本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域，具體地，涉及一種智能電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷方法。

背景技術(shù)：

國家電網(wǎng)公司智能電網(wǎng)建設(shè)進(jìn)入穩(wěn)步快速發(fā)展的新階段，隨著各地區(qū)智能變電站的建設(shè)數(shù)量的增加，大量新技術(shù)新設(shè)備得到應(yīng)用和推廣，根據(jù)智能電網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃，“十二五”期間我國將建設(shè)110千伏及以上智能變電站6100座，且今后新建的變電站均采用智能化設(shè)計方案。

在智能變電站的大背景下，智能傳感技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)廣泛應(yīng)用在各類智能設(shè)備中，我們可以進(jìn)行監(jiān)測傳輸?shù)臄?shù)據(jù)也越來越豐富。以一個220kV智能變電站的網(wǎng)絡(luò)記錄分析系統(tǒng)為例，24小時的記錄數(shù)據(jù)量可達(dá)到740GB左右，同時，在IEC61850標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一規(guī)范下，通過光纖數(shù)字化的方式進(jìn)行信息傳輸，為變電站的各類信息接入和分配帶來了靈活性，提高了站內(nèi)信息的交換能力和數(shù)據(jù)處理能力。

和常規(guī)變電站相比，智能變電站采用了眾多新技術(shù)，如一、二次設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、電子式互感器、一體化監(jiān)控系統(tǒng)、1588網(wǎng)絡(luò)對時技術(shù)、一體化保護(hù)測控裝置等。光纖傳輸方式相比傳統(tǒng)電纜具有抗干擾強、占用空間少、數(shù)據(jù)信息量大的優(yōu)點；同時為實現(xiàn)設(shè)備之間的互聯(lián)以及展開智能變電站高級應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

由于現(xiàn)階段對于智能變電站的研究還是分別對應(yīng)于一次系統(tǒng)和二次系統(tǒng)，而智能變電站能夠提供豐富的信息，現(xiàn)階段并沒有將信息進(jìn)行最大化利用，導(dǎo)致對系統(tǒng)一次元件的故障診斷的可信度較差。

綜上所述，本申請發(fā)明人在實現(xiàn)本申請發(fā)明技術(shù)方案的過程中，發(fā)現(xiàn)上述技術(shù)至少存在如下技術(shù)問題：

在現(xiàn)有技術(shù)中，現(xiàn)有的智能變電站診斷系統(tǒng)存在對一次元件的故障診斷的可信度較差的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種智能電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷方法，解決了現(xiàn)有的智能變電站診斷系統(tǒng)存在對一次元件的故障診斷的可信度較差的技術(shù)問題，實現(xiàn)了提高了對系統(tǒng)一次元件的故障診斷的可信度的技術(shù)效果。

為解決上述技術(shù)問題，本申請?zhí)峁┝艘环N智能電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷方法，所述方法包括：

步驟1：建立一次系統(tǒng)中A元件的Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型；

步驟2：收集保護(hù)范圍內(nèi)二次系統(tǒng)的告警信息，利用專家診斷系統(tǒng)的知識庫進(jìn)行判斷，獲得相應(yīng)的二次元件錯誤信息；

步驟3：在A元件Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型的基礎(chǔ)上，去除步驟2中的二次元件錯誤信息，并建立新的Petri網(wǎng)故障診斷模型；

步驟4：利用置信度方法，在新的Petri網(wǎng)故障診斷模型的基礎(chǔ)上，對A元件進(jìn)行故障診斷，得到故障診斷結(jié)果。

進(jìn)一步的，所述建立一次系統(tǒng)中第一元件的Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型，具體包括：首先確定具體的保護(hù)動作次序，然后確定得到的動作信息，然后建立某元件的Petri網(wǎng)故障診斷模型，然后建立該元件的關(guān)聯(lián)矩陣C，根據(jù)推拉規(guī)則(本申請中使用的置信度方法)，得到該元件的故障診斷結(jié)論。

進(jìn)一步的，專家診斷系統(tǒng)的知識庫中存儲有：合并單元故障信息、保護(hù)裝置故障信息、測控裝置故障信息、智能終端故障信息。

進(jìn)一步的，所述步驟4：利用置信度方法，在新的Petri網(wǎng)故障診斷模型的基礎(chǔ)上，對A元件進(jìn)行故障診斷，得到故障診斷結(jié)果，具體包括：

引入neg算子和中間變量v^k，則診斷過程中有以下推理公式：

其中，1_m為m維向量，其中元素全為1；k為推理步驟；negθ^k為m維向量，其中元素表示命題P_i為假的可信度i＝1,…m；

其中，v^k為n維向量，為中間變量，表示規(guī)則T_j為假的可信度j＝1,…n；

其中，p^k為m維向量，表示規(guī)則為真的置信度；

根據(jù)以上定義及公式，得到P_i下一步的狀態(tài)：

通過矩陣運算，不斷地推斷出命題P_i下一步的狀態(tài)，由此結(jié)合Petri網(wǎng)模型，診斷出元件的最終狀態(tài)，判斷其是否具有發(fā)生故障的概率，得到故障診斷結(jié)論。

本申請?zhí)峁┑囊粋€或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

由于采用了將智能電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷方法設(shè)計為包括：步驟1：建立一次系統(tǒng)中A元件的Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型；步驟2：收集保護(hù)范圍內(nèi)二次系統(tǒng)的告警信息，利用專家診斷系統(tǒng)的知識庫進(jìn)行判斷，獲得相應(yīng)的二次元件錯誤信息；步驟3：在A元件Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型的基礎(chǔ)上，去除步驟2中的二次元件錯誤信息，并建立新的Petri網(wǎng)故障診斷模型；步驟4：利用置信度方法，在新的Petri網(wǎng)故障診斷模型的基礎(chǔ)上，對A元件進(jìn)行故障診斷，得到故障診斷結(jié)果的技術(shù)方案，即根據(jù)智能變電站自身所特有的特征，在已有的對一次元件故障診斷的基礎(chǔ)上，加入對二次系統(tǒng)信息的判斷，使一次系統(tǒng)得到的保護(hù)動作等信息是足夠可信的，在得到的二次信息是足夠可信的前提下，再對一次元件進(jìn)行診斷，增加了對系統(tǒng)一次元件的故障診斷的可信度，所以，有效解決了現(xiàn)有的智能變電站診斷系統(tǒng)存在對一次元件的故障診斷的可信度較差的技術(shù)問題，進(jìn)而實現(xiàn)了提高了對系統(tǒng)一次元件的故障診斷的可信度的技術(shù)效果。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明實施例的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，并不構(gòu)成對本發(fā)明實施例的限定；

圖1是本申請中智能電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷方法的流程示意圖；

圖2是本申請中輸電線路故障示例示意圖；

圖3是本申請中Petri網(wǎng)的故障診斷模型示意圖；

圖4是本申請中考慮后備保護(hù)的Petri網(wǎng)模型示意圖；

圖5是本申請中實施例主接線圖示意圖；

圖6是本申請中線路L1的Petri網(wǎng)故障診斷模型示意圖；

圖7是本申請中線路L2的Petri網(wǎng)故障診斷模型示意圖；

圖8是本申請中線路L4的Petri網(wǎng)故障診斷模型示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種智能電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷方法，其特點是基于智能變電站二次信息的專家系統(tǒng)的推理規(guī)則上，首先對智能變電站進(jìn)行二次故障診斷，在得到可靠的二次信息的基礎(chǔ)上，建立電網(wǎng)的一次故障Petri網(wǎng)絡(luò)模型，利用置信度方法對一次系統(tǒng)各元件進(jìn)行推理，得到一種計及智能變電站二次信息的電網(wǎng)一次系統(tǒng)故障診斷的方法。

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)描述。需要說明的是，在相互不沖突的情況下，本申請的實施例及實施例中的特征可以相互組合。

在下面的描述中闡述了很多具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用其他不同于在此描述范圍內(nèi)的其他方式來實施，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不受下面公開的具體實施例的限制。

請參考圖1，本申請中的技術(shù)方案具體為：

一種智能電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷方法，包括以下步驟：

步驟1：建立一次系統(tǒng)中某元件的Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型；

圖2是一條帶有主保護(hù)和后備保護(hù)的輸電線路的簡單模型，其中Bi表示母線、Li表示輸電線路、CBk表示斷路器。若L2發(fā)生短路故障，則其兩端的保護(hù)繼電器都檢測到故障電流，并發(fā)出控制信號給斷路器CB3，CB4；斷路器接收的信號后，產(chǎn)生斷開動作，隔離(或切斷)故障源。按照故障排除過程可建立的前向Petri網(wǎng)如圖3所示，圖中L2代表線路，L2中的托肯(圓點)表示線路L2有故障；L2sm、L2rm代表保護(hù)繼電器；CB代表斷路器；t11表示繼電器檢測故障電流過程，t21、t22表示斷路器接受信號的過程。

輸電線路L2的故障診斷Petri網(wǎng)如圖3所示，圖中t11、t12表示保護(hù)動作跳開斷路器的過程；p1、p2是中間過渡過程。

由于我國電力系統(tǒng)主要采用“三段式”保護(hù)裝置，包括主保護(hù)、近后備保護(hù)和遠(yuǎn)后備保護(hù)。對于圖2中的線路故障，考慮其后備保護(hù)時的Petri網(wǎng)更加復(fù)雜，其模型如圖4所示：

其中，增加了后備保護(hù)近后備保護(hù)Lip、遠(yuǎn)后備保護(hù)Ljs和斷路器CBk，當(dāng)主保護(hù)拒動時，后備保護(hù)擔(dān)當(dāng)保護(hù)作用，經(jīng)過后備保護(hù)庫所和斷路器聯(lián)合推理，最終得到線路診斷結(jié)果。

由此，我們即可建立符合實際情況的一次系統(tǒng)元件的Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型。

2)收集保護(hù)范圍內(nèi)二次系統(tǒng)的告警信息，根據(jù)專家系統(tǒng)的知識庫規(guī)則，推理得到相應(yīng)的二次元件是否存在誤發(fā)送/接收，漏發(fā)送/接收的情況，以此確定相應(yīng)的二次元件信息是否正確，保證二次元件信息的可靠性；

智能變電站二次系統(tǒng)故障診斷對象主要包括合并卑元、保護(hù)裝置、智能開關(guān)包括智能組件及開關(guān)操作機構(gòu))、測控裝置、通信網(wǎng)絡(luò)以及通信裝置(主要為交換機)，因此，可根據(jù)故障診斷對象對知識庫分類整理，由于在智能變電站中，GOOSE報文、SV報文信息包含著數(shù)據(jù)傳輸、保護(hù)信息等重要內(nèi)容，所以在此主要列出關(guān)于報文的專家系統(tǒng)規(guī)則。

合并單元：

合并單元故障診斷知識如下：

規(guī)則1：合并單元故障

規(guī)則1.1：

IF：直采模式&&合并單元A口光口發(fā)送功率越下限&&保護(hù)裝置A口光口接收功率越下限&&合并單元SV斷鏈&&保護(hù)SV斷鏈&&測控SV正常；

THEN：合并單元A口SV通信故障(A口：合并單元到保護(hù)裝置通信口)。

規(guī)則1.2：

IF：直采模式&&合并單元B口光口發(fā)送功率越下限&&測控裝置B口光口接收功率越下限&&合并單元SV斷鏈&&保護(hù)SV正常&&測控SV斷鏈；

THEN：合并單元B口SV通信故障(B口：合并單元到測控裝置通信口)。

規(guī)則1.3：

IF：網(wǎng)采模式&&合并單元C口光口發(fā)送功率越下限&&保護(hù)裝置C口光口接收功率越下限&&測控裝置C口光口接收功率越下限&&合并單元SV斷鏈&&保護(hù)SV斷鏈&&測控SV斷鏈；

THEN：合并單元C口SV通信故障(C口：合并單元到SV網(wǎng)的通信口)。

保護(hù)裝置

保護(hù)裝置故障診斷知識如下：

規(guī)則2：保護(hù)裝置故障

規(guī)則2.1：

IF：直采模式&&保護(hù)裝置A口光口接收功率越下限&&合并單元A口光口發(fā)送功率正常&&合并單元SV正常&&保護(hù)SV斷鏈&&測控SV正常；

THEN：保護(hù)裝置A口SV通信故障(A口：保護(hù)裝置接收合并單元SV通信口)。

規(guī)則2.2：

IF：直跳模式&&保護(hù)裝置B口光口發(fā)送功率越下限&&保護(hù)裝置B口光口接收功率越下限&&智能終端B口光口發(fā)送功率正常&&智能終端B口光口接收功率越下限&&保護(hù)GOOSE斷鏈&&測控GOOSE(另一端口)正常&&智能終端GOOSE斷鏈；

THEN：保護(hù)裝置B口GOOSE通信故障(B口：保護(hù)裝置和智能終端GOOSE雙向通信口)。

規(guī)則2.3：

IF：網(wǎng)采模式&&保護(hù)裝置C口光口接收功率越下限&&合并單元C口光口發(fā)送功率正常&&合并單元SV正常&&保護(hù)SV斷鏈&&測控SV正常；

THEN：保護(hù)裝置C口SV通信故障(C口：SV網(wǎng)到保護(hù)裝置通信口)。

規(guī)則2.4：

IF：網(wǎng)跳模式&&保護(hù)裝置D口光口發(fā)送功率越下限&&保護(hù)裝置D口光口接收功率越下限&&智能終端GOOSE發(fā)送光口功率正常&&智能終端接收保護(hù)GOOSE口光口功率越下限&&保護(hù)GOOSE斷鏈&&測控GOOSE正常&&智能終端GOOSE存在斷鏈；

THEN：保護(hù)裝置D口GOOSE通信故障(D口：保護(hù)裝置到GOOSE網(wǎng)的通信口)。

測控裝置

測控裝置故障診斷知識如下：

規(guī)則3：測控裝置故障

規(guī)則3.1：

IF：直采模式&&測控裝置A口光口接收功率越下限&&合并單元A口光口發(fā)送功率正常&&合并單元SV正常&&保護(hù)SV正常&&測控SV斷鏈；

THEN：測控裝置A口SV通信故障(A口：測控裝置接收合并單元SV通信口)。

規(guī)則3.2：

IF：直跳模式&&控裝置B口光口發(fā)送功率越下限&&測控裝置B口光口接收功率越下限&&智能終端B口光口發(fā)送功率正常&&智能終端B口光口接收功率越下限&&保護(hù)(另一端口)GOOSE正常&&測控GOOSE斷鏈&&智能終端GOOSE存在斷鏈；

THEN：測控裝置B口GOOSE通信故障(B口：測控裝置和智能終端GOOSE雙向通信口)。

規(guī)則3.3：

IF：網(wǎng)采模式&&測控裝置C口光口接收功率越下限&&合并單元C口光口發(fā)送功率正常&&合并單元SV正常&&保護(hù)SV正常&&測控SV斷鏈；

THEN：測控裝置C口SV通信故障(C口：SV網(wǎng)到測控裝置通信口)。

規(guī)則3.4：

IF：網(wǎng)跳模式&&測控裝置D口光口發(fā)送功率越下限&&測控裝置D口光口接收功率越下限&&智能終端GOOSE發(fā)送光口功率正常&&智能終端接收測控GOOSE口光口功率越下限&&保護(hù)GOOSE正常&&測控GOOSE斷鏈&&智能終端GOOSE存在斷鏈；

THEN：測控裝置D口GOOSE通信故障(D口：測控裝置到GOOSE網(wǎng)的通信口)。

智能終端

智能終端故障診斷知識如下：

規(guī)則4：智能終端故障

規(guī)則4.1：

IF：直跳模式&&智能終端A口光口發(fā)送功率越下限&&智能終端A口光口接收終端越下限&&保護(hù)裝置GOOSE接收光口接收功率越下限&&保護(hù)裝置GOOSE發(fā)送光口發(fā)送功率正常&&智能終端GOOSE斷鏈&&保護(hù)GOOSE存在斷鏈&&測控GOOSE正常；

THEN：智能終端A口GOOSE通信故障(A口：智能終端和保護(hù)的雙向通信口)。

規(guī)則4.2：

IF：直跳模式&&智能終端B口光口發(fā)送功率越下限&&智能終端B口光口接收終端越下限&&測控裝置GOOSE接收光口接收功率越下限&&測控裝置GOOSE發(fā)送光口發(fā)送功率正常&&智能終端GOOSE斷鏈&&保護(hù)GOOSE正常&&測控GOOSE存在斷鏈；

THEN：智能終端B口GOOSE通信故障(B口：智能終端和測控的雙向通信口)。

規(guī)則4.3：

IF：網(wǎng)跳模式&&智能終端C口光口發(fā)送功率越下限&&智能終端C口光口接收終端越下限&&保護(hù)裝置GOOSE接收光口接收功率越下限&&保護(hù)裝置GOOSE發(fā)送光口發(fā)送功率正常&&測控裝置GOOSE接收光口接收功率越下限&&測控裝置GOOSE發(fā)送光口發(fā)送功率正常&&智能終端GOOSE斷鏈&&保護(hù)GOOSE存在斷鏈&&測控GOOSE存在斷鏈；

THEN：智能終端C口GOOSE通信故障(C口：智能終端與GOOSE網(wǎng)的雙向通信口)。

3)在已有的元件Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型的基礎(chǔ)上，剔除掉步驟2)中所證明了的錯誤的二次元件信息，并由此建立新的且更有效的Petri網(wǎng)故障診斷模型；

根據(jù)步驟2)，在智能變電站二次信息的專家系統(tǒng)的推理規(guī)則上，通過得到的二次系統(tǒng)的報警信息對智能變電站進(jìn)行二次故障診斷，由此得到更具可靠性的的二次信息，并剔除掉步驟2)中所證明了的錯誤的二次元件信息，并在已知可信的二次信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)步驟1)建立更具可靠性的電網(wǎng)的一次故障Petri網(wǎng)絡(luò)模型。

4)利用置信度方法，在新的Petri網(wǎng)故障診斷模型的基礎(chǔ)上，對該元件進(jìn)行故障診斷，得到故障診斷結(jié)論。

置信度方法原理如下：

該方法引入極大代數(shù)中的兩個算子：

⊕:A⊕B＝C，A,B,C均為m×n的矩陣，則C_ij＝max(A_ij,B_ij)；

A,B,D分別為m×q,q×n,m×n的矩陣，則D_ij＝max(A_ik×B_kj)。

即：模糊命題合取式的真值，取各子式真值的最小值；模糊命題析取式的真值，取各子式真值的最大值。

根據(jù)以上兩個極大代數(shù)算子的定義，引入“neg”算子和中間變量v^k，則推理過程中有以下推理公式：

其中，1_m為m維向量，其中元素全為1；k為推理步驟；negθ^k為m維向量，其中元素表示命題P_i為假的可信度i＝1,…m。

其中，v^k為n維向量，為中間變量，表示規(guī)則T_j為假的可信度j＝1,…n。

其中，p^k為m維向量，表示規(guī)則為真的置信度。

根據(jù)以上定義及公式，就可以得到P_i下一步的狀態(tài)：

它通過矩陣運算，不斷地推斷出命題P_i下一步的狀態(tài)，由此可以結(jié)合Petri網(wǎng)模型，診斷出元件的最終狀態(tài)，判斷其是否具有發(fā)生故障的概率，得到故障診斷結(jié)論。

下面舉例對本申請中的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)介紹：

例子中采用的智能變電站的主接線圖如圖5所示，220kV含有4路進(jìn)線，均配置縱差保護(hù)，站內(nèi)設(shè)置一臺主變，均配置有差動保護(hù)及非電量保護(hù)，各側(cè)同時配置有(三段式)后備保護(hù)，110kV側(cè)有5路出線，均配置有三段式電流保護(hù)，采用直采直跳模式。且本發(fā)明規(guī)定，故障概率高于0.7的元件判斷為故障元件，故障概率在0.4-0.7之間的判斷為可能故障，故障概率0-0.4之間的判斷為未發(fā)生故障。

如圖所示系統(tǒng)共含有：

元件：L1～L5，L201～L204，B1～B2，T1；

斷路器：CB1～CB5，CB11～CB12，CB101～CB104；

主保護(hù)：L1sm～L5sm，L1rm～L5rm，L201sm～L204sm，L201rm～L204rm，B1m～B2m，T1m；

后備保護(hù)：L1sp～L5sp，L1rp～L5rp，L1ss～L5ss，L1rs～L5rs，L201sp～L204sp，L201rp～L204rp，L201ss～L204ss，L201rs～L204rs，T1p，T1s。

上述保護(hù)中，B表示母線，T表示變壓器，L表示線路，s和r分別表示線路的送端和受端，m、p、s分別表示主保護(hù)、第一后備和第二后備保護(hù)。

此時，出線L2發(fā)生三相短路接地故障，出線L4發(fā)生兩相短路故障。

已知發(fā)出了的線路保護(hù)信號有L2sm、L2sp、L2rm、L2rp、L4sm、L4rm、T1s，智能終端跳閘信號有CB2、CB11。同時，故障發(fā)生期間內(nèi)，二次系統(tǒng)在線監(jiān)測系統(tǒng)檢測到智能終端CB4光口(與保護(hù))發(fā)送功率越下限，智能終端CB4光口(與保護(hù))接收終端越下限，保護(hù)裝置CB4GOOSE接收光口接收功率越下限，智能終端CB4GOOSE斷鏈，保護(hù)CB4GOOSE存在斷鏈，具體故障信息見表1。

表1算例故障信息

此時，在得到了如表1所示的故障信息后，進(jìn)行步驟1)，對各元件建立Petri網(wǎng)故障診斷模型，因為步驟3)將詳細(xì)分析元件的Petri網(wǎng)故障診斷模型，此處省略。

其次，進(jìn)行步驟2)，根據(jù)二次系統(tǒng)在線監(jiān)測告警信息欄，匹配專家系統(tǒng)中的各項規(guī)則，匹配到規(guī)則4.1可知，此時系統(tǒng)中智能終端CB4與保護(hù)存在GOOSE通信故障，因此建立的各元件的Petri網(wǎng)故障診斷模型中，應(yīng)剔除CB4。

進(jìn)行步驟3)，首先以線路L1為例，建立剔除掉CB4后的Petri網(wǎng)故障診斷模型，如圖6所示。

考慮到保護(hù)和斷路器動作的不確信性及其動作的優(yōu)先權(quán)，對于線路最明顯、最直接的主保護(hù)，根據(jù)已有參考文獻(xiàn)，賦其動作可信度值為0.9；近后備保護(hù)和遠(yuǎn)后備保護(hù)的可信度值分別為0.8和0.7；而與保護(hù)相比，對應(yīng)斷路器動作的可靠性要高一些，設(shè)置保護(hù)相對應(yīng)的斷路器動作可信度高出保護(hù)0.05。

根據(jù)步驟4)應(yīng)用置信度方法進(jìn)行推理計算，首先應(yīng)得到Petri網(wǎng)模型的輸入輸出矩陣一極初始狀態(tài)，如下：

θ^k＝[0 0 0 0.9 0.95 0.8 0.75 0.7 0 0 0 0 0 0]；

經(jīng)推理得到結(jié)果：

θ^k＝[0 0 0 0.9000 0.9500 0.8000 0.7500 0.7000 0 0 0 0 0 0]；

從最后一列可以得到最終結(jié)果線路L1發(fā)生故障額概率為0。線路L3，L5與L1類似，同樣得到發(fā)生故障概率為0，不多做敘述。

考慮線路L2，建立剔除掉CB4后的Petri網(wǎng)故障診斷模型，如圖7所示。

應(yīng)用置信度方法進(jìn)行推理計算，得到：

θ^k＝[0.9 0.95 0.8 0.9 0.95 0.8 0.750.7 0.9 0.9 0.95 0.8 0.8 0.95]；

可以得到線路L2發(fā)生故障額概率為0.95。

考慮線路L4，建立剔除掉CB4后的Petri網(wǎng)故障診斷模型，如圖8所示。

θ^k＝[0.9 0.95 0.8 0.75 0.7 0.9 0.9 0.95 0.8]；

到線路L4發(fā)生故障額概率為0.8。

由上述分析可知，線路L2和L4發(fā)生故障。與實際故障發(fā)生地點相同，驗證了本發(fā)明所提方法的有效性。

上述本申請實施例中的技術(shù)方案，至少具有如下的技術(shù)效果或優(yōu)點：

由于采用了將智能電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷方法設(shè)計為包括：步驟1：建立一次系統(tǒng)中A元件的Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型；步驟2：收集保護(hù)范圍內(nèi)二次系統(tǒng)的告警信息，利用專家診斷系統(tǒng)的知識庫進(jìn)行判斷，獲得相應(yīng)的二次元件錯誤信息；步驟3：在A元件Petri網(wǎng)的初始故障診斷模型的基礎(chǔ)上，去除步驟2中的二次元件錯誤信息，并建立新的Petri網(wǎng)故障診斷模型；步驟4：利用置信度方法，在新的Petri網(wǎng)故障診斷模型的基礎(chǔ)上，對A元件進(jìn)行故障診斷，得到故障診斷結(jié)果的技術(shù)方案，即根據(jù)智能變電站自身所特有的特征，在已有的對一次元件故障診斷的基礎(chǔ)上，加入對二次系統(tǒng)信息的判斷，使一次系統(tǒng)得到的保護(hù)動作等信息是足夠可信的，在得到的二次信息是足夠可信的前提下，再對一次元件進(jìn)行診斷，增加了對系統(tǒng)一次元件的故障診斷的可信度，所以，有效解決了現(xiàn)有的智能變電站診斷系統(tǒng)存在對一次元件的故障診斷的可信度較差的技術(shù)問題，進(jìn)而實現(xiàn)了提高了對系統(tǒng)一次元件的故障診斷的可信度的技術(shù)效果。

盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進(jìn)行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。