基于解析模型的輸電網(wǎng)故障診斷技術(shù)的研究.pdf

1、電力系統(tǒng)故障診斷是調(diào)度員處理電網(wǎng)事故的重要輔助工具，可以起到縮短事故處理時間、防止事故擴大和提高電力系統(tǒng)自動化水平的作用。
　　在現(xiàn)代工業(yè)中，電力系統(tǒng)故障診斷是指利用保護和斷路器的動作信息來推斷可能的故障位置，識別故障元件和誤動作的保護與斷路器，并對保護和斷路器的動作情況做出評價其中故障元件的識別是故障診斷實現(xiàn)的關(guān)鍵。
　　本文中，首先，對電力系統(tǒng)故障診斷的基本概念和研究背景作了簡要介紹，對國內(nèi)外現(xiàn)有電力系統(tǒng)故障診斷基本理論

2、和常用方法作了分析和比較。闡明了電力系統(tǒng)故障診斷的目標與功能，并介紹了故障分類和故障信息源。
　　其次，基于繼電保護動作規(guī)則等常規(guī)知識，應(yīng)用優(yōu)化技術(shù)，將電力系統(tǒng)故障診斷問題轉(zhuǎn)化為0-1整數(shù)規(guī)劃問題，建立了解析法的數(shù)學(xué)模型，并詳細探討了目標函數(shù)自動形成方法、故障區(qū)域自動識別策略和優(yōu)化問題求解算法。
　　然后，針對傳統(tǒng)故障模型進行了優(yōu)化，提出兩種更完善的故障診斷解析方法，分別是基于混合法的電網(wǎng)故障診斷方法，和基于廣域測量系統(tǒng)的故

3、障解析模型。前者可以降低目標變量的維數(shù)，使得求解更快捷，后者將當下最流行的廣域測量系統(tǒng)中的電氣量信息與之結(jié)合，預(yù)測了電力系統(tǒng)故障診斷未來的發(fā)展趨勢。
　　提出兩種新型群體智能仿生方法，改進粒子群算法和人工魚群算法均是基于群體搜索的新型優(yōu)化方法，具有并行處理特征，魯棒性好，易于實現(xiàn)，且計算效率較高。本文介紹了改進粒子群算法和人工魚群算法的基本原理，詳細論述了兩種算法的流程和實現(xiàn)步驟，分析了算法中參數(shù)對算法本身的影響，比較了兩種算法的