[发明专利]基于模糊推理脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断方法有效
申请号: | 201310221765.3 | 申请日: | 2013-06-06 |
公开(公告)号: | CN103336222A | 公开(公告)日: | 2013-10-02 |
发明(设计)人: | 张葛祥;王涛;何正友;林圣 | 申请(专利权)人: | 西南交通大学 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08;G06N3/02 |
代理公司: | 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227 | 代理人: | 李顺德 |
地址: | 610031 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 模糊 推理 脉冲 神经 系统 电力系统 故障诊断 方法 | ||
1.基于模糊推理脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断方法,包括以下步骤:
A、故障区域识别,确定疑似故障元件
读取来自数据采集与监控系统的保护与断路器的动作信息,并利用网络拓扑分析法完成故障区域的搜索,缩小诊断范围,包括步骤:
(i)建立一个集合Q,在该集合中存放电网中三类主要元件母线、线路和变压器的编号;
(ii)建立一个子网集合M,然后从集合Q中任取一个元件放入子网集合M;
(iii)找出所有与该元件相连的闭合断路器;若未找到任何闭合断路器,转入执行第(vi)步;
(iv)分别找出与所述闭合断路器相连接的元件,并把该元件加入到子网集合M中;
(v)依次搜索与第(iv)步中所得元件相连接的其他闭合断路器,若搜索到其他闭合断路器,则转入执行第(iv)步;否则,进入下面步骤;
(vi)将所有在子网集合M中出现过的元件从集合Q中取出,若集合Q非空,则转入第(ii)步继续执行;否则,列出所有子网集合,从中找出无源子网,对照编号,获得疑似故障元件集合,故障区域识别结束;
B、模糊推理脉冲神经膜系统故障诊断模型建立
若无源子网中只包含一个元件,则该元件为故障元件;若无源子网中元件数大于1,则针对故障区域中的每个疑似故障元件,建立相应的模糊推理脉冲神经膜系统故障诊断模型,详细步骤包括:
(1)任意选取一个疑似故障元件,根据各保护之间的配合关系设定各个命题神经元和规则神经元,并根据故障模糊产生式规则建立完整的模糊推理脉冲神经膜系统故障诊断模型;
根据疑似元件的种类及各类元件的保护类型,分别建立相应的线路故障模糊产生式规则集、母线故障模糊产生式规则集和变压器故障模糊产生式规则集,并作为相应的三类模糊推理脉冲神经膜系统故障诊断模型建立的依据;
(2)根据从数据采集与监控系统获得的保护与断路器的动作信息,确定元件主保护、近后备保护、远后备保护及其对应断路器的可信度并与其对应的输入神经元的脉冲值建立对应关系;
C、模糊推理脉冲神经膜系统故障诊断模型反向模糊推理,获得疑似元件的故障可信度
采用模糊推理脉冲神经膜系统的模糊推理算法对每个模糊推理脉冲神经膜系统故障诊断模型依次进行反向模糊推理,获取每个疑似故障元件的故障可信度;
D、确定故障元件,输出诊断结果
根据模糊推理得到的各疑似故障元件的故障可信度θ确定故障元件,并输出诊断结果。
2.根据权利要求1所述的基于模糊推理脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断方法,其特征在于,所述线路故障模糊产生式规则集包括:
规则1:If送端主保护和受端主保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障(规则确信度c=绝对高);
规则2:If送端主保护和受端近后备保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障,规则确信度c=绝对高;
规则3:If送端近后备保护和受端主保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障,规则确信度c=绝对高;
规则4:If送端近后备保护和受端近后备保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障,规则确信度c=绝对高;
规则5:If送端主保护和受端所有远后备保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障,规则确信度c=绝对高;
规则6:If送端所有远后备保护和受端主保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障,规则确信度c=绝对高;
规则7:If送端近后备保护和受端所有远后备保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障,规则确信度c=绝对高;
规则8:If送端所有远后备保护和受端近后备保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障,规则确信度c=绝对高;
规则9:If送端所有远后备保护和受端所有远后备保护均动作且对应的断路器跳闸,then线路故障,规则确信度c=极高。
3.根据权利要求1所述的基于模糊推理脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断方法,其特征在于,所述母线故障模糊产生式规则集包括:
规则1:If母线主保护动作且对应断路器全部或部分跳闸,then母线故障,规则确信度c=绝对高;
规则2:If母线所有后备保护均动作且对应断路器均跳闸,then母线故障,规则确信度c=极高。
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