[發明專利]一種基于膜系統的電力系統故障自動診斷方法

有效

• 申請號: 201811551364.3
• 申請日: 2018-12-19
• 公開（公告）號: CN109633372B
• 公開（公告）日: 2020-01-03
• 發明（設計）人: 張葛祥;易康;榮海娜;董建平
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08
• 代理公司: 51245 成都盈信專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 崔建中

1.一種基于膜系統的電力系統故障自動診斷方法，其特征在于，包括

步驟1：構建表示整個電網拓撲結構的拓撲數據以及保護配置數據；

步驟2：以電網拓撲數據和保護配置數據作為輸入數據，讀取來自SCADA的保護與斷路器的動作信息，對保護動作狀態及斷路器的開合狀態進行標記，并利用結線分析算法完成故障區域的搜索，確定可疑故障元件；

步驟3：生成可疑故障元件邏輯圖，即以可疑故障元件作為圖的起點，以可疑故障元件與其外圍系統的連接路徑為正方向，向其外圍系統進行搜索，通過檢索每一個節點的關聯保護-元件/開關關聯集來確定是否將該元件或開關添加到邏輯圖中，直到確定每個方向的搜索樹支為止；其中，路徑搜索終止的條件為以下任一個條件：

(1)搜索路徑上與可疑故障元件關聯保護范圍內所有的元件和開關搜索完畢，則搜索正常結束；

(2)搜索路徑上若由于正常操作與外圍設備斷開，則終止此方向搜索；

(3)搜索路徑上若搜索方向與規定正方向相反，則終止此方向搜索；

所述元件包括母線、線路、變壓器、發電機，所述開關包括斷路器；

步驟4：將可疑故障元件邏輯圖根據故障模糊產生式規則映射形成FRSN P system故障診斷模型，包括

(1)任取可疑故障元件邏輯圖其中的一個分支，查詢電網拓撲數據和保護配置數據，從關聯保護-元件關聯集中找出此可疑故障元件所取分支方向上所關聯的主保護、近后備保護信息以及能夠保護到此可疑故障元件的所取分支方向上的所有遠后備保護信息，再從關聯保護-開關關聯集中找到所取分支方向上每個保護動作時應動作的所有斷路器信息；將所關聯的每個保護和相應的斷路器根據故障模糊產生式規則設定此分支的FRSN P system模型的第一層；

(2)將所取分支中主保護、近后備保護、遠后備保護及其所對應的斷路器之間的配合根據故障模糊產生式規則設定為此分支的FRSN P system模型的第二層；

(3)重復步驟(1)和步驟(2)，直至可疑故障元件邏輯圖中所有的分支都建立其對應的第一層和第二層FRSN P system模型；

(4)將前三個步驟所建立的各方向支路之間的配合作為FRSN P system模型的第三層，即將可疑故障元件邏輯圖根據故障模糊產生式規則完全映射為FRSN P system故障診斷模型；其中，對于母線而言，每一個與母線相連的斷路器都為一個支路方向；對于變壓器而言，其接線兩端分別對應一個支路方向；對于線路而言，分別以線路的S端和R端作為一個支路方向；

(5)讀取來自SCADA的保護與斷路器的動作信息，結合母線、線路的各類保護及其對應的斷路器動作的可信度，對FRSNP system故障診斷模型中相應的命題神經元進行初值設定；其中，母線、線路的各類保護及其對應的斷路器動作的可信度如下：

動作的保護和斷路器的可信度

未動作的保護和斷路器的可信度

對于線路的S端和R端所有遠后備保護及其斷路器，分別用一個命題神經元表示；若存在多個遠后備保護，則在命題神經元可信度前乘上一個因子；其中，線路S端的因子為μ₁，線路R端的因子為μ₂，如下：

或

或

步驟5：對每個可疑故障元件，執行以下推理算法獲取輸出命題神經元所代表命題的模糊值，作為該可疑故障元件的故障可信度，包括

(1)設定初始狀態：令推理步驟g＝0，設定判定依據0₁＝(0，...，0)^T，設置命題神經元和規則神經元初始脈沖值相量分別為θ₀＝(θ₁₀，...，θ_s0)^T，δ₀＝(δ₁₀，...，δ_t0)^T，其中s代表命題神經元個數，t代表規則神經元個數；

(2)令推理步驟g＝g+1；

(3)模型中滿足激發規則的命題神經元激發，在執行激發規則后，產生一個新的脈沖輸入到與之相連的下一個規則神經元中，且規則神經元脈沖值向量依據以下公式進行更新：

(4)當δ_g≠0₁，規則神經元執行激發規則；規則神經元執行激發規則后，產生一個新的脈沖輸入到與之相連的下一個命題神經元中；命題神經元脈沖值向量依據以下公式進行更新，并返回步驟(2)；否則，結束推理并輸出結果；

其中，各參數向量含義及其乘法算子的定義如下：

(1)θ＝(θ₁，...，θ_s)^T為命題神經元脈沖值向量，其中θ_i表示第i個命題神經元包含的脈沖值，1≤i≤s，其取值區間[0，1]上的實數；

(2)δ＝(δ₁，...，δ_t)^T為規則神經元脈沖值向量，其中δ_j表示第j個規則神經元所代表規則的確定性因子，1≤j≤t，其取值區間[0，1]上的實數；

(3)C＝diag(C₁，...，C_t)為規則確定性因子構成的對焦矩陣，其中C_j表示第j個規則神經元所代表規則的確定性因子，其取值區間[0，1]上的實數；

(4)D₁＝(d_ij)_s×t為一個s×t階矩陣，用于表示命題神經元到“general”規則神經元的有向突觸連接關系；如果從命題神經元σ_i到“general”規則神經元σ_j存在突觸，則d_ij＝1，否則d_ij＝0；

(5)D₂＝(d_ij)_s×t為一個s×t階矩陣，用于表示命題神經元到“and”規則神經元的有向突觸連接關系；如果從命題神經元σ_i到“and”規則神經元σ_j存在突觸，則d_ij＝1，否則d_ij＝0；

(6)D₃＝(d_ij)_s×t為一個s×t階矩陣，用于表示命題神經元到“or”規則神經元的有向突觸連接關系；如果從命題神經元σ_i到“or”規則神經元σ_j存在突觸，則d_ij＝1，否則d_ij＝0；

(7)E＝(e_ji)_t×s為一個t×s階矩陣，用于表示規則神經元到命題神經元的有向連接關系；如果從規則神經元σ_j到命題神經元σ_i存在突觸，則e_ji＝1；否則，e_ji＝0；

上述表達式中，各乘法算子的定義如下：

(1)其中

(2)其中

(3)其中

步驟6：根據每個可疑故障元件的故障可信度進行判定，如果滿足故障可信度閾值則判定為故障元件，否則判定為正常元件。