基于Petri网的电网故障诊断方法研究

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1、基于Petri网的电网故障诊断方法研究摘要:提出基于petri网理论的地区电网故障分层诊断方法。根据变迁的发生及库所中托肯的转移得到稳态potri网模型,最终确定故障元件。该方法采用图形化和解析式对电网故障诊断过程进行描述,实现具有信息预处理及启动检测、故障的检测、网络结构的更新、故障诊断、设备动作行为评价、人机交互等功能。并在局部电网中进行了诊断与分析验证。关键词:电网故障;分层诊断;potri网;图形化;解析式中图分类号:tn711.1-34;tm711文献标识码:a文章编号:1004-373x(2011)21-0144-05researchonfaultdiagnosi

2、ssystemofpowergridbasedonpetrinetwujin-ful,ruyuan2,mcngzhcnl,lishu-guangl,rufcngl,juyong-fengl(1.schoolofelectronicandcontrolengineering,chang?anuniversity,xi‘an710064,china;2.schoolofcomputerscienceandengineering,xi‘antechnologicaluniversity,xi‘an710032,china)abstract:thestratifiedstructur

3、ediagnosticmethodbasedonpetrinetisproposed・thestablestatepetrinetmodelwasestablishedbasedonthevariationoftriggerfiringsandtheshiftoftokensintheplaces,andthefaultpartsweredetermined.themethodadoptedgraphicalapproachandanalyticformulatodescribetheprocessofpowergridfaultdiagnosticanddifferenee

4、betweenthesimpleandthecomplexfaultpetrinetmodels・thefauItdiagnosticsystemhasfeaturesofinformationpretreatmentandstartexamination,faultexamination,gridarchitecturerenewal,faultdiagnosis,performanceevaluationoftheequipmentandman-machineinteractive・keywords:powergridfault;stratifiedstructuredi

5、agnosis;petrinet;graphicalapproach;analyticformula收稿日期:2011-06-01基金项目:国家自然科学基金项目(60804049)0引言冃前我国电力系统高速发展,C经进入以高电压、大机组、跨区域、交直流混合为特点的大电网时代。为减少事故的发生,防止系统稳定性遭破坏,不仅要加强电源和电网的一次系统建设,还要发展监控系统以提高电网事故的应对处理能力。其中故障诊断及故障恢复等在线分析和预防控制技术是预防电力系统由偶然故障演化为大面积停电事故的有力支持,对减少故障影响,保证电力系统安全稳定运行,创造良好的生产经营环境具有重大意义。随着

6、计算机技术、新数学工具的不断发展,新的思路被提出应用在故障诊断领域,可以解决传统故障诊断方法在实用化及有效性方而存在的一些问题。本文将petri网理论应用到地区电网故障诊断系统中,可以提高系统故障诊断速度,为进一步实用化打下基础。1电网故障诊断的petri网简单模型图1模拟的是故障的传播过程,这是利用petri网进行故障诊断的最基本的情况。首先定义两类故障:简单故障和复杂故障。简单故障指电网故障均由主保护设备止确动作切除,不存在保护和断路器的拒动和误动;复杂故障则是指在故障的同时还伴随有保护装置的不正确动作。本文称图1模型中包含三类库所节点:第一类库所p1表示故障元件,可以是

7、线路、母线、变压器或发电机;第二类库所p2表示故障元件的主保护继电器r;第三类库所p3表示继电器r相对应的断路器cb。图1简单petri网n的故障诊断模型故障诊断的大致过程是:初始状态时,由收到的报警信息标记开关类库所,即p3中标记托肯,故障诊断过程中,通过t2的发生进而t1发生,托肯最终被移到p1中,从而诊断出线路故障。petri网故障诊断的简单模型是指petri网模型中仅涉及与故障元件相关的主保护设备,不考虑后备保护装置的影响。图2Q)是一条两侧均装有保护设备的线路1,假设线路1发生了故障。图2(b

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