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文檔簡介
1、隨著社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展,人們對電力系統(tǒng)的需求也越來越高,電力設(shè)備的結(jié)構(gòu)和功能越來越復雜,電力系統(tǒng)的自動化及智能程度越來越高,各個電力子系統(tǒng)之間的耦合度也越來越強。一旦設(shè)備在運轉(zhuǎn)過程中出現(xiàn)故障,造成電力供應中斷,將造成巨大的經(jīng)濟與社會損失,甚至給人們的生活帶來災難性的后果。電力設(shè)備長期處于室外運行狀態(tài),運營人員對于其監(jiān)管力度相對較弱,大量監(jiān)控數(shù)據(jù)涌入調(diào)度中心,給運行人員在復雜情況之下識別故障造成困難,因此有必要加強電力系統(tǒng)故障診斷的理論及
2、實際工程應用技術(shù)研究,以實現(xiàn)電網(wǎng)故障的自動快速診斷。
本文在已有研究基礎(chǔ)上利用應用故障樹推理技術(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù),融合信息處理技術(shù)進行電力系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究,并為電力設(shè)備狀態(tài)檢修提供優(yōu)化的決策支持,其包括如下主要內(nèi)容:
1.討論電力設(shè)備運行常見的一場情況及其類型,分析了常見的電力系統(tǒng)故障模式,總結(jié)了實際工程領(lǐng)域常用的故障識別和故障診斷方法。
2.分析了經(jīng)典的電力系統(tǒng)故障診斷算法,包括基于經(jīng)典知識庫
3、的故障樹定性與定量分析算法,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析算法及PERTI網(wǎng)絡(luò)法,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法等算法。
3.分析已有成熟的SCADA監(jiān)控技術(shù)及IEEE COMTRADE標準,并探討其對于故障診斷系統(tǒng)的輔助支持。
4.運用Microsoft.NET Framework技術(shù),初步實現(xiàn)了電力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠管理常見的電力設(shè)備的故障信息,實現(xiàn)與SCADA系統(tǒng)的通信互聯(lián),在電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障后對故障源進行推理,推理算法基于故障樹
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