【摘 要】
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随着我国经济社会的快速发展,电力网络规模和网络之间的互联程度不断增大,对电力系统的安全稳定运行提出了更高要求。基于优化技术的电力系统故障诊断是电力系统故障诊断方法之一,其不仅仅能够诊断保护和断路器动作信息完备情况下的故障,也能够诊断保护和断路器动作信息不完备情况下的故障。相比于其他故障诊断方法有两方面的优势;其一,基于优化技术的电力系统故障诊断方法是在实际电网故障诊断中运用最多的方法之一。其二,基
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随着我国经济社会的快速发展,电力网络规模和网络之间的互联程度不断增大,对电力系统的安全稳定运行提出了更高要求。基于优化技术的电力系统故障诊断是电力系统故障诊断方法之一,其不仅仅能够诊断保护和断路器动作信息完备情况下的故障,也能够诊断保护和断路器动作信息不完备情况下的故障。相比于其他故障诊断方法有两方面的优势;其一,基于优化技术的电力系统故障诊断方法是在实际电网故障诊断中运用最多的方法之一。其二,基于优化技术的电力系统故障诊断方法具有严密的数学逻辑和编程易于实现的特点。本文将继续探索基于优化技术的电力系统故障诊断方法研究。本文具体的工作内容如下:1.电力系统故障诊断优化法评价函数分析。首先介绍基于优化法解决电力系统故障诊断的基本框架,分析基于优化法解决电力系统故障诊断问题的基本思路,概括基于优化法电力系统故障诊断的基本步骤;其次对比分析5种主要的评价函数各自的优缺点;最后以28元件电力网络为例,对其中8种典型的故障基于5种不同的评价函数分析验证并得出结论。2.提出电力系统故障诊断自适应优化脉冲神经膜系统。首先分析优化脉冲神经膜系统模型,指出优化脉冲神经膜系统的优势与不足;其次针对优化脉冲神经膜系统中存在不足,即固定学习率和规则学习概率越界,提出自适应优化脉冲神经膜系统并对其进行分析。以背包问题为例,分析自适应优化脉冲神经膜系统的收敛性和多样性,并且将其运用到IEEE39节点电力网络故障诊断中。3.基于自适应优化脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断系统设计与实现。首先分析其功能需求,包括获取SCADA信息,判别可疑故障区域,建立评价函数,搜索评价函数最小值和确定故障元件;其次,设计自适应优化脉冲神经膜系统电力系统故障诊断系统的框架,其主要由四个模块组成:诊断系统输入模块、可疑停电区域判别模块、评价函数建立模块、优化模块和诊断系统输出模块;最终基于MATLAB图形用户界面实现自适应脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断系统,并且在电力系统28元件局部电网中进行测试验证其可行性。
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