D-S证据理论在配电网故障行波分析中的应用

“基于D-S证据理论多源信息融合与配电网故障行波分析_冯建辉.pdf” 在电力系统中，故障定位是一项至关重要的任务，它有助于快速恢复电网的正常运行，减少损失。多源信息融合是一种有效的方法，能够整合来自不同来源的数据，如卡尔曼滤波、贝叶斯理论、D-S证据理论、聚类分析、人工神经网络、专家知识系统、模糊集理论和粗糙集理论等，以提升故障定位的精确度。冯建辉和孔碧光的研究深入探讨了如何利用D-S证据理论实现多源信息融合在配电网故障行波分析中的应用。 D-S证据理论，全称为 Dempster-Shafer evidence theory，是一种处理不确定信息的数学框架，尤其适用于信息不完整或存在冲突的情况。该理论允许将多个证据源的不确定性信息合并，以得出更可靠的决策。在电力系统中，由于测量数据可能存在噪声、不准确或不完全，D-S证据理论可以有效处理这些不确定性，提高故障识别的准确性。 配电网故障发生时，会产生行波，这是一种沿导线传播的电磁波。行波的特点包括其传播速度、振幅和波形等，这些特征可以作为识别故障位置的重要线索。通过对行波的特性进行分析，可以获取关于故障类型的宝贵信息，进一步辅助故障定位。 冯建辉和孔碧光的研究结合了D-S证据理论与行波分析，旨在利用多源信息融合提升配电网故障定位的效率和精度。他们可能通过以下步骤实现这一目标： 1. 数据采集：收集来自不同监测设备（如电流、电压传感器，以及故障指示器）的多源信息。 2. 信息预处理：清洗数据，去除噪声和异常值，确保后续分析的准确性。 3. 行波特征提取：分析行波的传播特性，如传播时间、振幅变化等，以确定故障的位置和性质。 4. D-S证据合成：运用D-S证据理论，将各个信息源的证据进行整合，解决信息间的不一致性和不确定性。 5. 决策制定：基于融合后的证据，确定最可能的故障位置，为操作人员提供决策支持。 这项研究对配电网故障诊断具有实际意义，它不仅能够提高故障定位的准确率，还能够帮助优化行波检测设备的配置，从而降低运维成本，提高电力系统的稳定性和可靠性。同时，对于智能电网的发展，这样的技术也具有广泛的应用前景，有助于实现更高效、自动化的故障管理和修复。