电力系统故障诊断的研究现状与展望综述.pdf

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1、电力系统故障诊断的研究现状与展望综述寇为刚， 等 电力系统故障诊断的研究现状与展望综述 寇为刚 ，李永祥 ，孙艳军 ( 甘肃政法学院公安技术学院 甘肃兰州，7 3 0 0 7 0 ) ( 国家电网甘 肃省电力公司武成供 电公司 武咸，7 3 3 0 0 0 ) ( 兰州G_ V - 大学电气工程与信息工程学院 甘肃兰州，7 3 0 0 5 0 ) 摘要：本文概述了目前电力系统故障诊断的研究现状， 分别对专家系统法、 模糊理论法、 人工神经网络法、 遗传算法 、 p e t r i 网的方法、 粗糙集理论、 多代理系统、 贝叶斯网络法等逐一进行了分析介绍， 并对其在电力系统故障诊断实际应用中存在

2、 的一些问题进行了阐述 。最后指出了电力系统故障诊断所需要解决的问题和今后发展的趋势， 以促进该研究领域的进一步 发展 。 关键词：电力系统； 故障诊断； 专家系统； 人工神经网络； 遗传算法； 贝叶斯法 D OI 编码 ：1 0 1 4 0 1 6 c n k i 1 0 0 1 - 9 2 2 7 2 0 1 5 0 2 0 0 4 Ab s t r a c t ： Th i s a r t i c l e p r o v i d e s a l l o v e r v i e w o f c u r r e n t r e s e a r c h o n p o we r s y s t

3、 e m f a u l t d i a g n o s i s ， d e s c ri b e a n d an a l y s i s a n u mb e r o f me t h o d s ， s u c h a s e x p e r t s y s t e ms ， f u z z y t h e o r y , a r t i fi c i a l n e u r a l n e t wo r k s ， g e n e t i c a l g o r i t h ms ， P e t r i n e t a p p r o a c h ， r o u g h s e t t

4、 h e o r y , mu l t i a g e n t s y s t e m s ， Bi a s n e tw o r k me t h o d ， e t c we a l s o d e s c ri b e s s o me o f the p r o b l e m s i n p o we r s y s t e m f a u l t d i a gn o s i s a p p l i c a t i o n s Th e l a s t c h a p t e r n o t o n l y p o i n t s o u t the p o we r s y s

5、t e m f a u l t d i a gn o s i s p r o b l e ms wh i c h n e e d t o b e s o l v e d b u t a l s o i n d i c a t e s the t r e n d o f f u t u r e d e v e l o p me n t to p r o mo t e fut u r e d e v e l o p me n t i n t h i s fi e l d Ke y wo r d s ：P o we r s y s t e m； Fa u l t d i a gn o s i s ；

6、 E x p e rt s y s t e m； Ar t i fi c i a l n e ura l n e tw o r k ； Ge n e t i c a l g o rit h m； Bi a s me t h o d 中图分类号：T P I 8 3 文献标识码：A 文章编号：1 0 0 1 9 2 2 7 ( 2 0 1 5 )0 2 0 0 0 4 0 4 0 引 言 近年来 ，随着电力系统在国民经济中的地位越来越突出， 对电力系统的安全性、可靠性提出了更高的要求。目前电网的 规模越来越大，结构越来越复杂，区域之间的联系也越来越紧 密，做好电力系统故障的诊断研究具有十分重要的意

7、义。电力 系统故障诊断是通过分析各级各类保护装置中产生的相关信 息，基于一定的理论基础和运行人员的经验来对故障发生的区 段 、故 障元器件、故障性 质作出快速 、准确的处理 。虽然 S C A D E MS 系统在电力系统故障的获取方面起到了一定的作 用，但是电网故障时大量的信息远远超出了运行人员的能力， 所以迫切的需要一套更加完整的电力系统故障诊断系统 ，实现 对电网故障的自动快速诊断。 由于电力系统中电力设备的种类繁多，保护装置配合的复 杂性、电网拓扑的变化不确定性，导致了电网故障诊断是一个 复杂的综合问题。近年来国内外许多学者提出了多种故障诊断 的技术和方法 ，主要包括：专家系统法E S

8、 ( E x p e r t S y s t e m ) 、模 糊理论法F T ( F u e e y T h e o r y ) 、人工神经网络法A N N ( A r t i fi e a i a l N e u r a l N e t w o r k )、 遗 传 算 法 法 G A ( G e n e t i c A l g o r i t h ms ) 、p e t r i 网法 、粗糙集理论 R S T ( R o u g h S e t T h e o ry) 、 多代理 系统 MA S ( M u l t i a g e n t S y e t e m) 、贝叶斯法 B N (

9、 b e l i e f n e t w o r k )等。本文对上述方法逐一进行归纳总结，阐述了各 自 在电力网中的故障诊断的应用，分析各种方法的特点，并对一 些相关技术和方法的发展进行简要的介绍。 收稿 日期： 2 0 1 4 1 2 0 9 作者简介：寇为刚 ( 1 9 8 6 一 ) ，男，陕西武功人，助教 ，主要从事 智能仪器仪表及电网故障诊断的研究。 4 1 电力系统故障诊断国内外研究发展现状 1 1 基于专家 系统的方法E S 专 家系统 E S ( E x p e r t S y s t e m ) 是 目前 发展最早相对 比较成熟 的一种智能技术。它是一个智能计算机程序系统，

10、内部含有大 量的某个领域专家水平的知识与经验，具有大量的专业知识与 经验的程序系统 ，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处 理该领域问题。 一般而言 ，专家系统大概 由6部分构成 ：知识库 、数据 源 、推理机 、咨询说明、知识学习和人机界面；其中用来存放 系统待解决问题的相关领域的专业知识的知识库和用来控制 、 协调整个系统工作的推理机是专家系统的核心。在电力系统 中，专家系统通过把断路器、保护器的动作逻辑结合运行人员 的经验以适当的表达式和结构形式录入知识库，根据电网中报 警系统所提供的相关信息由推理机进行分析，从而获得相关故 障诊断结果，然后反应给调度员。专家系统结合了相关的理论 知识

11、和专家的经验知识来解决问题 ，这样一方面解决了那些只 能依靠解析才能解决的问题，另一方面缩小了搜素和推理的范 围，提高了故障诊断的效率。随着控制理论和数学规划技术决 策支持不断在电力系统 中的运用和专家系统知识表达的多样 性，使得专家系统在电网故障诊断中发挥了其独特的作用。 然而随着电网互联规模和运行复杂性越来越大，运行程度 越来越接近极限，专家系统渐渐暴露出一些问题 ，主要归纳有 如下几点：( 1 )专家系统知识库的灵活性较低。现在专家系统 知识库知识的获取还主要是靠人工移植来获取所需要领域的专 业知识 ，当电网中网络结构和各种电气设备的配置等发生改变 时知识库就需要作出相应的修改。因此专业

12、知识的获取和对知 识库的完备需要我们进行深入的研究 ，能够设计一种方便的可 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 自动化与仪器仪表 2 0 1 5 年2 期( 总第 1 8 4 期) 以自动进行知识的获取和修改、升级的系统来完备知识库 ，来 提高它存储 、检索、修改等功能。( 2 )目前的专家系统中知识 库不具备模仿学习的能力。在电力运行的过程中，一旦出现以 前没有出现过的故障情况时，该系统不能利用现有的知识来作 出正确的诊断，这样就很容易造成误判，直接影响运行人员的 操作。( 3 )专家系统的容错能力低。在电力故障发生以后 ，断 路器和保护装置发生误动作时专家系统由

13、于缺乏有效的识别错 误信息的方法和计算推理能力，有可能就会做出错误的诊断结 果。因此需要我们进一步来提高系统的适应性。( 4 )知识库的 维护比较困难。因为电网规模的扩大直接对专家系统的规模提 出了更大的要求 ，而大规模的专家系统规模的维护、修改难度 也逐渐增大，因此要随时进行系统的维护和修改需要投人大量 的人力和财力。( 5 )系统在故障诊断的过程中很难避免要进行 多次迭代 ，这样容易造成推理计算速度变慢和系统组合的奔 溃，从而实时性和有效性将会受到一定的影响。 1 2 基 于模糊理论 的方法F T 模糊理论的方法F T ( F u e e y T h e o r y )是通过经典集合理 论

14、模糊化，运用语言变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整推 理体系的智能技术。模糊理论系统包括模糊知识库、模糊推理 机和人机界面等组成。由于模糊理论使用变量来表达专家经 验，这样更加符合人们正常的表达习惯 ，然后将精确推理模糊 化，在一定程度上增加了专家系统的容错能力，这样可以适应 不确定的问题。 在电力系统故障诊断中，模糊理论主要有两种情况：一种 是推理机诊断所依据的信息完全正确，而是故障于对应的保护 装置、断路器状态之间关联关系无法来确定，以及用模糊隶属 度对这种可能性描述的度量；另一种则是认为诊断所依据的报 警信息有误，而根据电力网络拓扑结构与保护装置、断路器的 动作状态提供的报警信息可信度，

15、再结合其它只能系统给出的 诊断结果综合来做出判断。 模糊理论由于其推理理论的特殊性 ，在电力故障中常常需 要结合其它几种方法一起使用。根据对其具体应用的分析，存 在一些问题还待进一步来深入研究。比如在故障诊断过程中由 于所隶属的函数关系的不确定性 ，需要建立复杂的的数学模型 来适应其隶属度 ，还有其模糊逻辑语言规范性的获取、遗忘 、 修改等理论还不够成熟，一定程度上成为了模糊理论进一步发 展的瓶颈。 1 3 基 于人 工神 经网络 的方法A NN 人 工 神 经 网络 的 方 法 A N N ( A r t i fi c a i a l N e u r a l N e t w o r k )是

16、模拟人类神经系统中信息的传递 、处理过程的一种 人工智能技术，也是A I 技术的一个重要分支。人工神经通过 专家领域所提供的大量先验知识和故障实例来构成A N N所需 要的知识库样本 ，免去了对所涉及的专业知识进行形成 、转 化、表达等工作。人工神经方法采用神经元及它们之间的有向 权重连接来隐含处理问题所需要的知识 ，而其自学能力、自我 组织能力、容错能力以及各神经元之间计算的相互独立性 、鲁 棒性高，省去了推理机的构造 ，且推理速度与规模大小无明显 的关系，很快引起学者们的关注，使得基于人工神经网络的故 障诊断的研究也 日益广泛。 近年来，许多学者对人工神经网络的方法进行了大量的研 究和实践

17、，这种方法在电力故障中的体现出其优越性的同时也 暴露出了该方法的一些问题 ，主要包括 ：( 1 )在大型电力网络 中，样本的完备性直接影响着其性能的好坏。( 2 )对自身行为 和输出的结果无法做出合理的解释。( 3 )该方法存在训练速度 慢 ，无法收敛甚至可能会陷入局部最优。( 4 )不擅长处理启发 性的知识。这些问题在大型电网系统中表现的更为突出，因此 如何解决这些问题使其能够适应大型电力系统的故障诊断，仍 然是一个有待进一步研究的问题。 1 4 基于遗传 算法的方法 G A 遗传算法 G A ( G e n e t i c A l g o r i t h ms 1 最初 由美 国Mi c

18、h i g a n 大学J H o l l a n d 教授于 1 9 7 5 年首先提出来的，是依据达尔文的 生物进化论中所提到的生物进化过程中自然选择和遗传学机 理 ，通过模仿生物遗传和进化的进程，寻求对复杂问题的全局 最优解的优化算法。它依据适者生存 ，优胜劣汰的进化规则， 对包含可能解的群体进行基于遗传学的操作，不断生成新的群 体并使群体不断进化，同时以全局并行搜索优化群体中的最优 个体，以求得满足要求的最优解。 电力系统故障诊断过程中，采用遗传算法的基本思想是将 电网故障诊断描述为优化问题，建立诊断的解析模型，最终都 归结为无约束O - 1 整规划问题 ，并采用遗传算法进行求解数学

19、模型得到故障设备。由于电网故障诊断问题有保护或断路器误 动作的复杂故障情况， 合理的诊断结果可能有多个， 而且其 可信程度一样。从优化的角度讲， 就是可能存 在多个最优 解。求得所有合理的结果无疑是希望的， 因为这些故障发生的 概率是相等的。因此遗传算法在每次迭代中都保留一组候选 解。按其解的优劣进行排序 ，并按某种指标从中选出一些解， 利用一些遗传算子如交3 ( c r o s s o v e r ) 7 fl l 变异( mu t a t i o n ) 等对其进 行运算，希望选出的这些解具有良好的特征，以便产生出优 良 的 “ 后代” ，并且选出的这些解在解空间中相当分散 ，增加了 求得

20、全局最优解的机会 ，重复此过程，直至满足某种收敛指标 为止。 遗传算法的模型由于其严密的理论和依据不完整信息的情 况下给出最优的多个可能的结果，具有良好的应用前景。但是 如何根据保护配置原则 、断路器之间的逻辑关系来建立 目标 函 数成为该算法得益推广的瓶颈。另外，其在运算过程中寻优过 程的随机性 ，可能会导致一些最优解的漏选；而重复进行求解 全局最优解可能会导致计算速度的变慢，直接影响诊断的时 效性。 1 5 基p e t r i 网的方法 P e t r i 网是在 1 9 6 2年由德 国的C a r l A d a m P e t r i 在他 的博 士论文 用 自动机通信中首先使用

21、网络结构模拟通信系统， 这种模型后来 以P e t r i 网为名流传 。P e t r i 网以网络理论为基 础 ，描述系统中离散随机事件之间的逻辑关系，以代数矩阵运 算演绎系统中同时发生、次序发生或者循环发生的各种动态活 动。P e t r i 网既可以通过位置节点和变迁节点静态地对系统作出 分析 ， 也可以利于各相互节点上的令牌动态地对系统行为作出 分析。 电力系统故障发生属于一个离散事件的动态系统，通过系 统中各级、各类保护的动作反应故障，并把排除故障也视为是 一系列事件活动的结合体 ，事件序列与对应的实体联系在一 5 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m电力

22、系统故障诊断的研究现状与展望综述寇为刚， 等 起 。正是由于P e t r i 网独特的诊断方法 ，它可以对同时发生、次 序发生或者循环发生的的故障进行定性和定量的分析，所以在 电网中显示出一定的优越性。同时该方法也存在着一些不足 ： ( 1 )由于电网拓扑结构的复杂度大，节点数目繁多，建立起完 整的P e t r i 网需要有足够多的经验知识，进一步甚至会产生状 态空间的爆炸。( 2 )对错误的识别能力较差，对误报警信息不 能做出合理的判断 。( 3 )时间特征要求高的行为特征基本的 P e t r i 网不能够进行有效的描述，因此对已较为复杂的系统建 模时需要采用高级的P e t r i

23、网。 1 6 基于粗糙 集理论 RS T 粗糙集理论 R S T ( R o u g h S e t T h e o r y )最早是 由波兰z P a w l a k 教授在 1 9 8 2 年提出的一种研究不完整性和不确定性问 题的新型数学工具。粗糙集理论R S T以对观察和测量所得数据 进行分类的能力为基础，基于一个 ( 或一组 )机构关于一些事 实和它分辨某些特点 、过程和对象等的能力知识。粗糙集理论 R S T 对于处理不完整数据和不精确知识 的表达具有相对好的 效果 。 在电力系统中，因保护装置和断路器误动作 、信号传输误 码等原因所造成的错误或者不完整报警信息 ，其可以用一个模

24、式分类问题描述来解决 ，因此很适合用粗糙集理论R S T的决策 表方法。通过粗糙集理论所建立的决策表实现其 自动化简和约 简的搜素，删除多余属性后抽取出诊断规则 ，揭示报警信息内 在的冗余性。 基于粗糙集理论R S T的方法主要特点是它可以很好的处理 不完整、不确定及信息冗余的情况，在中小型电力系统和变电 站故障诊断中是较为理想的方法。同时该方法也有一些不足需 要进一步去研究，主要有：( 1 )先验信息不能够有效的利用。 粗糙集理论诊断规则的获取对条件集下各种故障情况训练样本 集有很强的依赖性 ，对于先前的一些先验经验缺乏有效的利 用。( 2 )在大规模电网中决策表的形成比较困难。在电力系统

25、中如果需要考虑多重故障时，粗糙集理论所得出的决策表将会 十分庞大。( 3 )对于丢失或者出错的信息是关键信息时，诊断 结果将会受到较大的影响。 1 7 基于 多代理 系统MAS 多代理系统 MA S( M u l t i a g e n t S y e t e m)被看作是一个分布 式人工智能的试验平台，当一个问题在多个物理上或者逻辑上 能形成分解的问题求解实体时，每个子问题求解实体仅仅拥有 问题求解所需的有限数据 、信息和资源，不同的子问题求解实 体之间必须相互交互才能最终求解问题u 1。在电力系统中，可 以通过母线 A g e n t 单元和在决策过程中充当管理角色的服务 A g e n

26、t 相互协调的情况下 ，各母线A g e n t 单元之间相互作用 、通 信 、交换、合作，形成多代理系统MA S 诊断 ，最终得到局部 的最优 目标 。这种多代理系统 MA S中A g e n t 的 自治性和A g e n t 之间的相互协同、合作等特点提供了一种很好的电力故障诊断 的建模方法。 多代理系统 MA S 突出的优点在于其在如何协调物理上或 者逻辑上相互分离 、具有不同的目标的多个A g e n t 的行为 ，使 其通过联合行动来求解问题，并且之间相互协调各 自的知识 、 希望、目的、意图、规划、行动，对其信息、资源进行合理的 安排，最大程度地实现各 自的目标和总体 目标的最优

27、 ，实现整 6 个系统的问题 的解决起到重要的作用。故多代理系统 MA S 在 大型的电力系统中的应用有很好的前景。近年来随着多代理系 统MA S 在实践中的应用 ，还应该着重解决各A g e n t 之间的知识 和行为、协调和协作等。 1 8 基 于贝叶斯 网络B N 贝叶斯网络方法B N ( B a y e s i a n n e t w o r k s ) 亦称信念网络( b e l i e f n e t w o r k ) ，它是基于概率分析 、图论的一种不确定性知识 表达和推理模型，一种将因果知识和概率知识相结合的信息表 示框 1 。在贝叶斯网络方法 B N中，用节点代表论域中的标

28、量， 用标有方向的弧线代表各标量之间的关系，然后用节点和有向 弧线组成一个有向无环图。在此有向无环图中，用有向弧线来 反应标量之间的定性信息，用变量之间关系的强度来表示变量 之间的定量信息，而关系强度通过子节点和其父节点之间的条 件概率来表示。 在 电力系统故障诊断中，可以利用贝叶斯网络方法B N的 特征，对故障诊断中存在的不完整、不确定等信息建立完备和 不完备信息下的贝叶斯网络模型进行相应的诊断。因此这种方 法有着坚实的理论基础、灵活多变的表达方法和计算方法，具 有清晰、直观、简单的的表达元件、各级保护、断路器之间的 关系，很适合在大规模实际电网中实现。可是由于贝叶斯网络 中系统参数设置方面

29、的限制，某些参数所占的权重需要采用类 似于神经网络方法中的训练进行获得，这些问题有待于继续进 行研究 2 电力系统故障诊断的研究发展方向 通过上述对各种诊断方法理论现状的分析、研究，总结了 其各 自的优势和不足 ，为了适应现在电网的规模越来越大，结 构越来越复杂 ，区域之间的联系也越来越紧密等特点，更好的 研究和应用电力系统故障诊断问题 ，今后我们需要着重对以下 几个问题进行深人的研究： ( 1 )多种诊断方法相互结合使用。由于各种诊断方法都有 自己的优势，这样通过各种方法的结合 ，优势互补，来解决各 自单一方法在诊断过程中的不足。例如文献【 3 】 在诊断过程中利 用贝叶斯方法来进行建模，然

30、后通过遗传算法来处理各种故障 信息，收到了良好的效果。 ( 2 )信息不完整情况下故障诊断方法的研究。就 目前的方 法来说 ，大部分是基于从调度中心获得完整信息的基础上进行 故障诊断，并且这些信息是完全可靠的。可是实际运行过程 中，由于保护装置、断路器等电器设备的误动作或者不动作等 错误信息或者有用信息的缺失往往会直接影响故障诊断的结 果 ，而要将所有继电保护的状态信息全部送人调度中心存在很 大的困难。因此在这种情况下很多方法都无法满足。所以需要 我们在信息不完整情况下故障诊断方法方面进行深入的研究 ， 寻求一种在不完整信息状况下可以更好的克服这种困难，做出 合理的诊断结果的方法。 ( 3 )

31、电网发生故障前 “ 亚正常”的预测。“ 亚正常”就是 指电网正常运行时，某些指标已经偏离了正常的允许范围，将 面临可能进一步恶化的趋势。通过把这种 “ 亚正常”的信息反 馈给调度员或者运行中心，有利于提早的预测故障的发生或者 ( 下转第9页) 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 自动化与仪器仪表) 2 0 1 5 年2 期( 总第 1 8 4 期) 在缓慢提速过程中，不断触发中断采样，计算转速 ，判断 转速是否到达待测点转速。考虑到柴油机转速的波动性，要想 准确调整油门到待测点对应的转速点是不现实的。为此 ，程序 中设定了一个转速波动阈值范围，当转速达到待测点转速波

32、动 范围内时启动对 P r I 1 泵油压信号软件触发采样 ，取多次采样数 据的平均值作为待测点转速处的f r r 泵油压信号值。全部数据 采集完成后停止设备和关闭设备。 由于所采集的P T泵油压信号值是对应一定转速下的，因 此整个数据集就构成了一个R P曲线。在故障状况下，R P曲线 必然偏离标准状况下 R P曲线 ， 设定一定的阈值，当偏离程度 超出阈值范围时则系统判断P 1 1 泵出现故障需要检修。 泵实时R P 曲线诊断具体检修流程就是在预定的转速下 观察油压值和流量值是否满足预定条件，若不满足就调整对应 部件直至满足条件 ，之后依次降低转速并进行同样的操作，直 至检修结束，P T 泵

33、调至正常状态。 此设计可实现同类设备的便携化、精简化和智能化 ，从实 际应用的角度出发将最大程度保证P rI 燃油泵的良好性能，提 高维修效率 ，延长使用寿命。 参考文献 1 李屺瞻， 王德丰 p T o 8 2 1 型P T 泵试验台的研制【 J 】 东北林学院学报 2 栾登旺， 高 波， 杨 震 P T 燃油泵和喷油器的快速调试【 J 】 工程机械 与维修， 2 0 1 1 ( 9 ) ： 1 8 8 1 8 9 3 夏尚飞， 王会明， 杨文霞等 喷油泵试验台的现状及发展趋势 J 内 燃机， 2 0 0 7 ( 4 ) ： 1 - 2 ， 2 6 4 曹 晓光 ， 耿 杰 国内喷油泵 试验

34、 台应用现状 J 林业 机械 与木工设 备， 2 0 0 7 ， 3 5 ( 1 1 ) ： 5 0 5 2 5 】曹晓光， 陈学深 P T 泵试验台的流量数字化控制研究 J 森林工程， 2 0 0 6， 2 2 ( 3 ) ： 1 5 1 6 ， 4 6 【 6 】 吕清涛， 孙宝玉 ， 孟德欣等 P T 燃油泵试验台的数字化研究 J 】 _ 长春 工业大学学报 ， 2 0 0 7 ( 2 ) ： 1 3 1 5 【 7 】姬慧勇， 熊 云， 杨晶星等 柴油发动机P T 泵参数检测系统设计 J 】 机床与液压 ， 2 0 1 l ， 3 9 ( 1 2 1 ： 8 1 8 4 【 8 】 徐

35、 晓 ， 张文昭 ， 谭永宏 P T泵 的微机测试 系统 的设计 【 J 】 电子设计工 程， 2 0 0 9 ， 1 7 ( 1 1 ) ： 4 8 4 9 ( 上接 第6 页) 及时的做出相应的措施来校正这种 “ 亚正常”状态。就 目 前各种方法而言，都没有能够在故障发生前对这些 “ 亚正常” 的电气参数 、指标做出反应，这将是预防和诊断故障过程中重 要的环节。 ( 4 )故障诊断的各种算法与相应的处理器的结合选择。上 述算法在进行故障诊断的过程中，有的需要进行多次迭代或者 多次循环 ，这样常常由于计算次数的增加而影响诊断的时效 性。随着各种高速处理器的不断问世，对于时效性的问题有了 可

36、以解决 的希望 。例如在 文献 1 3 1 中，通过 以 D S P T MS 3 2 0 F 2 8 1 2 为控制核心的数据采集分析模块和以C C 4 3 0 F 5 1 3 7 为核 心的数据处理模块相结合的方法设计的电力系统故障录波器具 有运算速度快 、计算精确、设备移动方便 、组网灵活等特点 ， 具有较好的应用前景。 3 结语 随着电力系统的发展 ，电力系统网络规模越来越大，结构 更加的复杂 ，对电力系统故障诊断提出了更高的要求。上世纪 8 0 年代开始 ，国内外已经开始进行了大量的研究，分别以不同 的理论为基础 ，利用不同的手段提出了多种故障诊断的技术和 方法，但是在实际的应用中这

37、些技术和方法存在的一些问题还 没有得到很好的解决。本文综述了目前国内外电力系统故障诊 断的研究方法，评述了各自的优势和不足，并对今后电力系统 故障诊断的发展趋势进行了一定的说明。它们对构建更加成 熟、完善的电网诊断技术具有很好的参考价值。 参考文献 【 1 胡正红 电力变压器常见故障诊断与检测研究 J 科技传播，2 0 1 1 ( 2 1 ) ： 2 4 1 7 【 2 】王家林， 夏 立， 吴正国等 电力系统故障诊断研究现状与展望【 J 】 电力 系统保护与控制， 2 0 1 0 ， 3 8 ( 1 8 ) ： 2 1 0 2 1 6 【 3 】徐建政， 李 强， 李建超应用贝叶斯网络模型的

38、电力系统故障诊断 J 】 电力系统及其自动化学报， 2 0 1 0 ， 2 2 ( 1 ) ： 9 1 9 5 4 陈玉林， 陈允平， 孙金莉等 电网故障诊断方法综述 J 中国电力， 2 0 0 6 ， 3 9 ( 5 ) ：2 7 - 3 1 5 张 楠， 郭 伟 电力系统故障诊断中智能化方法的应用述评 J 】 福建 电脑， 2 0 0 6 0) ：4 8 - 5 0 【 6 】沈秀毅 专家系统在建筑工程施工监理质量控制中的应用 J 】 安徽建 筑， 2 0 0 7 ( 2 ) ： 1 1 1 - 2 【 7 】王振江， 盛肆清， 顾雪平 专家系统及其在电力系统中的应用【 J 西北 电力技术

39、， 2 0 0 2 ( 5 ) ： 2 2 - 2 5 8 滕长宽 变压器故障的简单诊断方法 J 】 _ 冶金设备管理与维护， 1 9 9 6 ( 6 5 ) ： 3 0 3 3 9 郭创新， 朱传柏等 电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势【 J 电 力系统 自 动化， 2 0 0 6 ， 3 0 ( 8 ) ： 9 8 1 0 3 【 9 】杨美琪 脑探测电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势 J 】 科技与 企业， 2 0 1 3 ( 2 4 ) ： 3 9 9 1 0 】 杨俊华 电力系统故 障分析方法探究 J 技术与市场， 2 0 1 2 ， 1 9 ( 1 2 ) ： 7 5 7 7

40、【 l 1 】 宋志伟 运用模糊逻辑进行电力系统故障区段诊断 J 】 电力设备自 动化， 2 0 0 3 ( 4 ) ： 3 7 4 4 【 1 2 】 李雄刚， 李 力， 李日隆 基于P e 试网技术的电力系统故障诊断 J 】 广东 电力 ，2 0 0 4 ， 1 7 ( 3 ) ： 9 1 3 + 3 4 1 3 】 叶水光， 郝学磊 D S P 与MS P 4 3 0 的电力系统故障录波器设计【 J 单片 机与嵌入式系统应用， 2 0 1 l ， 1 1 ( 7 ) ： 6 1 6 4 1 4 】 文福拴， 邱家驹 ， 韩祯祥 只利用断路器信息诊断电力系统故障的高 级遗传算法 J 电工技术学报， 1 9 9 6 ， 1 1 ( 2 ) ： 5 8 6 4 1 5 赵 昕 基于粗 糙集 理论 和贝 叶斯 网络 的 电力系统 故 障诊断 赵 昕 【 D 】 山东大学， 2 0 1 0 9 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m