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基于粗糙集理论的电网故障诊断新方法的研究

韩月  
【摘要】: 当电力系统发生复杂故障或开关﹑保护存在较多误动﹑拒动以及因信息干扰发生信息丢失等诸多不确定因素时,会使得故障后的系统响应复杂化,给故障诊断工作造成很多困难,如果调度员对故障发生误判,漏判,可能会导致事故扩大等严重后果。因此,有必要发展一种鲁棒性强,适应各种不利情况的故障诊断方法,协助调度人员迅速识别故障,保证电力系统的安全稳定运行。 粗糙集(rough sets)理论是一门日益成熟起来的用于不精确,不确定知识挖掘与处理的重要智能技术方法。电网故障诊断可以用一个模式分类问题来描述,很适合应用粗糙集(RS)理论的决策表方法。 为此,本文在前人研究的基础上尝试借助粗糙集理论所具有的较强的容错能力,提出了基于粗糙集理论与二值逻辑运算相结合的属性约简算法以及改进的值约简算法,并将其应用于由断路器和保护为条件属性,考虑各种故障情况所组成的诊断决策表的约简过程中,形成了混合策略知识模型,同时提出了诊断决策表自生成的基本思想。运用Visual C + + 语言编程实现了对故障算例决策表的约简过程,并使用Delphi创建了窗体界面, 初步设计了可视化的故障诊断应用程序。通过算例证明了该算法可用于电网故障诊断中。


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