基于大数据的继电保护通信系统故障定位方法

"本文主要探讨了在电网运维大数据背景下，如何有效地进行继电保护通信系统的故障定位。针对光纤通信系统中出现的多通道同时告警问题，文章提出了一个结合运维大数据和贝叶斯网络模型的故障定位方法。该方法利用RPMS（继电保护故障信息管理系统）、通信网管系统的告警信息以及OMS（调度运行管理系统）的数据来缩小故障范围，再通过历史运维数据计算先验概率，应用改进的贝叶斯算法进行故障概率分析，从而确定故障原因，并借助通信资源管控系统进行精确的故障定位。这种方法不仅适用于单个故障定位，而且对多区域并发性故障也有很好的适应性。" 本文的研究背景是随着电力系统自动化程度的提高，光纤通信系统在继电保护中的作用日益凸显，但随之而来的是复杂的通信结构和故障定位的挑战。传统的故障定位手段难以应对多通道同时告警的复杂情况。因此，作者提出了一个创新性的解决方案，即利用大数据技术分析电网运维过程中积累的大量信息。 首先，该方法结合RPMS、通信网管系统和OMS的信息，对告警事件进行综合分析，以减少可能的故障源。接着，通过历史运维数据计算出各部分故障的概率分布，这是基于贝叶斯理论的先验概率计算。然后，使用改进的贝叶斯算法更新这些概率，以反映最新的告警事件情况，进一步精确定位故障发生的可能性。最后，结合通信资源管控系统的详细信息，可以准确地找到故障发生的具体位置。 案例分析验证了这种方法的高效性和准确性，表明它能有效处理复杂的故障定位问题，包括多区域并发性故障。这对于提升电网运维效率，保障电力系统的稳定运行具有重要意义。此外，该研究还受到国家自然科学基金和南方电网公司的项目支持，反映了其在实际应用中的价值和前景。 关键词：继电保护，通信，运维大数据，保护通信系统，故障定位，改进贝叶斯算法 这篇论文提供的故障定位方法充分利用了大数据的潜力，将统计学和概率论的原理应用到电力系统的故障诊断中，为电网运维提供了一种强大的工具，有助于及时发现和解决通信系统问题，保证电力系统的可靠运行。