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摘要：对于变电站故障诊断时间的不确定性，提出了一种利用时间隶属函数的模糊Petri网来构建变电站故障诊断模型。模型利用模糊时间片和加权数学期望，来计算故障信号的时间分布,并采取一种程度的加权方差分析离散信号，离散时间最少的组被选择来计算时间隶属度,然后利用加权模糊推理诊断。通过仿真实验显示，该模型能很好地处理变电站故障诊断的时间不确定性问题，并能定量分析信号时间离散度、时间差值函数的分布以及信号对诊断结果的影响。
关键词：变电站；故障诊断；Petri网；时间不确定性；时间隶属度
1前言
电力系统故障诊断的主要目的是快速识别导致设备故障的来源。当一个设备在电力系统中出现故障时，与之相关的保护装置将会做出动作并发送大量的警告信号。尤其是当报警信号和保护操作错误、时间偏差、拒绝动作和不确定因素等混合在一起时，会增加故障诊断的难度。这些不确定性使得正确识别故障来源和选择合理的解决问题的方法变得困难。故障信号序列的研究,再加上缺乏的情况包含时间的失效概率不确定性、保护装置误动和拒绝行动的判断,而不是对随机性信号和一组信号的时间间隔特性进行进一步分析,也没有讨论多个相关故障引起的时序信号分组如何识别的问题,因此在应用过程中有很大的局限性。
2.TM-FPN模型关联信号的处理
在正常情况下，保护操作标志通常伴随着一组相关信号，用于提示操作者在连接时的保护动作情况，可验证保护动作信号是正确的。保护作用主要存在于信号与相关不确定信息之间的两类时间:(1)保护操作信号发生，其相关信号具有一定的随机性，根据现场情况而定。(2)保护动作信号的发生和相关信号的集合是随机的，通常在一个时间范围内离散分布。因为相关的信号是保护动作信号的集合,而且一些相关信号本身也属于保护动作信号,所以在短时间内出现多个保护信号,相关信号集合时间的分布区域将在时间轴上重叠,不同组合的信号可能有一个完全不同的诊断。上述分析表明，在构造故障诊断模型时，属于逻辑关系的故障信号之间存在的时间不确定性是一个重要问题。本文提出了一种利用时间隶属函数的模糊Petri网(TM-FPN)，然后利用TM-FPN对故障信号时间的不确定性的决定因素进行了分析，构造了变电站的故障诊断模型。仿真结果表明，TM-FPN模型在处理相关信号时间的不确定性时是有效的。
3诊断过程的模糊
在Petri网和Petri网的建模推理规则之间有一个映射关系，可以用Petri网来描述。上述多输入单输出形式映射到Petri网的推理规则。模糊Petri网(红外系统)是Petri网的结合模糊数学思想和开发了一种模型,模糊规则可以被说得好,模糊推理的仿真过程,并继承了Petri网的并行性、异步、并发等特点,可以建模变电站故障推理过程。下面给出了FPN的正式定义。定义1:模糊Petri网可以正式与八元组红外系统=(PTI,OFτ,H,M0),包括:(1)P库的集合是有限的,一个存储库的一个警告信号,托尔金图书馆价值MP(P)信号的可信度表示的值在[0,1];(2)T是一组有限的变化，一个变化对应于一个推理规则;(3)I是P×T的子集，它是库的一组输入弧线。I(P,T)是(P,T)弧的输入强度，对应于信号的权值，0小于等于1;(4)O是T×P的子集，即从改变到库的输出电弧的集合。O(T,P)是(T,P)弧的输出强度，相应规则的确定性程度为0或小于或等于1;(5)F:T，[0,1]，是状态转移控制函数，F(T)控制变量T的输入和输出，如式(1)，F(T)=sigmap(p)×I(p,T);(6)tao:T，[0,1]，tau(T)是T的阈值，相应规则的适用阈值，0或0小于等于1;(7)H:T,0,1}，当H(T)=0时，T可以开始，H(T)=1,T开始受限，H被称为改变的开始控制函数;(8)M0最初的识别,对于任何p,p,p=φ,M0(p)=0,p(•p)代表后的集合(预设)改变图书馆的p。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆定义2:上述定义的模糊Petri网,开始改变规则定义如下:根据标识,对于任何t∈t,如果F(t)或更高τ(t)和H(t)=0,t标志下M有权开始,改变,或者改变标志下tM授权开始,收费M/t>;定义1中的模糊培养基不能有环，因为网络用于变电站故障推理的建模、推理规则和结论，没有实际意义。
4组合故障的模糊推理
在变电站设备中出现多个故障时，要对组合故障进行模糊推理。根据监控中心收到的多个报警信号，和规则库中的规则不完全匹配，选择匹配规则进行推理。例如，当监控中心接收报警信号时，控制电源电路故障，弹簧未储存能量，降低锁跳锁的压力和SF6异常锁的压力。根据相关知识，找到规则库进行不完全匹配，引出规则R3，处理计划可以对应于原因查询，因此省略。根据规则R3，建立了相应的模糊培养网模型，并进行了推理。在模型中，如果报警信号出现，对应的库有托肯(黑点)。真正的值是1，而没有托肯时真正的值是0，没有真实值。然后，根据式(1)，改变的开始决定，F(T3)=0.80或更高大于0.80。R3(T3)的规则满足初始条件，根据式(2)的“控制回路断裂”的可靠性为0.72。监控中心立即收到报警信号:电视报警器，较低的交通限制报警，根据相关知识，再一次的规则R1、R2。在此基础上，对模型进行了完善和推理。根据式(1)确定是否可以开始改变T1和T2。因为F(t)=0.5<0.8。规则R2(T2)不能满足初始条件，中间信号“TA线报警”的可信度为0;F(t)=0.59>0.55、规则R1(T1)达到起动条件，“低备份保护装置报警”的可靠性为0.3.项目工作人员应根据治疗计划检查相应的设备，对故障进行排除。
5推理结果分析
与较差的推理方法相比，模糊推理可以有效地避免了在描述完整现象时无法推断出结果的情况，降低了故障率，降低了设备的操作风险。该模糊推理机制主要有以下优点:(1)根据信号的重要性设置信号权重值，并反映各个信号对结论的影响程度;(2)传递控制函数采用加权求和的计算方法，小于最小，并和最大算子相比较，也要考虑到所有相关信号对结论的影响。(3)针对信号的不确定性，采用不完全的匹配，以此来减少故障信号对诊断的影响，从而避免了故障缺失的情况;(4)推理的结果是计算出发生故障的概率，提供给操作员工参考，而不是绝对的否或是。当故障概率达到阈值时，系统提供的处理计划得到实现;当它低于阈值时可以忽略，当信号被误报时，错误诊断的频率就会降低。
6结束语
本文提出了一种利用时间隶属函数的模糊培Petri网(TM-FPN)来构建故障诊断模型，利用TM-FPN对变电站设备故障诊断过程进行建模。仿真结果显示出，该模型能有效地处理基于时间不确定性的变电站故障推理。本文的方案可以用时序信号的逻辑关系来进行处理，但时间信号、定性和定量分析之间的时间关系是变电站故障诊断有效模型的重要因素。
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论文作者:侯权芳
论文发表刊物:《电力设备》2017年第29期
论文发表时间:2018/3/14
标签：信号论文; 时间论文; 故障论文; 变电站论文; 模糊论文; 规则论文; 不确定性论文; 《电力设备》2017年第29期论文;