基于数据挖掘模型的配电网故障定位诊断

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1、天津大学学报第35卷第3期2002年5月JOURNALOFTIANJINUNIVERSITYVol.35No.3May2002基于数据挖掘模型的配电网故障定位诊断廖志伟,孙雅明,杜红卫(天津大学电力自动化与能源工程学院,天津300072)摘要:由于配电网故障定位所依据的故障信息来自于户外的FTU,其运行环境较恶劣,元器件受损或信息丢失的可能性高,易形成变异故障模式,导致故障定位的错判,提出基于粗糙集(RS)理论和遗传算法(GA)相结合的数据挖掘(DM)模型来处理实时输入信息的畸变和实现配电网的故障定

2、位.首先通过RS对变异故障信息域的数据集进行划分,再用GA挖掘出输入信息与故障定位诊断结果间冗余关系及内在关联性规则.经仿真测试证明,基于DM模型的故障定位与基于常规前馈神经网络(FNN)故障定位原理相比,前者具更高的容错性能.关键词:配电网;故障定位;数据挖掘;神经网络;容错性能;粗糙集中图分类号:TM766文献标识码:A文章编号:0493-2137(2002)03-0322-05配电网故障自动定位、隔离及恢复供电,是配电网DM)技术,构造一种综合智能的配网故障定位模型,综合自动化最基本和最重要的功

3、能,对保证供电可靠在不精确、不完整、近似推理的环境实现高容错性推理性、提高供电质量具有重要意义.已有不少关于远方.仿真测试结果证明此模型能有效地克服实时信息畸控制方式配电网故障定位的研究,如文献[1]提出利用变而导致的错误诊断,提高配电网故障自动定位的容电流越限告警信号生成故障判断矩阵来判别和隔离故错性能和实用性.障区段;文献[2]把配电网故障定位转化为整数优化问题,利用遗传算法(geneticalgorithm,简称GA)实现1基于DM配网故障定位原理与模型故障定位;文献[3,4]用基于框架式专家系

4、统和模糊逻辑推理智能原理实现配电网故障定位.当故障定位所DM是人工智能、数据库技术及统计等学科发展依据的实时信息完整、正确时,这些系统大都能得到较和相互结合的产物.它是指从数据中,提取隐含在其为满意的结果.中人们事先未知,但又潜在有用的信息和知识,并将其配电网故障定位所用的信息源大多来自于户外的最终表示成人们可理解模式的高级过程.DM能对历FTU(feederterminalunits),其运行环境恶劣,承受强史数据进行查询和遍历,挖掘出其中隐藏的关于数据的电磁、雷电干扰,且继电器节点故障、FTU元器

5、件损整体特征描述,对发展趋势的预测及决策生成具有重[6][7]坏等因素存在,使得配电网信息受干扰、畸变或丢失的要参考价值的信息.由ZPawlak教授提出的RS可能性较高,易形成变异的故障模式[5].现有的研究是用以处理包含噪音、不确定及不完整信息的数学工方法在处理变异模式时难以保证故障定位的高容错具,它为DM提供了一种新的方法.性,会出现错判或漏判,其实用价值受到一定限制.因基于DM模型的配电网故障定位系统主要是利此,配电网故障定位实现方法必须考虑对故障定位所用RS来提取领域知识,直接将给定变异故障模

6、式集用信息具有容错能力.合换成RS中的决策表,通过辨识矩阵和辨识函数确针对配电网故障定位的故障模式存在不确定性信定配电网故障模式的近似域,并挖掘出该问题中输入息的情况,通过运用基于粗糙集(roughset,简称RS)矢量与输出矢量内在相互关联性规则.为了避免对故理论和GA相结合的数据挖掘(datamining,简称障模式空间作盲目的随机或穷举搜索,本文提出用收稿日期:2002-01-14.基金项目:国家自然科学基金资助项目(59877016).作者简介:廖志伟(1973—),男,博士生.2002年5

7、月廖志伟等:基于数据挖掘模型的配电网故障定位诊断·323·GA对领域知识作智能式搜索,从故障模式集的信息图3配电网的网络拓扑结构可逻辑等效解耦成数个带中,快速挖掘出其冗余性及内在相关性联系规则.树支的辐射状网和树干网的组合(图4a),而后再将它图1为基于DM模型的配电网故障定位总体框们等效解耦为若干个单一的树干网(图4b所示).当图,由信息处理模块、DM模块、配电网逻辑等效解耦图4a中的树支b1、c1或d1发生故障时,仅该树支和模块及综合决策模块组成.主干线a2、b2上有故障电流,其它树支无故障电流流

8、过.在主干线上发生故障时,所有树支均无故障电流流过.基于上述特征分析,对图4所示的辐射网进行故障定位时,仅需对图4b的三个单一树干网进行分别处理.辐射网逻辑可等效解耦成与其树梢数目相同的多个单一树干网,从而使得故障定位分析模型仅限于简单的树干网,有效地简化配电网故障定位问题,缩短故障判断时间.图1基于DM模型的配电网故障定位总体框图Fig.1OverallmodelofDMbasedFDSsystemforDN图3多电源多分段多联络接线图信息处理模块从S

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