基于信息分析的电力系统故障判断方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于信息分析的电力系统故障判断方法及装置；方法包括以下步骤：S1、进行信息分析；S2、对分析结果进行对比处理；S3、根据对比结果判断出是否存在故障。装置包括包括信息预处理模块、元件诊断模块、决策模块和故障处理模块。本发明专利技术在基于ANN的专家系统理论的基础上，设置了多模块协同互动的变电站故障信息分析决策系统，该系统通过各个智能模块间的协同工作以及合理安排，实现了变电站故障的自动和辅助决策处理，既可以对常规性故障进行迅速有效的程式化处理，又可以对复杂的新故障进行辅助决策，由运行人员做出判别修正，从而可以迅速准确的进行故障定位与排除，保证电力系统的安全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统故障判断，具体涉及一种基于信息分析的电力系统故障判断方法及装置。

技术介绍

1、随着电力系统的规模日益扩大，各种安全隐患也愈加严重，尤其是简单事故造成大范围停电、甚至地区电网瘫痪的概率在不断增加。现代电力系统的复杂性、实时性以及与之相伴的脆弱性、电力事故后果的恶劣性，都要求输配电系统发生故障时，能够快速检测故障、准确判断故障、合理排除故障，缩小停电范围，以维护整个电网的稳定运行。变电站发生故障后如何快速寻找故障位置，如何识别故障类别是处理停电事故的关键，对提高工作效率、缩短停电时间、降低停电损失都是非常有意义的。现有技术中对于传统变电站，正常操作、事故判断及处理等任务大部分还是由运行人员去完成的，一旦有突发性事故发生，运行人员必须凭借清醒的头脑和丰富的运行经验，准确迅速的判断出故障原因和故障类型，以便尽快排除故障，恢复系统正常运行，保证供电的可靠性和安全性。

2、随着智能变电站的建设，值班人员会面对越来越多的信号，越来越复杂的系统。传统监测系统只会机械的报告电力系统发生的事件，尤其是系统发生事故时，信号如潮水般涌来，使得值本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于：所述信息分析包括基于专家系统的分析决策、基于人工神经网络的分析决策和基于ANN的专家系统；所述专家系统的分析决策包括：知识库；所述知识库用于存放领域专家提供的知识和经验，且知识库具有检索、存贮、修改的功能，知识库的知识包括两类：一般性知识和启发性知识，所述一般性知识包含定义、常识和理论知识；启发性知识包括解决问题的理论、方法和技巧；推理机；所述推理机为一组用来协调控制ES的推理过程的计算机程序，利用知识库中的知识，基于数据库中的信息，按照...

【技术特征摘要】

1.基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于：所述信息分析包括基于专家系统的分析决策、基于人工神经网络的分析决策和基于ann的专家系统；所述专家系统的分析决策包括：知识库；所述知识库用于存放领域专家提供的知识和经验，且知识库具有检索、存贮、修改的功能，知识库的知识包括两类：一般性知识和启发性知识，所述一般性知识包含定义、常识和理论知识；启发性知识包括解决问题的理论、方法和技巧；推理机；所述推理机为一组用来协调控制es的推理过程的计算机程序，利用知识库中的知识，基于数据库中的信息，按照或正向或反向或正反向混合的推理策略进行推理，最终得出结论；数据库；所述数据库包括两个部分：实时变化数据和设备静态配置数据，均用于方便推理机调用数据库与知识库的数据，且两库中数据的表示和组织形式均为相容的。

3.根据权利要求2所述的基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于：所述基于人工神经网络的分析决策包括神经元模型和误差反传神经网络；所述神经元模型是系统的故障信息或经过处理的中间信息；神经元对输入信号进行加权和，并减去阀值，得到神经元的净输入sum为：

4.根据权利要求3所述的基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于：所述误差反传神经网络包括bp网络结构和bp网络算法；

5.根据权利要求4所述的基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于：所述对分析结果进行对比处理包括：

7.根据权利要求1所述的基于信息分析的电力系统故障判断方法，其特征在于：所述根据对比结果判断出是否存在故障包括收集保护动作事...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙合法，赵睿，文耀宽，张向阳，李秀清，张龙，李冰洋，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司，
类型：发明
国别省市：