基于粗糙集和樸素貝葉斯的電網(wǎng)故障診斷方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大和調(diào)度自動化水平的不斷提高，越來越全面的報警信息傳送到各級電網(wǎng)調(diào)度中心。電網(wǎng)發(fā)生故障后，當故障信息存在不完整或不確定性，甚至關鍵信息丟失時，會導致故障診斷難以得出正確結(jié)論。 針對此問題，文章嘗試采用粗糙集(Rough Set)和樸素貝葉斯 (Naive Bayesian networks)網(wǎng)絡相結(jié)合(RSNB)的局部電網(wǎng)故障診斷方法。首先以保護、斷路器作為條件屬性，故障區(qū)域作為決策屬性，考察各種故障情況并建

2、立決策表，然后利用基于可辨識矩陣和信息熵的屬性約簡方法提取最佳屬性約簡組合，最后以最佳屬性約簡組合形成的約簡決策表建立樸素貝葉斯網(wǎng)絡模型，并對節(jié)點概率進行訓練。 在此基礎上，考慮故障診斷的局域性和電網(wǎng)的連通性，嘗試采用分布式故障診斷，即先將大電網(wǎng)分塊，然后在子網(wǎng)中采用RSNB法進行故障診斷。在深入研究了現(xiàn)有電網(wǎng)分割方法的基礎上，本文采用圖形分割和蝶型分割相結(jié)合的方法進行電網(wǎng)分塊，它能夠?qū)⒋箅娋W(wǎng)分割為給定數(shù)目的連通子網(wǎng)絡，各子網(wǎng)絡

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