基于混合神经网络与有限状态机的区域电网智能告警处理方法研究

摘要：

结合混合神经网络(hybrid neural network,HNN)和有限状态机(finite state machine,FSM),开展变电站告警信息处理.首先,为降低HNN模型构建的复杂度,通过纵向上模块化处理、横向上信号归并的信号处理方法简化告警序列.其次,构建HNN权矩阵模型和学习算法,通过对数据样本进行训练和测试,获取线路、母线和变压器三类设备事故和设备异常的逻辑推理及知识表达.然后,开展故障集的关联性分析,构建FSM模型实现信号的排查和告警过程记录,从而形成告警的原因分析和结果处理.最后,通过实际区域电网案例对本算法进行验证,结果证明该方法对于电力系统通用故障告警判断具有快速、容错和学习能力强等特点,对应用于大规模电力系统的在线故障诊断问题的解决具有重要意义.

关键词：智能告警、混合神经网络、有限状态机、时序特性、变电站

所属期刊栏目：37

分类号：TM77(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：山东省高等学校科学技术计划项目J18KB146

在线出版日期：2020-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：57-66