大规模电力系统故障诊断的多agent信息融合模型与方法研究

从提高电力系统故障诊断系统实时性和灵活利用信息的角度，针对目前电力信息系统应用具有各种内在的分布分层性，应用智能agent技术和信息融合技术, 提出能利用电力系统分层动态信息的多层智能信息融合故障诊断模型。研究能集成多种智能方法的诊断agent的嵌套式结构,提出分层智能融合故障诊断模型中局部、全局信息融合算法：最大熵信息融合算法和加权平衡证据调整方法，在机制上保证诊断出相同区域内多重故障的可能性，并解决全局信息融合中不同区域故障诊断结果的相互冲突问题。通过融合历史信息源和实时信息源在一定时间段内的变化过程,挖掘出那些与结论相关的信息源及与时间片段，最终形成多层的诊断模型和决策树模型。该模型吸取当前多种智能诊断方法的优点，实现对复杂电网故障智能诊断原理和信息处理模块的有机融合，提高电网故障诊断的快速性、高效性和自适应性。