基于自適應模糊Petri網和有色Petri網的電網故障診斷方法研究.pdf

1、現代電力系統(tǒng)網絡規(guī)模不斷擴大，發(fā)輸電步入高電壓、大機組時代，區(qū)域間電網聯網程度更加緊密。一旦發(fā)生故障，需要快速的診斷出故障元件并恢復供電，以保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行，避免造成更大的損失。同時，隨著電網監(jiān)控裝置越來越多、越來越智能化，故障時將會有大量的報警信息涌入調度中心，其中存在的不確定或不完備的信息及冗余信息給調度人員分析判斷帶來巨大工作量，因此研究一種能夠在信息不完備情況下快速準確地給出故障結果的電網故障診斷方法具有重要意義。

2、>　　 Petri網方法具有良好的并行處理和圖形化表示的能力，非常適合處理離散問題。自適應模糊Petri(AFPN)和有色Petri網(CPN)是在Petri網的基礎上發(fā)展而來。AFPN兼具Petri網和模糊邏輯理論的特點，能夠通過概率的形式給出不確定性或不完備性問題的置信度，同時通過對權值的訓練更加貼近模擬的真實系統(tǒng)。CPN具有簡化Petri網模型的能力，是一種高級Petri網。本文擬研究基于AFPN和CPN的電網故障診斷方法，以協

3、助調度人員快速判斷故障，提高診斷效率，保證供電穩(wěn)定和電網安全運營。
　　 本文針對SCADA系統(tǒng)傳遞的故障數據信息存在不確定和不完備的問題，建立了適用于自適應模糊Petri網的分層電網故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為三個層次：第一層是利用斷路器狀態(tài)信息的故障區(qū)域搜索，用于簡單故障的快速判斷和為第二層診斷劃定調用模型的范圍；第二層建立了基于保護和斷路器數據信息的AFPN故障診斷模型，利用統(tǒng)計數據計算取得該模型的輸出權值，增強了系統(tǒng)的可解釋

4、性；利用已有的大量故障樣本對輸入權值進行自適應訓練，使模型更加貼近所模擬的真實系統(tǒng)；第三層建立了基于PMU數據信息的擴展AFPN模型，適用于第二層未能診斷出結果或診斷結果不理想的信息嚴重缺失情況。仿真結果表明該方法準確有效，通過與已有的FPN模型相比，證明了該模型有效地提高了診斷結果的置信度和診斷的容錯能力。
　　 另外，針對Petri網模型架構通用性不強、建模復雜的問題，建立了一種基于有色Petri網的電網故障診斷模型，提出了