煤矿电网故障区间判断：改进矩阵法与贝叶斯理论算法比较

本篇文章主要探讨了煤矿电网故障区间判断的算法研究，针对煤矿电网中常见的越级跳闸问题，提出了两种解决方案：改进的矩阵算法和基于贝叶斯理论的故障区间判定算法。煤矿电网的高压线路通常采用辐射状的级联网络结构，当发生故障时，由于线路阻抗小，保护装置可能会导致越级跳闸，使得故障定位困难。 首先，介绍的改进矩阵法是通过构建邻接矩阵来表示电网的拓扑结构。矩阵中的元素表示节点间的连接关系，非对角线元素为1代表两个节点之间有连接，为0则表示没有。为了更好地处理电源点和线路末端的情况，算法将这些节点也纳入编号体系，形成增广矩阵，从而更精确地反映电网的复杂性。 然而，改进矩阵法在FTU（馈线终端单元）本身故障时可能会出现误判。这是因为该方法依赖于完整的节点信息，当部分设备失效时，可能会影响判断的准确性。 另一种方法是基于贝叶斯理论的故障区间判断算法。该算法利用变电站监控系统和FTU的过电流信息，通过贝叶斯网络进行故障支持度的计算和推理。贝叶斯网络是一种概率模型，能够根据已有的观测数据和先验知识，更新对故障元件的概率估计。通过计算每个故障元件的故障支持度，最后选择支持度最高的集合作为故障区间的判定结果。 这种方法的优势在于具有较好的容错能力，即使面对部分信息缺失或不确定性，也能通过概率推理得出相对准确的结论。通过实例验证，这两种方法都能够有效地判断故障区间，但改进矩阵法在某些特定条件下可能不如贝叶斯理论方法鲁棒。 总结来说，文章的核心内容是针对煤矿电网的特殊性，研究了如何利用现代信息技术和统计学原理来提高故障识别的精度和可靠性，以减少因保护误动作带来的越级跳闸问题，从而保障电网的稳定运行。这对于煤矿电力系统的自动化和智能化管理具有重要意义。