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基于电网潮流分布特征的在线故障智能诊断
  • ISSN号:1000-1026
  • 期刊名称:《电力系统自动化》
  • 时间:0
  • 分类:TM711[电气工程—电力系统及自动化] TM732[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学电气工程系,黑龙江省哈尔滨市150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50477008).
中文摘要:

基于电网潮流分布在事故前后表现出的特征变化,提出了一种在线故障智能诊断方法。此方法能自适应跟踪电网运行方式并动态选择量测对象和量测数据,在线分析电网潮流分布特征与网络结构变化的关系以预生成故障模式库。当提取的潮流分布特征与故障模式库中的某一模式匹配成功后,即可实现电网故障的在线诊断。算例表明,方法准确高效,具有在线自适应智能诊断的功能,有助于提高把握网络事态和正确应对事故的能力。

英文摘要:

Blackouts which happened continually these years around the world show that power system desiderates more effective means of security monitoring and fault diagnosis. A new online fault intelligent diagnosis approach is proposed in this paper, which is based on distributed characteristics of power flow before and after fault. This approach can track operation in an adaptive way, select monitored data and monitored objects dynamically and pre-create the library of fault patterns through analyzing the relationship between distributed characteristics of power flow and the outage of electric power network. While distributed characteristics of power flow matches a pattern in the library, the approach realizes online intelligent diagnosis of the fault. The results of numerical tests have justified that the approach is intelligent, accurate and robust. It can enhance operator' s ability for grasping gird state of affairs and dealing with grid accidents.

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期刊信息
  • 《电力系统自动化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国电自动化研究院
  • 主编:薛禹胜
  • 地址:南京市江宁区诚信大道19号
  • 邮编:211106
  • 邮箱:aeps@nari-china.com
  • 电话:025-81093050 81093045
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1026
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1180/TP
  • 邮发代号:28-40
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获首届“国家期刊奖”,1998年获“华东地区最佳期刊”称号,连继三届江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:73920