基于贝叶斯网络的电网故障类型诊断

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1、分类号：单位代码：安：工犬學■傲论文题目：基于贝叶斯网络的电网故障类型诊断作者姓名凌子俊专业名称：电气工程导师姓名：陈静副教授完成时间二—五年六月中图分类号：论編号学粉类号：密级：公开安徽理工大学硕士学位论文基于贝叶斯网络的电网故障类型诊断储姓名：专业名称：电气工程研宄方向：电力系统及其自动化导雕名：陈静副教授导师单位：安徽理工大学电气与信息工学院答艘员会挪￡论文答辩日期：年月日年月日DissertationinElectricalEngineeringTypeofgridfaultdiagnosisbasedonBayesianne

2、tworkLingZijunChSipeivisor:enjingSchoolofElectricalandInformationEn^neeringAnHuiUnivetsityofSdoxeandTedmologyNo.168,ShungengRoad,Huainan^3200ipjR.CHINA独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果’也不包合为获得安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过

3、的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：曰期：二对年月曰学位论文版权個授权书本学位论文作者完全了解安徽理工大学有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产杈单位属于安徽理工大生。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：或摧、签

4、字日期年月日摘要摘要电网短路故障是电网故障中出现最为频繁的一种故障。如何对电网短路故障进行快速、准确、智能的诊断，并迅速处理故障、恢复线路供电，是目前智能电网研究的一个重要研究课题。本文首先对目前常见电网故障诊断的智能诊断方法进行介绍，并加以比较，选择优势更加明显的贝叶斯网络方法来对电网短路故障类型进行诊断。然后详细地介绍了贝叶斯网络理论的相关基础知识。最后详细分析各种电网故障类型及其对应的故障特征，并对这些故障特征加以提取，以便进一步研究。将得到的故障特征作为节点变量，搭建网络结构，对节点参数进行赋值，建立起基于贝叶斯网络的电网故障

5、类型诊断模型。在专家知识的基础上进行贝叶斯网络的概率推理和节点变量的证据敏感性分析。该系统具有以下特点：采用了基于贝叶斯网络理论，并成功构建出简单实用的智能诊断模型，能够正确识别出各种故障类型；通过建立贝叶斯网络模型，在专家知识的基础上，对该诊断模型进行概率推理和节点的证据敏感性分析，得出各个节点变量对诊断结果的影响值，增加该诊断模型的通用性和实用性。为了验证所设计的贝叶斯网络系统模型的有效性，在实验室环境下对大量的故障样本进行测试。测试结果表明，本文设计的贝叶斯电网故障类型诊断系统能够通过各种故障特征准确判断电网故障的类型，达到了预

6、期目标。图表参关键字：电网故障；贝叶斯网络；概率推理分类号AbstractAbstractShort-circuitfeultisoneofthemostfrequentfeultsinthepowergridHowtodiagnosetheshort-circuitfaultinaccurateandintelligentway,dealwiththefeultandrestorepowertolineqmcWyisanimportantresearchtopicintitefieldofsmartpowersystemoraeat

7、iy.Firstsomecommonintelligentdiagnosismethods,wiiichwereq>pliedtothefeultdetection,wereintroducedandtookacomparisonamongthem.TheBayesiannetwork,wiioseadvantagesweremoreobvious,waschosentodiagnosethefeultlype.Then,therelatedbasicknowledgeofBayesiannetworktheorywasintrodu

8、cedinthepaperatlength.Finally，，目录目录雜職背景及相关意义电网鹏诊断施国内外職分析常见人工智能施的学习贝叶斯网络理伽识贝叶斯的发展历史论舰财斯醇擁：财斯网络学习理论和施贝叶斯网络的定义财斯施