基于模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的電網(wǎng)故障診斷方法.pdf

1、隨著電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大和互聯(lián)程度不斷提高，電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，若故障不能得到及時(shí)有效處理，會(huì)演變成大面積停電事故，進(jìn)而對(duì)社會(huì)造成重大經(jīng)濟(jì)損失。電網(wǎng)故障時(shí)，要求調(diào)度人員快速準(zhǔn)確地完成故障診斷，從而將故障區(qū)域隔離并為后續(xù)供電恢復(fù)工作提供基礎(chǔ)。而大量故障多源信息在短時(shí)間內(nèi)涌入調(diào)度中心，在提供診斷依據(jù)的同時(shí)，也給調(diào)度人員進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的故障診斷增加了難度，會(huì)導(dǎo)致調(diào)度人員出現(xiàn)誤判和漏判的情況，從而使故障情況加劇，造成更嚴(yán)重的停電事故。因此，電網(wǎng)故障診斷

2、方法的研究對(duì)及時(shí)有效診斷故障，保證電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有重要實(shí)際意義。
　　模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)是將模糊理論引入膜計(jì)算理論而產(chǎn)生的一種可以處理不確定性因素的計(jì)算模型，具有直觀的圖形表示、并行性、動(dòng)態(tài)性以及不確定性等特點(diǎn)。而電網(wǎng)故障是一個(gè)離散動(dòng)態(tài)演變過程，它由故障、保護(hù)動(dòng)作、斷路器跳閘等一系列事件組成，且受到不確定性因素影響。模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的特點(diǎn)使其適合求解電網(wǎng)故障診斷問題，近年來被應(yīng)用于電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域，得到一定程度的發(fā)

3、展。所以，本文在現(xiàn)有基于模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的電網(wǎng)故障診斷方法的基礎(chǔ)上繼續(xù)深入，研究一種以調(diào)度中心獲得的故障多源信息為診斷依據(jù)的基于模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的電網(wǎng)故障診斷方法，使其能夠利用警報(bào)時(shí)序信息在警報(bào)信息存在不確定性因素的情況下識(shí)別出故障元件并且能利用故障電氣量信息判斷出故障類型，從而給調(diào)度人員提供輔助決策。
　　論文首先利用警報(bào)時(shí)序信息，給出了基于時(shí)序模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的電網(wǎng)故障元件識(shí)別方法。該方法首先建立了基于時(shí)序模

4、糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的故障元件識(shí)別模型，其次利用時(shí)序一致性約束檢查警報(bào)信息有效性，從而修正了保護(hù)和斷路器動(dòng)作信息的初始置信度，進(jìn)而提高了識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確性。最后應(yīng)用IEEE39節(jié)點(diǎn)電網(wǎng)模型的算例測試了方法的有效性，并與其它方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。
　　利用輸電線路故障電氣量信息，給出了一種將小波變換和模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)相結(jié)合的輸電線路故障分類方法。該方法首先利用小波變換和奇異值分解提取故障信號(hào)特征，然后利用基于模糊推理脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)