【正文】 etri網(wǎng)方法在變電站故障診斷應(yīng)用中的可行性和優(yōu)勢進行分析，確立了基于粗糙集理論和Petri網(wǎng)模型的變電站故障診斷方法。將粗糙集理論和Petri網(wǎng)理論進行結(jié)合，不僅僅可以克服粗糙集的查表搜索過程計算量大的問題，還可以解決Petri網(wǎng)絡(luò)的先驗知識存在冗余性問題。Petri網(wǎng)可以利用簡單的矩陣運算演繹推理的動態(tài)過程，求解速度快，可用于變電站的實時故障診斷。因為一旦識別出了故障元件，就可以利用保護動作的原理結(jié)合邏輯推理對誤動作的斷路器和保護進行識別。因此采用高級Petri網(wǎng)進行大型復(fù)雜系統(tǒng)的建模勢在必行。4. Petri網(wǎng)(Petri net)Petri網(wǎng)(Petri net)是在年間由德國數(shù)學(xué)家提出的一種通用的數(shù)學(xué)模型。當(dāng)然，在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用中，ANN也存在以下的幾點問題：(a) ANN不能夠?qū)﹄娋W(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)進行描述和表示，所以通常只能在一些規(guī)模較小的并且采用固定接線的電網(wǎng)中應(yīng)用；(b) 在應(yīng)用ANN分析處理問題前，需要學(xué)習(xí)足夠多典型的樣本，另外學(xué)習(xí)過程所采用的算法往往收斂的速度不快；(c) ANN不善于分析那些帶有啟發(fā)性的知識。(4) 由于電力網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和自動化裝置的配置不斷變化，作為故障診斷的專家系統(tǒng)，其儲備的知識庫隨之也會進行相應(yīng)的修改、校核。它也是眾多人工智能技術(shù)中發(fā)展相對成熟的一種。這種情況下，調(diào)度運行人員在很短的時間內(nèi)要閱讀這么多未經(jīng)任何加工處理的報警信息，理解其中的含義并抓住報警信息的實質(zhì)是相當(dāng)困難的。各類電壓等級的變電站數(shù)量歷年遞增，導(dǎo)致電網(wǎng)結(jié)構(gòu)愈加復(fù)雜。變電站故障診斷就是將故障征兆信息從變電站的某些檢測量中提取出來，然后通過對這些信息的分析與處理，判斷出故障的位置和根源。這些二次設(shè)備會當(dāng)變電站發(fā)生故障時產(chǎn)生大量諸如斷路器跳閘、保護裝置告警、保護動作、故障錄波器動作等等的報警信息。由于人工智能技術(shù)可以模仿人類的思維方式和處理問題的過程，并具有類似人類的學(xué)習(xí)能力和經(jīng)驗積累，使得這一技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域里脫穎而出。(2) 專家系統(tǒng)畢竟不能像人類一樣具有對新事物的學(xué)習(xí)能力，所以一旦發(fā)生儲備知識庫里無法搜索到的新故障情況，將導(dǎo)致專家系統(tǒng)的錯誤診斷或不診斷。除此之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有以下優(yōu)勢：(1) 在學(xué)習(xí)的能力方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程首先是確定其基本結(jié)構(gòu)，緊接著用算法進行樣本的訓(xùn)練，最終完成自身對知識的理解和組織。將模糊理論引入到專家系統(tǒng)方法中，推理就由精確向近似轉(zhuǎn)變，專家系統(tǒng)的容錯能力也就得到了極大的提高。這個過程用Petri網(wǎng)絡(luò)描述特別適宜，因為它就是系統(tǒng)同時發(fā)生或次序發(fā)生的活動。另外，變電站中存在因為斷路器及保護裝置誤動或拒動、通信裝置故障等原因造成的信號不完備問題。然而，利用粗糙集規(guī)則進行推理決策過程中，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時，對規(guī)則進行查表匹配的計算量將挺大。首先，粗糙集理論不僅可以進行知識的約簡，還可以進行不確定信息的處理，最終可以實現(xiàn)知識的屬性優(yōu)選，可以獲得最佳的決策規(guī)則。但利用粗糙集規(guī)則進行推理決策過程中，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時，對規(guī)則進行查表匹配的計算量將特別大。 (5) 對所建立的故障模型進行樣本測試和方法的分析比較。當(dāng)變電站遇到故障時，借助SCADA系統(tǒng)能采集到很多的故障信息，其中故障診斷所能利用的信息包括：電網(wǎng)的遙信量信息，如斷路器、隔離開關(guān)等設(shè)備實時狀態(tài)信息；電網(wǎng)的遙測量信息，如電壓、電流和有功、武功功率的測量值；保護時間信息，如不同規(guī)約的保護動作和時間順序記錄（）信息等。通過主站發(fā)出指令控制現(xiàn)場的設(shè)備。其詳細的數(shù)據(jù)流程示意圖如圖22，圖的左側(cè)為一次系統(tǒng)，右側(cè)為二次系統(tǒng)。這些狀態(tài)量包括斷路器狀態(tài)、刀閘狀態(tài)的變化、繼電保護裝置的動作情況等。 電力線路故障電力線路是電力系統(tǒng)的重要組成部分，電能通過它進行分配和傳輸。 母線故障母線是變電站中重要的一類元件。引起母線差動保護動作的主要原因有：（1）母線絕緣子因污穢或者大霧天氣等引起的閃絡(luò)；（2）母線電壓互感器發(fā)生故障；（3）連接在母線上的電流互感器發(fā)生故障；（4）斷路器和裝設(shè)在母線側(cè)的隔離開關(guān)的支持絕緣子損壞；（5）由于工作人員的誤操作而產(chǎn)生的母線故障。外部短路① 外部引線之間發(fā)生相間短路；② 絕緣套管破損或閃絡(luò)等引起的引出線經(jīng)外殼單相接地短路。表23 電容器的故障類型及故障原因故障類型故障原因滲油① 外殼焊接處銹蝕② 瓷質(zhì)套管和外殼交界的地方有裂紋；③ 旋緊套管接頭螺栓過程中用力過大造成套管破裂；④ 設(shè)備外殼質(zhì)量不好，有滲漏點。第3章 粗糙集的基本理論粗糙集（Rough Set，RS）理論是由波蘭科學(xué)家Z．Pawlka在1982年提出的一種數(shù)學(xué)方法，該數(shù)學(xué)方法是用來處理不確定信息的方法。而對于其他傳統(tǒng)方法，比如概率論和模糊理論等方法一般來說需要額外提供數(shù)據(jù)信息，如概率分布和模糊隸屬函數(shù)等，而現(xiàn)實應(yīng)用中往往不容易得到或者得不到此類信息。粗糙集理論避免了主觀人為等因素的影響，它可以根據(jù)已存在的分類知識得出粗糙集的隸屬度。若與來自同一集合，則序偶中的兩個元素和也都來自同一個集合。(2)如果，若由必然推出，則稱滿足對稱性或稱是對稱的。由上述定義可知，上的一個等價關(guān)系可以推出集合的一個劃分，相反，這個結(jié)論反過來說也是成立的，即由的一個劃分也可以推出上的等價關(guān)系。在粗糙集理論中，知識被看作是關(guān)于論域的劃分，是一種對對象進行分類的能力。設(shè)基本等價類為，由U中得到，它是將U中的不可辯分關(guān)系(P)分成相互之間不可相交的子集，即。U為論域，且,用來表示，A是表示屬性的集合，且,可來表示，V為屬性值域集，是的值域，→V，是一個信息函數(shù)，它為每個對象的每個屬性賦予一個信息值，即。 可辨識函數(shù)可辨識函數(shù)是由可辨識矩陣得來的。定義：若存在，如果是獨立的，滿足，則表示為，并把稱為的一個約簡。不可分辨關(guān)系稱為條件類， 稱為決策類。如果是獨立集，且存在關(guān)系，則稱是的約簡，從上述得知，的約簡是條件屬性的最大獨立集?；诖?，通過可辨識矩陣演繹出不少啟發(fā)式約簡算法。是能區(qū)分的對象組合的個數(shù)。 屬性值約簡屬性值約簡是通過對決策表中所列舉的信息進行逐行檢查，將所有冗余信息刪除，其前提是刪去后不得妨礙決策表的規(guī)則表達，這個過程就是屬性值的約簡過程。如果條件屬性不同，即，表示該被刪除的條件屬性是冗余的，用*代替。當(dāng)時，他運用該理論對計算機系統(tǒng)事件之間因果關(guān)系進行了描述。庫所描述離散事件系統(tǒng)可能的狀態(tài)，變遷代表離散事件系統(tǒng)中可能事件，局部狀態(tài)與可能事件之間通過有向弧來建立聯(lián)系。只要某個變遷的全部輸入庫所包含的托肯總數(shù)不小于連接這些庫與該變遷的弧的權(quán)值，該變遷就會被使能。當(dāng)或者時，不必畫弧。在圖41中，根據(jù)各個庫所包含的托肯數(shù)目，可以得出，其中。在Petri網(wǎng)所描述的離散時間系統(tǒng)內(nèi)，描述事件的發(fā)生是通過使能的變遷的觸發(fā)（點火）來實現(xiàn)的。這些托肯的消耗與產(chǎn)生都是由的輸入輸出函數(shù)決定的。對應(yīng)的Petri網(wǎng)中，只有與變遷相連的所有的輸入庫所都獲得托肯，才能使得該變遷使能，變遷觸發(fā)后將會在與該變遷相連的輸出庫所中產(chǎn)生一個托肯。邏輯“或”的petri網(wǎng)在變遷或被觸發(fā)后，結(jié)果如圖46所示。在圖48中，變遷、的輸入庫所是相同的，當(dāng)輸入庫所中獲得一個托肯后，只有其中一個變遷會使能，所以變遷、之間存在競爭關(guān)系。前面那種是圖形分析的方法，后面那種則是數(shù)學(xué)分析的方法。對于覆蓋性，是這樣定義的。這個線性代數(shù)方程決定了離散事件系統(tǒng)靜態(tài)性能和動態(tài)特性，類似于自動控制理論中的狀態(tài)方程的概念。第5章 粗糙集結(jié)合Petri網(wǎng)的變電站故障診斷方法在第一章中，本文曾對故障診斷的研究現(xiàn)狀進行了了解，學(xué)習(xí)了很多方法，但每種方法都存在著一定的不足，無法滿足現(xiàn)代診斷方法的要求，故要尋求一種可以很好的辦法是當(dāng)今研究的新熱點。，對于變電站的故障診斷系統(tǒng)，它一般采用的是SCADA系統(tǒng)提供的狀態(tài)量，因為量測量以及電氣量在反映變電站故障的暫態(tài)過程上存在不足。詳細的分區(qū)域故障診斷規(guī)則獲取結(jié)構(gòu)圖如圖51。詳細流程如圖2。該決策表由22個條件屬性、5個決策屬性、15個樣本組成。如：庫所CB20表示當(dāng)CB2=0時，該庫所獲得托肯。決策表的核屬性為{SDL3, SDL4, GLL3, GLL4}。下表58為10kV區(qū)域的原始決策表。具體如表56。依此建立的Petri網(wǎng)模型見圖54。表52 110kV區(qū)域的原始決策表樣本KG1KG2KG3KG4KG5KG6KG10KG11CDT1CDT2WST1故障元件WST2GHBT1GHBT2ZHBT1ZHBT2DHBT1DHBT2JLL1JLL2LXL1LXL21L12L13L24L25T16T17T28T29L110L111L212L213MX114T115T2根據(jù)前面提出的RS屬性約簡算法，對上面的故障診斷決策表進行屬性約簡，得到了關(guān)于初始決策表的多組約簡：{KG3, KG4, JLL1, JLL2, LXL1, LXL2}，{KG6, KG10, JLL1, JLL2, LXL1, LXL2}，{KG10, KG11, CDT2, JLL1, JLL2, LXL1, LXL2}等。110kV萬安變電站的主接線圖見圖53。②、對于兩條母線間連接的設(shè)備按電壓等級進行劃分，變壓設(shè)備歸于高壓側(cè)。這些狀態(tài)信息是通過由（0、1）組成的進行表示的。由于變電站發(fā)生故障時會有很多的干擾信息，比如說是開關(guān)的拒動，故障信息在傳輸過程中的丟失，開關(guān)信息的不確定狀態(tài)都大大的影響了變電站故障診斷的結(jié)果，本文就是在此基礎(chǔ)上來研究在這些不利條件下的變電站故障診斷的新方法。轉(zhuǎn)移控制矢量是表示系統(tǒng)變遷點火（觸發(fā)）序列，其中第個元素表示變遷被觸發(fā)的次數(shù)。引入符號，用來表示任意的托肯個數(shù)，稱為“準(zhǔn)無窮大”。 基于可達圖與覆蓋樹的分析方法可達圖是指用一個圖來表示一個Petri網(wǎng)模型的所有標(biāo)識，這些標(biāo)識用產(chǎn)生這些標(biāo)識的變遷進行連接。圖48 表達資源競爭關(guān)系的Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu)在實際的離散事件系統(tǒng)中，常常會碰到兩個及以上的變遷擁有共同的輸入庫所的情況。事件發(fā)生的順序主要有兩種，分別為依次發(fā)生和并列發(fā)生。圖43 邏輯與的Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖44 邏輯與在變遷觸發(fā)后的Petri網(wǎng)邏輯“或”表示在給定的邏輯變量中，只要有一個邏輯變量為真時，其邏輯結(jié)果就為真。圖42 示例Petri網(wǎng)觸發(fā)后的標(biāo)識變化結(jié)果 幾種常見的Petri網(wǎng)模型 表達邏輯關(guān)系運算的Petri網(wǎng)模型在用Petri網(wǎng)進行建模時，通常會涉及到邏輯關(guān)系運算的表達。與此同時，該過程還會使得與該變遷相連的庫所狀態(tài)發(fā)生改變。如果該事件滿足了前提條件后發(fā)生了，則它被使能（）。也就是： （41）以一個Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu)為例，：，；，；，；，；，則該網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖形如圖41所示。Petri網(wǎng)中變遷被使能與狀態(tài)轉(zhuǎn)換都只在局部發(fā)生。在Petri網(wǎng)模型中，用包含在庫所中的實心圓點（）表示托肯，其作用是描述它所在庫所的動態(tài)情況。經(jīng)過一批批的學(xué)者和工程技術(shù)人員對Petri網(wǎng)的研究，Petri網(wǎng)在計算機、通信、自動化、電力等很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用廣泛。具體流程如圖31。 屬性值約簡算法原始決策表經(jīng)過屬性約簡后會得到一個新的決策表，對于這個新的決策表，將其中的一個樣本對應(yīng)生產(chǎn)一條決策規(guī)則。在初始化時，可以將核或者必要的屬性加入，來加速算法的收斂速度?，F(xiàn)今國內(nèi)國外有很多優(yōu)秀的啟發(fā)式算法，利用核的概念作為起始點來進行約簡，將其落實為最小的約簡。對于屬性，如果滿足關(guān)系，則稱a為中不可省略的，相反，稱a為中可省略的。若數(shù)據(jù)為連續(xù)型，需先將其變?yōu)殡x散型。在知識庫中，是一個非常重要的必不可少的屬性集，中所有約簡后的且是共同的等價關(guān)系都包含其中。通過吸收率把可辨識函數(shù)簡化為標(biāo)準(zhǔn)式，此時，所有質(zhì)蘊含式中的屬性涵蓋了信息系統(tǒng)內(nèi)所有約簡的集合。例如，設(shè)F的論域。令和為兩個知識庫，若，也就是說時，則說明是等價的，即。在該理論中，可以通過對象屬性值的不同而將其分為不同的類別。通過驗證得到關(guān)系是上的一個等價關(guān)系。 如果集合上的關(guān)系滿足以下幾個性質(zhì)，即，它是可傳遞的、對稱的、自返的，則稱為等價關(guān)系，若，則稱和等價或者稱和是不可分辨的。即。(5) 知識表達較為科學(xué)。RS理論具有強大的處理不確定性、不完備或錯誤的信息的能力。于此之前的數(shù)學(xué)方法有概率統(tǒng)計理論、證據(jù)理論、模糊集理論，它們都是用來處理不精