[发明专利]基于时序贝叶斯知识库TBKB的电网故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于时序贝叶斯知识库TBKB的电网故障诊断方法，构建了相应的时序贝叶斯知识库TBKB诊断模型，清晰地描述元件故障发生后各相关保护与断路器的工作原理与过程，构造了各动作事件之间的时序因果关系TCR，定量地表达各动作状态节点之间时序方面的先后约束关系，并识别异常的保护与断路器动作事件、时标出错等情况。对报警信息中未通过TCR检查的节点、信息缺失节点的不确定状态进行假设与组合，形成假设状态组合集合，得出各假设状态组合下的故障概率，再得到疑似故障元件的故障概率，进而诊断出故障元件。然后通过对故障元件进行TBKB模型的正向推理，检测出误动、拒动的保护与断路器及其时标出错情况。整个电网故障诊断算法快速、准确、容错性高。

主权项

基于时序贝叶斯知识库的电网故障诊断方法，从电网数据采集与监控系统SCADA的故障报警信息，获取保护与断路器动作信息及其发生时标信息，进行计及时序的电网故障诊断处理，检测出误动、拒动的保护与断路器及其时标出错情况，包含如下主要步骤：步骤1：针对电网中的每一个元件，建立时序贝叶斯知识库TBKB模型并加以存储，在TBKB模型中，以时序因果关系TCR形式，建立元件故障引发保护动作、保护动作引发断路器跳闸的定量的时序约束关系；步骤2：获得来自数据采集与监控系统SCADA中保护与断路器的动作信息及其发生时标，先由断路器动作状态判断出停电区域，再将停电区域中的元件列为疑似故障元件，通过保护与断路器的时标信息，得到疑似故障元件TBKB模型中各动作节点发生的时间点；步骤3：针对步骤2中的每个疑似故障元件，对与该元件关联的报警信息中已动作保护与断路器的时标信息，做时序一致性约束检查，将满足TCR约束的保护、断路器动作节点，存入TCR约束满足集合，并通过比较，获得最大化的TCR约束满足集合，将不满足TCR约束的节点存入TCR约束不满足集合；步骤4：对报警信息中未通过TCR约束检查节点、信息缺失节点的不同状态，进行假设与组合，形成这些节点在该疑似元件下的假设状态组合集合；如果假设状态组合集合为空，则将由报警信息获得的节点状态作为证据值，利用贝叶斯反向推理公式，计算得到该疑似元件的故障概率；如果假设状态组合集合不为空，则通过定义异常事件数θ，找到最可能发生、置信度很高的那些节点假设状态组合；针对这些假设状态组合，由贝叶斯 反向推理公式，分别计算得到疑似元件在各假设状态组合下的各故障概率，再求取这些故障概率的平均值，作为该元件的故障概率；如果该疑似元件的故障概率大于设定的故障阀值，则判断该元件为故障元件；步骤5：在获得故障元件后，一方面，对于假设状态组合集合以外正常动作的保护、断路器节点，其实际状态即为数据采集与监控系统SCADA报警信息中的状态值，对于假设状态组合集合中的保护、断路器节点，通过与其相关的保护、断路器节点的实际状态，用贝叶斯状态概率求取公式，获得该保护、断路器动作状态的实际发生概率；另一方面，通过贝叶斯正向推理公式，由故障元件出发，求得该元件TBKB网络中全部保护、断路器的期望发生概率，如果该保护、断路器的期望状态为动作，而实际状态为不动作，则该保护、断路器为拒动；如果期望状态为不动作，实际状态为动作，则该保护、断路器为误动；步骤6：输出步骤4得出的故障元件及其故障概率，输出步骤5中误动的保护与断路器、拒动的保护与断路器及其出错的时标信息至后续处理设备。