基于粗糙集和樸素貝葉斯的電網(wǎng)故障診斷方法研究.pdf

1、隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和調(diào)度自動(dòng)化水平的不斷提高，越來(lái)越全面的報(bào)警信息傳送到各級(jí)電網(wǎng)調(diào)度中心。電網(wǎng)發(fā)生故障后，當(dāng)故障信息存在不完整或不確定性，甚至關(guān)鍵信息丟失時(shí)，會(huì)導(dǎo)致故障診斷難以得出正確結(jié)論。 針對(duì)此問(wèn)題，文章嘗試采用粗糙集(Rough Set)和樸素貝葉斯 (Naive Bayesian networks)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合(RSNB)的局部電網(wǎng)故障診斷方法。首先以保護(hù)、斷路器作為條件屬性，故障區(qū)域作為決策屬性，考察各種故障情況并建

2、立決策表，然后利用基于可辨識(shí)矩陣和信息熵的屬性約簡(jiǎn)方法提取最佳屬性約簡(jiǎn)組合，最后以最佳屬性約簡(jiǎn)組合形成的約簡(jiǎn)決策表建立樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)節(jié)點(diǎn)概率進(jìn)行訓(xùn)練。 在此基礎(chǔ)上，考慮故障診斷的局域性和電網(wǎng)的連通性，嘗試采用分布式故障診斷，即先將大電網(wǎng)分塊，然后在子網(wǎng)中采用RSNB法進(jìn)行故障診斷。在深入研究了現(xiàn)有電網(wǎng)分割方法的基礎(chǔ)上，本文采用圖形分割和蝶型分割相結(jié)合的方法進(jìn)行電網(wǎng)分塊，它能夠?qū)⒋箅娋W(wǎng)分割為給定數(shù)目的連通子網(wǎng)絡(luò)，各子網(wǎng)絡(luò)