基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的電網(wǎng)故障診斷模型研究.pdf

1、隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和互聯(lián)程度的提高，當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時，尤其是出現(xiàn)復(fù)雜故障(級聯(lián)跳閘)情況，大量的故障信息涌入調(diào)度控制中心，給調(diào)度人員的事后處理造成了極大困難，由于現(xiàn)代電網(wǎng)對故障診斷的時效性和準(zhǔn)確性要求提高，傳統(tǒng)的集中式電網(wǎng)故障診斷已難以滿足需求，因此研究一種能同時對電網(wǎng)各部分進(jìn)行分布式診斷模式，具有很大的現(xiàn)實意義。
　　 本文首先介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論。首先介紹貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造及網(wǎng)絡(luò)推理，然后介紹了D-S

2、證據(jù)理論的基礎(chǔ)知識，包括D-S證據(jù)理論基本概念、組合規(guī)則及證據(jù)理論的權(quán)值賦值，并通過實例進(jìn)行說明，為基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的分布式電網(wǎng)故障診斷作為理論基礎(chǔ)。
　　 本文對目前電網(wǎng)故障診斷集中式貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型作了有效改進(jìn)。首先將電網(wǎng)故障識別應(yīng)用于電網(wǎng)故障診斷，通過識別故障區(qū)域合理縮小診斷范圍，有效提高診斷速度和精度。采用閥值判據(jù)來判定元件故障，對反向推理得到的故障元件概率進(jìn)行了合理修正，有效地解決系統(tǒng)因干擾信息導(dǎo)致的誤判，

3、提高診斷的容錯性，通過5個算例驗證了以上改進(jìn)方法是可行的和有效的。
　　 本文最后重點研究了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論的分布式電網(wǎng)故障診斷模型。它在運(yùn)用故障區(qū)域識別的基礎(chǔ)上，分別通過蝶形分割法和葉形分割法對電網(wǎng)進(jìn)行合理分割；對故障區(qū)域與各子網(wǎng)的重疊元件，分別采用重合度法、重合度和子網(wǎng)故障系數(shù)的幾何平均值法計算各子網(wǎng)證據(jù)體的權(quán)重值，然后對各子網(wǎng)的診斷結(jié)果進(jìn)行融合，獲得最終結(jié)果。為便于與集中式診斷比較，采用了與集中式相同的5個算