變電站集控智能告警系統(tǒng)研究.pdf

1、當變電站內(nèi)發(fā)生故障時，會涌現(xiàn)大量的告警信息，而由于某種原因，如信號傳輸通道受到干擾等，有可能發(fā)生信息漏報，告警中還有可能含有錯誤的信息。在這樣的情況下，要求運行人員在極短的時間抓住告警實質(zhì)，判斷出故障設(shè)備有時是十分困難的。因此，利用人工智能的方法自動處理大量的告警信息，診斷故障設(shè)備，對故障處理人員迅速處理故障，保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行具有十分重要的意義。本論文所做的工作正是在此背景下進行的。
　　本論文首先對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了簡單的介紹，提

2、出了采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法，分析了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)、理論基礎(chǔ)及其學習算法。其次，對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯性進行了研究，同時提出了一種提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容錯性的實用方法。再次，在建立網(wǎng)絡(luò)模型之前，還采用了基于關(guān)系型數(shù)據(jù)的變電站知識表示方法。最后，對變電站智能告警系統(tǒng)進行了總體設(shè)計，詳細研究了基于重構(gòu)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立、網(wǎng)絡(luò)診斷模塊構(gòu)造、及訓練樣本提取，并以貴陽市烏當變220kV主變、母線、線路為例，以該變電站的主變壓器、