容纳时序约束的改进模糊Petri网故障诊断模型

现有基于Petri网理论的电力系统故障诊断模型与方法完全没有利用或没有充分利用警报信息的时序属性,且容错性不强,在处理复杂故障时可能无法得到明确的诊断结果。在此背景下,提出一种融合时序约束网络的模糊Petri网故障诊断模型。通过将Petri网的库所赋予时间属性,以充分计及元件故障、保护动作和断路器跳闸间的延时约束,并采用模糊加权算法进行推理运算,提高了模型的容错性。最后,以IEEE 10机39节点电力系统为例验证了所发展的模型的正确性和求解算法的有效性。与现有两种方法的比较表明,所发展的诊断方法能够自动跟踪网络拓扑变化,在增加少量计算量的情况下,较大提高了容错能力,满足大规模电力系统在线故障诊断需要。

考虑实时信息时标误差的电网故障诊断方法研究

现有电网故障诊断研究较少考虑实时故障信息存在的时标误差,在进行复杂故障诊断时会对诊断结果产生影响。该文运用时序约束网络,对反向时序推理进行改进,获得可能的故障假说集合。根据故障假说所表征的事件时标之间的等式和不等式约束关系,得到与之对应的线性不等式组,并将对故障假说的合理性分析转化为对线性不等式组的相容性分析。若线性不等式组存在可行解,则认为与之对应的故障假说成立。最后,结合实际故障案例验证该方法的有效性。