【摘 要】
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为了提高现有分布式电力网络的故障诊断能力,加强故障元器件的实时判断能力,保证线路保护设备的正确动作,减少继电保护设备的拒动、误动次数,本文基于贝叶斯网络理论,针对现
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室（三峡大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51607105)
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为了提高现有分布式电力网络的故障诊断能力,加强故障元器件的实时判断能力,保证线路保护设备的正确动作,减少继电保护设备的拒动、误动次数,本文基于贝叶斯网络理论,针对现有的网络结构,建立了基于贝叶斯网络方法的元件、联合故障诊断模型,并用接收到的实时保护动作信号作为诊断的证据,运用GeNIe软件进行仿真;其次,在贝叶斯网络故障诊断的基础上引入粗糙集理论,提出基于粗糙集-贝叶斯网的故障诊断方法,基于ROSETTA软件将历史数据进行属性约简,根据约简决策表,简化并建立新的拓扑结构.两种实验均表明本文所提出方法与模型
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