[发明专利]一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法，针对输电网故障诊断问题的实际特点，提出了考虑气象生存环境的脉冲神经膜系统及其对应的矩阵推理算法，并在此基础上，提出了一种基于mleSNPS的故障元件诊断方法，能够有效解决由于气象因素所引起的故障信息不确定性和不精确性。本发明基于保护继电器动作和断路器跳闸伴随的时序信息，将模糊化的时序信息用于修正保护继电器动作和断路器跳闸信息，提高了保护装置动作信息的可信度。本发明基于灾害天气会导致电力通信系统的可靠性降低，警报信息在通信过程中畸变可能性上升等事实，将气象因素融合到故障诊断过程中，提高了故障诊断方法的正确率。

技术领域

本发明属于输电网故障诊断技术领域，具体涉及一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法的设计。

背景技术

输电网故障诊断旨在当其发生故障后，通过控制中心获得的故障警报信息，准确识别故障元件，以加快系统供电的恢复进程。目前，输电网的故障诊断所采用的方法主要有专家系统、模糊理论、Petri网、因果网络、贝叶斯网络、人工神经网络和P系统等，其中P系统又称膜系统，是自然计算的重要分支，旨在从细胞的功能结构，组织与器官等细胞群的信息处理协作方式以及其他高级生命结构中抽象出新型计算模型。诊断过程所采用信息主要是来自数据采集与监视控制(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)系统的遥信量信息和故障录波系统的遥测量信息。因此，信息的准确性对于诊断方法的性能至关重要。现有研究工作主要集中于处理由于设备自身误动拒动和正常信道阻塞所引起的故障信息不确定性和不完备性。

而实际工程条件下，外界因素干扰也可影响故障信息的可信度。例如，输电线路的外部气象环境即为典型的外界干扰因素。在台风、雷电、山火、覆冰等气象条件下，输电线路的故障率升高。由于气象的发生区域等情况与实际故障设备的位置之间存在较强的关联性，且恶劣的气象条件更容易降低电力通信设备的可靠性，从而增加警报信息在通信过程中畸变的可能性。而信息畸变可增加故障警报信息的不确定性和不精确性，从而影响诊断的准确性。但是截至目前，气象灾害下的输电网故障诊断研究还较为零散，相关工作亟待展开。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有输电网故障诊断方法存在的上述问题，提出了一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法，以应对由于气象因素所引起的故障信息不确定性和不精确性。

本发明的技术方案为：一种基于考虑气象因素P系统的输电网故障诊断方法，包括以下步骤：

S1、采用结线分析法判定输电网的故障区域，并确定疑似故障元件。

S2、根据输电网的物理拓扑结构和保护装置配置信息，为每一个疑似故障元件建立基于考虑气象生存环境的脉冲神经膜系统的故障元件诊断模型。

S3、根据输电网保护装置真实动作信息和故障时序信息，获取故障元件诊断模型输入神经元的初始脉冲值。

S4、通过气象环境数据修正故障元件诊断模型输入神经元的初始脉冲值。

S5、针对各个进行初始脉冲值修正后的故障元件诊断模型，并行执行矩阵推理算法，计算得到输出神经元的脉冲值，并根据输出神经元的脉冲值判定对应疑似故障元件的故障状态。

进一步地，步骤S1包括以下分步骤：

S11、设置搜索迭代次数c＝1。

S12、依次对待诊断输电网中的每个元件进行编号，将所有元件编号构成元件编号集合Q_C。

S13、从元件编号集合Q_C中任意取出一个元件编号放入元件编号子集合M_C中。