电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势
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【摘要】文章综述了电力系统故障诊断的各种研究方法，评述了这些方法中需要改进之处，并进一步指出了该领域所需解决的关键技术问题和主要发展趋势。
中图分类号：F407文献标识码： A 文章编号：
引言
电力系统故障诊断是近年来十分活跃的研究课题之一。主要包括系统故障诊断和元件故障诊断两个方向，系统级故障诊断是指通过分析电网中各级各类保护装置产生的报警信息、断路器的状态变位信息以及电压电流等电气量测量的特征，根据保护、断路器动作的逻辑和运行人员的经验来推断可能的故障元件和故障类型的过程。
1国内外研究发展状况
1.1 基于专家系统的诊断方法
专家系统(expert System)利用专家推理方法的计算机模型来解决问题，已获得日益广泛的应用。目前，专家系统用于电力系统故障诊断是比较成功的。根据故障诊断的知识表示和所用推理策略的不同，专家系统主要有两类:
(1)基于启发式规则推理的系统。此类系统把保护、断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，采用数据驱动的正向推理将所获得的征兆与知识库中的规则进行匹配，进而获得故障诊断的结论。现在大多数故障诊断属于这一类。
(2)结合正、反推理的系统。此类系统结合了正反向混合推理方法，根据断路器和继电保护与被保护设备之间的逻辑关系建立推理规则，同时通过反向推理，有效地缩小可能故障的范围，以动作的继电保护与故障假设的符合程度计算可信度。文献[1]介绍了基于事例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)的混合推理的故障诊断专家系统。由于采用了混合推理，提高了故障诊断专家系统的适应性与自学习能力。
基于专家系统的诊断方法的主要特点是可以方便地把保护、断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示出来，并允许在知识库中增加、删除或修改一些规则，以确保诊断系统的实时性和有效性，同时还能够给出符合人类语言习惯的结论，并具有相应的解释能力等，比较适合中小型电力系统和变电站的故障诊断。该方法在实际应用中仍然存在如下主要缺陷:①建立知识库及验证其完备性比较困难;②容错能力较差，缺乏有效的方法识别错误信息;③大型专家系统的知识库的维护难度很大;④专家系统在复杂故障诊断任务中会出现组合爆炸和推理速度慢的问题。这些缺陷使得专家系统难以满足大规模电力系统在线故障诊断的需要，目前主要应用于离线故障分析。
1.2基于人工神经网络的诊断方法
与专家系统相比，基于人工神经网络(ANN—artifieial neural network)的故障诊断方法具有鲁棒性好、容错能力强和学习能力强等特点。
目前应用于电力系统故障诊断的ANN有:基于BP(baekpropagation)算法的前向神经网络和基于径向基函数的神经网络等。文献[1]给出了典型的故障诊断神经网络BP模型，其实现方法是:以电力系统继电保护信息作为ANN的输人，以可能发生的故障作为其输出，选择适当的样本集训练ANN。整个训练过程为:首先根据网络当前的内部表达，对输人样本进行前向计算;然后比较网络的输出与期望输出之间的误差，若误差满足条件，则训练结束，否则，将误差信号按原有的通路反向传播，逐层调整权值和阑值，如此反复，直至达到误差精度要求。文献[2]将大型输电网络分区，对各个区域分别建立基于BP算法的故障诊断网络，然后综合获得最终的故障诊断结果。
基于ANN的诊断方法的主要特点是避免了专家系统故障诊断所面临的知识库构造等难题，不需要推理机的构造。由于用于ANN训练的完备样本集获取困难，目前该方法只比较适合中小型电力系统的故障诊断。ANN方法在故障诊断应用中存在的问题主要是:①其性能取决于样本是否完备，而大型的电力系统的完备样本集获取非常困难;②与符号数据库交互的功能较弱;③不擅长处理启发性的知识;④不知如何确保ANN训练时收敛的快速性和避免陷人局部最小;⑤缺乏解释自身行为和输出结果的能力。以上缺点限制了ANN故障诊断方法在线应用于大型电力系统。如何设计适用于大型电力系统的故障诊断系统，仍然是一个有待进一步研究的问题。
1.3 基于粗糙集理论的诊断方法
粗糙集理论(roughSettheory)是波兰Z.Pawlak教授于1982年提出的一种处理不完整性和不确定性问题的新型数学工具。粗糙集理论的主要思想:在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策或分类规则。它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备数据，从中发现隐含知识，揭示潜在规律。鉴于粗糙集理论的优越性，已经有不少研究人员把它引人到故障诊断系统中。
文献[3][4]把粗糙集理论应用于电力系统故障诊断和警报处理，尝试应用粗糙集理论来处理因保护装置和断路器误动作、信号传输误码而造成的错误或不完整警报信号，提出的方法考虑各种可能发生的故障情况，建立决策表(类似于ANN故障诊断的训练样本集)，然后实现决策表的自动化简和约简的搜索，删除多余属性后抽取出诊断规则，揭示警报信息内在冗余性。
文献[5]提出了基于粗糙集理论与二元逻辑运算相结合的属性约简算法以及改进的值约简算法，并将其应用于由断路器和保护作为条件属性、故障区域作为决策属性的诊断决策表的约简过程中，利用决策表的约简形成综合混合知识模型。文献[5]提出和构造了四类不同的粗糙集与神经网络(NN)组合的故障诊断模型，给出了粗糙集与NN在四类模型中实现不同的互补性、关联关系、应用机理和原则及相应的局限性。
2 电力系统故障诊断发展趋势
随着电网建设的发展、计算机技术和网络技术以及数学和智能科学理论的发展，不断有新的电网故障诊断方法出现，从电力系统故障诊断理论与方法研究和应用的深度、广度可以清晰地看到，其研究仍停留在理论和模型的探索阶段，基本上没有非常成功的成型实用系统，实用化方面一直未有太大的发展。由于以前技术和设施的原因，导致信息资源比较有限，从发表的文献来看，电网故障诊断系统大多依托于调度端或变电站内，分别利用调度SCADA系统的实时信息或站内综合百动化系统收集的信息来实现;随着系统、计算机和网络技术的发展，以及故障录波专用网络的建设，后来又发展了基于故障录波信息的故障诊断系统。此系统的建设，使诸多的信息孤岛纳入系统中，对故障后所有相关的故障信息，例如保护装置信息、录波器信息、雷电定位信息、监控装置信息等，进行采集、传输、存储和处理，为电网故障处理提供了信息支持。这些宝贵的信息为新的电网故障诊断方法提供了基础，大大拓展了电网故障诊断的研究方向。因此，在电网故障诊断理论的实用化过程中，必须充分重视信息的收集与整理工作，包括用于故障诊断的数据仓库的构建、故障综合信息的预处理和诊断知识的提取等。
3结束语
电力系统故障诊断是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题，国内外从20世纪80年代起已经进行了大量的研究工作，提出了多种故障诊断技术和方法，但实际系统中该问题并未很好地解决。随着电力系统规模日趋庞大，结构更加复杂，对电力系统故障诊断提出了更高的要求。本文综述了电力系统故障智能诊断的研究方法，评述了这些方法中需要改进之处，进一步指出了该领域的一些主要发展趋势。它们对构建电力系统故障诊断智能辅助决策系统具有重要的指导意义，对保证电力系统的安全运行、减少事故的经济损失具有重要的理论和现实意义。
参考文献
[1]杜一，张沛超，郁惟墉.基于事例和规则棍合推理的变电站故障诊断系统[J].电网技术，2004，28(l).
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[3]张琦，韩祯祥，文福拴一种基于粗糙集理论的电力系统故障诊断和警报处理新方法[J].中国电力，1998，31(4).
[4]束洪春，孙向飞，司大军.基于粗糙集理论的配电网故障诊断研究[J].中国电机工程学报，2001，21(l).
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