贝叶斯网络及时间序列下电力系统元件故障诊断模型
裴求根1
黄达文2
高祥斌3
1.华中科技大学电气与电子工程学院,武汉 430074;广东电网有限责任公司 信息中心,广州5106002.广东电网有限责任公司 肇庆供电局信息中心,广州5106003.临沂大学计算机教研室,山东临沂273400
摘要：针对电力系统频繁出现故障,其人工成本及工作危险系数增加的问题,在贝叶斯网络及时间序列下提出一种电力系统元件故障诊断技术.将提取的故障特征作为待诊断的特征项,确定每个类别下故障因子的集合,通过集合中潜在故障因子的系数判断真假,为真则将该类别下的因子系数代入到挖掘公式中,利用时间序列匹配法求得故障因子发生与未发生概率,根据单位元件发出的具体断开或跳闸等保护动作判断具体故障元件.仿真结果表明,所提出的故障诊断模型诊断结果与实际结果的拟合程度较高,拥有较高的准确率和有效性,在智能电网领域具有很好的应用潜力.
关键词：智能电网贝叶斯网络低频带时间序列匹配法潜在故障因子保护动作因子系数故障元件
分类号：TM324(电机)
资助基金：山东省软科学研究计划(2018RKB01381)
论文发表日期：2021-11-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 619-623 )
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