【摘要】：隨著電網(wǎng)規(guī)模不斷增長,電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨復雜,區(qū)域電網(wǎng)之間的聯(lián)系也越來越緊密,局部電網(wǎng)故障引起連鎖故障的幾率大大增加,電網(wǎng)調(diào)控中心若不能及時地對系統(tǒng)故障進行準確有效地處理,將導致故障范圍進一步擴大,使系統(tǒng)可靠供電和安全穩(wěn)定運行受到嚴重威脅。準確高效的故障診斷系統(tǒng)可以為故障后的緊急調(diào)控和故障恢復提供輔助決策支持,加快調(diào)度人員事故處理和供電恢復的進程。受當前不同類型數(shù)據(jù)分時分區(qū)傳送的限制,調(diào)控中心不能同時同步地獲取相應故障信息,而現(xiàn)有故障診斷方法均建立在所有信息都已上傳的假設基礎上,只適用于事故后的分析,難以滿足電網(wǎng)故障后緊急控制和故障恢復的實時調(diào)控需求。另外,現(xiàn)有故障診斷方法存在容錯性較低的缺陷,在保護和斷路器誤動/拒動、告警信息缺失/錯誤等復雜狀態(tài)下很難得到準確的診斷結(jié)果。為了保證系統(tǒng)的可靠供電和安全穩(wěn)定運行,本文從電力系統(tǒng)的實時調(diào)控需求出發(fā),圍繞基于多源信息的層進式智能化電網(wǎng)故障診斷方法展開研究。根據(jù)故障信息的特征以及到達調(diào)度中心的時間優(yōu)先級,提出層進式電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)的框架,并重點圍繞該框架下故障區(qū)域識別、故障元件診斷和故障類型辨識的三個層次展開智能化方法的研究。作為層進式故障診斷系統(tǒng)的第一層,本文利用開關(guān)變位信息和WAMS信息,提出基于廣度優(yōu)先搜索的故障區(qū)域快速識別方法。針對傳統(tǒng)結(jié)線分析法在開關(guān)信息缺失、畸變的情況下無法準確識別故障區(qū)域的缺陷,引入WAMS系統(tǒng)廣域同步電氣量來識別故障區(qū)域邊界斷路器,并沿其停電側(cè)方向進行搜索,以快速確定故障區(qū)域。IEEE 39節(jié)點系故障案例說明了該方法的有效性。作為層進式故障診斷系統(tǒng)的第二層,本文引入保護和斷路器動作信息的時序約束關(guān)系,提出基于加權(quán)模糊時序Petri網(wǎng)的故障元件診斷方法。針對傳統(tǒng)故障元件診斷方法在保護和斷路器誤動/拒動、告警信息缺失/錯誤等復雜狀態(tài)下容錯性較低的缺陷,在研究線路母線等的層次化TWFPN模型的構(gòu)建方法的基礎上,以故障發(fā)生時刻為事件起點,通過逆向和正向時序推理對保護和斷路器動作信息進行時序約束檢查和置信度修正。IEEE 39節(jié)點系統(tǒng)仿真算例、電網(wǎng)實際故障案例以及與現(xiàn)有應用時序信息的故障診斷方法在結(jié)果和性能上的對比說明了該方法的優(yōu)越性。作為層進式故障診斷系統(tǒng)的第三層,本文利用故障錄波信息,提出基于深度置信網(wǎng)絡的故障類型辨識方法。為了克服淺層智能方法對信號處理技術(shù)和人工經(jīng)驗的依賴以及對復雜電力系統(tǒng)特征提取和表達能力不足的問題,以輸電線路的故障類型辨識為例,利用DBN模型從故障錄波數(shù)據(jù)的原始時域信號中自動學習和提取故障狀態(tài)特征,從而達到故障類型辨識的目的,并從DBN重構(gòu)網(wǎng)絡的重構(gòu)能力、逐層特征提取可視化結(jié)果以及故障類型辨識結(jié)果與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡的對比三個方面,對DBN模型的故障特征提取能力和故障狀態(tài)識別能力進行研究與分析。論文最后對主要研究工作和成果進行了總結(jié),并對下一步研究工作進行了展望。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TM76

【參考文獻】

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本文編號：2613074