基于故障录波器信息的故障诊断系统

    ③以各保护和设备的基本工作原理及可能出现的故障情况为基本原则，假定各种保护和设备的动作情况。
5 仿真测试实例
　　为了检验本文所构造的故障诊断系统的性能及效果，用图2所示系统中变电站1进行验证。现用一个例子进行说明。假定故障点d₁发生A相永久性接地短路故障，故障后0．1 s由高频保护动作切除故障，重合闸后高频保护拒动，由零序过流保护Ⅰ段动作切除故障，其余保护和设备动作均正确。
　                            
　　设在线路L₂上发生故障。表1为故障位置诊断模块的输入、输出数据及诊断结果。故障发生后，保护、断路器和自动装置动作性能诊断模块中有关线路L₂的各ANN模型的输入、输出数据及诊断结果列于表2。
         
     
     
　　重合闸后保护、断路器和自动装置动作性能诊断模块中有关线路L₂的各ANN模型的输入 、输出数据及诊断结果列于表3。
    
    

6 结束语
　　本文提出了基于故障录波器信息的运用人工神经网络方法构造变电站故障诊断系统的一种方法。该方法具有运行速度快、学习能力强、容错性好等特点。由于采用了模块化结构，因而该系统具有系统构造容易、运行维护和修改方便等优点。经仿真表明：基于故障录波器信息，将ANN应用于变电站故障诊断是一有效方法。但ANN本身具有与符号数据库交互的功能较弱，不能直接同故障录波器相连，也不擅长处理启发性知识，缺乏解释自身行为和输出结果的能力等缺点。这些不足之处有待下一步工作来弥补。例如，将ANN与ES（专家系统）结合起来，利用ES具有较强的逻辑推理和符号信息处理能力，由ES负责输入、输出数据处理，ANN作为故障诊断系统的核心^［2，6］；也可以将ANN与模糊控制结合起来，利用模糊控制的似然推理特点，以模糊系统预处理人工神经网络输入信号^［7］；另外，也可以优化ANN模型及特征参数。
　　同时，仅有一个变电站的信息，有时在故障越级跳闸时不能作出正确判断，只能给出估计范围，因而如能将电网中各变电站的故障录波器通过传输介质连接起来形成故障录波局域信息网，使得站间数据能够互传，这将对进一步确诊故障大有好处。


参考文献


［1］胡守仁，余少波，戴葵，等．神经网络导论［M］．长沙：国防科技大学出版社，1992．
［2］顾雪平，盛四清，张文勤，等．人工神经网络和专家系统结合运用的电力系统故障诊断方法［C］．第九届国际电力系统保护的进展会议论文集，1993．
［3］段玉倩．神经网络式微机继电保护的研究［D］．天津：天津大学，1998．
［4］陈德树．计算机继电保护原理与技术［M］．北京：水利电力出版社，1992．
［5］王东．具有时空结构性能NN群的高压输电线路在线综合故障识别和性能分析智能系统［D］．天津：天津大学，1995．
［6］Yang HT，Chang W Y，Huang CL．On－line faultdiagnosis ofpower substation using connectionist expert system［J］．IEEE PWRS，1995，10(1)：323－331．
［7］王士同．神经模糊系统及其应用［M］．北京：北京航空航天大学出版社，1998．

上一页  [1] [2] 

本文关键字：信息  电工文摘，电工技术 - 电工文摘