一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法，针对输电网故障诊断问题的实际特点，提出了考虑气象生存环境的脉冲神经膜系统及其对应的矩阵推理算法，并在此基础上，提出了一种基于mleSNPS的故障元件诊断方法，能够有效解决由于气象因素所引起的故障信息不确定性和不精确性。本发明专利技术基于保护继电器动作和断路器跳闸伴随的时序信息，将模糊化的时序信息用于修正保护继电器动作和断路器跳闸信息，提高了保护装置动作信息的可信度。本发明专利技术基于灾害天气会导致电力通信系统的可靠性降低，警报信息在通信过程中畸变可能性上升等事实，将气象因素融合到故障诊断过程中，提高了故障诊断方法的正确率。提高了故障诊断方法的正确率。提高了故障诊断方法的正确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法


[0001]本专利技术属于输电网故障诊断
，具体涉及一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法的设计。

技术介绍

[0002]输电网故障诊断旨在当其发生故障后，通过控制中心获得的故障警报信息，准确识别故障元件，以加快系统供电的恢复进程。目前，输电网的故障诊断所采用的方法主要有专家系统、模糊理论、Petri网、因果网络、贝叶斯网络、人工神经网络和P系统等，其中P系统又称膜系统，是自然计算的重要分支，旨在从细胞的功能结构，组织与器官等细胞群的信息处理协作方式以及其他高级生命结构中抽象出新型计算模型。诊断过程所采用信息主要是来自数据采集与监视控制(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)系统的遥信量信息和故障录波系统的遥测量信息。因此，信息的准确性对于诊断方法的性能至关重要。现有研究工作主要集中于处理由于设备自身误动拒动和正常信道阻塞所引起的故障信息不确定性和不完备性。
[0003]而实际工程条件下，外界因素干扰也可影响故障信息的可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用结线分析法判定输电网的故障区域，并确定疑似故障元件；S2、根据输电网的物理拓扑结构和保护装置配置信息，为每一个疑似故障元件建立基于考虑气象生存环境的脉冲神经膜系统的故障元件诊断模型；S3、根据输电网保护装置真实动作信息和故障时序信息，获取故障元件诊断模型输入神经元的初始脉冲值；S4、通过气象环境数据修正故障元件诊断模型输入神经元的初始脉冲值；S5、针对各个进行初始脉冲值修正后的故障元件诊断模型，并行执行矩阵推理算法，计算得到输出神经元的脉冲值，并根据输出神经元的脉冲值判定对应疑似故障元件的故障状态。2.根据权利要求1所述的输电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：S11、设置搜索迭代次数c＝1；S12、依次对待诊断输电网中的每个元件进行编号，将所有元件编号构成元件编号集合Q
C
；S13、从元件编号集合Q
C
中任意取出一个元件编号放入元件编号子集合M
C
中；S14、判断待诊断输电网中是否存在闭合断路器与步骤S13中随机选择的元件相连，若是则找出所有与该元件相连的闭合断路器，并分别找出与所述闭合断路器相连的元件，将与所述闭合断路器相连元件对应的编号加入到元件编号子集合M
C
中，进入步骤S15，否则直接进入步骤S15；S15、令搜索迭代次数c增加1；S16、将元件编号子集合M
C
中的元件编号从元件编号集合Q
C
‑1中移除，得到新的元件编号集合Q
C
；S17、判断新的元件编号集合Q
C
是否为空，若是则进入步骤S18，否则返回步骤S13；S18、列出元件编号子集合M1,M2,...,M
N
中的所有无源网络作为故障区域，并将其中的元件作为疑似故障元件，其中N为搜索过程中所获得元件编号子集合的个数。3.根据权利要求1所述的输电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中建立的基于考虑气象生存环境的脉冲神经膜系统的故障元件诊断模型Π具体为：Π＝(O,σ1,...,σ
m
,syn,in,out,κ)其中O＝{a}表示神经脉冲的集合，a表示一个神经脉冲；σ1,...,σ
m
表示脉冲神经膜系统中的m个神经元，所述神经元包括命题神经元和规则神经元，所述命题神经元对应故障模糊产生式规则中的命题，所述规则神经元对应故障模糊产生式规则，所述命题神经元和规则神经元统一表示为其中：θ
i
为[0,1]上的实数，表示神经元σ
i
内部脉冲值的大小；c
i
为[0,1]上的实数，表示神经元σ
i
的模糊真值；当σ
i
为命题神经元时，其模糊真值c
i
＝0；当σ
i
为规则神经元时，其模糊真值c
i
等于该神经元对应故障模糊产生式规则的确定性因子；
表示神经元σ
i
的输出权重向量，其中ω
ij
为(0,1]上的实数，表示第i个神经元的第j条突触的权重值，j＝1,...,N
i
，N
i
为自然数，表示从神经元σ
i
引出的突触总数；λ
i
为(0,1]上的实数，表示神经元σ
i
的点火阈值；r
i
表示神经元σ
i
的点火规则，其形式为E/a
θ
→
a
β
，其点火条件为E＝{a
n
,θ≥λ
i
}，表示当且仅当神经元σ
i
接收到至少n个脉冲且该神经元内部脉冲值θ满足θ≥λ
i
时，才能够执行此点火规则来更新σ
i
内部的脉冲值，此时σ
i
将消耗一个位势值为θ的脉冲a
θ
，产生并向其突触后神经元传递一个位势值为β的新脉冲a
β
；否则该点火规则不能执行，其中θ和β都是[0,1]上的实数；表示神经元之间的有向突触连接关系；分别表示脉冲神经膜系统的输入和输出神经元集合；一个输入神经元对应疑似故障元件的保护装置，即保护继电器和断路器，其脉冲值为采用时序信息修正后的保护装置动作信息，即时序信息与对应保护装置动作可信度或未动作可信度的融合结果；一个输出神经元对应一个疑似故障元件，其脉冲值表示此元件的故障置信度；κ＝(γ,ξ,f,ρ)表示输入神经元的气象生存环境，其中γ为[0,1]上的实数，表示输电线路考虑气象因素下的故障风险值；ξ为(0,1)上的实数，表示所述故障风险值在故障元件诊断模型输入参数中所占的权重；f表示输入神经元气象生存环境消亡规则的点火阈值；ρ表示输入神经元气象生存环境的消亡规则，其点火条件为E＝{γ<f}，表示当且仅当气象生存环境κ所接收到目标输电线路的故障风险值满足γ<f时，才能够执行此消亡规则来消除气象因素对输电线路运行的影响，即在后续输电网故障诊断过程中将不考虑气象因素对输电线路故障的影响；否则不能执行此消亡规则，即在后续故障诊断过程中将考虑气象因素对输电线路故障的影响，此时故障风险值将作为故障元件诊断模型的输入参数之一。4.根据权利要求3所述的输电网故障诊断方法，其特征在于，所述规则神经元包括general规则神经元、and规则神经元以及or规则神经元；所述general规则神经元表示如果前件命题事件p1发生，则后件命题事件p2发生；所述and规则神经元表示如果前件命题事件p1～p
a
‑1均发生，则后件命题事件p
a
发生，其中a>2；所述or规则神经元表示如果前件命题事件p1～p
a
‑1中的任意一件发生，则后件命题事件p
a
发生。5.根据权利要求1所述的输电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：S31、从SCADA系统获取输电网保护装置的真实动作信息，并得到其动作可信度值或未动作可信度值；S32、采用三角隶属度函数对故障时序信息进行模糊化处理，得到保护装置动作时刻的隶属度值：
其中t表示保护继电器动作或断路器跳闸时刻，μ(t)表示时刻t对应的隶属度值；a,b分别表示保护装置动作时延的下界和上界；S33、对保护装置的动作可信度值或未动作可信度值及其动作时刻隶属度值进行融合计算，得到故障元件诊断模型输入神经元的初始脉冲值：μ(σ
i
)＝1
‑
(1
‑
μ(t
i
))(1
‑
μ(v
i
))其中μ(σ
i
)表示第i个输入神经元的初始脉冲值，μ(t
i
)表示第i个保护装置动作时刻的隶属度值，μ(v
i
)表示第i个保护装置的动作可信度值或未动作可信度值。6.根据权利要求1所述的输电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：S41、通过气象站获得故障区域的实时气象数据，得到故障时刻对应气象因素的故障率；S42、根据气象因素的故障率构建气象因素的灰色模糊矩阵S43、构建气象因素的权重矩阵S44、根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，陈孝天，黄著，赵斌，闫占新，刘伟，刘力源，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司技能培训中心，
类型：发明
国别省市：