[发明专利]一种基于人工智能技术的电网故障快速诊断方法

权利要求书

1.一种基于人工智能技术的电网故障快速诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建多层Petri网络故障诊断模型；

当电网发生故障，由SCADA系统采集故障信息；

输入采集到的故障信息至多层Petri网络故障诊断模型，得到故障诊断结果，并对保护和断路器的动作行为进行评价。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的电网故障快速诊断方法，其特征在于，所述构建多层Petri网络故障诊断模型，包括：在第1层中，利用电气量信息和SCADA信息，搜索停电元件，构建可疑元件集合；在第2层中，对每个可疑元件建立加权模糊时序Petri网故障诊断模型；在第3层中，根据警报信号和电气量的时序信息，进行多源信息融合，计算初始置信度矩阵，并对Petri网模型进行求解，获得故障元件概率；在第4层中，根据故障诊断结果，对保护和断路器的动作行为进行评价。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的电网故障快速诊断方法，其特征在于，上述构建多层Petri网络故障诊断模型完成后，还包括对Petri网络进行模糊化，得到模糊Petri网络。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能技术的电网故障快速诊断方法，其特征在于，所述模糊Petri网络，包括库所、变迁、置信度、阈值及权值五个模块。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能技术的电网故障快速诊断方法，其特征在于，所述模糊Petri网络的构建过程包括：将库所对应的区间[0，1]的数值作为token值，每个变迁对应一个确定因子，并设定输入矩阵和输出矩阵；利用正向模糊推理算法或反向模糊推理算法计算得到模糊Petri网络。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能技术的电网故障快速诊断方法，其特征在于，所述正向模糊推理算法的推理过程为：建立发生故障的库所集，判断变迁是否使能；如果变迁使能，激活所有可激活的变迁，把结果放入相应的结果库中。