本发明专利技术公开了一种基于粗糙集理论和Petri网络的IGIS故障在线诊断方法，包括如下步骤：（1）选择断路器动作特性、SF6气体密度、微水含量等多个特征量作为特征值，采集IGIS运行时的若干组数据，采用贪心算法，对原始特征量进行离散化预处理；（2）利用粗糙集理论对预处理后的特征量进行知识约简，剔除冗余特征量，简化故障诊断规则；（3）针对简化后的诊断规则，利用Petri网络建立图形化的诊断规则模型结构，得到相应的输入、输出矩阵以及置信度矩阵；（4）通过矩阵运算实现快速推理，对IGIS的故障进行准确在线诊断。本发明专利技术能够压缩诊断信息量，提高诊断的效率和速度，实现快速准确的故障在线诊断，对电网的安全、可靠、稳定运行具有重要的现实意义。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，包括如下步骤：（1）选择断路器动作特性、SF6气体密度、微水含量等多个特征量作为特征值，采集IGIS运行时的若干组数据，采用贪心算法，对原始特征量进行离散化预处理；（2）利用粗糙集理论对预处理后的特征量进行知识约简，剔除冗余特征量，简化故障诊断规则；（3）针对简化后的诊断规则，利用Petri网络建立图形化的诊断规则模型结构，得到相应的输入、输出矩阵以及置信度矩阵；（4）通过矩阵运算实现快速推理，对IGIS的故障进行准确在线诊断。本专利技术能够压缩诊断信息量，提高诊断的效率和速度，实现快速准确的故障在线诊断，对电网的安全、可靠、稳定运行具有重要的现实意义。【专利说明】-种基于粗糙集理论和Petri网络的IG IS故障在线诊断方 法
本专利技术涉及电工
，尤其涉及一种适用于IGIS (智能组合电器）故障在线 诊断的方法与装置。
技术介绍
随着电力技术的快速发展，电力系统的装机容量和电压等级不断提升，电力事业 的重要性与日俱增，人们对供电质量的要求日益提高，因此电力设备的安全运行越来越重 要。高压开关设备是系统运行安全的一种重要设备，主要是用于开断或关合电力线路、输 送、倒换电力负荷、将故障线路和设备退出运行。超大规模输配电和电网安全故障是我国科 技发展能源领域的优先主题之一，电力设备的安全可靠性就是其重要环节，而高压开关柜 在电力系统运行中应用很广泛，需要将其安全可靠性作为一个重要的研究内容。 IGIS故障诊断是IGIS设备智能化的重要发展方向，也是IGIS的重要组成部分。 对IGIS进行故障诊断研究有利于提高设备运行的可靠性，保护电网运行的稳定性，降低维 护成本，提高维修效率。IGIS将许多高电压的元素组合和封闭起来，应用绝缘气体SF6作为 灭弧和绝缘介质，大大节约了变电站的占地面积，提高了供电可靠性，带来了巨大的利益， 同时，电压越高，综合效益就越显著。IGIS也有其缺点，例如IGIS的体积比较小，但同时，所 有的电气设备在一个有限的容器内就必须分布得很紧密，一旦其中某个设备出现故障，就 很可能会传播到相邻的设备，使故障扩大。IGIS故障修复相当复杂，有时需要两个星期或更 长的时间才能修复。因此，检测系统运行非常重要，需要常规预防性试验，并应向在线监测 技术方向发展，以便及时发现异常和故障的发生。 传统上对于IGIS的故障诊断多数集中在某一个具体的组成部件上，例如断路器 故障，局放故障，气体泄漏故障等。然而，IGIS结构复杂，各种故障成因与故障表现之间难 以建立直接的联系。另外IGIS在机构上还具有多样性，这也导致了 IGIS故障形式的多样 性。就IGIS的故障诊断方法来说，其研究的重点和难点主要在于选取最为有效智能故障诊 断的方法，这些智能故障诊断方法各有优缺点，如何把多种智能故障诊断方法结合起来应 用，以达到最好的诊断结果，尚是较为空白的领域。 随着故障诊断技术的不断发展，大量的智能算法纷纷涌现。1982年，波兰数学家 Z. Pawlak提出了粗糙集理论，用于处理不精确、不确定与不完全的数据。与其他处理不确 定数据的理论相比，粗糙集理论只要求提供所被处理的数据集合，不要求任何形式的先验 信息，因此具有较强的客观性。粗糙集理论可以对已有的知识进行分类，剔除冗余数据，将 大量繁杂的数据与关系约简，从而提取出处于核心地位、具有决定意义的若干规则。故障诊 断是一个典型的信息融合过程，常见的用于信息融合的人工智能算法包括专家系统、神经 网络、Petri网络以及D-S证据理论等，其中Petri网络由A. C. Petri于1962年提出，采用 网状模型进行推理，历经五十余年发展，已经拥有较为成熟完善的理论，能完整地将知识和 规则转换为网络模型。在Petri网络中，用于诊断的条件和结果称为库所，由条件映射到 结果的规则称为变迁，大量的库所和变迁互相联系，就构成了一张 Petri网络，利用特定的 Petri分析方法，就可以对现有的状态进行诊断。然而，原始信息量过于庞大，导致形成的 Petri网络过于复杂，始终制约着Petri网络在故障诊断领域的进一步广泛应用，采用粗糙 集理论对原始信息进行先一步的处理，恰好可以解决这一问题，实现多种智能算法的互补 与融合。 总之，目前对IGIS故障在线诊断的研究还处于初级阶段。在实际应用中，受到多 方面的影响，包括：一、在线监测系统不完善，采取的信号量单一或少量；二、在线监测参数 提取用的传感器不够精确，诊断精度不高；三、数据的保存和处理缺乏科学的数学模型，故 障诊断算法的准确度并不高，无法满足智能电网对电力设备故障诊断提出的实时性与可靠 性的要求。因此，如何专利技术一种具有较高精度与可靠度的IGIS故障诊断算法成为亟需解决 的课题。
技术实现思路
为了弥补现有技术的不足，本专利技术旨在提供一种新型的IGIS故障诊断方法，有效 地融合粗糙集理论和Petri网络两种智能算法，建立对IGIS故障的准确判断的数学模型， 提高目前的IGIS诊断水平，从而更好地保证电力设备的安全可靠运行，为电力事业发展带 来更好的效益。 为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为： (1)选择多个特征量如断路器动作特性、SF6气体密度、微水含量等作为特征值采 样信号，采集IGIS正常运行和故障运行时的若干组基本数据，采用贪心算法，对原始特征 量进行离散化预处理。 (2)利用粗糙集理论对预处理后的特征量进行知识约简，剔除冗余特征量，简化故 障诊断的规则。 (3)针对简化后的诊断规则，利用Petri网络建立图形化的诊断规则模型结构，同 时得到相应的输入、输出矩阵以及置信度矩阵。 (4)通过矩阵运算实现快速的推理，对IGIS的故障实现准确的在线诊断。 本专利技术可实现如下有益效果：本专利技术提供的基于粗糙集理论和Petri网络的IGIS 故障在线诊断方法，不仅能够实现有效的推理，还压缩了诊断的信息量，提高了诊断的效率 和速度，实现快速、准确的故障在线诊断。 【专利附图】【附图说明】： 图1为本专利技术方法的实现流程图； 图2为高压断路器合闸线圈电流典型曲线； 图3为高压断路器故障诊断约简规则对应的Petri网络模型图。 【具体实施方式】 如图1所示，本专利技术方法的实现步骤为：采集能够反映断路器运行特性的特征量 作为原始数据，采用贪心算法对特征量进行离散化预处理，剔除冗余特征量，形成简化的故 障诊断规则，建立相应的Petri网络模型用于故障诊断。对于需要进行故障诊断的对象，采 集其运行的特征量作为原始数据，对特征量进行离散化处理后，输入建立好的Petri网络 模型中，进行快速推理，输出故障诊断结果。 所述步骤（1)中的对于断路器动作特性特征量的具体采集方法如下：由于断路器 分合闸线圈电流信号易于采集，且特征明显，利用其可以判断断路器分合闸过程中的大量 信息，能够反映断路器控制回路的许多故障类型，本专利技术选择分合闸线圈电流作为特征提 取的对象，典型的电流波形如图2所示。 典型的合线圈电流曲线基本可以分为5个阶段： 第一阶段：h?h时刻分、合闸信号到来，开始通电，至&时刻铁心开始运动； 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于粗糙集理论和Petri网络的IGIS故障在线诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)选择多个特征量作为特征值采样信号，采集IGIS正常运行和故障运行时的若干组基本数据，采用贪心算法，对原始特征量进行离散化预处理；所述多个特征量包括断路器动作特性、SF6气体密度、微水含量；(2)利用粗糙集理论对预处理后的特征量进行知识约简，剔除冗余特征量，简化故障诊断的规则；(3)针对简化后的诊断规则，利用Petri网络建立图形化的诊断规则模型结构，同时得到相应的输入、输出矩阵以及置信度矩阵；(4)通过矩阵运算快速推理，对IGIS的故障实现准确的在线诊断；其中，所述IGIS为智能组合电器。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：梅军，李双，郑建勇，蔡维平，梅飞，高钰忠，朱克东，季秋谣，左帆，王迪，夏佾，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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