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上海交通大学
硕士学位论文
数据挖掘及信息融合技术在电网故障信息系统中的应用
姓名:桂强
申请学位级别:硕士
专业:电力系统及其自动化
指导教师:张沛超
20070101
数据挖掘及信息融合技术在电网故障信息系统中的应用

摘要
在电网发生故障或受到扰动时,微机保护和故障录波器等电子智
能装置会记录大量的数据。为了实现这些数据的采集和利用,近年来
开展了电网故障信息系统的建设,取得了一定成效,但目前故障信息
的综合利用和故障诊断的准确性仍不理想。
本文从电网故障信息系统离线的分析应用和在线的实时故障诊
断两个方面入手,研究数据挖掘及信息融合技术在电网故障信息系统
中的应用。
在离线的分析应用方面,主要针对电力公司多年运行储存的海量
历史故障信息,通过构建调度中心数据仓库,并在此基础上进行数据
挖掘,从时间和空间上深层次地理解并有效地使用这些数据,提取出
隐藏在数据背后的知识,为电力公司提供有力决策支持。本文实现了
保护测试数据库的关联规则的挖掘,该系统能发现由保护运行条件和
保护不正确动作这两类信息构成的保护不正确动作模式。对于电力公
司,该模式知识可以帮助优化保护系统的配置;对于保护厂家和研究
机构,该模式知识可以帮助改进保护系统的设计或者研究新的保护原
理。
在在线的实时故障诊断方面,主要针对实时的故障信息。当电网
发生故障时,特别是大面积复杂故障时,从各变电站传输到调度中心
I
的故障信息也是大量的,准确有效的故障诊断方法尤为重要。由于故
障录波信息在准确性、完备性和容错性等方面有开关量信息无法比拟
的优势,本文对基于模拟量的故障诊断方法做了一些研究,提出了只
基于本站故障录波信息的输电网故障诊断方法。该方法通过模糊Petri
网建模,利用小波技术提取电流突变事件得到Petri网点火序列,并通
过上海220kV子网进行仿真验证了该方法的有效性。在此基础上,结
合开关量信息,针对多信息源多子站的特点,提出了基于信息融合的
分布式故障诊断方法,最后通过典型算例分析验证了方法的准确性。
关键词:电力系统,电网故障信息系统,数据挖掘,关联规则,故
障录波数据,模糊 Petri 网,信息融合,故障诊断

II
APPLICATION OF DATA MINING AND
INFORMATION FUSION TECHNOLOGIES IN POWER
GRID FAULT INFORMATION SYSTEM


ABSTRACT

When a fault or disturbance occurs in power system, intelligent
electronic devices such as microprocess-based protective relays and
digital fault recorders will record huge amount of data. For effective
acquisition and good use of these data, power grid fault information
systems have been constructed in recent years. Although they have helped
a lot, it is still poor in full use of fault data and accuracy of fault
diagnosis.
This thesis is focused on the research of the application of data
mining and information fusion technologies in power grid fault
information system, mainly from two aspects, one is the off-line analysis,
and the other is the on-line fault diagnosis.
Regarding the off-line analysis, the research object is the historial
fault data collected and stored by panies for many years. A
data warehouse at the dispatch center can be established