基于petri网的微电网的故障诊断的研究

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1、第一章绪论①独特性：微电网由分布式电源，储能装置及当地负荷构成，是一个小型电力网络，与传统大电网系统的最主要区别在于其灵活的可调度性；②多样性：微电网内部的电源组成多种多样，不仅有传统电源，如柴油发电机；又有利用可再生能源发电的电源，如双馈风机、屋顶光伏、地热发电等。同时，微电网中也包含着储能设备，作为系统稳定运行的必要条件，负荷的类型也可分为敏感型、非敏感型，可控型、非可控型等；③可控性：根据电网运行工况的不同，微电网可以选择不同的运行方式，完善的控制策略使得微电网的可靠性得到提高，安全性和稳定性得到保障；④交互性：微电网中具有独立发电设备，不仅可以在必要时对主网提供有力的

2、支撑，同时也可以作为一个整体通过公共耦合点作为大电网的一个负荷；⑤独立性：微电网在一定条件下可以独立运行，在一定基础上可以保障本地的重要负荷用电稳定性和连续性需求。1．2电网故障诊断技术的发展现状电网故障诊断主要是对各级线路和各类保护装置产生的报警信息、断路器的状态变化信息以及电压电流等电气量测量的特征进行分析，根据保护动作的逻辑和运行人员的经验来推断可能的故障位置和故障类型。这个过程很难用传统的数学方法描述，而人工智能技术则由于其善于模拟人类处理问题时的过程，容易计及人的经验以及具有一定的学习能力等特点在这一领域得到了广泛的应用。下面简要介绍相关的人工智能技术，如专家系统(

3、expertsyst锄)、人工神经网络fartificialneuralnetwork)、模糊理论(fuzzytheory)、遗传算法(geneticalgorithms)及Petri网络(Petrinet)等基本概念，并在此基础上对文献中提出的相应的输电网络故障诊断方法进行述评，分析它们在输电网络故障诊断中应用的特点以及存在的主要问题，以促进该研究领域的进一步发展L9q4J。1．2．1专家系统专家系统属于计算机智能程序系统，主要内容是所应用相关领域某专家级别的知识和经验，其能够像人类专家一样思考和解决该领域的问题。换句话说，专家系统是一个程序系统，该系统中包含相关专业知识以

4、及经验，能够在这些知识和经验的基础上模拟人类大脑决策的过程，进行推理并判断，以便处理需要人类专家的复杂问题。简单来说，专家系统是能够模拟人类专家，综合其知识以及经验从而实现专门领域问题解决的程序系统[1孓18J。一般来说，专家系统包含有大量的专门的知识和经验。它能够根据指定领域专家提供的经验以及知识，模拟其决策过程，综合客观条件而进行推理以及判断，2第一章绪论最终使需要专家决策的问题得到解决。当然，专家系统应用的领域不同时，其所采用的知识内容，结构以及表达方式也各不相同。常用的知识表示方法有以下几种：谓词逻辑，产生式规则，框架，语义网络以及黑板等。与传统计算机程序相比，专家系

5、统具有完全不同的体系，通常由以下几个主要部分组成：知识库，解释机制，推理机，知识获取机制，综合数据库以及人机结构等几个基本的、独立的部分所组成，如下图1-1所示。其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同，而有所差异。专家、知识工程师用户-f、Iz：‘、1墨。7一一7人机交互界面可行计羽识i“wHY”lj“How”——』上二一拥未纛田二芝巽i．!综合数知识获取解释器p二二二专写晶}}理解、。芝’∑i形式】l知识库：三≤)推理机图1-1专家系统结构图1．2．2人工神经网络人工神经网络(artificialneuralnetwo

6、rk，缩写为ANN)是目前在多个应用领域中涉及的人工智能方法，人工神经网络通过模拟人类神经系统中的信号传输、处理过程。自从1943年数学方面的专家W．S．Pitts和心理学方面的专家W．S．Mcculloch第一次提出神经元之后，利用神经系统中的信号传输、处理过程来解决实际的问题成为热点。人工神经网络与专家系统相比，人工神经网络中最大的特点是通过神经元以及它们相互之间的有向权重联系起来，并以此来处理隐含的问题。人工神经网络具有以下一些特点：自我学习能力强，当人工神经网络的基本结构确定了之后，仅需要一些必须的样本，人工神经网络通过对样本的学习，根据学习算法对训练样本进行训练，最

7、终可以实现知识的自我组织、自我完善、自我学习能力。通常，在人工神经网络学习完成之后，还必须加入一些泛化的环节，使得人工神经网络同时具有一定的泛化能力；以外人工神经网络的容错能力很强，对于输入信号中的干扰噪声具有一定的抗干扰性能，在正常的告饶范围内人工神经网络依旧能给出正确的输出结果；不仅局限于上面所述特点，人工第一章绪论神经网络在计算过程中具有很好的独立性，便于在进行数据处理过程中的并行操作，这也使得人工神经网络的诊断速度能满足各个系统的需要【l9】。人工神经网络在电网故障诊断中的应用主要是针对输电网故