粗糙集结合Petri网进行分区域并行推理的配电网故障诊断方法研究

针对配电网规模庞大且发生故障后警报信息存在不确定性和不完整性的问题,提出了一种粗糙集结合Petri网进行分区域并行推理的配电网故障诊断方法。该方法先将配电网划分为多个独立的区域,对于各个区域分别建立故障决策表,再利用粗糙集对决策表进行属性优选和诊断规则提取,最后构建Petri网模型,通过Petri网的并行推理实现故障诊断。诊断实例证明了该方法不仅诊断快速准确,而且容错能力强、适应性好、灵活性高。

配电网故障诊断方法综述

随着配电网的日趋复杂,对配电网故障诊断的要求也日益增强。作者以配电网为研究对象,简要介绍国内外目前配电网故障诊断的几种常用方法(专家系统、模糊理论、遗传算法、Petri网、人工神经网络、多代理系统、粗糙集理论、混合整数规划法、优化算法),比较了各种方法的优缺点并评价了这些算法的可行性及实际应用中存在的问题。

基于RS并行约简算法的配电网故障诊断方法

随着电力系统对系统故障诊断智能化的要求越来越高,为了解决传统专家系统对不完整知识处理的局限性以及减少误判、漏判的情况,本文提出一种基于RS并行约简算法,将约简算法中计算相对正域的过程和计算核值的过程实现了并行化处理。实验结果显示,本方法提高了粗糙集中决策表属性约简的准确性,同时降低了属性约简的时间。本方法对配电网故障诊断的决策规则的自动化生成、实时故障信息进行分类判断和识别具有重要意义。