万方数据电力系统故障诊断研究现状与展望兰Q!!笙竺旦!鱼旦王家林，夏立，吴正国，杨宣访0引言电力系统故障诊断国内外研究发展状况电力系统保护与控制12111兰z!!!翌!12111垒竺里璺璺璺竺2翌!121兰!醛：!垒：；!!Qsurveyed．The电力系统发展使得电网的规模越来越大，结构越来越复杂，不同区域之间的互联也越来越紧密，能量管理系统和数据采集监控系统在电网调度中心得到了广泛的应用，这就使得系统中所发生的故障对系统本身的影响也随之扩大，因此电力系统故障诊断研究具有重要的现实意义。电力系统故障诊断是通过利用有关电力系统及其保护装置的广泛知识和继电保护等信息来识别故障的元件位置(区域)、类型和误动作等参数，其中故障元件的识别是关键问题。在电网发生故障后，将会有大量的报警信息通过各单元的远程终端装置(RTU)传送到系统的能量管理中心，为故障诊断提供数据源。而在复杂故障或自动装置动作不正常时(保护、断路器的误动拒动)以及信道原因导致出现信号出错或收不到信号的情况下，实际应用中很难给出准确的故障诊断结果。为了适应各种简单和复杂事故情况下故障的快速、准确识别，需要电力系统故障诊断系统进行决策参考。目前，国内外提出了许多电力系统故障诊断的技术和方法【1。j，主要有专家系统、人工神经网络、优化技术、Petri网络、粗糙集理论、模糊集理论、贝叶斯网络、多Agent技术和基于故障录波器信息等方法。下面分别介绍这几种应用在电力系统故障诊断的研究发展状况。1．1基于专家系统原理的电力系统故障诊断专家系统(expertsystem)是发展最早，也是比较成熟的一种人工智能技术。70年代初期专家系统就引入到电力系统故障诊断研究领域，其所具有的特点与电力系统故障诊断问题有许多切合点，因此基于专家系统的故障诊断研究时间最长、研究最多。第38卷第18期(海军工程大学电气与信息工程学院，湖北武汉430033)摘要：概述了专家系统、人工神经网络、优化技术、Petri网络、粗糙集理论、模糊集理论、贝叶斯网络、多Agent技术和基于故障录波器信息等方法在电力系统故障诊断中的应用，并在此基础上对文献中提出的相应的电网故障诊断方法进行述评，分析它们在电网故障诊断中应用的特点以及存在的主要问题，以解决实际工程问题为目标，指出了该领域所面·J名的问题，并对其发展进行了展望，以促进该研究领域的进一步发展。关键词：电力系统；故障诊断；人工智能；优化技术；多Agent技术systemsWANGofEngineering，Wuhannetwork,multi—agentandofChina(No．50677069)．intelligence；optimization中图分类号：TM711；TPl8文献标识码：A文章编号：1674．3415(2010)i8-0210—07基金项目：国家自然科学基金(50677069)；国防科技重点实验室基金(91StateoffaultdiagnosispowerLi，WU(School430033，China)thoSemethodstheare40C8402040802)V01．38No．18artsJia—lin，XIAZheng—guo，YANGXuan-fang，LIZheofElectronicInformationEngineering．NavalUnivAbstract：Theforofpowerincludingexpertsystem，artificialneuralnetwork，optimizationmethod，Petrinetwork，roughtheory，fuzzytheoryBayesiantechnology，andbasedrecorderinformationcharacteristicsapplicabilitybrieflyanalyzedalsoexistingdrawbackstheirimprovementsgiven．Finally，Severalkeytechnicalissuesmaindevelopmenttrendsofthetopicpointedsolvepracticalproblemsmotivatefurtherdevelopment．ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationKeywords,powersystems；faultdiagnosis；artificialtechniques；multi—AgentsystemcurrentSetsetonaleoutto．．万方数据和断路器信息的故障诊断的解析模型(无约束卜1起来，对ANN进行网络训练，改善ANN的性能。专家系统在电力系统故障诊断【