电气量信息增强的电网故障诊断：模型预测与溯因推理

"基于模型预测和溯因推理网络的电网故障诊断方法 (2016年)" 在电力系统中，电网故障诊断是确保电力系统稳定运行的关键环节。传统的故障诊断方法主要依赖于开关量状态信息，但这种方法在面对复杂的故障情况时，可能会导致诊断结果的准确性降低，因为仅依靠开关量信息的诊断信息冗余度较低。为解决这一问题，本文提出了一种结合模型预测和数据清洗技术的新型电网故障诊断方法，并引入电气量信息以增强诊断的精确性。 首先，研究中采用了模型预测技术来获取电气量信息。模型预测通过建立电力系统的数学模型，能够预测电网在正常和异常状态下的电气参数，如电压、电流、功率等。这些预测值可以提供更为丰富的信息，帮助识别故障特征，从而提高故障诊断的准确性。 接着，为了确保数据的质量，论文提出了数据清洗方法。数据清洗是指通过设定清洗规则，去除或修正数据中的错误、不一致或噪声。在电网故障诊断中，这一步骤尤其重要，因为开关量数据可能存在测量误差或通信干扰。通过数据清洗，可以提高故障信息的可信度，为后续的故障验证和诊断奠定基础。 此外，论文还引入了溯因推理网络（Abductive Reasoning Network, ARN）。溯因推理是一种从观察到的现象推导出最可能的解释的过程，它在故障诊断中用于生成候选故障集。在数据清洗和模型预测之后，ARN通过对电气量和开关量信息进行逻辑推理，分析可能的故障原因，最终得出一系列可能的故障组合，即候选故障。 仿真结果显示，结合模型预测和溯因推理网络的故障诊断方法能够有效提升诊断的准确性和效率。这种方法不仅能够在复杂故障场景下提供更准确的诊断结果，而且对于提高电力系统的实时监控和应急响应能力具有重要意义。 这篇论文的研究成果为电力系统的故障诊断提供了新的思路和技术手段，尤其是在处理数据冗余度低和复杂故障情况时，展示了其优越性。这种方法有望应用于实际电力系统的自动化和智能化改造，进一步提升电网的运行安全性和稳定性。