基于信息融合的電網故障診斷方法

文/戴薇

1 有關于信息融合的概述

信息融合指的就是對于各種信息數據進行采集和利益融合同時得出最終的結果，以便于更好的診斷以及判別各種事件而進行信息融合。主要是因為人腦已經不能夠對于大容量的信息進行處理，故而出現了這一融合方式。而該信息融合方式一般用于對于軍事領域進行研究，并且在發現之后取得了一定的進展，從而如今還技術的應用目標是為了地雷探測以及跟蹤過程中。

將信息融合應用于電網故障診斷過程當中，主要是對于其結構以及算法進行研究，通過在特征層、數據層以及決策層三層結構之間進行信息融合，進一步的對于融合算法進行選擇，從而更好地應用于電網故障診斷過程當中。圖1為其診斷流程。

而電網故障診斷則直接的關系到電網的安全運行，其主要的研究思路是通過利用電網機電保護有關知識以及利用信息識別故障的器件以及裝置，從而進一步的保證電網能夠安全的運行。通過這些年來有關領域工作人員的研究以及探索，在電網故障診斷技術研究這一領域出現了大量的成果，而通過使用這些技術，能夠在一般情況下獲取良好的技術診斷結果，但是因為在電網正常運行的過程當中，并不能夠采集多種信息，同時采集到的信息之間甚至會存在了一定的沖突，因此怎么樣才能讓而通過使用這些技術在一般情況下對于電網故障進行詳細的診斷是如今研究的要點。而通過使用貝葉斯網絡進一步的診斷電網故障，能夠更好的獲取缺失的數據，能夠在一定程度上解決掉信息不完備這一問題，但是在對信息處理過程當中并不夠科學合理，不能夠同實際的情況相結合的問題。同時在電網運行過程當中，檢測出來的大量數據存在有冗余現象，同時部分信息及數據之間存在著一定的因果關系，所以在對電網進行故障診斷過程當中，通過信息融合進一步的進行檢驗，從而更確切地認識到獲取到的不確定信息，從而針對于信息融合，進一步的判斷電網故障診斷的有關方法。

2 設計出電網故障的診斷模型

如果電網中出現了故障，則需要通過一定的動作直接的將電網以及故障點相隔離，進一步的防止故障點進一步的擴大，而影響到電網的正常運行。但是如果斷路器以及保護器因為出現故障而沒有及時的動作，此時就需要根據一定的邏輯關系，進一步的啟動后備的保護裝置，從而使得電網能夠順利的運行。而且要對電網的故障以及故障點而進行故障點判斷，則需要根據保護以及斷路器的有關信息。但是在實際的檢測過程當中診斷出來的信息，一般都具備了不完備的特點，因此在進一步的分析保護以及斷路器的動作信號并且進行動作信號的融合過程當中，能夠針對于電網故障診斷過程中出現的問題進行處理。

3 對于信息不完備電網進行信息故障

通過使用電網故障診斷模型，對于電網系統故障進行診斷。一般而言，在信息交流完畢的情況之下，檢測人員都能夠得到準確的結果，但是在實際進行電路故障診斷過程當中所獲取的信息通常都是不完備的，特別是如果斷路器及保護器共同動作的條件下，但是在并沒有有關的信號傳入的情況之下，就無法準確的獲取最為正確的故障狀態，因此在進一步的使用有關的故障診斷模型，進一步的對電網故障進行診斷的情況之下，則需要進一步的處理不完備的數據。同時又因為電力系統所檢測出來的有關數據，可能會出現多元特點，這就需要使用信息融合方式，進一步的解決掉在電網故障診斷過程中出現了這一問題。

在電網故障質量過程當中，融合電網之間的信息之間可能會存在著一定的關聯關系，從而進一步的減少了電網系統的不確定性。而在之前所建設出來的電網故障診斷模型當中，主要的是通過使用保護器以及斷路器所傳達出來的動作信息進行分析。而此時，保護其及斷路器之間的動作，可能會存在著一定的因果關系，因此在對于這兩者所傳達出來的信息進行融合的過程，在故障診斷過程當中，還能夠根據機電保護的原理，進一步的處理掉保護器及斷路器之間的關聯信息的關聯性，從而有效的融合保護器的動作以及斷路器動作信息之間的融合。

4 電網故障智能診斷方法應用

4.1 專家系統智能診斷系統的應用

圖1：故障診斷流程圖

專家系統是人工智能技術中最早、最成熟的系統，本系統非常專業，經驗豐富，以專業人士的知識和經驗為基礎。專家決策過程對于問題求解同樣，知識的表達也可以不同。專家系統在電網故障診斷中的應用是基于生產規律的，體現了預防措施。企業家的診斷經驗在知識庫模型專家系統中是錯誤的。該系統允許添加或修改規則，以確保實時診斷系統和有效的車輛故障排除。當然，這些線索在一定程度上符合人們的語言習慣和口譯能力。

證明獲取完整的知識是建立故障診斷專家系統的核心。知識庫不完整，可能導致失敗或結論。因為專家系統需要在知識庫中搜索和匹配規則集來實現診斷，因為系統龐大而簡單。能源系統專家認為這是一種簡單實用的方法。他們通常使用著名的模型，對實際問題進行適當的調整和調整，得到相應的解決方案。此外，由于缺乏有效的故障診斷專家系統魯棒性和易出錯的診斷方法。錯誤的信息、專家系統的研究人員等方法來改進這一問題，有望為專家系統的發展做出貢獻。

4.2 神經網絡智能診斷系統的應用

神經網絡是一種人工智能技術，用于模擬數據的傳輸和處理。與專家系統相比，神經網絡最大的特點是神經元的使用和連接。處理持續的干擾會產生正確的結果。神經網絡在電網故障診斷中的應用主要包括故障定位和故障識別，無法解釋的診斷結果。因此，盡管對錯誤有一定的容忍度，但它不能提供幫助企業家總結錯誤的信息。

4.3 模糊智能診斷方法的應用

模糊理論是一種智能技術，它提供了一套完整的邏輯推理和模糊推理。模糊系統的結構類似于專家系統，包括模糊知識庫、模糊推理機和模糊推理機。目前，模糊理論已被引入到輸電網絡故障診斷中。網絡故障診斷的不確定性主要是由故障保護或故障觸發等因素引起的。信號傳輸誤差這些不確定因素往往導致結果不準確，必須嚴格執行專家系統。然而，在專家模糊理論的整合下，從理性上改變。除了診斷系統和模糊專家系統的結合外，還可以結合其他人工智能技術來分析其影響。智能診斷系統中的不確定因素及測量精度的提高知道男孩需要正確的信息是很重要的應用。

5 當前面臨的主要問題及未來發展趨勢

目前，電網故障診斷中存在的主要問題是處理不當和各種故障診斷方法的不確定性。數據不完整，沒有明確的方法解決這個問題。基于神經網絡故障診斷和結構變化的智能診斷方法網絡對故障診斷有明顯的影響。從目前電網故障診斷存在的問題出發，展望了未來電網故障診斷的研究方向。

基于多模智能融合的故障診斷方法研究目前，基于raid 的電網故障診斷方法在許多專家中得到了廣泛的應用。知識與技術的優化結合各種智能技術，吸取矢量的弱點，是未來故障診斷的重要趨勢。最新診斷指南多源融合技術診斷方法研究目前，電網故障智能診斷技術主要采用開關量數據。正確的容忍度和容錯性更好。將不同電源和電量的數據集中起來，充分利用故障源信息數據可以進行分析。分布式智能技術故障診斷研究配電網故障診斷方法可用于大型電網的故障診斷和故障診斷。中國電力科學研究院電網故障診斷專家采用貝葉斯診斷網絡和大規模系統不確定性信息。網絡故障診斷的實踐研究目前，國內外專家學者在電網故障診斷理論方面取得了很大的成果。因此，如何將理論應用于實踐，仍是今后一個重要的課題。故障診斷功能是整個實際故障診斷系統的重要組成部分，是實現故障診斷的重要保證。

6 結束語

基于智能方法的故障診斷是一個新的發展方向。介紹了一種基于神經網絡的故障診斷方法。指出了近年來電網故障診斷中存在的問題和研究進展。這些智能理論還處于理論階段，存在許多不足，需要改進其應用方式。提高工程實踐水平以及電網故障診斷的準確性和速度具有重要意義。網絡自動機是一種高智能、高速度、高質量的實時智能故障診斷系統。