1、社,王磊电网故障诊断方法及其系统架构研究山东大学,王宇雷数据驱动的故障诊断与容错控制系统设计方法研究哈尔滨工业大学,吴今培,肖健华智能故障诊断与专家系统点问题在于建模方面,如何处理不确定性的稳定约束与边界条件求解方面,如何权衡故障诊断后决策的效益与风险。基于贝叶斯网络理论的故障诊断方法贝叶斯网络以图论和概率论为基础,通过构造不确定性的推理网络模型,充分利用各种知识成分间的因果关系和先验概率,能够融合和表达多源信息,具有求解速度快学习能力强和容错性能好等特点以及装臵结构和参数具有的不确定性和随机性等因素使得对电网及其设备的状态与故障诊断愈发困难。基于工程博弈论的故障诊断与决策方法现代电力系统的快速发展使得电力。
2、>的运行规律和故障特征的深刻认知是进行准确高效故障诊断算法设计的前提。建模方面,对电网动态特征和电力设备故障特征的机理建模基于数据驱动的数据建模和基于知识集数据处理以及故障诊断算法分层设计,故障信息数据库与故障诊断算法并行处理可以有效提高实时在线诊断性能。未来,基于云平台与并行计算的分布式故障诊断系统将会是电网与电力设备故障诊断的重要发展趋势。结语电网及其设备的故障诊断与风险评估与前沿技术的融合是未来电网发展的重大趋势。应用数据驱动与智能技术的新方法能够有效应。当电网结构过于复杂时,其推理过程显得非常麻烦,因此采用贝叶斯网络和智能优化方法结合的诊断与预测综合方法或许具有更大应用前景。多源信息融合与实时故障诊断。
3、的故障诊断与风险评估与前沿技术的融合是未来电网发展的重大趋势。应用数据驱动与智能技术的新方法能够有效应对电网及其设备故障诊断中的关键难题,提供更加安全可靠与电网及其设备的数据驱动与智能故障诊断方法原稿设计的前提。建模方面,对电网动态特征和电力设备故障特征的机理建模基于数据驱动的数据建模和基于知识经验的描述建模相互混合,并且存在模糊性随机性与不确定性等特征。计算方面,需要对稳定运行和故障前后的系统状态,对模糊和不确定性的多源信息进行分析融合。算法方面,要求故障诊断算法的准确性快速性和鲁棒性,并能够在线诊北京科学出版社,。摘要随着电力系统规模的不断扩大,电网拓扑结构中智能化电力设备的应用逐步增加,对电网及其设备。
4、的优越性能。通过对稳定运行和故障数据进行处理,将传感器故障执行器故障电气元件参数变动电磁及负荷扰动和外界因素等高维特征空间的数据降维,处理混合冗余数据模糊边自适应性和容错性能,但神经网络的结构选取收敛问题耦合非线性,尤其是面对电力设备的突变故障等仍存在很大问题。电网及其设备的数据驱动与智能故障诊断方法原稿。电网及其设备故障诊断的关键在于对被诊断对象故障机理的认识和对不确定性动态耦合特征的描述。对电力设备的运行规律和故障特征的深刻认知是进行准确高效故障诊断算法规律。根据或∞性能指标设计残差生成器,用于鲁棒故障诊断。电网及其设备故障诊断的关键在于对被诊断对象故障机理的认识和对不确定性动态耦合特征的描述。对电力设。
5、具有更大应用前景。多源信息融合与实时故障诊断方法电网及其设备包含众多的控制传感检测保护等机械和电气元件和执行机构,联系密切,功能复杂。而且在长期状态监测过程中,故障信息的来源多种多样,包括庞大的数据文字方法基于数据驱动的鲁棒故障诊断方法基于数据驱动的鲁棒故障诊断方法结合数据驱动的无模型约束与数据挖掘技术和鲁棒故障诊断的应对不确定性的优越性能。通过对稳定运行和故障数据进行处理,将传感器故障执行器故障电气元件参数变动电磁及负荷扰动和外界因素等高维特征空间的数据降维,处理混合冗余数据模糊边界等,挖掘其中潜在的信息高效自主的新型电网运营环境。参考文献陈维荣电力系统设备状态监测的概念及现状电网技术,王昌长,李福祺,高。
6、统的发输配用各个环节的参与者越来越多,电力系统在其运行过程中不可避免地会受到不确定性的影响,如负荷扰动短路故障线路跳闸自动装臵误操作等,以及所建立模型。当电网结构过于复杂时,其推理过程显得非常麻烦,因此采用贝叶斯网络和智能优化方法结合的诊断与预测综合方法或许具有更大应用前景。多源信息融合与实时故障诊断方法电网及其设备包含众多的控制传感检测保护等机械和电气元件和执行机构,联系密切,功能复杂。而且在长期状态监测过程中,故障信息的来源多种多样,包括庞大的数据文字电网及其设备故障诊断的新方法基于数据驱动的鲁棒故障诊断方法基于数据驱动的鲁棒故障诊断方法结合数据驱动的无模型约束与数据挖掘技术和鲁棒故障诊断的应对不确定性。
7、,将传感器故障执行器故障电气元件参数变动电磁及负荷扰动和外界因素等高维特征空间的数据降维,处理混合冗余数据模糊边类不确定性的模型因素与行为干扰都可能使得电网或者电力设备的故障发生,如何平衡不同参与主体之间的利益与权重既是电力系统规划调度面临的技术挑战,更是电网及其设备故障诊断在效益与风险之间的博弈。电网及其设备故障诊断的工程博弈问题是多主体不确定系统的优化问题,其难点问题在于建模方面,如何处理不确定性的稳定约束与边界条出导致这些变化的故障位臵及故障类型,并进行有效风险评估。电网及其设备的故障诊断涉及故障发生机理及特征,故障数据获取与处理,故障识别与决策,故障风险评估与调控。由于数据量庞大,仅依据经验难以快速。
8、方法电网及其设备包含众多的控制传感检测保护等机械和电气元件和执行机构,联系密切,功能复杂。而且在长期状态监测过程中,故障信息的来源多种多样,包括庞大的数据文字北京科学出版社,。摘要随着电力系统规模的不断扩大,电网拓扑结构中智能化电力设备的应用逐步增加,对电网及其设备的可靠性及安全性要求日益提高。电力网络和运行设备存在的非线性时变性多变量耦合等特点,以及装臵结构和参数具有的不确定性和随机性等因素使得对电网及其设备的状态与故障诊断愈发困难。电网及其设备故障诊断的障诊断算法并行处理可以有效提高实时在线诊断性能。未来,基于云平台与并行计算的分布式故障诊断系统将会是电网与电力设备故障诊断的重要发展趋势。结语电网及其设。
9、行设备存在的非线性时变性多变量耦合等特点,以及装臵结构和参数具有的不确定性和随机性等因素使得对电网及其设备的状态与故障诊断愈发困难。电网及其设备故障诊断的图片信息和不确定的专家经验。故障诊断的过程不仅依靠单层次的信息,而应当集成并融合系统结构功能和控制等方面的各类信息,多源互补,信息融合。实时诊断需要提升底层故障数据的传输能力以及诊断程序的运行效率,对硬件要求较高,过于依赖通信链路的信息传送会导致数据拥塞丢帧甚至数据畸变。采用分层协同的分布式故障诊断方法将数据高效自主的新型电网运营环境。参考文献陈维荣电力系统设备状态监测的概念及现状电网技术,王昌长,李福祺,高胜友电力设备的在线监测与故障诊断北京清华大学出版。
10、备包含众多的控制传感检测保护等机械和电气元件和执行机构,联系密切,功能复杂。而且在长期状态监测过程中,故障信息的来源多种多样,包括庞大的数据文字图片信息和不确定的专家经验。故障诊断的过程不仅依靠单层次经验的描述建模相互混合,并且存在模糊性随机性与不确定性等特征。计算方面,需要对稳定运行和故障前后的系统状态,对模糊和不确定性的多源信息进行分析融合。算法方面,要求故障诊断算法的准确性快速性和鲁棒性,并能够在线诊断。基于人工智能的协同智能自主故障诊断方法随着人工智能与智能科学的发展,越来越多的智能算法应用在。当电网结构过于复杂时,其推理过程显得非常麻烦,因此采用贝叶斯网络和智能优化方法结合的诊断与预测综合方法或许。
11、准确地进行故障定位及归类,必须找出其中的特征量和潜在的规律,实质上是对电网及其设备运行状态的识别估计和重构。电网及其设对电网及其设备故障诊断中的关键难题,提供更加安全可靠与高效自主的新型电网运营环境。参考文献陈维荣电力系统设备状态监测的概念及现状电网技术,王昌长,李福祺,高胜友电力设备的在线监测与故障诊断北京清华大学出版社,王磊电网故障诊断方法及其系统架构研究山东大学,王宇雷数据驱动的故障诊断与容错控制系统设计方法研究电网及其设备的数据驱动与智能故障诊断方法原稿北京科学出版社,。摘要随着电力系统规模的不断扩大,电网拓扑结构中智能化电力设备的应用逐步增加,对电网及其设备的可靠性及安全性要求日益提高。电力网络和。
12、的可靠性及安全性要求日益提高。电力网络和运行设备存在的非线性时变性多变量耦合等特点,以及装臵结构和参数具有的不确定性和随机性等因素使得对电网及其设备的状态与故障诊断愈发困难。电网及其设备故障诊断的电网或电力设备的故障诊断领域,如基于专家系统的诊断方法模糊推理诊断方法神经网络诊断方法基于信息理论的方法等,与人工智能相关的数据挖掘贝叶斯方法也成功应用于故障诊断领域。尽管人工智能方法在故障诊断领域蓬勃发展,但各种方法在实际应用中都存在各种问题。以神经网络算法为例,神经网络故障诊断具有优越的联想和并行处理能力贝叶斯网络和智能优化方法结合的诊断与预测综合方法或许具有更大应用前景。多源信息融合与实时故障诊断方法电网及其。
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电网及其设备的数据驱动与智能故障诊断方法(原稿)