電力系統(tǒng)動態(tài)診斷研究.pdf

1、本論文從電力系統(tǒng)的實際需求出發(fā)，在現(xiàn)有故障診斷分析方法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了電力系統(tǒng)動態(tài)診斷方法的研究。為了滿足在線分析電力系統(tǒng)復(fù)雜故障的需求和適應(yīng)電力系統(tǒng)分層調(diào)度機(jī)制的要求，討論了基于混雜系統(tǒng)的動態(tài)診斷模型，基于多智能體的系統(tǒng)構(gòu)成方法，基于知識的的診斷方法，基于OPA(ORNL-PSerc-Alaska)／CASCADE模型的故障分析和預(yù)警方法，以及基于混雜系統(tǒng)模型和多智能體結(jié)構(gòu)的混合分析方法等方面，取得的主要成果如下： 1)對電力

2、系統(tǒng)故障診斷相關(guān)問題進(jìn)行了大量文獻(xiàn)調(diào)研和綜述比較，分析了現(xiàn)有主要方法的優(yōu)缺點(diǎn)，根據(jù)需要解決的主要問題，提出了電力系統(tǒng)動態(tài)診斷的概念和動態(tài)分析策略。電力系統(tǒng)動態(tài)診斷是一種在電力系統(tǒng)故障發(fā)生、發(fā)展的動態(tài)過程中對故障進(jìn)行實時追蹤和診斷分析的方法體系。動態(tài)診斷以混雜系統(tǒng)理論和多智能體理論為主要的理論基礎(chǔ)，并遵循動態(tài)分析策略。 2)針對電力系統(tǒng)是一個本質(zhì)混雜的復(fù)雜系統(tǒng)，采用分級調(diào)度模式，以及整個系統(tǒng)的各個局部之間的協(xié)調(diào)統(tǒng)一程度低等問題，建

3、立了基于受控一般混雜動態(tài)系統(tǒng)(CGHDS)的系統(tǒng)模型和基于多智能體理論的多級診斷系統(tǒng)協(xié)調(diào)機(jī)制?；祀s系統(tǒng)模型能夠完整地描述系統(tǒng)連續(xù)和離散兩類特性及其關(guān)聯(lián)，智能體之間的互操作和合作便于解決動態(tài)診斷系統(tǒng)中的大規(guī)模復(fù)雜問題。 3)故障診斷的知識具有多元化的特征，對各類表層知識及深層知識加以有效的整合并尋求恰當(dāng)?shù)闹R組織利用方法是各類基于知識的診斷方法應(yīng)用于工程實際所需解決的主要問題。為了便于快速診斷和規(guī)則的在線演化，本論文首先基于數(shù)理邏

4、輯建立規(guī)則的一般表達(dá)方法，并在此基礎(chǔ)上提出了適合知識在線演化的基于知識的診斷方法及相關(guān)定理和規(guī)則索引方法。論文中通過算例說明了知識在線演化的過程和規(guī)則索引的使用方法。 4)OPMCASCADE模型把握了一類連鎖故障的本質(zhì)特征，具有在線應(yīng)用的潛力。為了便于模擬故障過程，本論文對OPA模型進(jìn)行了修改，并給出了修改后的OPA模型應(yīng)用時的具體迭代過程，提出了該模型用于安全預(yù)警的方法。最后在Matlab環(huán)境下，用Matpower對RTS．

5、96可靠性測試系統(tǒng)進(jìn)行了模擬計算，并對各種功率再分配方式下的結(jié)果進(jìn)行了比較分析。計算結(jié)果表明該方法對于在線進(jìn)行小概率高風(fēng)險連鎖故障的預(yù)警是可行的。 5)基于知識的診斷和基于物理模型的數(shù)值計算方法各有所長，在單純采用基于離散系統(tǒng)的分析方法或連續(xù)系統(tǒng)的分析方法都難以完全滿足電力系統(tǒng)復(fù)雜故障在線診斷需求的情況下，本論文在對復(fù)雜故障分類討論的基礎(chǔ)上，把基于知識的邏輯分析和基于物理模型的數(shù)值計算緊密結(jié)合起來，提出了基于混雜系統(tǒng)理論和多智能