基于告警时序的输电设备故障定位方法的研究

电网故障设备定位如果只依靠静态告警信息,不能计入告警后续信息,则会导致电网故障设备定位精度低和出现多解的问题,因此考虑了告警的动态时序性。基于告警时序信息,定义了故障设备状态时序矩阵、告警时序矩阵、断路器时序矩阵、主保护时序矩阵、近后备保护时序矩阵和远后备保护时序矩阵以及矩阵中元素的建立方法。同时为了求解期望值,定义了断路器期望时序矩阵、主保护期望时序矩阵、近后备保护期望时序矩阵和远后备保护期望时序矩阵。为了形成期望值矩阵,又定义了设备-主保护关联矩阵、设备-近后备保护关联矩阵和设备-远后备保护关联矩阵。基于SCADA和WAMS的开关和保护信息,构建了故障设备定位的时序目标函数。以设备状态的时序矩阵元素为待求解的状态量,利用改进的免疫遗传算法作为求解时序目标函数的方法。这样求解的设备状态不仅包含设备故障与否的状态,还包括设备故障时间。特别是对于电网中有多个设备不同时间动作的情况,可以清晰识别。同时对免疫遗传算法进行改进,形成了基于记忆的免疫遗传算法,解决了动态告警信息被忽略的问题,提高了故障设备定位的速度和精度。

面向5G海量网管数据的故障溯源技术

针对第5代移动通信系统(5G)环境下海量网管数据溯源难、关联挖掘冗余度大的问题,结合时间约束、滑动时间窗和分类层次技术,提出了一种基于网络拓扑的时序告警关联挖掘算法.该算法可以有效缩减候选集,实现对海量网管数据高效压缩和快速溯源.仿真结果表明,改进后的故障溯源候选集在拓扑上具有实际关联性,对比其他关联算法更有效.