發(fā)布時(shí)間：2017-08-12 19:10

  本文關(guān)鍵詞：基于概率盒理論的電網(wǎng)故障信息融合算法研究

  更多相關(guān)文章： 電網(wǎng)故障 信息融合 故障特征 不確定性 概率盒

【摘要】：盡管現(xiàn)在從整個(gè)電網(wǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中獲得的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息越來(lái)越豐富,有關(guān)電力系統(tǒng)運(yùn)行中各種線路以及架線信息也非常完善,但是由于實(shí)際情況具有一定的復(fù)雜性,這些信息存在著大量的不確定因素,例如數(shù)據(jù)的不完整性、不精確性、以及不同信息源之間存在著矛盾數(shù)據(jù)等問(wèn)題,在很大程度上會(huì)影響融合結(jié)果,不利于精確的故障診斷。概率盒是一種擅長(zhǎng)處理包含不確定因素信息的理論,可以針對(duì)不同數(shù)據(jù)的特性,選擇相應(yīng)的建模方法,得到的概率盒盡可能多的包含了所有信息,為進(jìn)一步的故障診斷提供更符合實(shí)際情況的依據(jù)。因此,在充分研究了概率盒理論的基礎(chǔ)上,結(jié)合電網(wǎng)中的故障數(shù)據(jù)特征,充分發(fā)揮概率盒理論的優(yōu)勢(shì),減少不確定性信息對(duì)結(jié)果的影響,改進(jìn)概率盒融合算法,盡可能的降低融合結(jié)果的不確定性,提高診斷精度,降低故障損失�，F(xiàn)有的電網(wǎng)故障信息融合方法大都是分析故障前一個(gè)周波和故障后一個(gè)周波,利用小波分析、希爾伯特黃等方法提取相應(yīng)的故障度,并采用證據(jù)理論進(jìn)行融合。但是在實(shí)際故障發(fā)生的時(shí)候,不論是時(shí)間上還是空間上,不同監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)故障發(fā)生那一瞬間時(shí)刻的記錄存在著很大的不確定性,簡(jiǎn)單選取故障發(fā)生瞬間時(shí)刻前一個(gè)或半個(gè)周期的波形,以及故障發(fā)生時(shí)刻后一個(gè)周期的波形,或者選用故障度最大的作為故障表征,都不利于得出精確的故障診斷結(jié)果。論文主要針對(duì)現(xiàn)有故障信息融合中,采用一個(gè)確定值作為電氣量的故障表征無(wú)法包含故障時(shí)間段內(nèi)的所有可能的情況,從而引入概率盒理論。論文首先介紹了課題的研究背景以及信息融合技術(shù)、概率盒理論的研究進(jìn)展,充分說(shuō)明論文研究的必要性；隨后,對(duì)概率盒中的相關(guān)理論,例如證據(jù)理論、概率盒的計(jì)算以及融合方法等進(jìn)行了詳細(xì)的介紹；在研究了理論基礎(chǔ)之后,對(duì)電網(wǎng)故障信息來(lái)源以及特征進(jìn)行了分析,通過(guò)對(duì)現(xiàn)有電網(wǎng)故障信息融合方法的研究,找出其中的不足之處,闡明了引入概率盒的必要性；接著對(duì)概率盒理論的融合算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究,分析現(xiàn)有融合算法,結(jié)合電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)特征,發(fā)現(xiàn)算法無(wú)法處理故障數(shù)據(jù)中存在的矛盾數(shù)據(jù),以及最終融合結(jié)果不利于判斷等問(wèn)題,在進(jìn)一步研究其他融合算法的基礎(chǔ)上,提出相應(yīng)的改進(jìn)算法,實(shí)現(xiàn)算法并用實(shí)際數(shù)據(jù)檢驗(yàn),闡明改進(jìn)算法的優(yōu)劣；在仿真算例分析部分,結(jié)合電網(wǎng)系統(tǒng),搭建相應(yīng)的仿真實(shí)例,分析故障數(shù)據(jù)并基于概率盒進(jìn)行融合,最后利用SVM診斷方法,對(duì)比目前常用的證據(jù)理論融合方法,進(jìn)一步論證論文思路的可行性與有效性。
【關(guān)鍵詞】：電網(wǎng)故障 信息融合 故障特征 不確定性 概率盒
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TM73
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 信息融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 信息融合技術(shù)12-13
• 1.2.2 故障信息融合算法的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 概率盒理論的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 論文的主要工作和組織結(jié)構(gòu)16-19
• 第二章 概率盒相關(guān)理論基礎(chǔ)與方法19-33
• 2.1 概述19-20
• 2.2 理論基礎(chǔ)20-24
• 2.2.1 證據(jù)理論20-22
• 2.2.2 概率盒22-24
• 2.2.3 證據(jù)結(jié)構(gòu)體與概率盒的關(guān)系24
• 2.3 概率盒的計(jì)算方法24-28
• 2.3.1 專家估計(jì)25-26
• 2.3.2 建模26
• 2.3.3 魯棒貝葉斯26-27
• 2.3.4 測(cè)量觀測(cè)法27
• 2.3.5 約束縮小區(qū)間法27-28
• 2.4 概率盒的融合算法28-33
• 2.4.1 加權(quán)平均融合28-29
• 2.4.2 均值融合29-30
• 2.4.3 交集融合30
• 2.4.4 包絡(luò)融合30-31
• 2.4.5 D-S規(guī)則融合31-33
• 第三章 電網(wǎng)故障信息來(lái)源及特征分析33-43
• 3.1 概述33
• 3.2 電網(wǎng)故障信息來(lái)源33-36
• 3.3 電網(wǎng)故障信息特征提取研究36-38
• 3.4 基于小波變換的故障特征提取38-43
• 第四章 改進(jìn)概率盒融合算法的分析與設(shè)計(jì)43-61
• 4.1 概述43
• 4.2 概率盒融合算法研究43-46
• 4.2.1 基于加權(quán)平均的融合算法43-45
• 4.2.2 基于Dempster-Shafer合成規(guī)則的概率盒融合算法45
• 4.2.3 概率盒離散算法45-46
• 4.3 DS證據(jù)理論及其改進(jìn)算法對(duì)比46-50
• 4.4 改進(jìn)的概率盒融合算法50-53
• 4.5 算例分析53-61
• 第五章 基于概率盒理論的電網(wǎng)故障信息融合算法驗(yàn)證61-71
• 5.1 概述61
• 5.2 基于概率盒理論電網(wǎng)故障信息融合模型61-62
• 5.3 基于概率盒理論的SVM電網(wǎng)故障診斷流程62-64
• 5.4 仿真算例分析64-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-73
• 致謝73-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文目錄79

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