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电力系统故障诊断方法综述与展望
电力系统故障诊断方法综述与展望
Review and Prospects of Fault Diagnosis in Power System
邵晓非 宁 媛 刘耀文 张慧莹 （贵州大学电气工程学院，贵州 贵阳 550025）
摘要 综述了近年来研究的比较多的电力系统故障诊断方法，包括了专家系统、人工神经网络、Petri 网络、优化方法、贝叶斯网 络、模糊集理论、粗糙集理论等。 概述了它们的原理特点和实用性，并分析了它们的不足之处。 最后从电力系统故障诊断现状 和主要问题出发，以解决工程实际为目标，指出了该领域所需解决的问题和主要发展方向，以促进该领域的进一步发展。 关键词：故障诊断，电力系统，人工智能，发展趋势
ANN 在电力系统故障诊断中的应用主要是故障定位和故障 类型识别两个方面，具有鲁棒性好，学习能力强，不需要构造推理
机，推理速度较快等特点。 目前 ANN 在应用中也出现一些问题： ①如何在大型系统中获得一个完备的知识库。 ②难以确保 ANN 训练时收敛的快速性和避免陷入局部最小。 ③缺乏解释自身行为 和输出结果的能力。 近几年基于神经网络的故障诊断系统的研究 主要集中在网络结构和训练算法上。 文献[2]使用局部逼近的径向 基函数神经网络（RBF）实现故障定位。 它以输电网络中所有可能 获得的保护和断路器的状态作为输入，将所有可能的故障位置作 为输出，并以 0，1 来表明输入、输出相量激活与否。 径向基函数神 经网络的学习收敛速度比较快， 但相应的应用条件也比较严格。 文献［3］采用的广义回归神经网络（GRNN）方 法 ，对 相 应 的 训 练 样本矩阵修改并自动重构和训练 GRNN 从而提高了模型的维护 性能。 基于神经网络的故障诊断的重点在于要提出新的神经元计 算模型和结构，这样才能使得 ANN 能更好地应用。 1．3 基于 Petri 网的电力系统障诊断
专家系统（Expert System，ES）是一种模拟人类专家推理方 法解决领域问题的计算机程序系统。 目前专家系统已较为成熟地 运用到电力系统故障诊断中，其典型应用是将保护和断路器的动 作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示出来，形成知识库进 而根据报警信息对知识库进行推理，以获得诊断结果。
在专家系统诊断方法中，动作逻辑以及保护与断路器之间的 关系可以用较为直观、模块化的规则表示出来，并且允许增加、删 除或修改，以确保诊断系统的实时性和有效性，同时能够给出符 合人类语言习惯的结论并具有相应的解释能力。 但是在实际应用 中 也 具 有 一 些 缺 点 ：①容 错 能 力 较 差 ， 缺 乏 有 效 的 方 法 来 识 别 错 误信息。 ②知识的获取及其完备性的验证比较困难。 ③不具备学 习能力。 ④大型专家系统的维护难度很大。 文献［1］提出基于事例 （CBR）和 基 于 规 则 （RBR）混 合 推 理 的 专 家 系 统 ，使 用 中 可 不 断 地 增加新事例以提高系统判断复杂故障的能力。 若将模糊理论和专 家系统相结合，可以有效解决专家系统容错性较差的缺点。 而将 Petri 网与专家系统相结合可以克服其难于用数学方法描述的缺 点，利用 Petri 网建立数学模型，可以有效提高故障诊断速度。 1．2 基于人工神经网络的电力系统故障诊断
Abstract The proposed methods for fault diagnosis of power systems in recent years,including expert systems,artificial neural network,Petri net,optimization method,Bayesian network,fuzzy set theory,rough set theory,are surveyed．Then,make a brief overview of the principle and characteristics of these methods and analyze their flaws．Finally,the main problems need to be solved,the main direction of development based on the main problems． Keywords:fault diagnosis,power system,artificial intelligence,development trends
Petri 网（Petri Net，PN）是对离散并行系统的数学表示。 Petri 网有严格的数学表述方式， 直观的图形表达方式和丰富的系统 描述手段。 Petri 网络是 分 析 和 离 散 动 态 系 统 建 模 的 理 想 工 具 ， 而电力系统故障属于一个离散时间的动态系统， 当系统中各级 电压发生变化后，各类保护动作反映出故障，若将切除故障的过 程看做一系列事件活动的组成， 而事件序列和相应实体联系在 一起，所以可以用 Petri 网络构造诊断模型。 文献[4]最早提出了 Petri 网在电力系统故障诊断中的应用。 该方法仅需进行简单的 矩阵计算，不需要在庞大的解空间中寻找最优解，诊断速度快， 并给出了误动作和不确定性信息的模板。 但该文是针对一个元 件只配置一组保护的情况设计的， 没有考虑对同一元件配备多 套保护的情况，后续文献在此基础上计入了后备保护，进一步发 展了基于 Petri 网的故障诊断模型。
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN)是模拟人类 神经系统传输和处的特点是采用神经元及它们之间的有向权重连接来 隐含处理问题的知识，人工神经网络已在故障诊断中取得广泛运 用。 基于 ANN 的电力系统故障诊断从该领域的专家提供的大量 的实例形成用于故障诊断的神经网络模型和训练样本集，通过学 习和训练实现该模型诊断功能，并且具有一定的泛化能力。
由于数据采集监控系统和能量管理系统等监控设备得到大 量应用，电网发生故障后，会有大量的报警信息涌入控制中心， 特别是在发生复杂故障或者自动装置不正常时，情况更为严重。 由于保护断路器的误动和拒动等不确定因素， 为了能快速地判 断出故障区域、故障性质及相关的保护行为是否准确，就需要高 效实用的电力系统故障诊断方法。 1 国内外研究发展现状 1．1 基于专家系统的电力系统故障诊断