基于多代理技术的分布式故障诊断系统的研究
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摘要
电网发生故障后，会涌现大量的报警信息。在这样的情况下，要求运行人员做出正确的判断是非常困难的。本文在分析现有诊断方法的基础上，提出采用RBF神经网络作为核心诊断算法，并对一个四母线系统进行测试，测试结果表明该算法适合用于故障诊断。对于大型输电网络，训练样本将随着输入量的增加呈几何级数增加，另外故障具有区域性。为了降低RBF神经网络的训练难度和提高诊断的可靠性，基于“分而治之”的思想，本文在将系统分割的基础上，采用多代理技术，开发出分布式故障诊断系统，并用IEEE118母线系统进行测试，结果表明该系统是有效的。
Upon fault occur in grid, there will be a large mount of alarm message, so it is difficult for operator to make correct judgment. On the basis of analyzing the existing diagnosis methods, this thesis presents using the RBF neural network as the core algorithm. The test on a 4-bus system prove that RBF NN is very suitable to fault section estimation. For a large-scale grid, the training samples for RBF NN will mount in geometrical speed with the increasing of input and fault has local nature. In order to reduce the training difficult of RBF NN and enhance the reliability of diagnosis system, based upon the thought of “divide and conquer”, we first divide the grid into desired subnets, and then develop the distributed fault section estimation system. The test on the 118-bus system proves that this system is effective in fault section estimation.
Upon fault occur in grid, there will be a large mount of alarm message, so it is difficult for operator to make correct judgment. On the basis of analyzing the existing diagnosis methods, this thesis presents using the RBF neural network as the core algorithm. The test on a 4-bus system prove that RBF NN is very suitable to fault section estimation. For a large-scale grid, the training samples for RBF NN will mount in geometrical speed with the increasing of input and fault has local nature. In order to reduce the training difficult of RBF NN and enhance the reliability of diagnosis system, based upon the thought of “divide and conquer”, we first divide the grid into desired subnets, and then develop the distributed fault section estimation system. The test on the 118-bus system proves that this system is effective in fault section estimation.
引文
钟华兵，基于ANN和ES相接合的变电站报警信息处理系统，北京，华北电力大学硕士，2001
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