基于贝叶斯网的电网故障诊断技术

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1、分类号.密级.基于贝叶斯网的电网故障诊断技术研究生姓名：赵培哲指导教师姓名、职称：李长云教授学科专业：电气工程研究方向：现代电力电子技术及系统湖南工业大学分类号.密级.基于贝叶斯网的电网故障诊断技术ResearchonPowerSystemFaultDiagnosisMethodBasedonBayesianNetworks研究生姓名：赵培哲指导教师姓名、职称：李长云教授学科专傘Z:电气工程研究方向：现代电力电子技术及系统论文答辩日期挪H答辩委员会主席“^湖南工业大学二〇一五年六月十五日湖南工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，

2、是本人在导师的指导下，独立进行研宄工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名日期月湖南工业大学论文版权使用授权书本人了解湖南工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文，允许学位论文被查阋和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其他手段保存学位论文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。作者签名^I：髮导师签名广於巧曰期w/

3、年fe月,f7日摘要电力系统运行中总会受到自然和人为因素的干扰，导致电力系统不可避免的发生故障。而故障发生后，大量的警报信息传入调度中心，将给调度人员进行事故分析和处理带来困难。因此若能提供一个自动处理警报系统，将会使调度人员在进行事故分析和事故处理上事半功倍。目前，传统人工智能方法在搭建诊断模型时，主要集中于处理具有空间不确定性的警报信息，而忽略了信息的时间不确定性。针对该问题，本文提出了基于时间序列的贝叶斯网模型，解决了建模过程中的时间不确定性，提高诊断精度。本文首先阐述了电网故障诊断研究的意义、研究现状及存在的问题。其次介绍了贝叶斯网研究中的

4、一些基本概念，包括贝叶斯网的构造、概率传播以及贝叶斯网学习，详细介绍了贝叶斯网的LeakyNoisy-Or模型，通过其因果独立机制，降低了建模的复杂性。然后，针对传统故障诊断方法研究中缺乏考虑时间因素的问题提出了基于时间因果贝叶斯网模型，引入模糊理论表示故障和警报之间的因果关系，建立了两种模型—“与”节点与“或”节点，并给出了节点的条件概率以及故障假说的概率的计算方法，通过算例间比较来证实该模型的准确性。最后，基于SCADA与SOE信息提出了新的电网故障诊断技术—具有时序性的贝叶斯网的电网故障诊断技术。在该模型中引入新的元素—开关，提出基于广度优化

5、搜索的方法寻找关联路径以确定开关状态，通过算例进行分析，验证该模型的准确性。该模型很好的解决了具有时序性的电网故障诊断技术，具有很好的鲁棒性。关键词：电力系统，故障诊断，贝叶斯网，时间因果IABSTRACTAlways influenced by natural and human factors in the operation of the power system，power system inevitably leads to failure.At the same time，at the time of failure will have

6、 a large number of alarm information to dispatching center，to dispatch personnel to bring huge difficulties accident analysis and accident treatment.So if we can dispatch personnel to aautomatic processing of alarm system，will make dispatch staff get twice the result with half

7、 the effort on the analysis of the accident and accident treatment.But the traditional artificial intelligence methods mainly focus on how to deal with the alarminformation uncertainty in space，and how to build model，in the time on the study of the uncertainty exists serious d

8、eficiencies，at the same time not to build a model can simulta