本论文研究信息融合技术应用于电力系统,以解决这个复杂的能源大系统中的一些难题。开展了两个方面的研究工作:第一,针对配电网单相接地故障信号微弱、故障状况复杂、选线保护困难的状况,研究了基于信息融合技术的综合选线保护策略;第二,针对现代互联电力系统高维数、强耦合、非线性等导致控制鲁棒性降低的问题,研究了基于信息融合技术的多机耦合电力系统分散协调控制决策。 由于小电流单相接地故障信号非常微弱、影响因素多,所以小电流接地电网单相接地故障选线保护问题长期以来没有得到很好解决。本文针对此问题研究了以下内容: 为了充分利用单相接地故障的互补信息提高选线保护的可靠性,提出了基于D-S证据理论的故障选线融合方法,并针对故障选线问题的特点,将选线目标转化为证据理论模型,建立了综合故障选线策略。 提出了基于暂态量的神经网络故障选线方法。为了有效提取故障暂态信息,研究小波包基函数的选取问题。针对电力系统故障暂态量的特点,为了有效克服非故障暂态信号的干扰,研究选取了容错性和联想记忆功能很强的混沌神经网络实现故障选线,并采用改进的遗传算法对混沌神经网络的权值和参数同时进行训练,加快其收敛速度。根据目标模式与神经元的输出状态构造了数值型选线判据,为多判据的信息融合提供前提条件。通过实验算例验证了基于暂态量选线判据的有效性和适用性。 提出了基于奇异量的多频带分析故障选线方法。为了有效提取故障奇异性模极值,研究选取了B样条小波包函数。基于线路的相频特性分析,提出了中性点不接地和中性点经销弧线圈接地两种情况下故障选线有效频带的选取方法。考虑故障奇异量模极值分布的频段差异较大,基于能量分布原则,定义了各线路的特征频带。当各线路的特征频带一致时,构造三种数值型选线判据,制定选线原则;当各线路的特征频带不一致时,构造两种数值型选线判据,制定选线原则。实验算例显示出基于奇异量选线判据的有效性和独特性。 提出了基于稳态量的混沌理论故障选线方法。研究基于混沌理论的故障背景信号的神经网络建模方法,通过神经网络的预测滤除故障后的背景信号,以克服故障