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基于故障树和神经网络的电力系统设备故障诊断系统设计及实现

作　者: 张纲
导　师: 白泰礼；张瑜
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 故障树 神经网络 神经诊断 .NET Framework SQL Server
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 117次
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内容摘要


随着社会经济的飞速发展,人们对电力系统的需求也越来越高,电力设备的结构和功能越来越复杂,电力系统的自动化及智能程度越来越高,各个电力子系统之间的耦合度也越来越强。一旦设备在运转过程中出现故障,造成电力供应中断,将造成巨大的经济与社会损失,甚至给人们的生活带来灾难性的后果[1][2]。电力设备长期处于室外运行状态,运营人员对于其监管力度相对较弱,大量监控数据涌入调度中心,给运行人员在复杂情况之下识别故障造成困难,因此有必要加强电力系统故障诊断的理论及实际工程应用技术研究,以实现电网故障的自动快速诊断。本文在已有研究基础上利用应用故障树推理技术及神经网络等人工智能技术,融合信息处理技术进行电力系统故障诊断技术研究,并为电力设备状态检修提供优化的决策支持,其包括如下主要内容:1.讨论电力设备运行常见的一场情况及其类型,分析了常见的电力系统故障模式,总结了实际工程领域常用的故障识别和故障诊断方法。2.分析了经典的电力系统故障诊断算法,包括基于经典知识库的故障树定性与定量分析算法,基于神经网络的分析算法及PERTI网络法,贝叶斯网络法等算法。3.分析已有成熟的SCADA监控技术及IEEE COMTRADE标准,并探讨其对于故障诊断系统的辅助支持。4.运用Microsoft .NET Framework技术,初步实现了电力系统故障诊断系统,该系统能够管理常见的电力设备的故障信息,实现与SCADA系统的通信互联,在电力系统出现故障后对故障源进行推理,推理算法基于故障树模式分析算法与神经网络算法。该软件基于电力运营企业内部的Intranet网络,采用C/S模式结构,具有使用方便,推理结果可信度高等特点。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 课题来源与背景  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 论文研究内容与创新点  12-14
    1.3.1 论文研究内容  12-13
    1.3.2 论文创新点  13-14
第二章 电力系统故障模式分析  14-26
  2.1 电力系统的构成与电力网络分析方法  14-17
    2.1.1 电力系统的构成  14-16
    2.1.2 电力网络的分析方法  16-17
  2.2 电力系统故障模式概述  17-18
  2.3 输电网络故障  18-20
    2.3.1 输电线路故障  19-20
  2.4 电力变压器故障  20-23
    2.4.1 绝缘性能下降  21-22
    2.4.2 线路涌流  22
    2.4.3 电位差故障  22-23
  2.5 高压断路器故障  23
  2.6 其他电力设备故障  23-24
    2.6.1 电压电流互感器故障  23-24
    2.6.2 隔离开关故障  24
  2.7 本章小结  24-26
第三章 电力系统故障诊断流程与算法分析  26-37
  3.1 电力系统故障诊断流程  26-29
    3.1.1 变压器故障原理  27
    3.1.2 变压器在线数据监测技术  27-28
    3.1.3 变压器故障诊断与状态检修流程  28-29
  3.2 诊断算法分析  29-35
    3.2.1 基于经典知识库的故障树定性与定量分析算法  29-31
    3.2.2 基于人工神经网络的智能化分析算法  31-34
    3.2.3 基于人工神经网络的智能化分析算法  34-35
  3.3 本章小结  35-37
第四章 电力系统故障诊断辅助分析工具与协议标准  37-50
  4.1 电力系统的监控技术及标准体系  37-45
    4.1.1 电力系统故障录波技术  38-39
    4.1.2 EPRI IntelliGrid 通信与电力设备集成标准  39-40
    4.1.3 IEEE COMTRADE 体系标准  40-45
  4.2 SCADA（数据采集与监视控制）系统  45-48
  4.3 本章小结  48-50
第五章 系统功能设计与模块划分  50-59
  5.1 系统描述及功能划分  50-51
    5.1.1 电力系统故障诊断系统描述  50-51
    5.1.2 电力系统故障诊断系统功能划分  51
  5.2 基于经典知识库的故障树分析部件  51-55
    5.2.1 故障树模式建立模块  52-54
    5.2.2 基于故障树的诊断分析模块  54-55
  5.3 基于人工神经网络的故障分析部件  55-57
    5.3.1 人工神经网络的建立与训练模块  55-57
    5.3.2 基于人工神经网络的诊断分析模块  57
  5.4 其他主要部件  57-58
    5.4.1 认证模块  57-58
    5.4.2 查询模块及其他  58
  5.5 本章小结  58-59
第六章 电力系统故障诊断系统实现与测试  59-70
  6.1 相关技术简介  59-62
    6.1.1 Microsoft .NET 技术简介  59-60
    6.1.2 系统架构C/S 模型简介  60-61
    6.1.3 关系型数据库理论  61-62
    6.1.4 关系型数据库理论  62
  6.2 系统数据库设计  62-64
    6.2.1 数据库概念设计  62-63
    6.2.2 逻辑结构与物理设计  63-64
  6.3 数据库的优化设计  64-65
    6.3.1 事务过程的建立  64-65
  6.4 数据层、业务逻辑层和表现层的实现  65-69
    6.4.1 数据层（DAL）的实现  65-67
    6.4.2 业务逻辑层(BLL）的实现  67
    6.4.3 表现层（USL）的实现  67-68
    6.4.4 系统调试与运行  68-69
  6.5 本章小结  69-70
第七章 结论与展望  70-72
致谢  72-73
参考文献  73-75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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