基于混合神经网络与有限状态机的区域电网智能告警处理方法研究

作者：胡裕峰; 方旎; 徐越; 周博曦

来源：供用电, 2020, 37(07): 57-66.

DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2020.07.009

• 智能告警
• 混合神经网络
• 有限状态机
• 时序特性
• 变电站

结合混合神经网络(hybrid neural network,HNN)和有限状态机(finite state machine,FSM),开展变电站告警信息处理。首先,为降低HNN模型构建的复杂度,通过纵向上模块化处理、横向上信号归并的信号处理方法简化告警序列。其次,构建HNN权矩阵模型和学习算法,通过对数据样本进行训练和测试,获取线路、母线和变压器三类设备事故和设备异常的逻辑推理及知识表达。然后,开展故障集的关联性分析,构建FSM模型实现信号的排查和告警过程记录,从而形成告警的原因分析和结果处理。最后,通过实际区域电网案例对本算法进行验证,结果证明该方法对于电力系统通用故障告警判断具有快速、容错和学习能力强等特点,对应用于大规模电力系统的在线故障诊断问题的解决具有重要意义。

• 单位
  国家电网有限公司; 电气学院; 河海大学; 国网江西省电力公司南昌供电分公司