基于改进贝叶斯网络和Hausdorff距离的电网故障诊断

作者：刘道兵; 余梦奇; 李世春; 代祥

来源：三峡大学学报(自然科学版), 2021, 43(04): 79-84.

DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948x.2021.04.014

• 故障诊断
• 关联规则
• 贝叶斯网络
• Hausdorff距离
• 证据推理(ER)

针对解决复杂故障情况下依靠单一开关量信息诊断可靠性差的问题,提出了一种基于改进贝叶斯网络和Hausdorff距离的多源信息融合的电网故障诊断方法.结合关联规则建立元件的贝叶斯网络模型,完成从保护装置动作的开关量信息到元件静态故障度的转化;在此基础上引入Hausdorff距离算法将元件两端的电流暂态幅值差异转化为暂态故障度.通过证据推理(ER)规则对两类证据进行融合,实现不同类型信息源对故障元件的最终诊断.最后以某节点系统图为例,算例结果验证了本文所提方法能够提升在复杂故障情况下故障诊断的准确率.

• 单位
  三峡大学