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电力系统故障诊断技术笔记

作者:本站原创     文章来源:本站原创    更新时间:2014年03月12日     
内容预览
天津大学
硕士学位论文
基于神经网络的电力系统故障定位与诊断
姓名:段晖
申请学位级别:硕士
专业:电力系统及其自动化
指导教师:张庆超
20031201
研究意义:要采用有效的故障定位手段,较准确地查找故障相和故障点,缩小巡线范围,使运行人员能够迅速找到故障点消除故障。另一方面,当电力系统发生故障后,根据保护的动作情况应该可以进行故障元件的识别。但是有时可能出现几套保护装置同时动作的情况,其中有的保护装置是正确动作,而有的则可能是误动作。另外,电力系统数据传输中也有可能出现保护动作信息的传输错误。
电力系统的故障情况很多,故障中需要分析的问题也包含很多方面的内容。本课题的研究主要包括故障选相(故障类型识别)、故障测距和故障诊断(故障元件识别)三个方面。故障选相的目的是当电力系统发生故障时确定故障发生的相别。故障测距是为了发现输电线路中发生故障的确切位置。故障诊断是利用保护和断路器信息来判别系统中哪些元件发生故障。
小波神经网络:小波分析是一种先进的具有时域和频域分析功能的数学工具,它可以自由调节不同频段中时域窗口的大小,在时域和频域都具有良好的局部化性质,特别适用于分析输电线路故障后暂态高频电流分量。根据不同的小波母波可以形成不同的小波神经网络使之适应不同的需求。但是,小波神经网络的故障诊断与定位只是实验阶段。
粗糙集理论及其在电力系统中的应用。粗糙集是数据挖掘的方法之一,是20世纪90年代中期兴起的一项新技术目的是为了从大量的杂乱无章的强干扰数据中挖掘潜在的、有利用价值的信息。粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具,其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策或者分类规则。
粗糙集实现电力系统的故障选相和故障测距的主要难点是在如何将输入的电压和电流数据概念化,如果不能概念化将无法形成粗糙集的决策表,从而也无法约减数据。而因为各个断路器和保护的信号可以认为是一个0一l规划问题,不存在数据的概念化问题,所以用粗糙集实现故障诊断有其先天的优越性。
对于粗糙集与神经网络的结合,现有的主要方案是产生一个决策表,并利用粗糙集将该决策表中的数据分层或约简,从而实现神经网络的分层第一章绪论或神经网络输入样本的简化,以改善神经网络的对问题的处理能力。


华北电力大学(保定)
博士学位论文
基于柔性SCADA的电网复杂故障诊断方法的研究
姓名:杨海晶
申请学位级别:博士
专业:电力系统及其自动化
指导教师:杨以涵;刘文颖
20090501
现代化大电网的安全运行越来越依赖于对各种信息的有效分析和处理。电力系统发生大面积复杂故障后,调度人员仅仅依靠来自SCADA系统的保护和开关接点的变位信息[保护信息和开关节点信息不一样吗]难以作出准确的判断,大量来自二次设备的保护信息能进一步地体现故障特征,智能报警系统的开发使SCADA警告信息的可用度大大提高,广域测量系统WAMS的模拟量信息越来越成为事故分析和系统恢复的重要依据。为此,本文提出了基于柔性SCADA系统的电力系统复杂故障诊断方法,用Petri网体现电网拓扑关系,采用分层诊断的原理,先采用一级信息进行基于保护和开关的专家系统推理诊断得出故障区域,如果故障复杂不能唯一确定故障元件,再从柔性SCADA系统取得二级信息,进行二层诊断,将故障可疑元件的范围进一步缩小,如果故障元件仍不能唯一确定,用WAMS数据进行数据校验,然后反向推理,最终得到确定的故障元件。
EMS、WAMS、PMU
柔性SCADA
传统的SCADA系统是通过延伸到各站的RTU采集电网静态测量值,只能用于电网正常运行的分析计算;而SCADA的采样时间间隔是3~5s, 难以准确反映秒级或者毫秒级的动作时序。
我们提出建立柔性SCADA系统,它具有数据管理和按需交互信息的智能终端,可采集电网正常静态信息、动态信息和故障信息。柔性SCADA的核心思想是提供灵活、有效的数据交换和功能协调的平台。
柔性SCADA充分利用现有调度自动化的应用成果,从根本上消除了“信息孤岛”。
信息交换应满足数据传输规约和网络通信规约标准化的要求。



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