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第1章绪论
1.1本课题的目的和意义
在电力系统中,电能的集中和分配、电压和电流的变换都是在变电站中
现的。作为电力输配电系统中极其关键的环节,变电站通过变压器将各级电压
的电网联系起来。变电站故障诊断就是将故障征兆信息从变电站的某些检测量
中提取出来,然后通过对这些信息的分析与处理,判断出故障的位置和根源。
其中,包括保护开关动作、断路器跳闸等的故障征兆信息,由变电站监控系统
和故障录波器的检测量提供,而判断出的故障根源一般是输电线路、变压器、
母线和无功补偿设备等
改革开放以来,电网的规模随着电力系统的发展越来越大,不同区域电网
之间的联系也越来越紧密。各类电压等级的变电站数量历年递增,导致电网结
构愈加复杂。这也就使得变电所的故障对电力系统的影响范围及严重程度大大
增加。同时,各地电力公司正逐步建立和完善集控站系统,越来越多的变电站
现了无人值守,且用户对电能质量的要求越来越高。如何令运行人员快速准
确地找到故障位置,辨识、隔离真正的故障元件,使非故障区域迅速恢复至故
障前状态,增强供电的可靠性和连续性,是目前的急需解决的问题。
与此同时,变电站不断提高其综合自动化的水平,继电保护与自动装置在
变电站中得到了越来越多的应用。这些二次设备会当变电站发生故障时产生大
量诸如断路器跳闸、保护装置告警、保护动作、故障录波器动作等等的报警信
息。变电站发生故障的瞬间,这些报警信息会不加选择地出现在监控系统的异
常窗口内。如果出现复杂的多重故障、断路器或保护出现动作不正常(拒动、
误动〉、告警信号受干扰丢失等情况时,故障诊断的复杂性问题更会严重凸显。
这种情况下,调度运行员在很短的时间内要悦读这么多未经任何加工处理的
报警信息,理解其中的含义并抓住报警信息的实质是相当困难的⑶。这将使现
场员极易产生误判断和误处理,以致扩大事故范围,拖延故障恢复时间,甚
至发展成更为严重的停电事故。因此研究变电站智能化故障诊断方法,为调度
及运行员提供辅助判据具有重要的理论意义与实践指导作用。
1.2国内外研究成果
故障诊断问题的研究,可以追溯到上个世纪的60年代,当时的研究者们试
图使用传统数学建模的方法来解决这个问题,但是由于故障诊断的过程和计算
技术非常复杂,无法用传统的数学模型和计算方法来描述,以致对变电站故障
诊断问题的研究进展极其缓慢。进入七八十年代的中后期,随着工智能技术
的迅猛发展,研究者们也从中找到了一条研究电网故障诊断问题的新路,即:
将工智能技术与电网故障诊断相结合。由于工智能技术可以模仿类的思
维方式和处理问题的过程,并具有类似类的学习能力和经验积累,使得这一
技术在故障诊断领域里脱颖而出。
目前,将国内外在变电站故障诊断领域应用的工智能方法进行归纳,可
以分为以下几类:基于专家系统(ExpertSystem)的方法、基于工神经网络
(ArtificialNeuralNetwork)的方法、基于模糊理论(FuzzyTeory)的方法、基于
Petri网的方法、基于粗糙集(Rougsets)的方法、基于Agent技术、小波分
析(WaveletAnalysis)的方法等“⑸。
1.专家系统(ExpertSystem)
最早开发的I:智能技术就是专家系统(ExpertSystem)。它也是众多工
智能技术中发展相对成熟的一种。作为专家系统的创始之一,费根鲍姆
(E.A.Feigenbaum)认为该系统不是一个普通的应用软件,而是一种智能化
的计算机程序,可以像专家一
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