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基于混合因果网络的配电变电站故障诊断
被引:10
作者:
孙雅明
吕鹏
机构:
[1] 天津大学电气与自动化工程学院
[2] 天津大学电气与自动化工程学院 天津市
来源:
关键词:
配电变电站;
在线故障诊断;
混合因果网络;
深层知识推理;
浅层知识;
冗余纠错;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM711 [网络分析、电力系统分析];
TM63 [变电所];
学科分类号:
080802 ;
摘要:
因果网模型具有快速求解诊断结论的优势,但其浅层知识推理的性质,又使诊断结论易受不确定信息的影响。根据变电站内局域网能获得全方位信息的可行性,如事件序列记录(SOE)、断路器变位信息序列、故障录波等。文中提出了基于混合因果网模型的故障诊断方法,该方法的要点是充分运用信息间的关联性提取冗余信息,并用做冗余纠错分析和深层知识推理;提出了5类基本因果关系节点用于构造混合因果网及其规则矩阵。研究的关键点是可确保对状态向量正确的布尔赋值。仿真结果证明能有效提高在线故障诊断的容错性能,使混合因果网模型具有高实用性。
引用
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