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38000字硕士毕业论文基于Petri网的电力障碍分析系统的构建与实现

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:38000字
论点:故障,故障分析,模型
论文概述:

基于Petri网模型的故障分析模型的特点是图形化展示模型结构、快速推理搜索故障以及数学化的故障分析过程等。petri网模型分析和建模的主要是关联矩阵和状态方程,其主要的分析流程为:由代

论文正文:

第一章导言

1.1研究背景
电力供应可能不足甚至中断,这将直接影响国民生产经济的所有相关部门,也将极大地影响人们的正常生活。为了降低事故发生的概率,防止系统稳定性受损,不仅需要加强供电和电网的一次系统建设,还需要开发监控系统,提高电网故障解决能力。其中,在线分析、事故分析、问题恢复等防控技术是防止电力系统从小故障概率向大停电事故转变的有力支撑。这对减少事故影响,保证电力系统安全稳定运行,营造良好的生产经营氛围具有重要意义。综上所述,研究高质量的电力系统故障分析系统具有重要意义。在电力系统故障,特别是电网故障的情况下,该系统可以帮助操作人员进行故障分析,以自动、快速、准确地确定故障区域和识别故障部件。此外,对于电力系统故障的仿真分析和培训,调度员的经验和水平也可以通过电力系统故障分析系统得到提高。

1.2故障分析系统存在的问题
随着现代科学技术的发展和自动化程度的提高,供电系统故障分析技术也在发生重大变化,但仍有许多因素制约着供电系统故障分析技术的进一步发展。

(1)实时性差
传统电力系统故障分析是基于EMS或SCAOA系统来实现部件分析。发生故障时,[移动或scAoA系统发出报警信息,并将事故信息发送至调度中心,由操作人员根据输电网的配置和运行经验进行事故处理,确定恢复对策。然而,scAoA系统无法实现各种厂站维护配置信息和运行信息的完整实时传输,信息源的不完整逐渐成为影响电力系统事故分析的技术问题。

(2)低透明度
人工神经网络(ANN)是一种全新的模拟人类智能的科学技术,最近引起了人们的关注。他具有自组织能力强、自学能力强、鲁棒性强的特点,在电力系统事故分析的建模和理论探索方面,除了推理机框架外,还取得了许多成就。他的发展前景也很好。人工神经网络具有很强的非线性映射、信息同步处理和模式识别能力。专业人员没有必要整理、总结和消化该领域专业人员的知识,因此可以通过使用该领域专业人员解决问题的例子来训练人工神经网络获得领土城市的知识。人工神经网络使用知识的隐含表示。在知识获取方面,自动生成的知识由网络的框架和权重表示,特定问题的一些知识在同一网络中表示。推理是通过神经元之间的相互反应来实现的,实现了知识的自我获取和推理。由于人工神经网络从故障案例中获得的信息只是一些分布指标,而不是类似领域高级专家逻辑思维的演绎标准,整个分析推理过程无法理解,缺乏透明度。

(3)稳定性差
优化理论被引入电力系统故障分析的研究领域较晚。基于最优化理论的故障分析模型的基本思想是:根据电力设备与设备保护动作和电力断路器跳闸之间的应用逻辑关系,电力系统的故障分析首先表示如下。在此基础上,使用优化算法来寻找使构造的目标函数最小化(或最大化)的最佳解,从而找到解释报警信号的最佳事故假设。最优判断模型在理论上是严格的。没有必要引入启发式知识。它可以通过常规算法实现。而且在分析所依据的信息不完整的情况下,还可以给出很多可能的最佳或部分最佳的判断结果,具有很好的应用前景。然而,当分析所依赖的信息突然改变并且发生复杂故障时,这种分析方法可能难以确保结果的可靠性。因此,如何建立一个具有很高容错性能的事故分析目标函数,如何根据被判断对象的特点确定迭代操作的结束标准,是这一故障分析理论需要深入探讨的问题。

第二章相关理论和技术基础

目前,应用系统的软硬件规模非常大,使得应用系统在遇到突发故障时无法及时有效地判断故障类型和调查故障源。针对上述问题,提出了一种基于petri网模型的应用故障推理方法。根据应用中经常遇到的故障点和故障状态,利用形式化方法模型建立了petri网模型数学故障模型。利用直观易懂的Petri网模型和异步并发的优势,快速进行应用系统故障推理和分析。

2.1断层信息的分类和特征
为了充分了解断层的相关信息特征,并有效建立层次结构。以下是故障信息特征的描述和分类。

2.1.1故障信息特征
电网故障信息具有一些独特的特征,包括不连续性、冗余性、分层性等。因此,这些特征将在下面单独描述:

(1)分层
一般来说,断层信息具有一定的分层特征。例如,一层故障信号是基于另一层故障信号产生的。

(2)冗余
由于故障信息的分层,一些故障信息将不可避免地是冗余的。例如,对于同一层故障,不同级别的故障信息会有不同的表示,但它们之间会有冗余。

(3)间歇式
如果电力系统发生故障,电网将在每个子站中存储故障信息,然后将其统一传输到中央站进行数据处理,这将导致空大部分时间空闲时信道具有间歇性质。

第3章故障................................23-29
3.1基于Petri网模型的故障分析系统结构设计................................23-24
3.2故障分析系统原型设计................................24-25
3.3故障分析的Petri网模型................................25-28
3.4本章总结了的第4章中故障分析系统的设计................................28-29
................................29-48
4.1故障分析系统的总体框架................................29-31
4.2系统运行环境和实施技术................................31-34
4.2.1系统联网模式................................31-32 [/BR/] 4.2.2故障分析系统的实施................................32-33 [/BR/] 4.2.3与其他应用软件的兼容接口................................33-34
4.3系统数据库设计................................34-35
4.4故障分析知识表示方法................................35-40 [/BR/] 4.4.1电网模型结构................................36-37
4.4.2继电器的型号结构................................37-38 [/BR/] 4.4.3故障分析和诊断模块结构................................38-39
4.4.4故障分析知识类结构................................39-40
4.5主要Petri类的实现................................40-41
4.5.1变更类别的实施................................40
4.5.2执行................................40-41
4.6主要业务模块的实施................................41-47
4.6.1用户登录................................41-42
4.6.2知识库的维护和管理................................42-43 [/BR/] 4.6.3故障分析结果的显示................................43-44 [/BR/] 4.6.4离线故障分析................................44-47[/比尔/] 4.7 Petri网模型在电力系统中的应用................................47-48

结论

根据故障状态与故障行为之间的逻辑关系和逆向推理原理,将petri网理论应用于分析系统的建模。针对检测信息之间的关系和冗余性,探讨了电力系统故障分析机制,分析了故障信息的特点。在此基础上,通过分层故障分析模型的设计,利用petri网模型分析技术研究电力系统故障分析问题。主要研究工作和完成的创新成果包括:
(1)以petri网理论为基础,通过分析电力系统的故障分析机制和获取的相关故障信息,建立了电力系统的层次故障分析模型。分层故障分析模型的概念及其学术意义在于:在系统组件子故障分析模型的基础上,根据电网结构和组件之间的物理连接关系,将组件子故障分析模型组合成一定范围的区域故障分析模型,并进一步组合成更大范围的区域故障分析模型,形成区域分层模型结构;通过故障信息之间的逻辑关系建立不确定信息判断模型,获取故障信息中的不确定部分状态,并将判断结果引入故障分析模型,参与故障推理,形成逻辑分层的模型结构。故障分析模型的层次结构有效解决了petri网处理复杂系统过程中容易出现的状态组合爆炸问题,消除了检测信息不完整对最终分析和推理的可能影响。通过研究发现,在基于petri网理论的故障分析模型建模中,可以获得许多良好的数学性质,同时可以有效地描述图形结构。而且采用嵌套的思想,有效解决了大规模故障分析的问题。
(2)本文还提出了概率petri网模型的概念,它是petri网函数的进一步导数,可用于处理不确定性问题。例如,对于传统petri网模型的概念,概率的引入可以有效地帮助petri网模型处理那些不确定的状态问题。从而实现概率petri网的运算和推理。
(3) petri网模型理论应用于电力系统故障分析,并列举了相应的实例。本文旨在通过分析故障分析模型各环节的内在联系,提出一种基于分布式协同处理的电力系统故障处理框架。在此框架下,对含有不确定信息的电力系统进行了故障分析。例如,模糊模型首先用于重新识别不确定信息。然后利用Petri网模型的不确定信息对故障进行分析。通过对问题实例的分析,验证了研究方法的正确性。同时也表明,使用Petri网模型后,可以更加快速、准确地分析故障信息。