[发明专利]一种电力系统故障推演方法、装置、设备及可读存储介质在审
申请号: | 201811032600.0 | 申请日: | 2018-09-05 |
公开(公告)号: | CN109116188A | 公开(公告)日: | 2019-01-01 |
发明(设计)人: | 李一泉;焦邵麟;曾耿晖;刘玮;屠卿瑞;丛明一;马永斌;詹庆才;王丽伟;张利强 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心;北京四方继保自动化股份有限公司 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 罗满 |
地址: | 510600 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 推演 电力系统故障 贝叶斯网络模型 电力系统 发生故障 可读存储介质 不确定性 构建 不确定性问题 网络拓扑结构 保护装置 动作信息 分析处理 故障信息 关联模型 容错能力 信息表达 因果关系 专家系统 完备性 多源 上传 融合 | ||
1.一种电力系统故障推演方法,其特征在于,包括:
获取电力系统发生故障之前的网络拓扑结构;
依据所述网络拓扑结构构建贝叶斯网络模型;
根据所述电力系统发生故障时上传的故障信息确定出所述贝叶斯网络模型中各节点处的故障元件和所述故障元件发生故障时对应的各保护装置的动作信息以对所述电力系统故障进行推演。
2.根据权利要求1所述的电力系统故障推演方法,其特征在于,所述依据所述网络拓扑结构构建贝叶斯网络模型具体包括:
确定所述贝叶斯网络模型的变量集;
依据所述变量集构建所述贝叶斯网络模型的拓扑结构。
3.根据权利要求2所述的电力系统故障推演方法,其特征在于,所述确定所述贝叶斯网络模型的变量集具体包括:
将所述网络拓扑结构中的各元件作为所述贝叶斯网络模型的根节点;
将与各所述元件对应的各所述保护装置作为所述贝叶斯网络模型的子节点。
4.根据权利要求1所述的电力系统故障推演方法,其特征在于,所述根据所述电力系统发生故障时上传的故障信息确定出所述贝叶斯网络模型中各节点处的故障元件具体包括:
确定出各所述节点的先验概率和条件概率;
将所述故障信息导入所述贝叶斯网络模型,并结合反向推理确定出各所述节点处元件发生故障的概率;
判断所述概率是否大于阈值;
如果是,则表征所述元件为所述故障元件;
如果否,则表征元件为非故障元件。
5.根据权利要求4所述的电力系统故障推演方法,其特征在于,所述根据所述电力系统发生故障时上传的故障信息确定出所述故障元件发生故障时对应的各保护装置的动作信息具体包括:
通过正向推理,确定出各所述保护装置的动作概率;
依据所述动作概率将各所述保护装置所在的节点进行分层处理;
根据所述分层结果得出各所述保护装置动作的先后顺序。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的电力系统故障推演方法,其特征在于,所述保护装置具体包括主保护装置,近后备保护装置,远后备保护装置以及继电器。
7.一种电力系统故障推演装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取电力系统发生故障之前的网络拓扑结构;
构建模块,用于依据所述网络拓扑结构构建贝叶斯网络模型;
确定模块,用户根据所述电力系统发生故障时上传的故障信息确定出所述贝叶斯网络模型中各节点处的故障元件和所述故障元件发生故障时对应的各保护装置的动作信息以对所述电力系统故障进行推演。
8.根据权利要求7所述的电力系统故障推演装置,其特征在于,所述构建模块包括:
确定子模块,用于确定所述贝叶斯网络模型的变量集;
构建子模块,用于依据所述变量集构建所述贝叶斯网络模型的拓扑结构。
9.一种电力系统故障推演设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至6任意一项所述的电力系统故障推演方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1至6任意一项所述的电力系统故障推演方法的步骤。
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