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摘要:
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发生畸变的可能性上升,进而增加对停电区域内元件准确识别故障的困难.现有研究表明,通过对线路发生故障期间的外部环境数据进行分析可得到该线路的故障风险程度,但此信息尚很少被用于故障诊断之中.在此背景下,提出一种利用外部天气环境信息进行故障特征匹配的电力系统故障诊断方法.首先,利用故障期间采集得到的外部环境信息根据灰色模糊理论得到线路综合故障概率.然后,在现有的电力系统故障诊断解析模型(优化模型)的目标函数中增加外部环境故障特征匹配指标,对与灾害天气相关故障特征不匹配的故障假说进行惩罚.接着,利用模拟退火遗传算法对改进的解析模型进行求解.最后,针对广州市局部电网的故障案例进行仿真测试,结果表明所提的改进故障诊断方法对通信故障的容错性强;此外,还比较分析了考虑与不考虑外部天气环境影响时的诊断结果及差异原因.
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文献信息
篇名 灾害天气条件下电力系统故障诊断特征匹配方法
来源期刊 电力建设 学科 工学
关键词 电力系统 故障诊断 灾害天气 特征匹配 解析模型
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目 现代人工智能在电力系统中的应用
研究方向 页码范围 37-43
页数 7页 分类号 TM711
字数 8304字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7229.2018.10.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 文福拴 浙江大学电气工程学院 253 8223 44.0 84.0
2 熊文 22 128 6.0 11.0
3 尚慧玉 6 6 1.0 2.0
4 陈明辉 7 15 2.0 3.0
5 阳曾 5 6 1.0 2.0
6 王崇宇 浙江大学电气工程学院 1 1 1.0 1.0
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大16开
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