一、基于混合因果网络的配电变电站故障诊断的研究（论文文献综述）
周博曦,李卓越,张浩,张正茂,王磊[1]（2021）在《时序约束下的配电系统事故推理有限状态机模型》文中提出为解决电网监控调度快速事故处理,以告警窗的事件顺序记录信息为基础,引入了时序约束特性相关概念,充分考虑各种故障集下保护与断路器动作逻辑,构建各种电压等级下系统故障类型推理的有限状态机模型。以10kV配电系统事故案例对模型进行测试,证明模型能快速分析所在时间区间触发的保护动作事件,有效帮助运行调度员快速开展系统消缺和事故处理。
徐彪[2]（2020）在《面向调度应急处置的输配电网故障诊断关键技术研究》文中认为多年来,电力系统调度自动化及安稳控制技术取得了长足进步,但系统出现故障等扰动后,调度运行人员的在线决策在事故应急处理中的作用始终不可替代,运行人员必须及时且有效地开展调度应急处置工作,才能最大程度上保障系统安全,避免大范围停电。特别地,故障诊断作为调度应急处置最为关键的依托技术,提高其诊断的快速性、准确性和在线适应性对于提升调度应急处置水平具有重要作用。然而,在面临海量的系统运行监测信息及复杂的故障场景时,如何在短时间内准确分析故障场景及其安全水平,并制定出针对性的应急处置策略是运行人员面临的重要问题。在此背景下,有必要从调度人员的直观需求出发,研究针对性的调度应急处置支持系统及其故障诊断关键技术,通过对各类运行监测信息进行针对性的分析和处理,凝练出运行人员在应急处置过程中所迫切需要的关键信息,为其紧急情况下的调度决策提供辅助支持,提高调度应急处置工作的针对性和有效性。为此,论文围绕面向调度应急处置的输配电网故障诊断关键技术展开研究,考虑输、配电网两级调度的需求特点,研究提出电力系统调度应急处置支持系统的功能框架,并重点研究了支持系统所依托的输配电网故障诊断关键技术。继电保护是电力系统安全的第一道防线,只有保护切除故障后,应急处置才有意义,故而应急处置第一时间的故障诊断一般主要考虑保护及其相关系统动作引起的告警信息。鉴于此,论文在输电网故障诊断方面,分别对当前广泛采用的解析模型法和Petri网图形建模法进行性能改进研究,并通过两类方法相互配合印证,提高故障诊断的综合性能;在配电网故障诊断方面,首先对可兼顾时效性和容错性的常规辐射式配电网故障诊断方法开展研究,进而围绕发展中的含分布式电源的主动配电网研究提出改进方案。论文的研究内容具体体现在以下几方面。首先,从输、配电网两级调度应急处置的关注重点出发分析了调度应急处置支持系统的需求目标,并从数据接入、安全预警控制、紧急控制恢复三个方面建立了输、配电网两级调度相配合的电力系统调度应急处置支持系统功能框架,在此基础上,对支持系统所主要涉及的各项关键技术进行了归纳和分析,并特别对支持系统中的输配电网故障诊断的技术目标和总体实现方案进行了论述。输电网故障诊断的基本目标是判定真实的故障场景及其保护切除过程,是调度运行人员进行故障应急处理的重要前提和依据。针对现有基于优化求解的输电网故障诊断解析模型在考虑异常告警信息时需要扩大变量维数,求解难度大且时效性较低的问题,提出一种输电网故障诊断的分阶段解析模型及方法。模型前一阶段通过分析不同预想故障元件对目标函数的影响,并综合保护动作关联和断路器动作关联两个方面因素建立元件的故障测度指标,无需迭代即可实现可疑元件的快速筛选;模型后一阶段将保护和断路器的实际状态引入故障假说,建立综合反映保护系统动作逻辑错误和信息通信错误的诊断目标函数,并通过智能优化算法求解,可得到故障元件以及保护和断路器的实际状态。通过分阶段解析建模的改进,可以有效降低优化模型的求解维度,提高解析模型故障诊断的时效性。针对现有基于Petri网图形建模的输电网故障诊断方法主要在离线时以单个元件为单位进行独立建模,对硬件存储要求高且难以适应网络拓扑变化的不足,提出一种基于网络拓扑图形建模的输电网故障诊断模型。从电网拓扑结构出发,形成系统各元件、保护和断路器的拓扑关联矩阵,以此为图形单元构建电网故障诊断模型,并根据保护配合逻辑及出口方式,建立了远后备保护的拓扑映射规则及完整的信息融合推理流程,可以充分利用网络的拓扑信息实现诊断模型的在线自动建模,无需遍历推理即可快速判定故障元件,同时可以在故障诊断的过程中更新网络拓扑描述,因此能够适应网络拓扑变化及连锁故障的诊断。针对现有基于Petri网图形建模的故障诊断方法难以实现高效的时序推理且时序信息利用有限的问题,提出一种基于模糊时间Petri网的电网故障诊断方法。变电站中SOE的应用可以为保护和断路器的动作标定统一的时标,充分利用时序信息有利于提高故障诊断的准确性。因此,首先为Petri网模型中库所及变迁引入时间属性以表征电力系统告警信息的时序约束关系,定义了置信概率与时序约束的关联推理运算,并从模型结构出发建立了模糊时间Petri网的分层推理算法,无需对各告警信息进行繁杂的正反向时序推理检查,能够基于Petri网的矩阵描述实现高效的时序推理过程,并同时可以充分利用时序推理的结果提高故障诊断的准确性。此外,研究了输电网故障诊断技术在支持系统中的综合应用方案,并提出了解析模型法与Petri网图形建模法的配合应用模式,可提高输电网故障诊断的综合性能。从调度运行的角度,配电网故障诊断的基本目标是定位到具体的故障区段,便于运行人员准确隔离故障,减小负荷损失和提高供电可靠性。针对现有配电网故障诊断技术难以同时兼顾容错性和时效性的问题,提出一种矩阵算法和优化算法相结合的常规辐射式配电网故障诊断方法。首先,从开关过流告警的因果关联关系出发建立了配电网的矩阵描述,并从因果追溯的角度提出一种新的故障诊断矩阵算法判据,实现过程简单且意义鲜明,能够在告警信息正常时准确定位故障区段;其次,考虑存在告警信息畸变时,根据矩阵判据结果可有效筛选出可疑区段集合,在此基础上利用网络的矩阵描述构建优化模型进行容错判断,可快速实现高容错性故障定位。通过矩阵算法与优化算法在时效性和容错性方面进行优势互补,可有效提高故障诊断性能。针对多电源并列运行主动配电网潮流双向流通,常规配电网的故障诊断方法难以适用的问题,提出一种适用于多电源并列运行主动配电网的故障诊断方法。随着可再生能源发电技术的发展,分布式电源、储能等在部分配电网中接入使得常规配电网转变为多电源并列运行主动配电网,因此,本文在常规配电网故障诊断方法的基础上,从开关过流告警的方向特性出发,为主动配电网定义了各开关电流的参考正方向,并基于因果关联特性建立了考虑方向拓展的主动配电网矩阵描述,在此基础上分别对前面所提的矩阵算法判据及容错优化模型进行建模改进,并重点分析了主动配电网多重故障的特殊性问题,可以在兼顾时效性和容错性的同时,适用于多电源并列运行主动配电网。最后,论文对主要研究工作及有特色的研究成果进行了总结,所研究的调度应急处置支持系统的部分功能模块已在我国某区域电网获得初步应用。同时,论文还讨论了下一步研究工作的展望。
董新华[3]（2020）在《基于多源信息融合的配电网故障诊断方法》文中指出配电网设备众多、连接关系复杂,如何在电网发生故障后正确的确定和处理故障将会对配电网的供电稳定性产生较大的影响。电网发生故障后,调度中心将会在短时间内接收到海量的告警信号,对于调度人员及时判定故障位置和确定正确的处理措施非常不利。因此需要构建能够快速处理故障告警信号,并且能够准确判定故障位置的配电网故障诊断系统。同时还需要考虑到保护和开关可能出现的误动或者拒动以及告警信号出现的误报或者漏报的情况,更加重了调度人员对于配电网故障诊断的难度。本文以传统的电网故障诊断解析模型为基础,综合利用配电网发生故障时的模拟量信息和GIS技术,充分考虑保护和开关出现的误动或者拒动以及告警信号出现的误报或者漏报情况,发展了能够较好的诊断配电网故障的解析模型和方法。论文的主要成果为以下几个方面:首先,以传统的电网故障诊断解析模型为基础,结合配电网保护系统的动作特点,提出了基于数字量信息的配电网故障诊断新方法。配电网故障诊断的解析模型是以保护和开关的动作信号之间的关系为基础,构建保护与开关的实际告警信号与保护和开关动作的期望状态之间差异的目标函数,将配电网的故障诊断问题表示成使目标函数最小化的0-1数学优化问题。通过告警信号和故障假说构建配电网故障诊断的解析模型,实现故障元件的诊断。同时通过一个简单的配电网算例对保护和开关的动作逻辑关系进行解析,得出了保护和开关的期望状态公式,并验证了该配电网故障诊断解析模型的有效性。其次,为了进一步提升解析模型的信息冗余度,发展了融合模拟量信息的配电网故障诊断解析模型。通过对含分布式电源配电网的母线电流进行分析,提出了基于Fortescue的含分布式电源配电网的故障诊断方法。根据模拟量信息实现的配电网选相功能建立模型判据,融入到解析模型中构建新的目标函数,以提高解析模型对于系统故障的冗余度。通过算例分析,证明本方法可以在配电网出现保护和开关误动或者拒动以及告警信号误报或者漏报情况时,仍然能够准确的进行故障诊断。之后,提出了一种融合配电网地理信息的故障诊断解析模型。利用GIS技术将配电网的分层拓扑结构以及各元件的位置信息和运行状态,储存为空间数据和属性数据。将配电网的拓扑结构分为点类设备、线类设备和面类设备三个层次,各类设备进行公式编码储存于GIS的空间数据中,建立GIS配电网络图。根据SCADA系统采集的开关状态信息确定了故障判定矩阵,并结合GIS配电网络确定故障区域内所包含的故障设备和保护、开关集合。在故障假说中充分考虑保护和开关的误动或者拒动以及告警信号的误报或者漏报的情况,确定保护和开关动作的期望状态。通过算例分析验证了融合GIS的配电网故障诊断解析模型,可以快速、准确的实现配电网故障的诊断与定位,并且直观显示故障元件的地理位置信息,提高了故障诊断的效率和供电质量。
王文响[4]（2020）在《基于遗传算法与因果模型的网络故障诊断研究》文中提出随着通信网络的快速发展,网络技术不断更新,网络规模不断壮大,网络结构越来越复杂,网络中运行的数据也在不断增长,企业和用户对通信网络的安全性、稳定性和可靠性要求越来越高。在如此复杂的网络结构中出现网络故障也是避免不了的,因此当网络出现故障时,能快速的对网络故障进行诊断和定位,有效的解决网络故障并及时恢复网络的正常尤其显得越来越重要。传统的网络故障诊断方法,计算工作量庞大,处理周期也比较长,无法对故障实现准确、快速地诊断。因此,研究智能化、模型化及快速化的网络故障诊断方法将会是未来研究的主流方向。本文重点分析和研究了通信接入网络中出现的各类宽带网络故障,并针对此提出了一种基于遗传算法与因果模型的宽带网络故障诊断方法。由于通信网络故障具有突发性、动态性、难排查的特征,维护起来比较困难。而遗传算法具有并行搜索和全局搜索性,算法简单、适用性强等特点,在计算中可以减少运算量,缩短诊断时间,能够提高故障的诊断效率。本文将遗传算法引入到通信接入网络的宽带故障诊断当中,研究了基于遗传算法的宽带网络故障因果模型的实现。本论文的主要研究工作有:（1）收集和分析通信接入网络项目中出现的各类宽带故障实例,找出故障节点间的因果逻辑联系,构建了一个宽带网络故障因果模型,将该模型分成了四层,由内到外分别为故障现象层、故障标识层、故障原因层和故障措施层。（2）根据已建立的故障因果模型,建立了一个由目标函数,决策变量和约束条件组成的数学模型。将数学模型中的目标函数作为遗传算法的适应度函数求出最小值,即求路径发生的概率最大转换成了求路径距离最短的问题。（3）将问卷调研得到的故障节点间概率大小的样本数据,运用遗传算法并行搜索计算出各条路径的距离大小,将求出的各条路径距离进行从优到次的排序,形成一个比较直观、扩展性好的宽带故障路径优先级表。按照表中从优到次的路径顺序逐一排查,找出导致故障的最终原因。（4）将实际中的通信接入网络项目中工程师的故障日志记录得到的样本数据作为测试集去验证,利用R语言实现遗传算法的效果验证,最后通过使用模型前后的提升度来评估模型的性能。本文提出的宽带网络故障诊断模型经过训练集和测试集的实证,诊断结果与实际相符,并且有较高的提升效果,表明该诊断方法切实可行、具有较高的诊断可靠性和实用价值性。
解秀芳[5]（2020）在《基于多源信息的配电网故障定位研究》文中指出电能是人们生活中不可缺少的能源之一,伴随着人们生活质量的不断提高,人们对电能质量的要求也越来越高。配电网作为电力系统中负责分配电能不可或缺的环节,在电力系统中扮演着很重要的角色。一旦有故障出现在配电网中,迅速及时的确定故障位置对恢复正常供电起着重要的作用。配电网发生故障时,伴随着出现大量的故障信息,比如故障动作信息、事件时序信息、故障指示器报警信息以及故障电压电流数据信息等,如何充分快速的利用这些信息实现故障定位对恢复供电具有重要的意义。传统的配电网故障定位存在故障定位信息利用不充分,多采用单一故障源信息,故障定位结果多集中在区段,定位结果不够精确,这不利于抢修工作人员工作的开展。如何充分利用故障相关信息进行精确故障定位是本文所研究的问题。要想获取配电网的精确故障位置,一般会利用故障时的电气量经阻抗法、电压暂降法等方法实现,如果直接用单一的故障电气信息进行故障寻点存在计算量大,模型复杂的问题。基于此本文提出了一种基于多源信息的配单网故障定位算法,考虑将故障定位分为两步,首先实现区段定位以减小故障寻点范围,区段定位多利用开关量信息;其次再利用故障时产生的电气量信息实现测距定位。先区段后点的处理思路实现了故障信息的充分利用,并且还具有计算模型简单,计算量不大、计算速度优的特点。进行区段定位时,利用开关量信息。因配电网获取开关量信息的不同,提出了不同的定位方案,当线路在馈线出口处安装有保护,而且还在区段内也安装保护装置,本文采用时序因果网络的配电网故障定位算法。定位算法过程为:利用在故障时的报警信息——保护动作信息、断路器动作信息,SOE信息对事件时序的记录实现对报警信息时序逻辑分析,从而可以剔除误报信息、还原漏报信息,尽最大可能还原真实报警信息,以减少因不确定因素导致的报警信息不准确问题,提高了报警信息的准确性。利用处理后的报警信息确定故障元件,建立相关元件的因果网络模型,进行因果网络逻辑推理实现故障区段定位。当配电网仅在馈线出口处安装保护,前面的方法便无法实现故障区段定位,因此采用故障指示器报警信息进行故障区段定位。定位算法过程为:利用报警信息进行合理逻辑推理还原漏报信息,针对分布式电源的存在,利用故障指示器报警信号的不同给出相应处理,建立故障指示器关联表和关系矩阵M,建立报警向量F,经过矩阵M与向量F的一定运算获取相应故障区段。得到故障区段后,再进行故障测距,故障测距采用μ PMU量测值进行故障点求解,其算法的求解过程为:构建配电网的正序故障附加状态网络,利用μ PMU在故障前后所获取的电压、电流数据,计算正序故障附加状态网络注入正序故障电流量,将正序故障附加状态网络进行等效变换,在故障区段假定故障点并在假定故障点处注入正序故障电流量,利用节点电压方程求解等效后正序故障附加状态下的节点电压量,计算求解的正序节点电压分量与由μ PMU量测获取的正序节点电压分量值的谱半径,利用黄金分割法在故障区间里搜索故障点,经过多次黄金分割法找到满足测距精度要求的最小的正序节点电压谱半径所对应的故障点,最终实现故障的精确定位。综上所述,本文提出的基于多源信息的配电网故障定位算法,综合保护断路器报警信息、事件时序信息、故障指示器报警信息以及μ PMU量测数据实现配电网的精确故障定位,该算法原理简单、定位精度高,经仿真验证具良好的定位效果。该研究对运行抢修人员提高工作效率具有重要的意义。
马文斌[6]（2019）在《基于神经网络和重合闸电流检测的配电网故障区段定位研究》文中进行了进一步梳理配电自动化已经在广州地区推广建设有数年之久,功能与网架结构也日趋完善。其中开展时间较早的架空线路柱上自动化开关建设积累到今天已基本满足功能架设所需的覆盖规模和布点密度。架空线路配电自动化因建设的启动时间较早,部分早期投运的架空自动化开关终端并不具备远程通信告警功能。在架空线路发生故障时,这类开关无法自动上送开关的状态信息到后台,故障定位难以实现,因而延长了抢修复电的时间。本文针对老旧自动化开关无法通信这一问题,对故障发生时自动化开关在重合闸过程中的动作逻辑与馈线电流变化信息进行研究后,提出了一种不依赖自动化开关通信功能的配电网故障区段定位方法,并在参考众多国内外研究后选择采用神经网络工具来实现故障区段的判断。本文使用MATLAB的simulink工具进行配电网重合闸过程的仿真模拟,利用MATLAB神经网络工具训练神经网络并成功利用软件生成的网络函数判断故障区段,验证了这一方法的可行性,并进一步讨论了该方法的局限性、适用性、可靠性。
文向南[7]（2017）在《基于因果网络的配电网故障诊断研究》文中指出配电网故障诊断是电力系统研究的重要问题,配电网故障的快速诊断对减少配电网断电区域和缩短配电网断电时间具有重大意义,同时也起到了改善供电质量和提高配电网运行效率的作用。随着配电网技术的不断进步,其智能化程度越来越高,配电网正趋向越来越自动化的方向发展。在配电网发生故障时电网监视系统和数据采集系统（SCADA）会将各种信息传到管理中心来帮助我们进行分析,但故障处理人员需要从大量信息中快速判断和处理故障,这在故障判定时间上提出了很高的要求,因此在配电网监控系统中加入故障诊断模块有重要的实际价值。本文对目前常用的配电网故障诊断的人工智能方法进行了整理,总结了配电网故障诊断各种方法的工作原理及优缺点。并构建了基于因果网络的配电网故障诊断模型,根据配电网继电保护配置,充分利用因果网络快速的逆向推理能力,运用故障发生时配电网系统中产生的各种告警信息,将配电网各设备的关联抽象成三类基本因果关系,运用因果网络做逻辑逆向推理,实现配电网故障诊断。通过实际算例的分析验证了该模型能取得较为理想的诊断效果,证明该研究具有一定的实用价值。随着配电网的发展,大量的分布式电源（DG）的接入势必会对常规配电网的运行、控制以及保护配置造成影响,从而对配电网的故障诊断提出新的要求,本文对含DG的配电网系统做了简要介绍,介绍了分布式发电的基本知识以及目前主要的分布式发电技术及其运行方式。在这种运行方式下为了适应DG接入对保护配置带来的影响,引入虚拟节点的概念构造了含DG的配电网因果网络诊断模型。此外当配电网出现故障时,若故障信息受到干扰而丢失或畸变,因果网络纠错能力弱的短板就会突显出来。为了降低误判率,在原来的基础上首先对各种信息进行预处理,提出了基于信息预处理的改进因果网络对含DG的配电网故障诊断方法,实现了在保护和断路器存在误动或者拒动等情况下对含DG的智能配电网的故障诊断。并用实际算例验证了改进因果网络在含DG配电网故障诊断中的优越性,证明了该模型的实用性。
田方媛[8]（2017）在《配电系统发展状况评估及故障诊断研究》文中提出配电系统作为社会发展和国民经济的重要基础,其发展和改造受到广泛地关注。随着能源危机和环境问题的加剧,近年来配电系统逐渐趋向智能化、信息化、多源化,其发展也面临着新的挑战和机遇。一方面,考虑到当前配电系统发展存在区域不均衡的问题,综合评估配电系统的发展状况,并以此建设和改造配电系统,是确保配电网安全稳定运行的一个重要环节。而另一方面,考虑到分布式发电技术和通信技术对配电系统的影响,发展新的故障诊断方法,辅助调度人员快速处理配电系统故障,是确保系统安全稳定运行的另一个重要环节。在上述背景下,本文对相关课题进行了初步的探讨和研究,主要完成了一下几个方面的工作:（1）概述了配电系统综合评估与故障诊断的国内外研究现状。首先,对现有的配电系统评估的指标体系和综合评估方法进行了梳理和介绍;之后,对现有的故障诊断方法进行了系统地分类分析,提出了现存配电系统故障诊断方法的问题和不足;最后,结合电力通信系统和电力系统两者的关系,比较现有电力通信网故障诊断方法的方法特点。（2）针对配电系统区域发展不均衡的问题,提出了 一种综合评估配电系统发展与投资状况的新方法。首先,建立了面向对象的配电系统投资与发展状况评估指标体系;然后,采用组合权重法和自适应变权重机制确定指标体系的权重;其中,组合权重法将指标权重分解为排序权重和分类权重,以分别反映评估指标的不同属性和不同评估对象之间指标样本值的整体差异对评估结果的影响程度。之后,采用自适应变权重机制对存在指标值严重偏离正常范围的评估对象进行权重修正。最后,采用某省5个县域配电系统为例进行测试,并借助雷达图寻找建设的薄弱环节。（3）考虑配电系统发展受分布式电源的影响,提出了一种多代理框架下主动配电系统的故障诊断方法,包括多代理系统的基础架构设计、通用代理模型构建以及基于多代理系统的故障诊断策略制定。在所提出的多代理系统框架下,在各个母线/节点配置了以故障诊断解析模型为基础的母线代理,并引入关联因子来反映各代理间的耦合关系,对信息缺失和信息畸变对故障诊断正确性的影响区别分析,在此基础上重点研究了利用代理间通信和协商机制实现故障诊断的策略。最后,以32节点测试系统为例,表明了所提方法可以在相当程度上容纳警报信息缺失和畸变,并能够对保护和断路器的动作特性进行评价。（4）考虑配电系统发展趋于信息化的特征,发展了 一种基于解析模型的智能变电站电力通信网故障诊断方法。首先,以现有的通信网络间信息的流通模型为基础,完善了报文链路的传输路径搜索算法;其次,构造计及虚实回路的故障假说,并利用报文信息的差异度建立故障诊断解析模型;之后,采用优化算法求解所构建的解析模型,获得最有可能的故障节点或者故障节点集;最后,以一个典型11OkV变电站的过程层网络为例,该模型能够在简单单一故障和复杂双重故障场景下均能得到有效、准确的诊断结果。最后对本章论中的初步研究进行了总结,并指出了该领域有待进一步深入研究的方向。
文向南,撖奥洋,于立涛,贾旭,张智晟[9]（2016）在《基于因果网络的配电网故障诊断模型研究》文中认为针对电力系统配电网故障诊断问题,本文构建了基于因果网络的配电网故障诊断模型。该模型利用配电网故障发生时系统产生的告警信息,将配电网各设备的关联关系抽象成3类基本因果关系,运用因果网络进行逻辑逆向推理,实现配电网故障诊断。同时为验证该模型的有效性,以某实际配电网作为算例进行仿真验证。仿真结果表明,该模型能快速准确的诊断出配电网发生的故障,具有较好的诊断结果。该研究对维持配电网的稳定运行及保证用户用电的可靠性具有非常重要的意义。
张岩[10]（2016）在《考虑警报时序特性的高容错性电力系统故障诊断模型与方法》文中研究说明当电力系统发生故障时,大量的警报信号被上传至调度中心,等待调度人员进行分析和处理。当多设备故障、保护/断路器发生误动/拒动等复杂故障出现时,警报信息会指数级增加。压力情况下,调度人员要在很短时间内处理大量警报信号并充分利用其中有效信息进行分析决策是非常困难的。此外,警报的漏报/误报和时标错误等不确定性,会干扰调度人员的判断,提高了故障诊断的难度。因此,发展高容错性的电力系统故障诊断方法,辅助调度人员进行快速故障定位,对确保系统安全稳定运行有重大意义。现有的故障诊断模型存在的主要问题在于:过于依赖故障发生后的保护和断路器动作状态信息,所利用的故障信息源单一,冗余度不高;容错性较差,在存在多种不确定性时,如保护和断路器发生拒动或误动、警报上传速度慢、警报错误或警报丢失的情况下,诊断结果的正确性不高。在此背景下,本论文以现有的基于人工智能算法的故障诊断模型与方法为基本思路,充分考虑了故障过程中可能发生的各种不确定因素,通过建立更加复杂精确的模型和考虑警报信息的时序特征提高模型的容错能力,发展了更加精确合理的故障诊断模型和方法,并取得了一定的研究成果:1)对电力系统故障诊断系统进行了概述。首先分析了故障诊断系统的目标和功能,然后对故障故障信息进行了研究,明确其来源和分类,比较了各信息源所提供的信息内容及各自的特点。最后,提出了电力系统故障诊断的通用型分层结构,能够根据不同的故障状况,对故障信息进行合理的利用。2)提出了融合信息理论的电力系统故障诊断解析模型。首先阐述了故障诊断的信息运动过程,在此基础上通过解析分析保护与断路器动作逻辑和警报信息之间的关系,发展了基于信息量损失最小的故障诊断优化模型,充分考虑了警报信号的不确定性。之后,采用改进遗传算法求解。最后,用浙江电力系统实际发生的故障案例说明了该方法具有较强的容错能力且诊断速度快,对于复杂故障案例,计算时间在1s之内,满足在线故障诊断要求。3)以现有的电力系统故障诊断解析模型为基础,通过系统地设计故障假说结构和构建故障判据,发展了新型故障诊断解析模型。首先,对警报的冗余和时序信息进行预处理,在保全信息完整性的同时,提高诊断效率。新的故障假说结构充分考虑了保护设备的误动/据动,以及警报的误报/漏报和时标错误。在解析目标函数时,对多种保护策略和母线配置进行了讨论,提高了模型的适应性和可用性。采用遗传和禁忌搜索混合寻优算法进行优化求解,开发实用化方案,并采用实际电力系统故障案例进行测试。测试结果证明了该方法正确、有效,能准确识别故障设备,以及对保护装置的动作行为和警报信息进行评价。4)提出了一种融合时序约束网络的模糊Petri网故障诊断模型。通过将Petri网的库所赋予时间属性,以充分计及元件故障、保护动作和断路器跳闸之间的延时约束,并在Petri网的推理运算过程中采用模糊加权算法,提高了模型的容错性。该方法可自动过滤错误警报,有效识别丢失的警报信息以及警报信息时序不一致等情况,能够对继电保护的动作情况进行适当评价。最后,以39节点电力系统为例验证了所发展的模型的正确性和求解算法的有效性。与现有两种方法的比较表明,所发展的诊断方法容错性强,满足大规模电力系统在线故障诊断需要。5)提出了一种高可靠性事件关联性分析方法,以分析故障假说和警报信息之间的关联性,进而进行故障诊断。首先,建立了基于时序约束网络的实时故障诊断模块,以充分利用警报信息中蕴含的时序信息。其中,故障假说生成单元可用于产生于获取的警报关联的故障假说集合;特征采集单元可用于采集关于假说-警报关联性的通用特征;特征分类单元依托于集成化极限学习机,可将假说-警报组进行分类;专家系统可用于对分类单元的所有输出进行全面的分析和解释。基于时序约束网络的特征采集策略将故障诊断模块抽离于具体的网络拓扑和保护配置,赋予了模型强泛化能力。采用14节点仿真案例和实际电力系统故障案例进行测试。结果表明,所发展的诊断方法计算效率高,且容错性强,满足大规模电力系统在线故障诊断需要。最后对所作的研究进行简要总结,并指出了这一领域有待进一步深入研究的问题。
二、基于混合因果网络的配电变电站故障诊断的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于混合因果网络的配电变电站故障诊断的研究（论文提纲范文）
（2）面向调度应急处置的输配电网故障诊断关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 调度应急处置支持系统的发展情况 |
| 1.3 面向调度应急处置的故障诊断技术研究现状 |
| 1.3.1 输电网故障诊断的研究现状 |
| 1.3.2 配电网故障诊断的研究现状 |
| 1.4 现有研究存在的不足 |
| 1.5 论文主要工作和章节安排 |
| 2 电力系统调度应急处置支持系统的框架及关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力系统调度应急处置支持系统的需求目标 |
| 2.3 电力系统调度应急处置支持系统的功能框架 |
| 2.4 调度应急处置支持系统的主要关键技术 |
| 2.5 适用于调度应急处置支持系统的故障诊断关键技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 输电网故障诊断的分阶段解析模型及方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统解析模型的局限性分析 |
| 3.3 输电网故障诊断的分阶段解析模型及方法 |
| 3.3.1 基于故障测度指标的可疑元件筛选 |
| 3.3.2 基于实际状态的拓展解析建模 |
| 3.4 基于分阶段解析的输电网故障诊断流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于网络拓扑图形建模的输电网故障诊断模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 输电网的拓扑描述方法 |
| 4.2.1 基于图论的输电网拓扑描述 |
| 4.2.2 电力元件及保护设备的拓扑关联矩阵 |
| 4.3 基于网络拓扑图形建模的故障诊断模型 |
| 4.3.1 输电网故障诊断模型的整体架构 |
| 4.3.2 故障诊断模型的参数设置 |
| 4.4 拓扑映射转换规则及输电网故障诊断流程 |
| 4.4.1 矩阵推理运算算子定义 |
| 4.4.2 远后备保护的拓扑映射转换规则 |
| 4.4.3 故障诊断模型的推理流程 |
| 4.5 仿真验证分析 |
| 4.5.1 算例仿真 |
| 4.5.2 性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于模糊时间Petri网的输电网故障诊断方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模糊时间Petri网(FTPN) |
| 5.2.1 时序约束及时序推理 |
| 5.2.2 FTPN定义 |
| 5.3 基于FTPN的输电网故障诊断模型 |
| 5.3.1 FTPN的图形化建模 |
| 5.3.2 模型参数设置 |
| 5.3.3 矩阵推理运算定义 |
| 5.3.4 FTPN模型的分层推理过程 |
| 5.3.5 告警信息的动作评价 |
| 5.4 基于FTPN的输电网故障诊断框架 |
| 5.5 算例仿真及性能分析 |
| 5.5.1 算例仿真 |
| 5.5.2 性能分析 |
| 5.6 输电网故障诊断技术在支持系统中的综合应用方案 |
| 5.6.1 模糊时间Petri网的拓扑建模方法 |
| 5.6.2 解析模型法与Petri网图形建模法的配合应用模式 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 矩阵算法和优化算法相结合的配电网故障诊断 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 常规配电网故障诊断的新型改进矩阵算法 |
| 6.2.1 现有矩阵算法的原理概述 |
| 6.2.2 一种新的改进矩阵算法 |
| 6.3 基于优化算法的容错判断 |
| 6.3.1 告警信息畸变对矩阵算法的影响 |
| 6.3.2 考虑告警信息容错的优化模型 |
| 6.4 常规配电网的故障诊断流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 配电网算例 |
| 6.5.2 性能分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 适用于多电源并列运行主动配电网的故障诊断方法 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 多电源并列运行主动配电网故障诊断的改进矩阵算法 |
| 7.3 主动配电网故障诊断的优化建模方法 |
| 7.3.1 基于现有建模方法的信息容错优化模型 |
| 7.3.2 基于网络拆分的主动配电网故障诊断优化建模方法 |
| 7.3.3 多电源并列运行配电网的多重故障诊断测试算例 |
| 7.4 配电网故障诊断技术在支持系统中的应用方案 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 全文总结 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读博士学位期间所取得的科研成果 |
| 附录 B 攻读博士学位期间参与的课题 |
（3）基于多源信息融合的配电网故障诊断方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容和工作 |
| 2 配电网故障诊断的解析模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 故障区域中保护、开关和元件的确定 |
| 2.3 告警信号和故障假说 |
| 2.4 配电网故障诊断的解析化建模 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 融合模拟量信息的配电网故障诊断解析模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 整体设计 |
| 3.3 模拟量判断标准的确定 |
| 3.4 建立融合模拟量的解析模型 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 融合GIS的配电网故障诊断解析模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 整体设计 |
| 4.3 配电网GIS拓扑分析 |
| 4.4 配电网故障区域定位 |
| 4.5 基于解析模型的配电网故障诊断 |
| 4.6 融合GIS信息的配电网故障诊断系统 |
| 4.7 算例分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文的主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于遗传算法与因果模型的网络故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外网络故障诊断方法研究现状 |
| 1.2.2 国内网络故障诊断方法研究现状 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 章节安排和全文框架 |
| 1.4.1 章节安排 |
| 1.4.2 全文框架 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 通信网络概述及网络故障分类 |
| 2.1.1 通信网络概述 |
| 2.1.2 通信网络故障分类 |
| 2.1.3 通信接入网络及故障分析 |
| 2.2 故障诊断相关理论基础 |
| 2.2.1 故障诊断的相关概念 |
| 2.2.2 故障诊断方法分类 |
| 2.2.3 故障诊断技术分类 |
| 2.3 故障诊断模型方法 |
| 2.3.1 定量诊断模型 |
| 2.3.2 定性诊断模型 |
| 2.3.3 故障树模型 |
| 2.3.4 因果图模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 因果网络模型下遗传算法故障诊断方法 |
| 3.1 遗传算法的起源及应用现状 |
| 3.2 遗传算法的实现 |
| 3.2.1 编码 |
| 3.2.2 适应度函数 |
| 3.2.3 选择算子 |
| 3.2.4 交叉算子 |
| 3.2.5 变异算子 |
| 3.2.6 终止操作 |
| 3.3 遗传算法的主要特点 |
| 3.4 故障因果网络模型的构建 |
| 3.4.1 构建基本故障因果网络模型 |
| 3.4.2 构建数学模型 |
| 3.5 融入项目背景下的宽带网络故障因果模型 |
| 3.6 遗传算法下的宽带网络故障因果模型的实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 实证分析 |
| 4.1 配置环境 |
| 4.2 实证数据集 |
| 4.2.1 数据的来源 |
| 4.2.2 数据的相关描述 |
| 4.2.3 问卷的信度分析 |
| 4.2.4 数据结果分析 |
| 4.3 实证过程 |
| 4.3.1 选取数据集 |
| 4.3.2 评价标准 |
| 4.3.3 R语言实证过程 |
| 4.3.4 实证结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 调查问卷 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）基于多源信息的配电网故障定位研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 第二章 基于多源信息的配电网故障定位框架 |
| 2.1 配电网运行方式 |
| 2.2 基于多源信息的配电网故障定位框图 |
| 2.2.1 多源信息定位的合理性与可行性分析 |
| 2.2.2 基于多源信息的配电网故障定位框图 |
| 2.3 配电网故障定位用到的故障信息 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于时序因果网络的配电网故障区段定位 |
| 3.1 因果网络基础理论 |
| 3.1.1 因果网络概念 |
| 3.1.2 因果网络有待改进方面 |
| 3.2 计及时序约束的报警信息处理 |
| 3.2.1 计及时序约束的必要性和合理性 |
| 3.2.2 报警信息的时序属性 |
| 3.2.3 事件时间点的约束 |
| 3.2.4 时序一致性约束 |
| 3.2.5 报警事件识别算法 |
| 3.3 基于时序因果网络的故障定位算法 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于故障指示器配电网故障区段定位 |
| 4.1 故障指示器介绍 |
| 4.1.1 故障指示器组成 |
| 4.1.2 故障指示器故障检测方法 |
| 4.1.3 故障指示器安装位置 |
| 4.2 基于故障指示器报警信息的故障定位算法 |
| 4.3 基于故障指示器的配电网故障区段定位的流程图 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于故障附加状态网络的故障测距算法 |
| 5.1 故障附加状态网络定位算法原理 |
| 5.2 基于故障附加状态分量故障精确定位算法步骤 |
| 5.3 案例分析 |
| 5.3.1 定位过程分析 |
| 5.3.2 不同情形下的故障定位案例分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）基于神经网络和重合闸电流检测的配电网故障区段定位研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 第二章 配电网自动化系统简介 |
| 2.1 配电网自动化系统的构成 |
| 2.2 常见配电网自动化设备配置 |
| 2.3 现有故障定位方法简介 |
| 第三章 Simulink仿真线路与仿真开关搭建 |
| 3.1 负荷开关逻辑仿真 |
| 3.2 断路器逻辑仿真 |
| 3.3 馈线仿真 |
| 3.3.1 故障的模拟 |
| 3.3.2 线路模型、固定负荷的模拟 |
| 3.3.3 动态负载的模拟 |
| 3.4 信号的采集 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 仿真数据的数据特性分析 |
| 4.1 故障仿真 |
| 4.2 仿真结果模式分析: |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 故障特征量提取 |
| 5.1 信号特征量的辨识 |
| 5.2 故障区段与馈线电流的关联趋势以及负荷波动干扰 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于神经网络的故障区段判断方法 |
| 6.1 神经网络概述 |
| 6.2 神经网络的选择 |
| 6.3 神经网络目标数据的定义 |
| 6.4 训练数据的获取 |
| 6.5 神经网络的训练与验证 |
| 6.6 神经网络函数的调用 |
| 6.7 神经网络函数适用性研究 |
| 6.8 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于因果网络的配电网故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 人工智能技术在配电网故障诊断中的应用 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 含分布式电源的配电网与配电网故障诊断 |
| 2.1 含分布式电源的配电网 |
| 2.1.1 分布式发电基本知识 |
| 2.1.2 分布式发电技术的特点 |
| 2.1.3 分布式发电技术对配电网的影响 |
| 2.2 配电网故障诊断 |
| 2.2.1 配电自动化 |
| 2.2.2 配电网数据采集与监控系统 |
| 2.2.3 配电网故障诊断简析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于因果网络的配电网故障诊断模型研究 |
| 3.1 因果网络原理 |
| 3.1.1 因果网络分类和连接图 |
| 3.1.2 因果网络的数学模型 |
| 3.2 基于因果网络的配电网故障诊断模型 |
| 3.2.1 配电网因果网络建模 |
| 3.2.2 因果网络故障诊断流程 |
| 3.3 算例仿真 |
| 3.3.1 算例分析 |
| 3.3.2 算法比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进因果网络的含DG配电网故障诊断模型研究 |
| 4.1 含DG的配电网因果网络故障诊断模型 |
| 4.1.1 信息预处理 |
| 4.1.2 改进因果网络故障诊断过程 |
| 4.2 算例仿真 |
| 4.2.1 算例分析 |
| 4.2.2 算法比较 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）配电系统发展状况评估及故障诊断研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 配电系统综合评估的研究现状 |
| 1.2.1 配电系统综合评估指标体系 |
| 1.2.2 配电系统综合评价方法 |
| 1.3 配电系统故障诊断的研究现状 |
| 1.3.1 集中式故障诊断方法 |
| 1.3.2 分布式故障诊断方法 |
| 1.4 电力通信网络故障诊断的研究现状 |
| 1.4.1 智能变电站通信系统故障诊断 |
| 1.4.2 计及电力通信系统故障影响的电力系统故障诊断 |
| 1.5 本文主要的研究内容和工作 |
| 2 综合评估配电系统投资与发展状况的新方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 配电系统投资与发展状况综合评估体系 |
| 2.3 基于组合权重的常权重系数 |
| 2.3.1 用序关系分析法确定排序权重 |
| 2.3.2 基于BBO算法的投影寻踪法(BBO-PP)确定分类权重 |
| 2.3.3 用最小鉴别信息原理确定组合权重 |
| 2.4 自适应变权重修正机制 |
| 2.5 配电系统投资与发展状况评估步骤 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.6.1 构建配电系统评估体系 |
| 2.6.2 配电系统投资与发展状况的综合评估 |
| 2.7 结语 |
| 3 多代理框架下主动配电系统协同故障诊断方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 主动配电系统故障诊断的MAS基本架构 |
| 3.2.1 MAS架构设计 |
| 3.2.2 MAS通信机制 |
| 3.3 Agent诊断模型 |
| 3.3.1 电气量判据 |
| 3.3.2 Agent模型的建立 |
| 3.3.3 期望状态的定义 |
| 3.4 基于MAS的主动配电系统故障诊断策略 |
| 3.4.1 多代理系统框架下协同诊断思路 |
| 3.4.2 基于MAS的协同故障诊断过程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 结语 |
| 4 智能变电站通信网络故障诊断解析模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 整体设计 |
| 4.3 通信网络拓扑结构搜索策略 |
| 4.3.1 通信网络信息流模型 |
| 4.3.2 信息传输路径搜索策略 |
| 4.4 通信网络故障诊断解析模型 |
| 4.4.1 故障假说的建立 |
| 4.4.2 解析模型的构建 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 结语 |
| 结论和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于因果网络的配电网故障诊断模型研究（论文提纲范文）
| 1 基于因果网络的配电网故障诊断模型 |
| 1.1 因果网络建模 |
| 1.2 配电网因果网络建模 |
| 1.3 基于因果网络的配电网故障诊断流程 |
| 2 算例仿真 |
| 3 结束语 |
（10）考虑警报时序特性的高容错性电力系统故障诊断模型与方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 根据诊断方法进行分类 |
| 1.2.2 根据警报信息进行分类 |
| 1.2.3 根据空间属性进行分类 |
| 1.3 本文主要的研究内容和工作 |
| 2 故障诊断系统概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 故障诊断系统的目标和功能 |
| 2.3 故障警报信息的来源和分类 |
| 2.3.1 故障诊断系统的信息源 |
| 2.3.2 警报信息分类及其特征 |
| 2.4 故障诊断系统的层次化结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 融合信息理论的电力系统故障诊断解析模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 故障诊断的信息运动过程 |
| 3.3 基于信息理论的故障诊断模型 |
| 3.3.1 信息量损失 |
| 3.3.2 基于信息量损失最小的故障诊断模型 |
| 3.4 故障诊断中的信息量损失计算 |
| 3.4.1 故障诊断中不确定性的量化 |
| 3.4.2 设备故障引起的信息量损失 |
| 3.4.3 继电保护装置和断路器动作引起的信息量损失 |
| 3.4.4 警报信息上传过程(信道2)的信息量损失 |
| 3.5 求解过程及故障诊断结果评价 |
| 3.5.1 故障假说的概率分布 |
| 3.5.2 故障诊断结果评价 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 考虑警报冗余和时序特征的电力系统故障诊断解析模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 故障诊断模型的基本框架 |
| 4.3 故障假说和目标函数 |
| 4.3.1 故障假说 |
| 4.3.2 目标函数 |
| 4.4 目标函数的计算 |
| 4.4.1 警报预处理 |
| 4.4.2 保护设备动作逻辑 |
| 4.4.3 权重系数调整 |
| 4.4.4 时序冲突指标的确定 |
| 4.4.5 GATS求解 |
| 4.5 保护设备动作和警报评价 |
| 4.6 算例分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 容纳时序约束的改进模糊Petri网故障诊断模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 时序模糊Petri网 |
| 5.2.1 时序约束定义 |
| 5.2.2 时序约束定义 |
| 5.2.3 时序推理 |
| 5.2.4 时序模糊Petri网的矩阵运算 |
| 5.3 基于TRFPN的电力系统故障诊断模型 |
| 5.3.1 故障诊断时序分析 |
| 5.3.2 故障诊断模型 |
| 5.3.3 仿真参数确定 |
| 5.4 仿真算例验证及比较 |
| 5.4.1 基于TRFPN的故障诊断过程 |
| 5.4.2 继电保护装置评价 |
| 5.4.3 算例分析与比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于时间约束网络的电力系统故障诊断事件关联分析方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 所发展模型的基本架构 |
| 6.3 时序约束网络 |
| 6.3.1 时序约束网络的基本概念 |
| 6.3.2 时序信息表的构建 |
| 6.4 基于极限学习机的实时故障诊断模块 |
| 6.4.1 故障诊断模块的功能 |
| 6.4.2 生成候选假说集 |
| 6.4.3 特征采集 |
| 6.4.4 特征分类 |
| 6.4.5 综合评估 |
| 6.5 测试案例 |
| 6.5.1 最优隐藏层个数范围 |
| 6.5.2 极限学习机的集成 |
| 6.5.3 泛化能力分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、基于混合因果网络的配电变电站故障诊断的研究（论文参考文献）
- [1]时序约束下的配电系统事故推理有限状态机模型[J]. 周博曦,李卓越,张浩,张正茂,王磊. 供用电, 2021(01)
- [2]面向调度应急处置的输配电网故障诊断关键技术研究[D]. 徐彪. 华中科技大学, 2020(01)
- [3]基于多源信息融合的配电网故障诊断方法[D]. 董新华. 山东科技大学, 2020(06)
- [4]基于遗传算法与因果模型的网络故障诊断研究[D]. 王文响. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]基于多源信息的配电网故障定位研究[D]. 解秀芳. 山东大学, 2020(11)
- [6]基于神经网络和重合闸电流检测的配电网故障区段定位研究[D]. 马文斌. 华南理工大学, 2019(06)
- [7]基于因果网络的配电网故障诊断研究[D]. 文向南. 青岛大学, 2017(02)
- [8]配电系统发展状况评估及故障诊断研究[D]. 田方媛. 浙江大学, 2017(07)
- [9]基于因果网络的配电网故障诊断模型研究[J]. 文向南,撖奥洋,于立涛,贾旭,张智晟. 青岛大学学报(工程技术版), 2016(04)
- [10]考虑警报时序特性的高容错性电力系统故障诊断模型与方法[D]. 张岩. 浙江大学, 2016(07)
标签：故障诊断论文; 变电站综合自动化系统论文; 电力系统及其自动化论文; 网络模型论文; 变电站论文;