基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和D_S證據(jù)理論的分布式電網(wǎng)故障診斷

2024年2月15日發(fā)(作者：豬肚雞怎么做)

第３５卷　第１０期２０１１年５月２５日基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和ＤＳ證據(jù)理論的分布式電網(wǎng)故障診斷－何小飛，童曉陽，孫明蔚（）西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院，四川省成都市６１００３１摘要：提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和ＤＳ證據(jù)理論的分布式電網(wǎng)故障診斷模型。首先采取實(shí)時(shí)接線分－析方法確定故障區(qū)域以縮小診斷范圍，然后分別運(yùn)用蝶形和葉形分割法分割電網(wǎng)，再引入重合度概采用重合度、重合度與子網(wǎng)故障系數(shù)的幾何平均值進(jìn)行Ｄ念，Ｓ證據(jù)融合。將２種電網(wǎng)分割法、－再與集中式一起對多個(gè)算例進(jìn)行對比仿真實(shí)驗(yàn)。２種ＤＳ證據(jù)融合法組合成４種分布式診斷模式，－仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用蝶形分割法和幾何平均值法的分布式診斷模型較為準(zhǔn)確和合理。關(guān)鍵詞：電網(wǎng)；分布式故障診斷；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；ＤＳ證據(jù)理論；級聯(lián)跳閘－０　引言隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和互聯(lián)程度的提高，當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障，尤其是復(fù)雜故障（級聯(lián)跳閘）時(shí)，大量信息涌入調(diào)度中心，對診斷的時(shí)效性和準(zhǔn)確性要求均１］。有所提高［基于概率推理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于電網(wǎng)故障診斷，能較好地彌補(bǔ)傳統(tǒng)診斷技術(shù)在不確定性和容錯(cuò)］２４－。文獻(xiàn)［］處理方面的不足［提出運(yùn)用專家系統(tǒng)１２－由Ｎ實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)故障診斷。文獻(xiàn)［３４］ｏｉｓｒ和－－ＯｙＮｏｉｓｎｄ節(jié)點(diǎn)組成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，分別建立線路、－Ａｙ變壓器和母線等通用故障診斷模型，但模型較簡單，不適用于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的電網(wǎng)。文獻(xiàn)［根據(jù)電網(wǎng)拓５６］－建立單個(gè)電網(wǎng)元件完整撲結(jié)構(gòu)和保護(hù)的動(dòng)作原理，］的貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)［為了縮小診斷范圍，先６進(jìn)行故障區(qū)域識別，只對故障區(qū)域中元件進(jìn)行診斷。已有文獻(xiàn)多由各變電站收集保護(hù)和斷路器動(dòng)作信上傳到調(diào)度中心作集中診斷，屬于“分布信息，集息，模式。本文提出一種分布式電網(wǎng)故障診斷中診斷”方法。路器作為重疊部分對電網(wǎng)進(jìn)行分割，分割后，每個(gè)子網(wǎng)由一組母線及其第２層元件共同組成。葉形分割法以母線元件故障時(shí)，保護(hù)及斷路器均正常動(dòng)作的故障樣本所涉及的保護(hù)和斷路器作為重疊部分對電網(wǎng)進(jìn)行分割。分割后每個(gè)子網(wǎng)由非母線元件（線路和變壓器）及其第２層元件共同組成。２　分布式電網(wǎng)故障診斷的方法２．１　分布式電網(wǎng)故障診斷的思路本文以蝶形或葉形分割法對電網(wǎng)進(jìn)行分割，為每個(gè)電網(wǎng)元件建立各電網(wǎng)子網(wǎng)中的貝葉斯子網(wǎng)。當(dāng)先運(yùn)用實(shí)時(shí)接線分析法識別確定故障故障發(fā)生后，區(qū)域，然后對各子網(wǎng)與故障區(qū)域進(jìn)行分析，對其中重疊部分元件分別在各子網(wǎng)中作并行診斷，再對貝葉斯子網(wǎng)進(jìn)行診斷，根據(jù)電網(wǎng)子網(wǎng)與故障區(qū)域的關(guān)聯(lián)程度，分別采用重合度法、重合度與子網(wǎng)故障系數(shù)的幾何平均值２種Ｄ診斷出故Ｓ證據(jù)方法集中融合，－障元件，運(yùn)用正向推理獲得誤動(dòng)、拒動(dòng)的保護(hù)與斷路器。這樣對于重疊部分元件，可在一個(gè)（或多個(gè)）調(diào)度中心的多個(gè)子系統(tǒng)中對貝葉斯子網(wǎng)進(jìn)行并行診斷，再進(jìn)行Ｄ可實(shí)現(xiàn)某種程度上的分Ｓ證據(jù)融合，－布式診斷。２．２　分布式電網(wǎng)故障診斷的流程基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和ＤＳ證據(jù)理論的分布式電－網(wǎng)故障診斷流程如圖１所示。）子網(wǎng)分割。通過某分割法將輸電網(wǎng)劃分成基１本負(fù)荷相等、連通性較好、冗余量較小的若干子網(wǎng)。）子網(wǎng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模、診斷。針對重疊部分２公共元件，分別建立各子網(wǎng)中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。）３ＤＳ證據(jù)理論融合。將不同子網(wǎng)絡(luò)中元件貝－葉斯網(wǎng)絡(luò)的元件故障概率進(jìn)行融合得到重疊部分元件的最終故障概率。１　電網(wǎng)分割方法簡介目前的電網(wǎng)分割方法有無重疊分割法、重疊分７］，蝶形分割法、葉形分割法及圖形分割法［每割法、種方法都具有各自的特點(diǎn)。本文采用蝶形和葉形這２種電網(wǎng)分割方法進(jìn)行對比研究。蝶形分割法以非母線元件故障時(shí)，保護(hù)及斷路器均正常動(dòng)作的故障樣本所涉及的保護(hù)和斷；修回日期：。收稿日期：２０１００４０３２０１０１１１８－－－－國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目“基于數(shù)據(jù)網(wǎng)的廣域后備保護(hù)算法研；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目究”（）。ＳＷＪＴＵ０９ＺＴ１０—４２—

）通過信息融合結(jié)果推斷故障元件。將重疊與４非重疊部分元件的故障概率進(jìn)行比較分析，獲得故障元件，并判斷誤動(dòng)、拒動(dòng)的保護(hù)和斷路器。

葉斯網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率進(jìn)行賦值。ω。誤動(dòng)和拒動(dòng)的保護(hù)和斷路器判斷２．３．５　故障元件、）故障元件確定。設(shè)經(jīng)反向推理得到各元件故１設(shè)定０．因此若障概率為ａ８作為元件故障的閾值，ｉ，某元件ｉ的概率值滿足下列條件：（）ａ．８１ｉ＞０否則為正常元件。　　則判定該元件為故障元件，）判斷誤動(dòng)、拒動(dòng)的保護(hù)和斷路器。設(shè)ｐ為由２１斷路器）動(dòng)作得到實(shí)際動(dòng)作概ＳＣＡＤＡ系統(tǒng)的保護(hù)（率。保護(hù)（斷路器）實(shí)際未動(dòng)作ｐ１＝０烄（）２烅（）保護(hù)斷路器實(shí)際動(dòng)作ｐ１＝１烆為各保護(hù)（斷路器）通過正向推理得到的　　設(shè)ｐ２，動(dòng)作概率。令Δ根據(jù)下述判定規(guī)則得到ｐ＝ｐｐ１－２保護(hù)（斷路器）的診斷結(jié)果，得到誤動(dòng)、拒動(dòng)的保護(hù)和斷路器。保護(hù)（斷路器）誤動(dòng)５Δｐ＞０．烄（）斷路器）正常５≤Δ５保護(hù)（３ｐ≤０．烅－０．保護(hù)（斷路器）拒動(dòng)５Δｐ＜－０．烆３　一個(gè)典型電網(wǎng)的分布式診斷模型設(shè)計(jì)分別采用蝶形分割法和葉形分割法將圖３所示分割后的電網(wǎng)模型分別如圖５和的電網(wǎng)進(jìn)行分割，附錄Ａ圖Ａ１所示。

·學(xué)術(shù)研究·　何小飛，等　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和ＤＳ證據(jù)理論的分布式電網(wǎng)故障診斷－　　圖５中采用蝶形分割法將電網(wǎng)分割為４個(gè)子網(wǎng)Ｍ１～Ｍ４。附錄Ａ圖Ａ１中采用葉形分割法將電網(wǎng)分割為８個(gè)子網(wǎng)Ｍ１～Ｍ８。以蝶形分割法分割后電網(wǎng)模型中的線路元件它作為子網(wǎng)Ｍ１與Ｌ２為例說明。當(dāng)線路Ｌ２故障，應(yīng)在子網(wǎng)Ｍ１和Ｍ２分別建立Ｍ２的重疊部分元件，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，線路元件Ｌ２在子網(wǎng)Ｍ１和Ｍ２建圖７所示。立的貝葉斯子網(wǎng)絡(luò)分別如圖６、序號１?。病。场。础。怠。丁。贰。浮。埂。保啊。保薄“l(fā)生時(shí)間１８：００：０２：５０８１８：００：０２：５５４１８：００：０２：９１８１８：００：０３：０９６１８：００：０３：２１０１８：００：０３：６１５１８：００：０３：６２３１８：００：０３：６３０１８：００：０３：６７３１８：００：０３：６８０１８：００：０３：６８５故障遙信內(nèi)容Ｌ２左側(cè)光纖差動(dòng)保護(hù)啟動(dòng)ＣＢ８跳閘Ｌ２右側(cè)距離Ⅱ段保護(hù)啟動(dòng)ＣＢ１３跳閘Ｌ５左側(cè)距離Ⅱ段保護(hù)啟動(dòng)Ｔ３Ｒｓ啟動(dòng)３遠(yuǎn)后備保護(hù)Ｔ４Ｒｓ啟動(dòng)Ｔ４遠(yuǎn)后備保護(hù)ＴＬ５右側(cè)距離Ⅲ段保護(hù)啟動(dòng)ＣＢ１７跳閘ＣＢ１６跳閘ＣＢ３２跳閘表２　算例１的元件故障概率Ｔａｂ．２　Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｏｆｆａｕｌｔｃｏｍｏｎｅｎｔｓｉｎｅｘａｍｌｅ１　　　　　ｙｐｐ　元件Ｌ２Ｌ５Ｔ３Ｔ４Ｂ３Ｂ４故障概率方法１０．８１　０．２７?。埃保怠。埃保埂。埃玻浮。埃常病》椒ǎ玻埃福薄。埃玻怠。埃保础。埃玻薄。埃常础。埃常怠》椒ǎ常埃福础。埃保怠。埃保怠。埃保埂。埃玻浮。埃常病》椒ǎ矗埃福病。埃玻病。埃保丁。埃玻啊。埃常病。埃常础》椒ǎ担埃福常埃玻常埃保担埃保梗埃常保埃常庇杀恚部芍?，其余元件Ｌ．８，２的故障概率大于０故障概率均小于０．故推斷出Ｌ５，２是故障元件。將故障元件概率代入各模式的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，通過正向推理得到各保護(hù)（斷路器）的動(dòng)作概率，如表３所示。表３　算例１正向推理診斷得到的保護(hù)（斷路器）動(dòng)作概率）ｒｏｂａｂｉｌｉｔｒｏｔｅｃｔｉｏｎｓ（Ｔａｂ．３　Ｆｏｒｗａｒｄｒｅａｓｏｎｉｎｏｎａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｒｅａｋｅｒｓｉｎｅｘａｍｌｅ１　　　　　　　ｇｐｙｐｐ　　保護(hù)（斷路器）Ｌ２Ｒｍ?。蹋担蹋稹。穑保啊。薄。穑卜椒ǎ保埃担浮。埃矗病》椒ǎ玻埃担病。埃矗薄》椒ǎ常埃担浮。埃矗怠》椒ǎ矗埃担怠。埃矗丁》椒ǎ担埃担玻埃矗贰》椒ǎ保埃担福埃担浮》椒ǎ玻埃担玻埃担埂ˇぃ鸱椒ǎ常埃担福埃担怠》椒ǎ矗埃担担埃担础。埃担斗椒ǎ担埃担玻埃担常埃担福茫拢保玻埃埃叮保埃叮玻埃担梗埃担叮埃担福埃叮保埃叮玻埃担埂　　　　　∽ⅲ褐涣谐鐾茢喑稣`動(dòng)、拒動(dòng)的保護(hù)與斷路器的概率，其余正常的保護(hù)和斷路器的概率略。表７同理。元件ＬＣＡＤＡ系統(tǒng)接收的故障信息可知，　　從Ｓ２發(fā)生故障，其左側(cè)主保護(hù)動(dòng)作，中間伴隨Ｌ５Ｌｐ誤動(dòng)，Ｌ２Ｒｍ、ＣＢ１２拒動(dòng)。通過本模型的診斷發(fā)現(xiàn)保護(hù)Ｌ該故障情形為單５ＬＬ２Ｒｍ、ＣＢ１２拒動(dòng)，ｐ誤動(dòng)，—４５—

（）２０１１，３５１０一故障。診斷結(jié)果正確，如表４所示。表４　算例１的故障診斷結(jié)果Ｔａｂ．４?。疲幔酰欤簦洌椋幔睿铮螅椋螅颍澹螅酰欤簦螅铮妫澹幔恚欤澹薄　　　　。纾鸸收显蹋舱`動(dòng)的保護(hù)及斷路器Ｌ５Ｌｐ　拒動(dòng)的保護(hù)及斷路器Ｌ２Ｒｍ，ＣＢ１２表６　元件故障概率Ｔａｂ．６　Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｏｆｆａｕｌｔｃｏｍｏｎｅｎｔｓｉｎｅｘａｍｌｅ２　　　　　ｙｐｐ　元件Ｌ１Ｌ３Ｔ１Ｔ２Ｂ１Ｂ２故障概率方法１０．１６?。埃矗病。埃福础。埃叮啊。埃福础。埃埃埂》椒ǎ玻埃保场。埃矗场。埃福场。埃叮薄。埃福浮。埃埃贰》椒ǎ常埃保贰。埃矗础。埃福怠。埃叮场。埃梗薄。埃埃础》椒ǎ矗埃保浮。埃矗浮。埃福础。埃叮怠。埃福埂。埃埃贰》椒ǎ担埃玻保埃矗梗埃福玻埃叮叮埃福梗埃埃匪憷膊捎脕碜裕尤纾茫粒模料到y(tǒng)的故障信息，并伴隨斷路器的誤動(dòng)與表５所示。發(fā)生雙重故障，拒動(dòng)。得到所有元件故障概率如表６所示。表５　算例２的故障信息Ｔａｂ．５?。疲幔酰欤簦椋睿妫铮颍恚幔簦椋铮睿铮妫澹幔恚欤澹病　　　。鹦蛱枺薄。病。场。础。怠。丁。贰。浮。埂。保啊。保薄。保病。保场“l(fā)生時(shí)間１３：００：０２：５０８１３：００：０２：９００１３：００：０２：９５２１３：００：０２：９５８１３：００：０３：１１２１３：００：０３：１１８１３：００：０３：２００１３：００：０３：２４５１３：００：０３：２４７１３：００：０４：３２０１３：００：０４：３７５１３：００：０４：３９０１３：００：０４：４３２故障遙信內(nèi)容Ｔ１主變差動(dòng)失靈啟動(dòng)Ｔ１近后備保護(hù)啟動(dòng)ＣＢ２跳閘ＣＢ４跳閘ＣＢ６跳閘Ｔ２過負(fù)荷保護(hù)啟動(dòng)Ｂ１母線差動(dòng)啟動(dòng)ＣＢ７跳閘ＣＢ９跳閘２Ｌｓ啟動(dòng)Ｔ２后備保護(hù)ＴＣＢ３跳閘Ｌ１右側(cè)距離Ⅲ段保護(hù)啟動(dòng)ＣＢ１１跳閘由表６可知，故Ｔ．８，１和Ｂ１的故障概率大于０推斷出Ｔ１和Ｂ１是故障元件。將元件故障概率代入各元件貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中通過正向推理，得到各保護(hù)（斷路器）的動(dòng)作概率，如表７所示。將表７中的Δ的判定規(guī)則，得到９）ｐ代入式（最終診斷結(jié)果，如表８所示。從ＳＣＡＤＡ系統(tǒng)的故障信息可知，故障元件是Ｂ幾乎同時(shí)動(dòng)作，１和Ｔ１，、中間伴隨著Ｔ１ｍ、ＣＢ５拒動(dòng)，Ｌ１ＲｓＣＢ１１誤動(dòng)等。、通過診斷推斷出Ｌ１ＲｓＣＢ１１誤動(dòng)及Ｔ１ｍ、ＣＢ５拒動(dòng)，為多重故障?？梢娫\斷結(jié)果正確，容錯(cuò)性更強(qiáng)。表７　正向推理診斷得到的保護(hù)（斷路器）動(dòng)作概率）Ｔａｂ．７　Ｆｏｒｗａｒｄｒｅａｓｏｎｉｎｏｎａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｒｅａｋｅｒｓｉｎｅｘａｍｌｅ２ｒｏｂａｂｉｌｉｔｒｏｔｅｃｔｉｏｎｓ（　　　　　　?。纾穑穑稹　”Ｗo(hù)（斷路器）Ｌ１Ｒｓ　ＣＢ５?。裕保恚茫拢保薄。穑保薄。啊。啊。薄。穑卜椒ǎ保埃常浮。埃担丁。埃叮础。埃常丁》椒ǎ玻埃矗浮。埃担础。埃担怠。埃常病》椒ǎ常埃常病。埃担薄。埃担埂。埃常础》椒ǎ矗埃常丁。埃担场。埃担病。埃常怠》椒ǎ担埃常埂。埃担玻埃担常埃常埂》椒ǎ保埃叮病。埃担叮埃叮矗埃叮础》椒ǎ玻埃担病。埃担矗埃担担埃叮浮ˇぃ鸱椒ǎ常埃叮浮。埃担保埃担梗埃叮丁》椒ǎ矗埃叮础。埃担常埃担玻埃叮怠》椒ǎ担埃叮保埃担玻埃担常埃叮北恚浮∷憷驳墓收显\斷結(jié)果表Ｔａｂ．８　Ｆａｕｌｔｄｉａｎｏｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｘａｍｌｅ２　　　　?。纾鸸收显拢裕?，１誤動(dòng)的保護(hù)及斷路器，Ｌ１ＲｓＣＢ１１拒動(dòng)的保護(hù)及斷路器Ｔ１ｍ，ＣＢ５割法的重疊元件為母線。以蝶形分割法進(jìn)行分布式建模和診斷的重疊元件數(shù)比葉形分割法的多。）從Ｄ幾何平均值法診斷３Ｓ證據(jù)融合角度看，－結(jié)果比重合度法更合理。原因是重合度法只從元件層面考慮將故障區(qū)域與各子網(wǎng)的關(guān)聯(lián)程度作為融合依據(jù)。而幾何平均值法除此以外，還考慮了子網(wǎng)的保護(hù)與斷路器在ＳＣＡＤＡ系統(tǒng)中的動(dòng)作信息。仿真實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的集中式和４種分布式電網(wǎng)故障診斷模式中，采用蝶形分割法和幾何平均值法的分布式故障診斷模型更為準(zhǔn)確與合理。／／附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版（ｈｔｔａｅｓ．ｓｅｒｉ．ｓｃｃ．ｐ：ｐｇｐｇ／／／）。ｃｏｍ．ｃｎａｅｓｃｈｉｎｄｅｘ．ａｓｘｐｐ５　結(jié)語本文提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和ＤＳ證據(jù)理－論的分布式電網(wǎng)故障診斷方法，具有以下特點(diǎn)。）分布式故障診斷模型在準(zhǔn)確性、容錯(cuò)性上優(yōu)１于集中式。實(shí)際應(yīng)用時(shí)可在不同區(qū)域診斷中心或一再將各個(gè)調(diào)度中心的各子網(wǎng)診斷設(shè)備上同時(shí)診斷，區(qū)域的各子網(wǎng)診斷結(jié)果集中融合，從而實(shí)現(xiàn)“分布診斷，集中融合”的分布式故障診斷。）從電網(wǎng)分割角度看，蝶形分割法比葉形分割２法的診斷結(jié)果更精確，區(qū)分度更高，原因是蝶形分割而葉形分法中各子網(wǎng)的重疊元件為線路和變壓器，—４６—參考文獻(xiàn)［］朱永利，］張文勤，高曙，等．電力系統(tǒng)故障判斷專家系統(tǒng)［華北１Ｊ．（）：電力學(xué)院學(xué)報(bào)，１９９２，１９１１６．－

·學(xué)術(shù)研究·　何小飛，等　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和ＤＳ證據(jù)理論的分布式電網(wǎng)故障診斷－，，ＺＨＵ?。伲铮睿欤椋冢龋粒危恰。祝澹睿椋?，ＧＡＯＳｈｕｅｔａｌ．Ｐｏｗｅｒｓｓｔｅｍ　　　ｇｑｙｆａｕｌｔｄｉａｎｏｓｉｓｅｘｅｒｔｓｓｔｅｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈＣｈｉｎａ　　　　　?。纾穑?，（）：ｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ１９９２，１９１１６．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　　　－［］趙冬梅，張東英，徐開理，等．分層分布式電網(wǎng)故障診斷專家系統(tǒng)２］（）：設(shè)計(jì)［現(xiàn)代電力，Ｊ．２００４，８３４１４６．－，，ＸＵ　，ＤｏｎｍｅｉＺＨＡＮＧＤｏｎｉｎＫａｉｌｉｅｔａｌ．ＤｅｓｉｎＺＨＡＯ　　?。纾纾纾纾铮妫洌澹欤幔恚椋睿幔簦澹洌幔睿洌洌椋螅簦颍椋猓酰簦澹洌妫幔酰欤簦洌椋幔睿铮螅椋螅澹澹颍簦螅螅簦澹恚妫铮颉　　　　　　　。纾穑?，（）：ｓｓｔｅｍ［Ｊ．ＭｏｄｅｒｎＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ２００４，８３４１４６．ｏｗｅｒ　　?。穑郏堇顝?qiáng)，］徐建政．基于主觀貝葉斯方法的電力系統(tǒng)故障診斷［電３Ｊ．（）：力系統(tǒng)自動(dòng)化，２００７，３１１５４６５０．－，ＬＩＱｉａｎＸＵＪｉａｎｚｈｅｎ．Ｐｏｗｅｒｓｓｔｅｍｆａｕｌｔｄｉａｎｏｓｉｓｂａｓｅｄｏｎ　　　　　　?。纾纾纾郏荩拢幔澹螅椋幔睿幔颍铮幔悖瑁剩粒酰簦铮恚幔簦椋铮睿铮妫牛欤澹悖簦颍椋悖校铮鳎澹颍螅酰猓澹悖簦椋觯濉　　　　。辏穑?，（）：Ｓｓｔｅｍｓ２００７，３１１５４６５０．－ｙ［］霍利民，朱永利，賈蘭英，等．基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷方４］（）：自然科學(xué)版，法［Ｊ．華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)：２００４，３１３３０３４．－，，ＨＵＯＬｉｍｉｎ，ＺＨＵ　ＹｏｎｌｉＪＩＡＬａｎｉｎｅｔａｌ．Ｐｏｗｅｒｓｓｔｅｍ　　　?。纾纾郏荩洌椋幔睿铮螅椋螅猓幔螅澹洌铮睿拢幔澹螅椋幔睿睿澹簦鳎铮颍耄剩剩铮酰颍睿幔欤铮妫危铮颍簦瑁妫幔酰欤簟　　　　　　。纾海危茫瑁椋睿幔牛欤澹悖簦颍椋悖校铮鳎澹颍眨睿椋觯澹颍螅椋簦幔簦酰颍幔欤樱悖椋澹睿悖澹牛洌椋簦椋铮睢　　　　。ǎ海玻埃埃?，３１３３０３４．－［］吳欣，］郭創(chuàng)新．基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)故障診斷方法［５Ｊ．（）：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)，２００５，１７４１１１５．－ＷＵ?。兀椋?，ＧＵＯＣｈｕａｎｘｉｎ．Ｐｏｗｅｒｓｓｔｅｍｆａｕｌｔｄｉａｎｏｓｉｓ　　　　ｇｙｇａｒｏａｃｈｂａｓｅｄｏｎＢａｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｓｏｆｔｈｅ　　　　　　ｐｐｙｇ（）：ＣＳＵ－ＥＰＳＡ，２００５，１７４１１１５．－［］何小飛，童曉陽，周曙．基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和故障區(qū)域識別的電網(wǎng)６］（）：故障診斷研究［電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，Ｊ．２０１０，３８１３２９３４．－，，ＨＥＸｉａｏｆｅｉＴＯＮＧＸｉａｏａｎＺＨＯＵＳｈｕ．Ｐｏｗｅｒｓｓｔｅｍｆａｕｌｔ　　　　?。纾猓幔螅澹洌铮睿拢幔澹螅椋幔睿睿澹簦鳎铮颍耄幔睿洌妫幔酰欤簦螅澹悖簦椋铮睿欤铮悖幔簦椋铮睿洌椋幔睿铮螅椋蟆　　　　　　　。纾郏玻海剩荩校铮鳎澹颍樱螅簦澹恚校颍铮簦澹悖簦椋铮睿幔睿洌茫铮睿簦颍铮欤埃保埃常福ǎ保常　　　。玻梗常矗郏莓吿戽?，焦連偉，嚴(yán)正，等．用于分布式電網(wǎng)故障診斷的新型網(wǎng)絡(luò)７］（）：分割法［電力系統(tǒng)自動(dòng)化，Ｊ．２００１，２５１６１６２１．－，Ｊ，ＹＡＮ，ｅＢＩＴｉａｎｓｈｕＩＡＯｉａｎｗｅｉｈｅｎｔｌ．Ｇｒａｈ　　Ｌ?。凇。幔纾穑恚澹簦瑁铮洌妫铮颍洌椋螅簦颍椋猓酰簦澹洌妫幔酰欤簦螅澹悖簦椋铮睿澹螅簦椋恚幔簦椋铮睿幔颍簦椋簦椋铮睿椋睢　　　　。穑纭。铮鳎澹颍螅螅簦澹恚椋睿睿澹簦鳎铮颍耄螅郏剩荩粒酰簦铮恚幔簦椋铮睿铮妫牛欤澹悖簦颍椋悖校铮鳎澹颉　　　　　。穑?，（）：２００１，２５１６１６２１．Ｓｓｔｅｍｓ－ｙ［］周玉蘭，王俊永，舒治淮，等．８２００２年全國電網(wǎng)繼電保護(hù)與安全］（）：自動(dòng)裝置運(yùn)行情況［電網(wǎng)技術(shù)，Ｊ．２００３，２７９５５６０．－，，ＺＨＯＵ　Ｙｕｌａｎ，ＷＡＮＧＪｕｎｏｎＳＨＵＺｈｉｈｕａｉｅｔａｌ．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　　?。纾幔睿幔欤螅椋螅铮妫铮澹颍幔簦椋铮睿螅椋簦酰幔簦椋铮睿铮妫颍澹欤幔椋睿螅幔睿洌幔睿洌颍铮簦澹悖簦椋觯濉　　　　　　　。穑纾穑郏荩幔酰簦铮恚幔簦椋铮睿洌澹觯椋悖澹螅铮妫铮鳎澹颍螅螅簦澹恚椋睿茫瑁椋睿幔椋睿玻埃埃玻剩校铮鳎澹颉　　　　　　　。穑ǎ海裕澹悖瑁睿铮欤铮玻埃埃?，２７９５５６０．Ｓｓｔｅｍ?。纾郏輩怯聩i，］陳麗鵑，王鵬，等．９２００２年全國電力可靠性統(tǒng)計(jì)分析［Ｊ．（）：中國電力，２００２，３６５１７．－，ＣＨＥ，ＷＡＮＧ，ｅＹｕｅｎＮＬｉｕａｎＰｅｎｔａｌ．ＳｔａｔｉｓｔｉｃＷＵ　　　?。穑纾辏纾郏荩幔睿幔欤螅椋螅铮睿茫瑁椋睿幔澹欤澹悖簦颍椋悖颍澹欤椋幔猓椋欤椋簦椋睿玻埃埃玻剩牛欤澹悖簦颍椋悖校铮鳎澹颉　　　　　。。ǎ海玻埃埃?，３６５１７．－，何小飛（男，碩士研究生，主要研究方向：電網(wǎng)１９８６—）故障診斷。，童曉陽（男，通信作者，博士，副教授，主要研究１９７０—）、方向：廣域后備保護(hù)、智能Ａ信息技術(shù)及其在電力系統(tǒng)ｅｎｔｇ：中的應(yīng)用、變電站自動(dòng)化。Ｅ－ｍａｉｌｘｔｏｎａｈｏｏ．ｃｎ＠ｙｙｇ，孫明蔚（男，碩士研究生，主要研究方向：電力１９８７—）系統(tǒng)繼電保護(hù)。ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｏｗｅｒＳｓｔｅｍＦａｕｌｔＤｉａｎｏｓｉｓＢａｓｅｄｏｎＢａｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋａｎｄ　　　　　　　　?。纾模澹恚螅簦澹颍樱瑁幔妫澹颍牛觯椋洌澹睿悖澹裕瑁澹铮颍　。穑龋拧。兀椋幔铮澹?，ＴＯＮＧ?。兀椋幔铮幔睿樱眨巍。停椋睿鳎澹椋妫纾?，（）ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈｅｎｄｕ６１００３１，Ｃｈｉｎａ　?。纾纭。粒猓螅簦颍幔悖簦海粒睿铮觯澹欤洌椋螅簦颍椋猓酰簦澹洌妫幔酰欤簦洌椋幔睿铮螅椋螅恚铮洌澹欤猓幔螅澹洌铮睿簦瑁澹拢幔澹螅椋幔睿睿澹簦鳎铮颍耄幔睿洌模澹恚螅簦澹颍樱瑁幔妫澹颍ǎ模樱澹觯椋洌澹睿悖澹簦瑁澹铮颉　　　　　　　　　　　。。纾穑?，ｉｓｒｏｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌａｒｅａｌｔｉｍｅｗｉｒｉｎａｎａｌｓｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｆａｕｌｔｚｏｎｅｓｔｏｎａｒｒｏｗｔｈｅｄｉａｎｏｓｉｓｓｃｏｅ．　?。　　　　　　　　　　　　　。穑穑纾纾稹?，ｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｂｕｔｔｅｒｆｌａｎｄｌｅａｆａｒｅｒｅｓｅｃｔｉｖｅｌａｄｏｔｅｄｔｏｒｅａｓｏｎａｂｌｄｉｖｉｄｅｔｈｅＳｅｃｏｎｄｌｏｗｅｒ　　　　　　　　　　　　　ｇｙｐｙｐｙｙｐ　　?。颍椋洌裕瑁澹悖铮睿悖澹簦铮妫悖铮椋睿悖椋洌澹睿悖澹洌澹颍澹澹椋螅椋睿簦颍铮洌酰悖澹洌裕瑁澹澹铮恚澹簦颍椋悖恚澹幔睿铮妫悖铮椋睿悖椋洌澹睿悖澹洌澹颍澹澹幔睿洌妫幔酰欤簦悖铮澹妫妫椋悖椋澹睿簦铮妫螅酰狻　　　　　　　　　　　　　　　。纾穑纾纾?，ｒｉｄｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｆｏｒｔｈｅｆａｓｈｉｏｎｉｎｏｆＤＳｅｖｉｄｅｎｃｅｔｈｅｏｒ．Ｓｏｍｅｅｘａｍｌｅｓａｒｅｉｖｅｎｆｏｒｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｄｉａｎｏｓｉｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　　　　　?。　　　　　　　　。纾纾穑纾纭。洌椋幔睿铮螅椋螅鳎椋簦瑁簦鳎铮耄椋睿洌螅铮妫幔颍簦椋簦椋铮睿椋睿幔睿洌簦鳎铮簦澹螅铮妫模樱澹觯椋洌澹睿悖澹妫幔螅瑁椋铮睿椋睿恚澹簦瑁铮洌螅裕瑁澹澹澹颍椋恚澹睿簦幔欤颍澹螅酰欤簦螅椋欤欤酰螅簦颍幔簦濉　　　　　　　　。　　　　。纾穑纾穑纾稹　。簦瑁幔簦簦瑁澹洌椋螅簦颍椋猓酰簦澹洌妫幔酰欤簦洌椋幔睿铮螅椋螅恚铮洌澹欤鳎椋簦瑁猓酰簦簦澹颍妫欤螅澹恚澹睿簦幔簦椋铮睿幔睿洌澹铮恚澹簦颍椋悖恚澹幔睿恚澹簦瑁铮洌椋螅恚铮颍澹幔悖悖酰颍幔簦澹幔睿洹　　　　　　　　　　　　　　。纾纾纭。颍澹幔螅铮睿幔猓欤澹裕瑁椋螅鳎铮颍耄椋螅螅酰铮颍簦澹洌猓樱簦幔簦澹牵颍椋洌茫铮颍铮颍幔簦椋铮睿铮妫茫瑁椋睿幔幔睿洌簦瑁澹疲酰睿洌幔恚澹睿簦幔欤遥澹螅澹幔颍悖瑁疲酰睿洌螅妫铮颍簦瑁澹茫澹睿簦颍幔臁　　　　　　　　　　　　　　　。穑穑稹。危铮樱祝剩裕眨埃梗冢裕保埃眨睿椋觯澹颍螅椋簦椋澹螅?；；；；ｏｗｅｒｒｉｄＫｅｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｆａｕｌｔｄｉａｎｏｓｉｓＢａｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋＤｅｍｓｔｅｒＳｈａｆｅｒｅｖｉｄｅｎｃｅｔｈｅｏｒｃａｓｃａｄｉｎｔｒｉ　　　?。　。穑纾纾穑纾穑　　矗贰?/p>