一種新的基于信息融合的故障診斷方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種新的基于信息融合的故障診斷方法，屬于電網(wǎng)故障診斷【技術(shù)領(lǐng)域】。該方法包括可疑故障集獲取模塊，開關(guān)層故障診斷模塊，電氣層故障診斷模塊，診斷結(jié)果決策和顯示模塊。該方法通過捕獲的告警信息，綜合開關(guān)量和電氣量信息進行故障診斷，進而診斷出故障元件。首先依據(jù)保護配置和動作的邏輯關(guān)系來診斷出可疑故障集，對可疑故障集中元件基于開關(guān)量在經(jīng)典的優(yōu)化型故障診斷模型的基礎(chǔ)上加入保護和斷路器動作的可信度，得到各線路相對故障度，并對可疑故障集中元件故障前后的電氣量進行小波分析，求取相應(yīng)的小波故障表征概率，在D-S證據(jù)理論基礎(chǔ)下進行信息融合，基于信息融合結(jié)果進行決策聚類分析，從而診斷得到故障元件。本發(fā)明綜合開關(guān)量和電氣量信息進行診斷，有效降低了拒動、誤動等因素的影響，避免了診斷信息準確性和完備性不高等缺陷，提高了診斷的準確度。
【專利說明】一種新的基于信息融合的故障診斷方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種新的信息融合電網(wǎng)故障診斷方法，屬于電力系統(tǒng)故障診斷和系統(tǒng) 恢復(fù)領(lǐng)域。 技術(shù)背景
[0002] 電網(wǎng)發(fā)生故障時，準確、實時診斷出故障元件可以減少電能中斷的時間，這對電網(wǎng) 的穩(wěn)定運行意義重大。目前電網(wǎng)故障診斷方法主要有專家系統(tǒng)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、基 于解析模型的方法、基于Petri網(wǎng)、粗糙集理論等方法。
[0003] 以往的電網(wǎng)故障診斷方法大多基于開關(guān)量信息，即保護和斷路器的動作信息。然 而，電網(wǎng)發(fā)生故障時，由于保護和斷路器存在誤動、拒動以及信道干擾發(fā)生信息丟失等諸多 不確定性因素，單一基于開關(guān)量信息的電網(wǎng)故障診斷很難得到精確的診斷結(jié)果。所以，將電 氣量信息引入電網(wǎng)的故障診斷，基于開關(guān)量信息在經(jīng)典的優(yōu)化型故障診斷模型的基礎(chǔ)上加 入保護和斷路器動作的可信度，重新定義了保護和斷路器的動作期望表達式，構(gòu)成目標函 數(shù)，求解得到各線路相對故障度，并對故障前后電氣量進行小波分析，求取相應(yīng)的小波故障 表征概率，再對證據(jù)體進行信息融合，進行綜合故障診斷，有助于提高診斷結(jié)果的精確性。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對上述【背景技術(shù)】所提到的單純基于開關(guān)量信息不能得到準確的故障診斷結(jié)果 的不足和缺陷，本發(fā)明提出一種了多數(shù)據(jù)源信息融合的電網(wǎng)故障診斷方法，將電氣量分析 引入電網(wǎng)故障診斷，提高了診斷精確性。
[0005] 為達到上述目的，該故障診斷方法包括以下步驟：
[0006] 步驟1 :對可疑故障集中的候選元件逐一進行開關(guān)層診斷求取故障概率，在經(jīng)典 的優(yōu)化型故障診斷模型的基礎(chǔ)上加入保護和斷路器動作的可信度，重新定義了保護和斷路 器的動作期望表達式，構(gòu)成目標函數(shù)，求解得到各線路相對故障度；
[0007] 步驟2 :對可疑故障集中元件進行電氣層故障診斷，分別對元件故障時刻前后一 個周波電流信號進行小波分析，求取相應(yīng)的小波能量變化率以及小波奇異變化率，從而得 到各元件的相對小波故障表征概率；
[0008] 步驟3 :基于模糊K-均值決策模型對信息融合結(jié)果進行診斷決策，確定融合結(jié)果 分為故障和非故障類，可以故障集外元件作為非故障元件參與模糊K-均值分析，首先初始 化融合結(jié)果從屬于各類的隸屬度矩陣，求取各類的聚類中心，重新計算新的隸屬度矩陣，再 計算聚類中心，重復(fù)至達到收斂條件，根據(jù)最終的隸屬度矩陣進行聚類劃分得到故障設(shè)備 集；
[0009] 本發(fā)明所述開關(guān)層診斷，其特征在于在經(jīng)典的優(yōu)化型故障診斷模型的基礎(chǔ)上加入 保護和斷路器動作的可信度，電力系統(tǒng)故障診斷可以表示為以下目標函數(shù)最小化問題
[0010]

【權(quán)利要求】
1. 一種新的基于信息融合的故障診斷方法，其特征是該方法包括以下步驟： 步驟1:對可疑故障集中的候選元件逐一進行開關(guān)層診斷求取故障概率，在經(jīng)典的優(yōu) 化型故障診斷模型的基礎(chǔ)上加入保護和斷路器動作的可信度，重新定義了保護和斷路器的 動作期望表達式，構(gòu)成目標函數(shù)，求解得到各線路相對故障度； 步驟2:對可疑故障集中元件進行電氣層故障診斷，分別對元件故障時刻前后一個周 波電流信號進行小波分析，求取相應(yīng)的小波能量變化率以及小波奇異變化率，從而得到各 元件的相對小波故障表征概率； 步驟3 :基于模糊K-均值決策模型對信息融合結(jié)果進行診斷決策，確定融合結(jié)果分為 故障和非故障類，可以故障集外元件作為非故障元件參與模糊K-均值分析，首先初始化融 合結(jié)果從屬于各類的隸屬度矩陣，求取各類的聚類中心，重新計算新的隸屬度矩陣，再計算 聚類中心，重復(fù)至達到收斂條件，根據(jù)最終的隸屬度矩陣進行聚類劃分得到故障設(shè)備集。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述開關(guān)層診斷，其特征在于在經(jīng)典的優(yōu)化型故障診斷模型的基礎(chǔ) 上加入保護和斷路器動作的可信度，電力系統(tǒng)故障診斷可以表示為以下目標函數(shù)最小化問 題
(1) 其中：r為保護，c為斷路器，~為保護數(shù)目，n。為斷路器總數(shù)目 經(jīng)典模型中保護和斷路器動作為1，不動作為〇,兩者的期望的求取與保護原理有關(guān)， 在模糊優(yōu)化型故障診斷模型中考慮故障時告警信息的可信度，且保護先動作然后驅(qū)動斷路 器動作，以及主保護在正常情況下動作的概率比后備保護高，第一后備保護比第二后備 保護高，這里將主保護概率值設(shè)定為0. 95,第一后備保護和第二后備保護的概率值分別為 0. 9和0. 85,斷路器動作概率值設(shè)定為0. 8,保護和斷路器沒動作的概率設(shè)定為0. 1，在此基 礎(chǔ)上重新定義保護和斷路器的期望值。 主保護的期望狀態(tài)=元件狀態(tài)。即 fr = Si (2)
第一后備保姑的細胡妯未=元件狀態(tài)? ( 1 -主保護狀態(tài)），即 (3) 第二后備保護的期望狀態(tài)=關(guān)聯(lián)元件1的狀態(tài)值? (1 -關(guān)聯(lián)路徑上斷路器1 的狀態(tài)值）? (1-關(guān)聯(lián)路徑上斷路器2的狀態(tài)值）?…]十…，即
(4)
斷路器的期望狀態(tài)=max (與該斷路器相關(guān)的保護的期望狀態(tài)函數(shù)值?該保 護實際狀態(tài)作、卵 J (5) 這里八表示模糊邏輯與，a八b = min (a, b)，V表示模糊邏輯或，a V b = max (a, b), E表示模糊連V運算 基于改進粒子群算法對目標函數(shù)最小值進行求解，得到最優(yōu)解s= [Sl，s2，…，sn]，并 做如下處理 Zi = si/(s1+s2+...+sn) (6) Zi稱為第i個元件的模糊故障度，作為證據(jù)體參與證據(jù)融合。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述電氣層故障診斷，其特征在于在可疑故障集的基礎(chǔ)上，針對每 個元件獲取電氣量信號x (n)，分別對故障前故障后信號進行相應(yīng)的小波分析，得到小波變 換結(jié)果Dp求得信號在m個尺度上的小波能量分布Ep E2, . . .，Em，其中
(7) 分別得到元件故障前后對應(yīng)小波能量值％；、Wp，其中
(8) 進而求得故障前后小波能量變化率
(9) 定義小波能量變化度Xp，為
(10) 7=1 信號x (n)在m個尺度的分解結(jié)果構(gòu)成一個mXn的小波變換矩陣A，通過對A進行奇異 值分解得到A = U A VT，其中A = diag (入：，入2,...，入t) 基于特征值矩陣求取故障前后對應(yīng)小波奇異值、Sp，其中
(11) 求得故障前后小波奇異變化率
(12) 定義小波： (13) 將二者作為單獨證據(jù)體參與證據(jù)融合。
4. 一種新的基于信息融合的故障診斷方法，其具體步驟如下： 1) 從告警信息中獲取開關(guān)量信息，即保護斷路器動作信息，并找到停電區(qū)域，作為可疑 故障設(shè)備集。 2) 根據(jù)可疑故障集中元件的個數(shù)做以下判斷：若個數(shù)為1，則轉(zhuǎn)到7)，否則轉(zhuǎn)到3)。 3) 對可疑故障集中的候選元件逐一基于模糊優(yōu)化型故障診斷模型求取故障概率，并得 到各線路相對故障度。 4) 對可疑故障集中元件所對應(yīng)的電氣量進行小波分析，得到各元件的故障表征概率。 5) 將3個故障度作為證據(jù)體，基于D-S證據(jù)理論進行融合。 6) 根據(jù)診斷決策模型進行決策。 7) 得到診斷結(jié)果。
【文檔編號】G06Q50/06GK104281899SQ201310276208
【公開日】2015年1月14日 申請日期:2013年7月3日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月3日
【發(fā)明者】劉艷, 李文云, 顧雪平, 朱濤, 梁海平, 趙川, 文清豐, 李玲芳, 張琳波, 朱余啟, 張丹, 陳飛, 丁士明, 朱曄 申請人:云南電力調(diào)度控制中心, 華北電力大學（保定）