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电力系统故障诊断的研究现状和发展趋势

2013-10-21段烨炜

卷宗 2013年9期
关键词:研究现状发展趋势

摘 要:电力系统扩大我国电网的规模,与此同时相关故障也逐渐浮现出来,本文分析目前电力系统故障诊断的研究现状,其方法包括:模糊集理论、专家系统、粗糙集理论、人工神经网络、Petri网络和优化技术;在此基础上,对我国电力系统今后的发展趋势与发展重点做了简要描述,旨在为相关工作人员提供一定的参考。

关键词:电力系统故障诊断;研究现状;发展趋势

电力系统在我国得到越来越普遍的运用,其系统的发展扩大了我国的电网规模,同时也使得电网更加复杂,并且不同区域之间的相互联系也更加的紧密。电网规模的扩大的同时,其自身问题也在逐渐增多,对电力系统故障加强诊断,首先需要熟悉相关的诊断方法的研究现状。目前,在相关故障的研究上,其方法主要采用:模糊集理论、专家系统、粗糙集理论、人工神经网络、Petri网络、优化技术,下面详细的介绍相关方法。

1 电力系统故障診断的研究现状

模糊集理论(fuzzy theory)。模糊集理论主要是研究问题的不确定性,它将经典集合理论模糊化,通过引入语言变量和模糊逻辑,建立了具有完整体系的智能技术。随着模糊理论的发展,它已经被更多的运用到实际操作中,目前其在电力系统故障诊断中的运用主要集中在两个方面:第一,假设基础信息正确,但是实际上故障对应的保护装置和断路器之间的关系并不明确,运用模糊隶属度对这种关系进行定量模拟;第二,假设警报信息的可信度不是1,根据相关状态直接赋予可信度,再结合其他诊断方法给出模糊结果。模糊理论还可以和其它方法结合运用,但是由于隶属度获取等问题,限制了该理论的运用。

专家系统(expert system)。专家系统由于发展最早,所以是一种比较成熟的研究方法,被用到电力系统诊断的很多领域,其自身具有的特点与电力系统故障诊断有很多切入点。专家系统具有实时性、直观性和有效性,在一定程度上能够解决不确定性问题,并且给出的最终的结论比较符合人类言语习惯。专家系统虽然发展比较成熟并且运用广泛,但其自身有些缺点还是不能忽视的:第一,知识获取有待提高。知识的更新需要学习,需要靠人工移植,因此完善和更新知识库是完善专家系统方法的瓶颈;第二,系统维护问题。专家系统的知识库需要经常因为实际情况的变化进行更新与修改,相关的工作量比较大;第三,错误容忍度差。在专家系统知识没有涵盖的领域,专家系统对现有问题出现大量的错误诊断。

粗糙集理论。1982年,数学家Z.Pawlak提出的粗糙集方法主要用于处理不精确、不确定和不完全数据,它的核心思想:保持分类能力不变,简约知识,找出问题决策。该特点使得不少研究者把粗糙集理论引入电力系统故障诊断中。虽然粗糙集理论能够较强的出了力不完整的信息,但是其自身也有其缺点:第一,诊断规则取决于条件属性下各种故障情况训练样本集;第二,如果警报信息是关键信息时,系统的诊断结果将会受到很大的影响,也有可能因此得出错误的结论;第三,当出现多重问题时,粗糙集理论可能使系统崩溃。

人工神经网络(artifical neural network,ANN)。人工神经网络具有学习能力强、鲁棒性好和容错能力强,ANN主要运用于电力网络中不同故障组合产生不同的故障信息组合。其主要问题是:第一,系统的样本采集有时候很困难;第二,ANN与符号数据库的交互功能弱;第三,启发性知识处理得不好;第四,不能处理好收敛问题,可能陷入局部最小;第四,没有解释自身行为和输出结果的能力。

Petri网络。1992年,印度学者JenkinsL和Khincha HP将Petri原理应用到电力系统建模中,是最早的Petri应用实例。Petri网络计算简单,仅仅需要进行简单的矩阵计算,诊断速度快,并且有不确定信息的模板可以参考。缺点:第一,对知识经验的要求较高,节点多;第二,容错能力比较差,不易识别错误的警报信息。

优化技术。随着计算机技术的发展,许多优化方法浮出水面, 采用优化方法解决电力系统故障现在也已经比较普遍。目前常用的方法有遗传算法、模拟分子进化算法、Tabu搜索、模拟退火算法,贪婪算法等等,其中,遗传算法在电力系统中的应用比较普遍。缺点:第一,数学模型的建立比较困难;第二,随机因素的干扰可能会影响最优解的获取;第三,迭代次数太多时可能导致运行速度。

2 电力系统故障诊断的研究发展趋势

在以后的电力系统工作,需要再以下方面下手,提高电力系统故障的诊断能力与解决能力,促进我国电力系统的优化。第一:信息不完整情况下电力系统故障方法的研究;第二,将多种诊断方法联合使用,提高电力系统故障诊断的能力;第三,在信息高速发展的时代,各种信息越来越多,很多事物都是动态发展,因此对电力系统的诊断需要从静态到动态发展;第四,扩大诊断的领域意义。

参考文献

[1] 郭创新,朱传柏,曹一家,吴欣. 电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势[J]. 电力系统自动化. 2006(04).

[2] 王家林,夏立,吴正国,杨宣访. 电力系统故障诊断的研究现状与展望[J]. 电力系统保护欲控制. 2010(09).

[3] 毛晓东. 电力系统故障诊断应用技术研究[D]. 硕士论文. 哈尔滨工程大学. 2010(09).

[4] 纪伯公,王加. 基于信息融合技术的电力系统故障诊断[C]. 第六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集. 2012(09).

作者简介

段烨炜(1986—),男,国网四川省电力公司乐山市五通桥供电分公司,研究方向:变电检修及继电保护。

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