电力系统故障诊断的研究现状和发展趋势

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 、Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网络 、优化技术 ，下面 详细的介绍相关方法。
电力 系统故 障诊 断 的研 究现状和发展 趋势
段烨炜
摘
（ 国网四』 Ｉ ｆ 省电力公司乐山市五通桥供电分公司，四川 乐 山 ６ １ ４ ８ ０ ０ ） 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 、Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ］ 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 。 一 Nhomakorabea，
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。
学习能力强 、鲁棒性好 和容错能力强 ，Ａ Ｎ Ｎ 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 ，Ａ Ｎ Ｎ 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 。 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网络。１ ９ ９ ２ 年，印度学者Ｊ ｅ ｎ ｋ ｉ ｎ ｓ Ｌ 和Ｉ （ １ １ ｍ － ｃ ｌ １ ａ Ｈ Ｐ ： ￣Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 原理应用 到电力系统建模 中， 是最早的Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 应用实例。Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 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、Ｔ ａ ｂ ｕ 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 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 。
１ 电力系统故障诊断 的研究现状 模糊集理论 （ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ）。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 （ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ）。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人点 。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 。１ ９ ８ ２ 年 ，数学家Ｚ ． Ｐ ａ ｗ ｌ ａ ｋ 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 隋况训练样本集 ；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 （ ａ ａ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ，Ａ Ｎ Ｎ）。人工神经 网络具有