基于petri網(wǎng)的微電網(wǎng)的故障診斷的研究

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1、第一章緒論①獨特性：微電網(wǎng)由分布式電源，儲能裝置及當(dāng)?shù)刎?fù)荷構(gòu)成，是一個小型電力網(wǎng)絡(luò)，與傳統(tǒng)大電網(wǎng)系統(tǒng)的最主要區(qū)別在于其靈活的可調(diào)度性；②多樣性：微電網(wǎng)內(nèi)部的電源組成多種多樣，不僅有傳統(tǒng)電源，如柴油發(fā)電機；又有利用可再生能源發(fā)電的電源，如雙饋風(fēng)機、屋頂光伏、地?zé)岚l(fā)電等。同時，微電網(wǎng)中也包含著儲能設(shè)備，作為系統(tǒng)穩(wěn)定運行的必要條件，負(fù)荷的類型也可分為敏感型、非敏感型，可控型、非可控型等；③可控性：根據(jù)電網(wǎng)運行工況的不同，微電網(wǎng)可以選擇不同的運行方式，完善的控制策略使得微電網(wǎng)的可靠性得到提高，安全性和穩(wěn)定性得到保障；④交互性：微電網(wǎng)中具有獨立發(fā)電設(shè)備，不僅可以在必要時對主網(wǎng)提供有力的

2、支撐，同時也可以作為一個整體通過公共耦合點作為大電網(wǎng)的一個負(fù)荷；⑤獨立性：微電網(wǎng)在一定條件下可以獨立運行，在一定基礎(chǔ)上可以保障本地的重要負(fù)荷用電穩(wěn)定性和連續(xù)性需求。1．2電網(wǎng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀電網(wǎng)故障診斷主要是對各級線路和各類保護裝置產(chǎn)生的報警信息、斷路器的狀態(tài)變化信息以及電壓電流等電氣量測量的特征進行分析，根據(jù)保護動作的邏輯和運行人員的經(jīng)驗來推斷可能的故障位置和故障類型。這個過程很難用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法描述，而人工智能技術(shù)則由于其善于模擬人類處理問題時的過程，容易計及人的經(jīng)驗以及具有一定的學(xué)習(xí)能力等特點在這一領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。下面簡要介紹相關(guān)的人工智能技術(shù)，如專家系統(tǒng)(

3、expertsyst鋤)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fartificialneuralnetwork)、模糊理論(fuzzytheory)、遺傳算法(geneticalgorithms)及Petri網(wǎng)絡(luò)(Petrinet)等基本概念，并在此基礎(chǔ)上對文獻中提出的相應(yīng)的輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法進行述評，分析它們在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中應(yīng)用的特點以及存在的主要問題，以促進該研究領(lǐng)域的進一步發(fā)展L9q4J。1．2．1專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)屬于計算機智能程序系統(tǒng)，主要內(nèi)容是所應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域某專家級別的知識和經(jīng)驗，其能夠像人類專家一樣思考和解決該領(lǐng)域的問題。換句話說，專家系統(tǒng)是一個程序系統(tǒng)，該系統(tǒng)中包含相關(guān)專業(yè)知識以

4、及經(jīng)驗，能夠在這些知識和經(jīng)驗的基礎(chǔ)上模擬人類大腦決策的過程，進行推理并判斷，以便處理需要人類專家的復(fù)雜問題。簡單來說，專家系統(tǒng)是能夠模擬人類專家，綜合其知識以及經(jīng)驗從而實現(xiàn)專門領(lǐng)域問題解決的程序系統(tǒng)[1孓18J。一般來說，專家系統(tǒng)包含有大量的專門的知識和經(jīng)驗。它能夠根據(jù)指定領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑慕?jīng)驗以及知識，模擬其決策過程，綜合客觀條件而進行推理以及判斷，2第一章緒論最終使需要專家決策的問題得到解決。當(dāng)然，專家系統(tǒng)應(yīng)用的領(lǐng)域不同時，其所采用的知識內(nèi)容，結(jié)構(gòu)以及表達(dá)方式也各不相同。常用的知識表示方法有以下幾種：謂詞邏輯，產(chǎn)生式規(guī)則，框架，語義網(wǎng)絡(luò)以及黑板等。與傳統(tǒng)計算機程序相比，專家系

5、統(tǒng)具有完全不同的體系，通常由以下幾個主要部分組成：知識庫，解釋機制，推理機，知識獲取機制，綜合數(shù)據(jù)庫以及人機結(jié)構(gòu)等幾個基本的、獨立的部分所組成，如下圖1-1所示。其中尤以知識庫與推理機相互分離而別具特色。專家系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)隨專家系統(tǒng)的類型、功能和規(guī)模的不同，而有所差異。專家、知識工程師用戶-f、Iz：‘、1墨。7一一7人機交互界面可行計羽識i“wHY”lj“How”——』上二一擁未纛田二芝巽i．!綜合數(shù)知識獲取解釋器p二二二專寫晶}}理解、。芝’∑i形式】l知識庫：三≤)推理機圖1-1專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖1．2．2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificialneuralnetwo

6、rk，縮寫為ANN)是目前在多個應(yīng)用領(lǐng)域中涉及的人工智能方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)中的信號傳輸、處理過程。自從1943年數(shù)學(xué)方面的專家W．S．Pitts和心理學(xué)方面的專家W．S．Mcculloch第一次提出神經(jīng)元之后，利用神經(jīng)系統(tǒng)中的信號傳輸、處理過程來解決實際的問題成為熱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最大的特點是通過神經(jīng)元以及它們相互之間的有向權(quán)重聯(lián)系起來，并以此來處理隱含的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下一些特點：自我學(xué)習(xí)能力強，當(dāng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)確定了之后，僅需要一些必須的樣本，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對樣本的學(xué)習(xí)，根據(jù)學(xué)習(xí)算法對訓(xùn)練樣本進行訓(xùn)練，最

7、終可以實現(xiàn)知識的自我組織、自我完善、自我學(xué)習(xí)能力。通常，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)完成之后，還必須加入一些泛化的環(huán)節(jié)，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時具有一定的泛化能力；以外人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯能力很強，對于輸入信號中的干擾噪聲具有一定的抗干擾性能，在正常的告饒范圍內(nèi)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依舊能給出正確的輸出結(jié)果；不僅局限于上面所述特點，人工第一章緒論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算過程中具有很好的獨立性，便于在進行數(shù)據(jù)處理過程中的并行操作，這也使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷速度能滿足各個系統(tǒng)的需要【l9】。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用主要是針對輸電網(wǎng)故