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基于人工神经网络的智能变电站保护系统故障诊断

         

摘要

随着变电站自动化程度的不断提高,二次设备数量急剧攀升,网络拓扑结构更为复杂,如何快速且精确地实现保护系统故障诊断关系着变电站能否稳定运行。在这个背景下,为提高智能变电站保护系统的运维效率,本文提出了一种基于人工神经网络的智能变电站保护系统故障诊断方法。从不同间隔内保护装置的插件故障出发,梳理了故障诊断所需的推理知识库,结合报文的发布/订阅关系以及交换机的流量状态提出了故障特征信息的表征方式;利用人工神经网络搭建了保护系统故障诊断模型并给出了实时诊断步骤。以典型的110 kV智能变电站保护系统为例,验证了所提故障诊断方法在面对多种故障类型时的精确性,通过与现有多种方法的对比展现了本文方法在特征选择、识别精度等方面的优越性。

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