matlab基于粗糙集理论的电力系统故障诊断研究(2)
结 论 25
致 谢 26
参考文献27
附录 matlab 仿真程序 28
1 绪论
1.1 研究的目的和意义
近年来，随着科学水平的不断提高，国家经济发展速度不断加快，与此相关联的电力系统网络的规模也不断扩大，其结构也因各个环节的紧密联系而变得错综复杂。正是由于这种紧密而又复杂的联系使得当配电网发生电力故障时，对配电网络本身所带来的影响也是呈倍数上升。如发生故障而没有及时消除故障，会引起用户端的停电。这将直接威胁到各行业的日常生产以及人们的正常生活，造成重大的经济损失。2003年的美国大停电事件就是由于电力设备故障没有及时排除而导致的大规模停电事件。因此，可靠稳定的电力保障才可以保证人民的生活水平以及国家的经济发展。然而，电力系统故障不可避免，由于配电网受天气、人为因素等各方面因素的影响，导致其发生故障的可能性很大。据统计，在电力系统故障中有超过80%的故障发生在配电网端。因此，如何保证配电网络的安全至关重要。
然而随着电力工业的稳步发展，如今电力系统的自动化水平不断提高，大量的自动装置（如PMU、数据采集监控系统等）成功应用于配电网中。因此，当电网发生故障时，各级自动装置会产生很多的报警信息，这些报警信息会在故障发生的时候一齐反馈到控制中心，尤其是发生了各种故障同时发生的时候并伴有各种拒动、误动作，在这种状况下，要求工作人员在短时间根据所反馈到的大量混乱的数据，进行快速且准确的判断，找出故障原因并进行解决是不可能实现的。持续的停电事故将不可避免的影响人们的生产生活。而且一旦运行工作人员出现判断失误以及处理失误的状况，事故将进一步被扩大，恢复时间更长，导致更为严重的停电事故。因此，如何研制出一个好的配电网故障检测系统有着重要意义。尤其是在特别复杂的电网故障中，此系统可以辅助相关的工作人员，进行辅助判断，减小误操作的几率，从而达到快速准确的判断故障区域的目的，以便快速排除故障。
因此，基于粗糙集理论应用于配电网络故障诊断的理论与实际研究，不仅仅单一的解决故障信息十分完整的故障诊断中，更可以为不完备信息。配电网络不协调导致的配电网故障诊断提供了处理问题的一种新思路与新的想法。也正因如此，粗糙集理论的不需任何先验信息的特点也使得其在配电故障诊断中获得重视，并因此广为应用。
1.2 国内外发展现状
1.3 粗糙集理论的应用
粗糙集理论由波兰学者Z.Pawlak等学者于1982年提出。其基本思想是对数据库中的信息进行分类划分，通过知识约简提炼出需要的概念和规则。作为一种新的数学理论，其在处理不确定、不精确、不完整信息方面具有独到的地方，它可以对这些不明确的信息进行分析，并发现隐藏知识。将分类好的信息与已知的信息进行对比，并归类近似刻画，得出结论。其最大特点在于不需任何先验信息，而且可以在保留原始信息的前提下进行约简。因此，这种方法与前文提到的专家系统具有很强的互补性。[4][5]
目前，粗糙集 理论以其针对不确定信息客观准确判断的特点，已在各类领域中获得广泛应用。将其应用于电力变压器故障诊断中，利用其对不确定信息归纳整理的特点可以很好地解决变压器故障时所出现的问题[6]。对于地区性质的电网，例如农村电网，粗糙集理论也可以充分体现其独特性[7]。通过文章可以发现，在电网等级不高，电网结构不太复杂的小型区域中，粗糙集理论可以很好的解决一些电力系统故障的问题。粗糙集理论的飞速发展也使得其在很多领域有着出色的使用。例如，美国堪萨斯大学实验室开发出的LERS系统，该系统可用于医疗、社区规划、气候分析等很多方面；加拿大RSI公司开发的RoughDAS和Rough Class软件，在很多领域都有所应用。