| 考虑量测错误和多源异质信息融合的变电站概率故障诊断:统一的Bayes网络模型 |
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| 引用本文： | 牟佳男,孙宏斌,吴文传,郭庆来,张伯明.考虑量测错误和多源异质信息融合的变电站概率故障诊断:统一的Bayes网络模型[J].清华大学学报(自然科学版),2014(10):1384-1390. |
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| 作者姓名： | 牟佳男 孙宏斌 吴文传 郭庆来 张伯明 |
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| 作者单位： | 清华大学电机工程与应用电子技术系,电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家“九七三”重点基础研究项目(2013CB228203);国家杰出青年科学基金项目(51025725);国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51321005) |
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| 摘 要： | 故障诊断对提升电网故障分析处理能力有重要意义。在变电站本地进行故障诊断可以更加充分、敏捷地利用本地的丰富信息。为适应智能电网环境下信息丰富、分布自治的趋势,提出一种基于Bayes网络的变电站故障诊断方法,考虑了保护、开关的拒误动和量测信道错误等不确定性,并综合利用顺序事件(sequence of events,SOE)、故障录波、保护闭锁等多源异质信息。使用经典的联结树(junction tree)算法进行概率推理。结果表明:与不考虑量测信道不确定性的方法相比,该方法可以更加充分利用开关SOE等信息;故障录波和闭锁等非SOE信息的引入可以有效提升诊断的准确率。
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| 关 键 词： | Bayes网络 变电站 故障诊断 量测信道错误 多源异质信息 智能电网 |
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