基于模糊推理脉冲神经膜系统的电网故障通用诊断模型

• 作者: 谢璇 熊国江
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 电力系统 膜计算 脉冲神经膜系统
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 数据采集及信号处理|Data Acquisition and Signal Processing
• 页码范围: 72-78
• 页数: 7页
• 分类号: TP18|TM734
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2107893

摘要

为了提高故障诊断模型对拓扑结构经常变化的电网的适应能力,基于模糊推理脉冲神经膜系统,分别建立母线、线路和变压器3种元件电网拓扑结构变化而诊断模型结构保持的故障诊断模型.首先,采用模糊初始值表征可能不完备和不确定的告警数据.同时,根据故障区域拓扑结构和保护及断路器动作状态,对输入神经元进行"归一"预处理,以减小模型的复杂度和提高模型通用性.并针对不同元件故障诊断的特点,在矩阵推理中引入不同规则神经元,提高故障诊断容错率.最后,对IEEE30节点系统的故障案例进行诊断验证,并与传统模糊推理脉冲神经膜系统和Petri网故障诊断进行了对比.结果表明,该诊断模型结构简单,在保护系统不正常动作的情况下仍能100％有效诊断出故障元件,且平均故障置信度为0.816 1,高于另外两种方法,且能有效适应拓扑结构经常变化的电网.