(jìn)行比較G^k+1＝E^k+1*T_h；

步驟4.5.4、計(jì)算合成輸入可信度中可信度大于變遷閾值的項(xiàng)H^k+1＝E^k+1⊙G^k+1；

步驟4.5.5、計(jì)算庫(kù)所下一步狀態(tài)

步驟4.5.6、若θ^k+1≠θ^k，令推理步驟k＝k+1，返回步驟4.4.2重新計(jì)算θ^k+1；若θ^k+1＝θ^k，推理結(jié)束。

其中，以上推理步驟中所涉及到的符號(hào)意義如下：

1)其中A、B和D均為m×n矩陣，則dij＝max{aij，bij}；

2)其中A、B和D分別為m×p、p×n和m×n矩陣，則

4)*:A*B＝D，其中A、B和D均為m×n矩陣，則當(dāng)a_ij≥b_ij時(shí)，c_ij＝1，否則c_ij＝0；

5)|⊙：A⊙B＝D其中A、B和D均為m×n矩陣，cij＝aij·bij。

步驟5中采用C-均值算法對(duì)上述故障概率分析最終判定出故障元件的具體步驟如下：

步驟5.1、由m個(gè)可疑故障故障元件的故障概率分別為m(F₁)，m(F₂),…,m(F_m)。將所有元件初始分為2類，若滿足條件：則為故障元候選集Γ₁，否則為非故障元候選集Γ₂；

步驟5.2、故障元候選集Γ₁有N₁個(gè)元件，對(duì)應(yīng)的伽馬函數(shù)值分別為取最小值相對(duì)應(yīng)的元件為絕對(duì)故障元件；

步驟5.3、對(duì)所有元件的初始分類(Γ1、Γ2)，計(jì)算其均值，最后計(jì)算如式(15)、(16)所示的誤差平方和分類準(zhǔn)則；

步驟5.4、從中選取樣本m(F_j)。若N₁＝1，則重新選擇樣本，否則繼續(xù)；

步驟5.5、根據(jù)公式(17)計(jì)算。若滿足σ_k≤σ_i，則將m(F_j)從Γ_i移到另一個(gè)候選集，在重新計(jì)算m_i和m_k的值，并修改J_e；

步驟5.6、若連續(xù)迭代N次J_e不改變，則停止，否則轉(zhuǎn)至步驟5.4；

步驟5.7、故障候選類中的元件即為故障元件。

說(shuō)明書附圖

附圖1元件基于方向分層的診斷模型。

附圖2某配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。

附圖3L1基于方向分層的診斷模型。

附圖4隸屬度函數(shù)。

具體實(shí)現(xiàn)方法

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式做詳細(xì)說(shuō)明。

假設(shè)如附圖3所示簡(jiǎn)單電網(wǎng)模型，模型中：LDxm、LDxp、LDxs為負(fù)荷的主保護(hù)、近后備保護(hù)、遠(yuǎn)后備保護(hù)；Lxlm、Lxlp、Lxls為線路左端的近后備保護(hù)的主保護(hù)、近后備保護(hù)、遠(yuǎn)后備保護(hù)，Lxrm、Lxrp、Lxrs為線路右端的近后備保護(hù)的主保護(hù)、近后備保護(hù)、遠(yuǎn)后備保護(hù)其中X表示編號(hào)。

步驟1、根據(jù)SCADA系統(tǒng)、WAMS系統(tǒng)，提取保護(hù)、斷路器的動(dòng)作信息、時(shí)序信息和相關(guān)的電氣量信息。建立基于保護(hù)方向的行向量和保護(hù)、斷路器的電氣量信息進(jìn)行信息糾錯(cuò)。

根據(jù)SCADA、WAMS系統(tǒng)獲取某次故障過(guò)程中產(chǎn)生的報(bào)警信息、電氣量信息如表3、表4所示：

將繼電保護(hù)裝置、斷路器以基于方向整理，即屬于同一保護(hù)方向的繼電保護(hù)裝置、斷路器一起整理。沿L1左端、右端和LD16右端保護(hù)方向建立保護(hù)動(dòng)作行向量A₁＝[1 0 0 0]、A₂＝[1 0 0 0]和A₃＝[0 1 1 0]，建立斷路器動(dòng)作行向量B₁＝[1 0 0 0]、B₂＝[0 01 0]和B₃＝[0 0 1 0]。保護(hù)動(dòng)作與斷路器動(dòng)作行向量進(jìn)行同或運(yùn)算得到行向量C₁＝[1 1 1 1]、C₂＝[0 1 01]和C₃＝[1 0 1 1]。根據(jù)步驟2中的說(shuō)明，可以判定L1左端保護(hù)方向的各個(gè)保護(hù)和與之其相對(duì)應(yīng)的斷路器邏輯關(guān)系正確，L1rm、L2rs、LD16p、CB6、CB26的動(dòng)作情況需進(jìn)一步斷。

表3保護(hù)、開(kāi)關(guān)標(biāo)有時(shí)序的報(bào)警信息

表4保護(hù)、開(kāi)關(guān)附近電氣量信息

利用WAMS系統(tǒng)采集L1rm、L2rs、LD16p附近電壓和電流均滿足則說(shuō)明L2rs動(dòng)作信息丟失。

利用WAMS系統(tǒng)采集CB6、CB26附近電壓和電流驗(yàn)證是否滿足其電流為零、兩端的電壓一側(cè)為額定電壓一端為零的條件、與之相對(duì)的保護(hù)(已修正)是否動(dòng)作，判定CB6、CB26拒動(dòng)(其中，由報(bào)警信息可知CB26處于閉鎖情況)。

步驟2、通過(guò)CB3、CB11、CB23變位信息中獲取一個(gè)故障區(qū)域邊界斷路器沿其停電側(cè)方向，采用深度優(yōu)先搜索方法，以快速確定故障區(qū)域Q₁、Q₂，其中Q₁＝{L1,L2,LD4,LD5,L3}Q₂＝{L6，LD16，L7，LD17}。

步驟3、將故障區(qū)域Q₁、Q₂中各元件均視為故障可疑元件，并建立基于方向分層模糊Petri網(wǎng)故障分析模型。如附圖4建立L1、LD16基于方向保護(hù)集形式處理模糊Petri網(wǎng)。

步驟4、采用改進(jìn)D-S證據(jù)理論處理各個(gè)保護(hù)(斷路器)的動(dòng)作可信度、時(shí)序可信度、電氣量可信度，并重置各個(gè)保護(hù)(斷路器)的庫(kù)所初始置信度。通過(guò)矩陣算法求出各可疑故障元件的故障概率；

步驟4.1：根據(jù)故障和保護(hù)之間、保護(hù)和斷路器之間存在時(shí)間邏輯關(guān)系，用模糊規(guī)則量化處理得到時(shí)序可信度。以可疑故障元件L1進(jìn)行如下說(shuō)明：

根據(jù)元件L1與L1lm、L1rm、L2rs保護(hù)，CB3、CB11斷路器之間存在時(shí)間邏輯關(guān)系，由步驟求4.1.1至4.1.4出L1lm、L1rm、L2rs、CB3、CB11的動(dòng)作的最佳時(shí)間段如表5所示。根據(jù)步驟求4.1.5可計(jì)算保護(hù)、斷路器相對(duì)應(yīng)的時(shí)序可信度如表5所示。

表5保護(hù)和斷路器的動(dòng)作時(shí)間、時(shí)序可信度

步驟4.2：根據(jù)采集故障前保護(hù)和斷路器附近電氣量進(jìn)行8層小波分解，再利用模糊規(guī)則量化，設(shè)置相應(yīng)的電氣量可信度。

由步驟4.2.1至步驟4.2.3，根據(jù)采集故障前保護(hù)和斷路器附近電氣量，經(jīng)過(guò)小波變換特征提取方法計(jì)算得到的特征量，最后經(jīng)過(guò)模糊規(guī)則量化得到相應(yīng)的保護(hù)、斷路器電氣量可信度分別如表6所示。

表6保護(hù)、開(kāi)關(guān)電氣量可信度

步驟4.3：引入現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行參數(shù)，進(jìn)行整理，得到保護(hù)和斷路器動(dòng)作可信度如表7所示。

表7保護(hù)和斷路器的動(dòng)作可信度

步驟4.4：改進(jìn)D-S證據(jù)理論重置各個(gè)保護(hù)(斷路器)的庫(kù)所初始置信度。

由步驟4.4.1至步驟4.4.4所述改進(jìn)D-S證據(jù)理論重置各個(gè)保護(hù)(斷路器)的庫(kù)所初始置信度如表8所示。

表8庫(kù)保護(hù)、開(kāi)關(guān)庫(kù)所置信度

步驟4.5、通過(guò)矩陣算法求出各可疑故障元件的故障概率。

由步驟4.5.1至4.5.6矩陣算法求出各可疑故障元件的故障概率為：L1＝0.875，L2＝0.435，LD4＝0.328，LD5＝0.229，L3＝0.101。同理得出Q₂中可疑故障元件故障概率為：L6＝0.475，LD16＝0.735，L7＝0.103，L17＝0.143。

步驟5中采用C-均值算法對(duì)上述故障概率分析最終判定出故障元件。

由步驟5.1至5.7采用C-均值算法對(duì)上述故障概率分析最終判定出故障元件為L(zhǎng)1、LD16。