基于模糊推理脉冲神经膜系统的电网故障通用诊断模型

作者：谢璇; 熊国江^*

来源：电子测量技术, 2021, 44(24): 72-78.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2107893

• 故障诊断
• 电力系统
• 膜计算
• 脉冲神经膜系统

为了提高故障诊断模型对拓扑结构经常变化的电网的适应能力,基于模糊推理脉冲神经膜系统,分别建立母线、线路和变压器3种元件电网拓扑结构变化而诊断模型结构保持的故障诊断模型。首先,采用模糊初始值表征可能不完备和不确定的告警数据。同时,根据故障区域拓扑结构和保护及断路器动作状态,对输入神经元进行"归一"预处理,以减小模型的复杂度和提高模型通用性。并针对不同元件故障诊断的特点,在矩阵推理中引入不同规则神经元,提高故障诊断容错率。最后,对IEEE30节点系统的故障案例进行诊断验证,并与传统模糊推理脉冲神经膜系统和Petri网故障诊断进行了对比。结果表明,该诊断模型结构简单,在保护系统不正常动作的情况下仍能100%有效诊断出故障元件,且平均故障置信度为0.816 1,高于另外两种方法,且能有效适应拓扑结构经常变化的电网。

• 单位
  贵州大学