基于多源信息的智能电网动态层次化故障诊断

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2014.09.002

东北大学学报:自然科学版 ›› 2014, Vol. 35 ›› Issue (9): 1221-1224.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2014.09.002

基于多源信息的智能电网动态层次化故障诊断

刘鑫蕊¹，徐国俊²，叶金凤¹，张婧¹

(1 东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110819; 2 丹东供电公司，辽宁丹东118000)

收稿日期:2013-08-15 修回日期:2013-08-15 出版日期:2014-09-15 发布日期:2014-04-11
通讯作者: 刘鑫蕊
作者简介:刘鑫蕊(1981-)，女，辽宁沈阳人，东北大学讲师，博士.
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61203026)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N110304004，N110404031).

Dynamic Hierarchical Fault Diagnosis of Intelligent Power Network Based on the Multisource Information

LIU Xinrui¹， XU Guojun²， YE Jinfeng¹， ZHANG Jing¹

1 School of Information Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110819， China; 2 Dandong Power Company， Dandong 118000， China.

Received:2013-08-15 Revised:2013-08-15 Online:2014-09-15 Published:2014-04-11
Contact: LIU Xinrui
About author:-
Supported by:
-

摘要/Abstract

摘要： 针对智能电网结构日趋复杂、系统信息呈多元化发展的特点，提出了一种新颖的故障诊断方法，包括用于快速诊断简单故障的开关层，着力解决开关和保护异动情况下复杂故障的馈线层，以及准确判断复杂系统环境下多类型故障的变电站层；同时采用动态跳转策略，调整诊断入口和结构.并且，将改进的深度优先搜索算法、Petri网推理与直觉不确定粗糙集约简方法分别应用于各层诊断中.仿真算例表明，本方法增强了各层诊断的适应性，提高了故障诊断的效率与精度，且能准确诊断多类型复杂故障，具有良好的实践应用价值.

关键词: 故障诊断, 多源信息, 层次化, Petri网, 直觉不确定粗糙集

Abstract: Considering the complicated structure and the diversified information system of intelligent power network， a novel method for fault diagnosis was proposed. In the proposed method there were three parts including switch layer used for the simple fault diagnosis， feeder layer strived to resolve complex fault in the case of abnormal switch and protection information， and substation layer used to judge multitype fault in the complex system. Simultaneously， dynamic diagnosis strategy was adopted to adjust diagnostic entrance and structure longitudinally. And the improved depthfirst searching algorithm， Petri net reasoning and intuitionistic uncertaintyrough sets theory were applied to each layer respectively in the diagnosis. The simulation results showed that the adaptability of each layer diagnosis is enhanced， and the efficiency and accuracy of fault diagnosis are improved.In addition， kinds of complex fault can be accurately diagnosed with good practical application value.

Key words: fault diagnosis, multisource information, multilayer, Petri net, intuitionistic uncertaintyrough sets

中图分类号:

TM711

刘鑫蕊，徐国俊，叶金凤，张婧. 基于多源信息的智能电网动态层次化故障诊断[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2014, 35(9): 1221-1224.

LIU Xinrui， XU Guojun， YE Jinfeng， ZHANG Jing. Dynamic Hierarchical Fault Diagnosis of Intelligent Power Network Based on the Multisource Information[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2014, 35(9): 1221-1224.

参考文献

[1] 杨健维，何正友，臧天磊.基于方向性加权模糊Petri网的电网故障诊断方法［J］.中国电机工程学报，2010，30(34):42/49.(Yang Jianwei，He Zhengyou，Zang Tianlei.Power system faultdiagnosis method based on directional weighted fuzzy Petri nets［J］.Proceedings of the CSEE，2010，30(34):42/49.)
[2] 栗然，张烈勇，顾雪平，等.采用粗糙集联合规则挖掘算法的分布式电网故障诊断［J］.中国电机工程学报，2010，30(4):28/34.(Li Ran，Zhang Lieyong，Gu Xueping，et al.Distributed fault diagnosis of power networks applying the united rules mining algorithm based on rough set theory［J］.Proceedings of the CSEE，2010，30(4):28/34.)
[3] Lim I H，Hong S，Choi M S，et al.Security protocols against cyber attacks in the distribution automation system［J］.IEEE Transactions on Power Delivery，2010，25(1):448/455.
[4] Lin X，Ke S，Li Z，et al.A fault diagnosis method of power systems based on improved objective function and genetic algorithm—tabu search［J］.IEEE Transactions on Power Delivery，2010，25(3):1268/1274.
[5] Guo C X，Gao Z X，Liu Y，et al.Hierarchical fault diagnosis approach for power grid with information fusion using multidata resources［J］.High Voltage Engineering，2010，36(12):2976/2983.
[6] He X F，Tong X Y，Sun M W.Distributed power system fault diagnosis based on Bayesian network and DempsterShafer evidence theory［J］.Automation of Electric Power Systems，2011，35(10):42/47.
[7] Gu X P，Liu D B，Sun H X，et al.Acquisition of power system fault diagnosis information from SCADA system［J］.Power System Technology，2012，36(6):64/70.
[8] Sarmadi S A N，Dobakhshari A S，Azizi S，et al.A sectionalizing method in power system restoration based on WAMS［J］.IEEE Transactions on Smart Grids，2011，2(1):190/197.
[9] Ramos G，Sánchez J L，Torres A，et al.Power system security evaluation using Petri nets［J］.IEEE Transactions on Power Delivery，2010，25(1):316/322.
[10] Calderaro V，Hadjicostis C N，Piccolo A，et al.Failure identification in smart grid based on Petri net modeling［J］.IEEE Transactions on Industrial Electronics，2011，58(10):4613/4623.

[1]	王宏伟，张昊天，韩杰，刘晨宇. 不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2023, 44(1): 1-8.
[2]	王娜，李杨，彭锟. 基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(9): 1240-1249.
[3]	侯东晓，穆金涛，方成，时培明. 基于GADF与引入迁移学习的ResNet34对变速轴承的故障诊断[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(3): 383-389.
[4]	任朝晖，于天壮，丁东，周世华. 基于VMD-DBN的滚动轴承故障诊断方法[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2021, 42(8): 1105-1110.
[5]	罗忠，徐迪，李雷，马辉. 基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2021, 42(5): 673-678.
[6]	张永超，李琦，任朝晖，周世华. 基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2021, 42(3): 367-372.
[7]	王新刚，王超，韩凯忠. 基于优化VMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2021, 42(3): 373-381.
[8]	李国军，李依擎，邱勇. 园区供热管网泄漏工况建模及分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(10): 1402-1409.
[9]	侯延彬，陈炳均，高宪文. 基于GM-ELM的有杆泵抽油井故障诊断[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(12): 1673-1678.
[10]	徐林，郑晓彤，付博，田歌. 基于改进GAN算法的电机轴承故障诊断方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(12): 1679-1684.
[11]	郝丽娜，曹瑞珉，王风立，白国力. 导弹拦截的混杂对策系统建模研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(7): 931-936.
[12]	王大志，江雪晨，宁一，赵琳琳. 一种改进的电网故障诊断解析模型[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(8): 1065-1069.
[13]	江雪晨，王大志，宁一，刘晓琴. 基于模型诊断和skyline查询的电网故障诊断[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(6): 765-769.
[14]	姜秋俚，王鹏飞，韩天放，胡筱敏. 基于Petri网与BAT的造纸行业排放限值仿真[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(5): 702-706.
[15]	刘鑫蕊，高艺伟，王智良. 基于改进时间模糊Petri网配电网故障诊断方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(11): 1526-1529.

基于多源信息的智能电网动态层次化故障诊断

Dynamic Hierarchical Fault Diagnosis of Intelligent Power Network Based on the Multisource Information

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价