【摘 要】
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针对传统基于无线传感器的配电网故障检测模型对大数据环境下的配电网故障数据存在诊断准确率低、故障诊断耗时较长以及经济效益较低的问题,设计基于大数据的配电网故障诊断预测模型,其采用RS-IA模型对大规模故障信息进行智能搜索,计算出最优约简得到决策规则,实现对配电网故障发生位置的初步定位.采用基于模糊积分的故障诊断预测模型,根据初步诊断结果确定发生故障的候选元件及模糊测度值,根据拓扑信息以及元件的诊断结果形成不同相关联度的支持度集合,采用模糊积分融合技术确定模糊积分值构成故障可能性指标集合,根据该指标确定配电网
【机 构】
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内蒙古电力经济技术研究院,内蒙古 呼和浩特 010090
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针对传统基于无线传感器的配电网故障检测模型对大数据环境下的配电网故障数据存在诊断准确率低、故障诊断耗时较长以及经济效益较低的问题,设计基于大数据的配电网故障诊断预测模型,其采用RS-IA模型对大规模故障信息进行智能搜索,计算出最优约简得到决策规则,实现对配电网故障发生位置的初步定位.采用基于模糊积分的故障诊断预测模型,根据初步诊断结果确定发生故障的候选元件及模糊测度值,根据拓扑信息以及元件的诊断结果形成不同相关联度的支持度集合,采用模糊积分融合技术确定模糊积分值构成故障可能性指标集合,根据该指标确定配电网故障发生的准确位置.实验结果说明,所设计模型能提高大规模配电网故障诊断的精度,缩短诊断用时,提高配电网的安全性.
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在热工系统建模中,若建立一个全工况模型,传统上会采用集总参数建模方法,但在建模过程中,模型中存在许多经验参数,这将导致机理模型精度较低,然而很难通过简单的试验建模在全工况范围内建立模型.因此提出了一种机理建模和神经网络建模相结合的组合建模方法,它不仅提高了模型的精度,而且可以应用到更大的范围.根据某电厂1000 MW超临界机组的历史运行数据,依据典型工况(例如不同时期的负荷),在Matlab平台上对汽水分离器组合模型进行仿真和测试,仿真结果显示,神经网络模型在训练之后,该模型能够有效地预测机理模型中的未知
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