[发明专利]一种基于膜系统的电力系统故障自动诊断方法

摘要

一种基于模糊推理脉冲神经膜系统的电力系统故障自动诊断方法，首先构建表征整个电网拓扑结构的拓扑数据及其保护配置的保护数据。其次，在SCADA系统提供保护与开关的动作信息后，调用电力网络拓扑分析算法程序利用断路器开合状态确定出相关的可疑故障元件，生成每个可疑故障元件相应的模糊推理脉冲神经膜系统诊断模型，然后再调用模糊推理脉冲神经膜系统的推理算法，确定故障元件。本发明采用程序化的方式实现了模糊推理脉冲神经膜系统在电力输电网中的故障诊断。整个故障诊断过程自动实现，即使在大规模电网的复杂故障以及在SCADA系统提供完备故障信息或存在保护断路器误动、拒动等信息不完备的情况下都能高效、自动地获得正确的诊断结果。

主权项

1.一种基于膜系统的电力系统故障自动诊断方法，其特征在于，包括/n步骤1：构建表示整个电网拓扑结构的拓扑数据以及保护配置数据；/n步骤2：以电网拓扑数据和保护配置数据作为输入数据，读取来自SCADA的保护与断路器的动作信息，对保护动作状态及断路器的开合状态进行标记，并利用结线分析算法完成故障区域的搜索，确定可疑故障元件；/n步骤3：生成可疑故障元件逻辑图，即以可疑故障元件作为图的起点，以可疑故障元件与其外围系统的连接路径为正方向，向其外围系统进行搜索，通过检索每一个节点的关联保护-元件/开关关联集来确定是否将该元件或开关添加到逻辑图中，直到确定每个方向的搜索树支为止；其中，路径搜索终止的条件为以下任一个条件：/n(1)搜索路径上与可疑故障元件关联保护范围内所有的元件和开关搜索完毕，则搜索正常结束；/n(2)搜索路径上若由于正常操作与外围设备断开，则终止此方向搜索；/n(3)搜索路径上若搜索方向与规定正方向相反，则终止此方向搜索；/n所述元件包括母线、线路、变压器、发电机，所述开关包括断路器；/n步骤4：将可疑故障元件逻辑图根据故障模糊产生式规则映射形成FRSN P system故障诊断模型，包括/n(1)任取可疑故障元件逻辑图其中的一个分支，查询电网拓扑数据和保护配置数据，从关联保护-元件关联集中找出此可疑故障元件所取分支方向上所关联的主保护、近后备保护信息以及能够保护到此可疑故障元件的所取分支方向上的所有远后备保护信息，再从关联保护-开关关联集中找到所取分支方向上每个保护动作时应动作的所有断路器信息；将所关联的每个保护和相应的断路器根据故障模糊产生式规则设定此分支的FRSN P system模型的第一层；/n(2)将所取分支中主保护、近后备保护、远后备保护及其所对应的断路器之间的配合根据故障模糊产生式规则设定为此分支的FRSN P system模型的第二层；/n(3)重复步骤(1)和步骤(2)，直至可疑故障元件逻辑图中所有的分支都建立其对应的第一层和第二层FRSN P system模型；/n(4)将前三个步骤所建立的各方向支路之间的配合作为FRSN P system模型的第三层，即将可疑故障元件逻辑图根据故障模糊产生式规则完全映射为FRSN P system故障诊断模型；其中，对于母线而言，每一个与母线相连的断路器都为一个支路方向；对于变压器而言，其接线两端分别对应一个支路方向；对于线路而言，分别以线路的S端和R端作为一个支路方向；/n(5)读取来自SCADA的保护与断路器的动作信息，结合母线、线路的各类保护及其对应的断路器动作的可信度，对FRSNP system故障诊断模型中相应的命题神经元进行初值设定；其中，母线、线路的各类保护及其对应的断路器动作的可信度如下：/n动作的保护和断路器的可信度/n