电力系统故障诊断：一种基于选择判据与贴近度的证据合成新算法

"基于选择判据与贴近度的电网故障诊断算法" 本文主要探讨了如何解决在证据理论（D-S证据理论）中遇到的高度冲突证据融合问题，特别是在电力系统的故障诊断中。D-S证据理论是一种处理不确定性和不完整性信息的有效方法，但当面临高度冲突的证据时，其性能会受到影响。作者提出了一种新的证据合成算法，该算法结合了贴近度概念和一致性度量，以提高信息聚焦性能并解决证据冲突。 首先，论文引入了贴近度的概念，这是一种衡量不同证据间相似程度的指标。通过计算证据之间的贴近度，可以评估证据的一致性，并据此为每个证据分配权重。这种权重分配机制允许算法更重视那些一致性较高、冲突较小的证据，从而在证据融合过程中降低冲突的影响。 其次，作者提出了一个证据合成方法的选择判据。这个判据将证据分为冲突和非冲突两类。对于非冲突证据，可以使用传统的D-S证据合成方法进行融合；而对于冲突证据，则应用基于贴近度和一致性度量的改进算法，实现加权融合。这种方法能够区分和处理不同类型的证据，确保了在证据融合过程中的灵活性和准确性。 实例验证显示，该方法在信息聚焦性能上表现出优越性，能有效地解决冲突证据的合成问题。在电力系统故障诊断的应用中，该算法能够更准确地识别和定位故障，提高了故障诊断的效率和准确性。因此，该方法对于电力系统故障诊断具有显著的实际应用价值，有助于提升电力系统的稳定性和安全性。 这篇研究为处理复杂系统中的不确定性信息提供了一个创新的解决方案，尤其是在电力系统这样的关键基础设施中。通过对证据的智能融合和冲突处理，该方法有望成为未来故障诊断和决策支持系统的重要工具。同时，这一研究也为证据理论的发展提供了新的思路，为解决其他领域中类似问题提供了参考。