电力系统故障诊断与不可观测保护状态识别的解析模型

现有的针对继电保护信息不完整情况下的故障诊断与不可观测保护状态识别(FSE-SIUPR)的数学模型不能处理警报信息的时序特性,而这种特性对于弥补继电保护信息的不足、快速而准确地诊断故障并评价保护和断路器的动作行为具有重要作用.在此背景下,文中首先基于时序约束网络理论,发展了一种能够充分利用警报信息时序特性的FSE-SIUPR的集成数学优化模型,该模型能够从时序上解释整个故障演变过程,并识别出一些不可观测保护的状态.之后,采用禁忌搜索(Tabu)算法对优化模型进行求解,并用一个实际电力系统的故障场景对所提出的模型进行了验证.

电力系统故障诊断与不可观测保护状态识别的解析模型

现有的针对继电保护信息不完整情况下的故障诊断与不可观测保护状态识别（FSE-SIUPR）的数学模型不能处理警报信息的时序特性,而这种特性对于弥补继电保护信息的不足、快速而准确地诊断故障并评价保护和断路器的动作行为具有重要作用.在此背景下,文中首先基于时序约束网络理论,发展了一种能够充分利用警报信息时序特性的FSE-SIUPR的集成数学优化模型,该模型能够从时序上解释整个故障演变过程,并识别出一些不可观测保护的状态.之后,采用禁忌搜索（Tabu）算法对优化模型进行求解,并用一个实际电力系统的故障场景对所提出的模型进行了验证.