时序模糊Petri网：提升电网故障诊断的精度与可靠性

本文主要探讨了一种基于时序信息的分层变迁模糊Petri网（Hierarchical Fuzzy Petri Net, HFPN）在电网故障诊断中的应用方法。Petri网作为一种强大的系统建模工具，在电力系统中得到了广泛的关注，因为它能够有效地处理复杂的逻辑关系和不确定性。在科技快速发展的背景下，传统的Petri网已经被扩展到模糊形式，以适应实际问题中的模糊性和不确定数据。 作者程学珍等人首先提出了一种新型的故障诊断模型——分层变迁加权模糊Petri网（Weighted Fuzzy Petri Net, WFPN），这个模型考虑了报警信号的时序信息，这对于提高电网故障诊断的精确性和鲁棒性至关重要。他们将电网系统中的元件、保护设备和断路器作为网络的关键组成部分，构建了它们之间的动态关联特性（Time Association Characteristics, TAC），以反映设备间的相互作用和时间依赖关系。 接着，通过时间关联一致性检查，模型能够确保故障诊断过程中时间信息的准确性，避免因时间序列数据的缺失或错误导致的误判。在故障诊断阶段，模糊推理技术被用来处理不确定性，利用模糊规则和隶属函数来判断可能的故障状态，这使得系统能够处理非线性、模糊的故障模式。 文章的核心创新在于，该方法不仅能准确诊断电网故障，而且还能识别保护设备和断路器的异常行为，甚至可以推测出元件故障发生的具体时刻。这种方法的应用极大地增强了电网故障诊断的实时性和可靠性，对于保障电力系统的稳定运行具有重要意义。 关键词的选取——“电网故障诊断”、“模糊Petri网”、“时间关联特性”和“分层变迁”突出了文章的核心内容，表明了作者们在探索如何结合时序信息和模糊逻辑处理复杂电力系统问题上的努力。 这篇文章为电网故障诊断提供了一种创新的、基于时序信息的模糊Petri网方法，这在电力系统工程中具有重要的理论价值和实际应用潜力。