The invention discloses a power grid fault diagnosis field construction method of power grid fault diagnosis model based on the mechanism of humoral immune response, the method first, mapping of the humoral immune system and fault diagnosis system of power grid. Secondly, the simulation of humoral immune response mechanism and structure, and build a power grid fault diagnosis model based on humoral immune response mechanism. The diagnosis model considering the influence of power grid fault diagnosis the fault alarm information incompleteness and uncertainty, which can quickly and effectively realize the fault diagnosis according to the known prior knowledge, continuous learning and can realize the unknown faults, with fault tolerance and strong adaptability; fault diagnosis knowledge through continuous improvement and added a certain extent overcome failure of incomplete knowledge, has certain practical value.
【技术实现步骤摘要】
一种基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型构建方法
本专利技术属于电力系统电网故障诊断领域,特别涉及一种基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型构建方法。
技术介绍
电网故障诊断在事故后快递分析、尽快恢复供电等方面起着重要的作用。作为故障恢复的第一步,应快速、有效地对电网故障进行诊断以隔离故障元件,避免事故扩大,进而采取相应措施快速恢复供电,保证电网安全、可靠运行。目前,应用于电网故障诊断领域的方法主要有专家系统、贝叶斯网络、神经网络、Petri网、优化技术等。这些故障诊断方法在故障警报信息准确且故障样本数据完备的情况下能够获得良好的诊断效果,并且在故障警报信息不确定性方面亦取得了某些进展。然而在实际中,随着电网的规模不断扩大和拓扑结构日趋复杂,获取完备的故障样本数据非常困难,并且由于量测设备采样错误、信息传输通道异常或中断等原因导致保护、断路器等故障警报信息畸变、丢失更加严峻,在此背景下电网故障诊断存在很多困难。因此有必要研究一种容错性强、具有自学习能力的电网故障诊断方法,以辅助调度运行人员快速进行事故分析与处理。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出了一种基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型构建方法,所述方法主要包括以下步骤:步骤1:根据体液免疫应答过程与电网故障诊断过程的相似性,将免疫系统的一些基本量与电网故障诊断的基本量对应起来,建立二者的映射关系;步骤2:模拟人体免疫系统的自体耐受、克隆选择、记忆细胞获取、抗体浓度调节等免疫机制和结构,构建基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型;步骤3:基于步骤2构建的诊断模型进行电网故障诊断,应用先验知识实现已知故 ...
【技术保护点】
一种基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:根据体液免疫应答过程与电网故障诊断过程的相似性,将免疫系统的一些基本量与电网故障诊断的基本量对应起来,建立二者的映射关系;步骤2:模拟人体免疫系统的自体耐受、克隆选择、记忆细胞获取、抗体浓度调节的免疫机制和结构,构建基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型;步骤3:基于步骤2构建的诊断模型进行电网故障诊断,应用先验知识实现已知故障的诊断,借助连续学习机制实现未知故障的学习,逐步补充和完善诊断知识。
【技术特征摘要】
1.一种基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:根据体液免疫应答过程与电网故障诊断过程的相似性,将免疫系统的一些基本量与电网故障诊断的基本量对应起来,建立二者的映射关系;步骤2:模拟人体免疫系统的自体耐受、克隆选择、记忆细胞获取、抗体浓度调节的免疫机制和结构,构建基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型;步骤3:基于步骤2构建的诊断模型进行电网故障诊断,应用先验知识实现已知故障的诊断,借助连续学习机制实现未知故障的学习,逐步补充和完善诊断知识。2.根据权利要求1所述基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型构建方法,其特征在于,所述步骤1免疫系统的一些基本量与电网故障诊断系统的基本量的对应关系包括:抗原与故障警报信息;B细胞、抗体与故障诊断检测器;浆细胞与候选故障诊断检测器;记忆细胞与记忆故障诊断检测器;亲和力与故障匹配程度;抗体、抗原的绑定与故障模式匹配;自体耐受与否定选择算法;克隆选择与克隆选择算法;协同刺激与人工辅助,抗原检测和应答与故障警报信息的识别和应答。3.根据权利要求1所述基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型构建方法,其特征在于,所述步骤3整个电网故障诊断过程主要分为三个阶段:(1)故障诊断检测器生成阶段。这一阶段主要是对故障样本数据进行体液免疫学习训练;(2)故障诊断阶段。这一阶段利用故障知识库中的故障检测器对目标系统的实时故障警报信息进行诊断识别,确定故障元件;(3)连续学习阶段。对不能识别的故障警报信息进行体液免疫连续学习。4.根据权利要求3所述基于体液免疫应答机制的电网故障诊断模型构建方法,其特征在于,所述对故障样本数据进行的体液免疫学习主要包括的环节有:未成熟检测器的自体耐受;成熟检测器的选择、克隆、变异、亲和力成熟、受体编辑过程;生成最终故障检测器的抗体评估...
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