基于信息论的多信源电网故障诊断方法及应用研究

电网规模扩大、联网程度增强以及自然灾害的不可避免，其潜在的安全威胁增大，我国电网安全已有危机感，但完全杜绝事故发生是不可能的，为此，研究高效的电网故障诊断方法，及时检测和分类电网中的故障具有重要意义。充分利用SCADA数据、WAMS数据、故障录波以及近年研究应用的RMS数据等多信源数据将能更加全面的反应故障类型、位置、程度，但实施中存在数据众多、数据不确定性、特征冲突、连续和离散变量混合等问题。基于此，本项目提出基于信息论方法的多信源电网故障诊断，解决多信源故障信息利用中所面临的特征提取、不确定信息融合以及智能诊断三个关键问题，研究统一的多层故障诊断数据模型，研究基于信息论的电网故障特征提取与融合方法，研究基于信息网络、互信息网络、、贝叶斯网络、量子神经网络等的复杂故障诊断方法，最终构筑基于信息网络的多信源分层故障诊断体系，对故障进行识别，以提高使电网故障识别容错性和实用性。