文档介绍：电气工程案例
电网故障诊断
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运用时序贝叶斯知识库的电网故障诊断方法
电网故障诊断在故障元件识别、故障后快速恢复、防止连锁跳闸等方面起着重要作用。已有神经网络、模式匹配、Petri 网等人工智能方法用于电网故障诊断。贝叶斯网络通过因果推理与概率计算,擅长在信息不完备条件下处理复杂问题的不确定性,较符合电网故障诊断要求。但是已有贝叶斯网络中每个节点包含了其可能的所有状态,不易理解,还没有利用保护动作等的时序信息。
为了利用时序信息,文献研究基于时序模糊Petri 网的电网故障诊断模型。文献利用时间点和时间距离概念,构建原因事件和报警集合的时序约束网络。文献运用简单时序问题计算任意两个时间点之间最短距离,在溯因推理中对不确定信息的容错处理较好。虽然已有文献研究了计及时序信息的故障诊断方法,但在各级保护动作之间时序约束关系的定量表达方面,还需要做进一步研究。
针对传统贝叶斯网络不能显式表达事件变量状态、不能处理环路、没有表达时序关系等缺陷,文献研究了时序贝叶斯知识库(temporal Bayesian knowledge bases,TBKB),增加了时序因果关系(temporal casual relationship,TCR),能够定量表达节点之间时序约束关系,TBKB已成功应用于军事、社会学、情报检索等领域。
本文引入与运用TBKB理论到电网故障诊断,研究TCR表达形式、时序约束一致性检查方法,促进电网故障诊断对误动、拒动、时标出错异常判断。 1 TBKB基本理论
定义 1:有向关联图 G=(I∪S, E)。集合 I 中节点称为状态实例节点
(instantiation-node,简称 I 节点),代表一个随机变量的某状态。集合 S 中节点称为支持节点(support-node,简称 S 节点),表示一个或多个 I 节点向某个 I 节点转移的变换关系。E 为 I节点与 S 节点间的有向边集合,E?{I×S}∪{S×I}。
定义 2:? bi,bj∈I,a∈S,若(bi, a)∈E,(a, bj) ∈E,则 bi被称为 bj的前继 I 节点,bj被称为 bi的后继 I 结点。
定义 3:wa∈W,a∈S,W 为 S 节点上状态转移条件概率集合。wa值定量地表达了前继 I 节点到后继 I 节点的状态转移条件概率。
定义 4:某事件发生时间点是一个时间区间 T,T=[t, t+],其中为t+起点时刻,t-为终点时刻,t+≤t-。
定义 5:假设 y 为 S 节点 a 指向的后继I节点,X为y的前继I节点集合。a 的前继节点时标集合Tprd包含了X集合中各 I 节点的起点时刻与终点时刻,Tprd={[x1t ,x1t ], [x 2t ,x 2?t ],?}。a的后继节点时标集合 Tdsc包含了节点 y 的起点时刻t-y与终点时刻t+y,如图 1 所示。当且仅当Tdsc中元素可由Tprd中元素线性表达时,该离散线性表达式 ra为TCR。
定义 6:时序贝叶斯知识库 TBKB 是一个三元组 T=(G,w,R)。G=(I∪
S, E)为有向关联图,w、R 是定义在 S 节点上的状态转移条件概率、TCR 集合。
TBKB 模型的基本结构如图 1 所示。
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图1 TBKB的基本结构
2 基于TBKB的电网故障诊断模型
基于TBKB的电网故障诊断模型构建
在对每个电网元件构造其 TBKB 模型时,需根据电压等级,分级考虑其保护的配置及其通用性,为此选取各厂家通常选用的保护,使这些保护既能充分反映元件的故障发生,又无需为各厂家的保护设备中各个保护进行专门建模。根据目前220kV继电保护的典型配置,母线以母差保护为主保护,由相邻元件的保护作为后备保护。线路有两套全线速动主保护,由相间距离保护二段、接地距离保护二段作为本线路短延时近后备保护,相间距离保护三段、接地距离保护三段作为本线路长延时近后备保护,同时作为相邻元件的远后备保护。变压器以差动保护与***保护作为主保护,一般采用复压过流保护、零序过流保护作为相间、接地故障后备保护,变压器后备保护作为相邻元件的远后备。
电网诊断模型中的随机变量bi有2 个状态1、0,相应的 I 节点称为 I1节点(bi=1)和 I0节点(bi=0)。具体可分为,元件 Fi的元件故障状态 I1节点(Fi=1)与元件正常状态 I0节点(Fi=0),保护 Pi的保护动作 I1节点(Pi=1)与保护不动作 I0节点(Pi=0),断路器 Bi的跳闸 I1节点(Bi=1)与保持闭合 I0节点(Bi=0)。
电网故障诊断 TBKB 模型分为故障元件与正常层、各保护动作与不动作层、保护对应断路器动作与不动作节点层、断路器失