電網(wǎng)故障信息綜合處理與診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、電力安全不但有賴于電力系統(tǒng)運(yùn)行分析和控制技術(shù)，還受制于信息系統(tǒng)的有效性和可靠性。廠站端的微機(jī)繼電保護(hù)裝置、故障錄波器和其他自動裝置提供了事故前后的大量有用信息?；谕ㄐ偶夹g(shù)的發(fā)展和系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，這些信息上傳至調(diào)度端進(jìn)行有效的分析和處理已成為提高調(diào)度自動化水平的必要條件之一。本文圍繞故障信息綜合處理與診斷系統(tǒng)的建設(shè)展開了研究和探討。
　　 本文回顧了故障信息綜合處理系統(tǒng)的研究歷史和現(xiàn)狀，指出了當(dāng)前應(yīng)用中的得失，從而明確了課題的研

2、究意義和研究內(nèi)容。為了建立故障信息綜合處理與診斷系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)框架，本文通過闡述系統(tǒng)的基本構(gòu)成，進(jìn)而分別討論主站和子站的功能標(biāo)準(zhǔn)和實現(xiàn)形式來達(dá)到這個目的。電網(wǎng)在一次故障過程中會產(chǎn)生大量的故障信息，由此帶來信息爆發(fā)性傳輸，對通信信道和主站信息有效利用形成了干擾。為了解決這些問題，本文從兩個方面展開研究，一是為了保證子站只傳送主站應(yīng)用所需的信息，建立了信息傳送優(yōu)先級機(jī)制和相應(yīng)的上送條件；二是為了保證主站能夠完整地收集一次電網(wǎng)故障過程中所有相關(guān)聯(lián)的

3、故障信息，建立了一次故障信息模型，利用GPS對時的時間標(biāo)簽效應(yīng)產(chǎn)生的時間窗因子和其它關(guān)聯(lián)因子如電網(wǎng)故障序號（NOF）來關(guān)聯(lián)相關(guān)故障信息，進(jìn)而生成保護(hù)故障報告和故障錄波器故障報告等一次故障信息模型。在上述兩個方向的研究成果上，給出了主子站的故障信息預(yù)處理流程。研究了作為主站端高級應(yīng)用之一的電網(wǎng)故障診斷功能的實現(xiàn)。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的優(yōu)越性，本文采用模式分類性能好、具有全局逼近性質(zhì)的徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障診斷。當(dāng)前實際應(yīng)用中

4、的RBF網(wǎng)絡(luò)，其訓(xùn)練算法大都基于正交最小二乘算法，但該算法在基函數(shù)中心和寬度的確定、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有缺陷，因此，利用隱層基函數(shù)中心對樣本的聚類作用，本文引入改進(jìn)后的聚類算法—輸入輸出聚類算法（IOC）來訓(xùn)練RBF網(wǎng)絡(luò)。IOC算法根據(jù)輸出樣本來分類輸入樣本，加快訓(xùn)練速度，同時根據(jù)樣本的實際分布情況自動調(diào)節(jié)各聚類中心寬度，一般只需少量神經(jīng)元即可得到滿足設(shè)計要求的網(wǎng)絡(luò)。針對4節(jié)點(diǎn)的簡單測試電網(wǎng)，仿真中建立了39輸入和9輸出的RBF網(wǎng)絡(luò)，以及4