基于故障群组合优化的变电站故障诊断
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摘要
在变电站发生故障后，利用故障诊断系统尽快诊断出故障位置和故障类型，
对于减少停电损失有着重要意义。目前故障诊断领域面临的主要问题就是故障信
息的两种不确定性问题：一种是故障信息中保护动作和断路器跳闸的可靠性，另
一种是收到的警报信息的正确性和末收到的警报信息实际出现的可能性。针对这
个问题本文提出了基于故障群组合优化的变电站故障诊断方法。
将变电站中保护装置或断路器的拒动看作一种故障，由一个故障源和若干个
与其相关的保护装置拒动、断路器拒动组成的整体称为故障群，把故障群在当前
变电站运行方式下应产生的故障征兆称为征兆群，每一对故障群和征兆群对应一
个故障停电区域。采用节点区域法对变电站进行区域划分，各个节点区域间用支
路相连，将变电站主接线图转化成了便于故障设置、故障分析的变电站网络结构
图，并创建了各种保护模型。以它们为工作平台分析故障设置下的故障征兆。
变电站故障诊断系统以有效故障群作为诊断空间的基本单位，即只考虑与当
前故障有关的故障群，将故障诊断问题转化为故障群—征兆群对子组合和已知故
障征兆间的匹配问题。创建故障群组合作为已知故障征兆诊断解的适应度函数，
用遗传算法搜索出最优诊断解。
本文提出的变电站故障诊断系统能够辨识出故障源、保护装置拒动、断路器
装置拒动及信号传输错误，较好地解决了两种不确定性问题。对现场人员迅速确
认故障设备非常有利。
It is important for power system restoration to identify the fault section, when
fault occurs. The task becomes challenging because of some protective device
non-operations or circuit breaker non-operations and some faults of sensors and
communication equipment. A new method for fault diagnosis based on optimizing the
combination of fault-masses is presented in this paper.
Protective device non-operations and circuit breaker non-operations are thought
as faults. One group made up of a fault source and some related protective device
non-operations or circuit breaker non-operations is called fault-mass; and a series of
symptoms resulted from a fault-mass is called symptom-mass. Each fault-mass is
corresponding with a symptom-mass and a fault black-out field. The entire field of
substation is plotted into many fields represented by nodes, which are connected with
others by branches, and all protections are modeled by the protection model. Faults
are set and analyzed based on this substation network, so fault symptoms of the faults
are acquired.
The concept of effective fault-mass is presented with the help of the known fault
black-out fields and fault symptoms, and the fault diagnosis problem is transformed
into matching the known fault symptoms with some effective fault-masses. Candidate
answers are evaluated by the fitness function, and the genetic algorithm is adopted to
search out the optimal answer from the combinations of effective fault-masses.
The developed methodology has the ability to deal with complicated faults, and
the diagnosis results include not only fault sources, but also device non-operations
and missing signals. It is beneficial for the operators to confirm broken-down
components quickly.
对于减少停电损失有着重要意义。目前故障诊断领域面临的主要问题就是故障信
息的两种不确定性问题：一种是故障信息中保护动作和断路器跳闸的可靠性，另
一种是收到的警报信息的正确性和末收到的警报信息实际出现的可能性。针对这
个问题本文提出了基于故障群组合优化的变电站故障诊断方法。
将变电站中保护装置或断路器的拒动看作一种故障，由一个故障源和若干个
与其相关的保护装置拒动、断路器拒动组成的整体称为故障群，把故障群在当前
变电站运行方式下应产生的故障征兆称为征兆群，每一对故障群和征兆群对应一
个故障停电区域。采用节点区域法对变电站进行区域划分，各个节点区域间用支
路相连，将变电站主接线图转化成了便于故障设置、故障分析的变电站网络结构
图，并创建了各种保护模型。以它们为工作平台分析故障设置下的故障征兆。
变电站故障诊断系统以有效故障群作为诊断空间的基本单位，即只考虑与当
前故障有关的故障群，将故障诊断问题转化为故障群—征兆群对子组合和已知故
障征兆间的匹配问题。创建故障群组合作为已知故障征兆诊断解的适应度函数，
用遗传算法搜索出最优诊断解。
本文提出的变电站故障诊断系统能够辨识出故障源、保护装置拒动、断路器
装置拒动及信号传输错误，较好地解决了两种不确定性问题。对现场人员迅速确
认故障设备非常有利。
It is important for power system restoration to identify the fault section, when
fault occurs. The task becomes challenging because of some protective device
non-operations or circuit breaker non-operations and some faults of sensors and
communication equipment. A new method for fault diagnosis based on optimizing the
combination of fault-masses is presented in this paper.
Protective device non-operations and circuit breaker non-operations are thought
as faults. One group made up of a fault source and some related protective device
non-operations or circuit breaker non-operations is called fault-mass; and a series of
symptoms resulted from a fault-mass is called symptom-mass. Each fault-mass is
corresponding with a symptom-mass and a fault black-out field. The entire field of
substation is plotted into many fields represented by nodes, which are connected with
others by branches, and all protections are modeled by the protection model. Faults
are set and analyzed based on this substation network, so fault symptoms of the faults
are acquired.
The concept of effective fault-mass is presented with the help of the known fault
black-out fields and fault symptoms, and the fault diagnosis problem is transformed
into matching the known fault symptoms with some effective fault-masses. Candidate
answers are evaluated by the fitness function, and the genetic algorithm is adopted to
search out the optimal answer from the combinations of effective fault-masses.
The developed methodology has the ability to deal with complicated faults, and
the diagnosis results include not only fault sources, but also device non-operations
and missing signals. It is beneficial for the operators to confirm broken-down
components quickly.
引文
1. 任碧莹，余健明，同向前等，基于逻辑推理的专家系统在变电站故障诊断中的应
用研究，西安理工大学学报，2001，17（3）：310~313
2. 刘青松，夏道止，基于正反向推理的电力系统故障诊断专家系统，电网技术，1999，
23（9）：66~71
3. 段振国，高曙，杨以涵，一种电网故障智能诊断求解模型的研究，中国电机工程
学报，1997，17（6）：399~402
4. 马玉良，赵光宙，电力系统故障诊断中的智能化方法及其应用，电力系统及其自
动化学报，2003，15（2）：98~102
5. 傅蕾，胡敏强，变电站监控软件系统中内存数据库的研究，电力自动化设备，
2002，22（10）：21~23
6. 张东英，钟华兵，杨以涵等，基于 BP 神经网络和专家系统的变电站报警信
息处理系统，电力系统自动化，2001，25（9）：45~47
7. 毕天姝，倪以信，吴复立，基于新型神经网络的电网故障诊断方法，中国电
机工程学报，2002，22（2）：73~78
8. 姜惠兰，孙雅明，反馈式 Hopfield 神经网络在输电线路故障诊断中的应用，电力
系统自动化学报，1999，11（1）：6~12
9. 臧宏志，胡玉华，俞晓冬，基于径向基函数的集成神经网络在变压器故障诊断中
的应用，电力系统及其自动化学报，2003，15（1）：51~54
10. 王萍，王利军，王险峰等，面向对象电网知识库系统的研究与实践，电力系统自
动化，2002，26（11）：62~65
11. 竺炜，穆大庆，电力网络实时拓扑分析的两种算法的实现，长沙电力学院学报（自
然科学版），2001，16（2）：23~25
12. 文福拴，韩祯祥，田磊等，基于遗传算法的电力系统故障诊断的解析模型与方法，
电力系统自动化学报，1998，10（3）：1~7
13. 韩祯祥，钱源平，文福拴，基于模糊外展推理和 Tabu 搜索方法的电力系统故
障诊断，清华大学学报（自然科学版），1999，39（3）：56~60
14. 汤磊，孙宏斌，张伯明等，基于信息理论的电力系统在线故障诊断，中国电机工
程学报，2003，23（7）：5~11
15. 盛四清，梁志瑞，张文勤等，基于遗传算法的地区电网停电恢复，电力系统自动
化，2001，25（8）：53~55
16. 王凌，智能优化算法及其应用，北京：清华大学出版社，2001
17. 於益军，张建明，叶周等，配电网故障自动处理方法及其应用，电力系统自动化，
2001，25（17）：63~64
18. 仝庆贻，颜钢锋，面向对象的实时数据库管理系统的研究与开发，电力系统自动
43
参考文献
化学报，2001，13（5）：61~64
19. 束洪春，孙向飞，司大军，基于粗糙集理论的配电网故障诊断研究，中国电
机工程学报，2001，21（10）：73~77
20. 廖志明，孙雅明，基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断，电力系统
自动化，2001，25（15）：15~19
21. 张琦，韩祯祥，文福拴，一种基于粗糙集理论的电力系统故障诊断和报警处理新
方法，中国电力，1998，31（4）：32~35
22. 杨宜东，孙志挥，基于时间序列的电力系统故障诊断规则挖掘，计算机控制与应
用，2003，17：223~225
23. 杨莉，钱政，周跃峰等，基于节约覆盖集理论的电力变压器绝缘故障诊断模型，
西安交通大学学报，1999，33（4）：13~16
24. 韩祯祥，张琦，文福拴，粗糙集理论及其应用综述，控制理论与应用，1999，16
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27. 赵洪山，米增强，杨奇逊，基于冗余嵌入 Petri 网技术的变电站故障诊断，电
力系统自动化，2002，26（4）：32~35
28. 王建元，纪延超，模糊 Petri 网络知识表示方法及其在变压器故障诊断中的应用，
中国电机工程学报，2003，23（1）：121~125
29. 赖晓平，周鸿兴，电力系统网络拓扑分析的有色 Petri 网模型，电网技术，2000，
24（12）：5~10
30. 孙静，秦世引，宋永华，一种基于 Petri 网和概率信息的电力系统故障诊断方法，
电力系统自动化，2003，27（13）：10~15
31. 王蓓蓓，郭基伟，谢敬东等，基于模糊 Petri 网的知识表示方法在变压器故障诊
断专家系统中的应用，电力系统及其自动化学报，2003，15（1）：74~77
32. 李杰，王书亭，陈立平，面向对象 Petri 网的离散事件系统仿真建模，华中科技
大学学报，2001，29（5）：12~14
33. 陈仕兵，贾再一，龚蓬，用有色 Petri 网模型进行电力系统结线分析，安徽大学
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34. 王建元，纪延超，Petri 网络在变压器故障诊断中的应用，电网技术，2002，26
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35. 许仪勋，陆拯，郭志忠，基于遗传算法的电力系统分层信息故障诊断方法，继电
器，2000，28（10）：15~18
36. 何赞峰，赵冬梅，高曙等，一种基于故障录波信息的电网故障诊断方法，电网技
术，2002，26（5）：39~43
44
参考文献
37. 毕天姝，焦连伟，严正等，用于分布式故障诊断系统的新型网络分割法，电力系
统自动化，2001，25（16）：16~21
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电网技术，2001，25（11）：27~32
39. 蔡卫峰，分层分布式电力系统故障诊断，南京理工大学学报，2003，27（4）：442~445
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41. 周明，任建文，李庚银等，基于模糊推理的分布式电力系统故障诊断专家系统，
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42. 杨莉，尚勇，周跃峰等，基于概率推理和模糊数学的变压器综合故障诊断模型，
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43. 杜一，郁惟镛，文华龙，采用神经网络和专家系统的变电站故障诊断系统，电力
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44. 孙雅明，廖志伟，基于不同 RS 与 NN 组和的数据挖掘配电网故障诊断模型，电
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45. 董海鹰，常弘，白建社等，一种基于 Web 的多 Agent 变电站故障诊断方法研究，
西安交通大学学报，2003，37（2）：196~200
46. 董海鹰，白建社，薛均义，基于多 Agent 联合的变电站故障诊断模型，电力系统
及其自动化学报，2002，14（5）：20~24
47. 李燕青，律方成，刘国平等，我国电气设备状态维修的发展与实现，中国电力，
2003，36（2）：16~19
48. 李博，变电站主电气设备状态监测和故障诊断技术应用，中国电力，2002，35（11）：
37~41
49. 范锡普，发电厂电气部分，北京：中国电力出版社，1995
50. 贺家李，电力系统继电保护原理，北京：中国电力出版社，1994
51. 于尔铿，电力系统状态估计，北京：水利电力出版社，1985
52. Juhwan Jung, Chen-Ching Liu, Mingguo Hong, et al, Multiple Hypotheses and Their
Credibility in On-Line Fault Diagnosis, IEEE Transitions on Power Delivery, 2001,
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53. Wen-Hui Chen, Chih-Wen Liu, Men-Shen Tsai, Fast Fault Section Estimation in
Distribution Substation Using Matrix-Based Cause-Effect Networks, TEEE Transitions
on Power Delivery, 2001, 16(4):522~527
54. Heung-Jae Lee, Deung-Yong Park, Bok-Shin Ahn, A Fuzzy Expert System for the
Integrated Fault Diagnosis, IEEE Transitions on Power Delivery, 2000, 15(2): 833~838
55. Tadao Murata, Petri Nets: Properties, Analysis and Applications, Proceedings of the
IEEE, 1989, 77(4): 541~580
56. C. N. Hadjicostis, G. C. Verghese, Power System Monitoring Using Petri Net
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参考文献
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57. K. L. Lo, H. S. Ng, J. Trecat, Power Systems Fault Diagnosis Using Petri Nets, IEE
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42. 杨莉，尚勇，周跃峰等，基于概率推理和模糊数学的变压器综合故障诊断模型，
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43. 杜一，郁惟镛，文华龙，采用神经网络和专家系统的变电站故障诊断系统，电力
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44. 孙雅明，廖志伟，基于不同 RS 与 NN 组和的数据挖掘配电网故障诊断模型，电
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45. 董海鹰，常弘，白建社等，一种基于 Web 的多 Agent 变电站故障诊断方法研究，
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46. 董海鹰，白建社，薛均义，基于多 Agent 联合的变电站故障诊断模型，电力系统
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47. 李燕青，律方成，刘国平等，我国电气设备状态维修的发展与实现，中国电力，
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53. Wen-Hui Chen, Chih-Wen Liu, Men-Shen Tsai, Fast Fault Section Estimation in
Distribution Substation Using Matrix-Based Cause-Effect Networks, TEEE Transitions
on Power Delivery, 2001, 16(4):522~527
54. Heung-Jae Lee, Deung-Yong Park, Bok-Shin Ahn, A Fuzzy Expert System for the
Integrated Fault Diagnosis, IEEE Transitions on Power Delivery, 2000, 15(2): 833~838
55. Tadao Murata, Petri Nets: Properties, Analysis and Applications, Proceedings of the
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56. C. N. Hadjicostis, G. C. Verghese, Power System Monitoring Using Petri Net
45
参考文献
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299~303
57. K. L. Lo, H. S. Ng, J. Trecat, Power Systems Fault Diagnosis Using Petri Nets, IEE
Proceedings General Transitions and Distribution, 1997, 144(3): 231~236
58. H.Monsef, A.M.Ranjbar, S.Jadid. Fuzzy Rule-based Expert System for Power
System Fault Diagnosis. IEE Proceedings General Transmission and Distribution
[J], 1997, 144(2): 83-90
59. Heung-Jae Lee, Bok-Shin Ahn, Young-Moon Park. A Fault Diagnosis Expert
System for Distribution Substations. IEEE Trans on Power Delivery [J], 2000,
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60. K.L.Lo, H.S.Ng, D.M.Grant, et al. Extended Petri Net Models for Fault Diagnosis
for Substation Automation. IEE Proceedings General Transmission and
Distribution [J], 1999, 146(3): 229-234