電力系統(tǒng)及其自動化

第1章緒論

1.1本課題的目的和意義

在電力系統(tǒng)中，電能的集中和分配、電壓和電流的變換都是在變電站中實

現(xiàn)的。作為電力輸配電系統(tǒng)中極其關鍵的環(huán)節(jié)，變電站通過變壓器將各級電壓

的電網(wǎng)聯(lián)系起來。變電站故障診斷就是將故障征兆信息從變電站的某些檢測量

中提取出來，然后通過對這些信息的分析與處理，判斷出故障的位置和根源。

其中，包括保護開關動作、斷路器跳閘等的故障征兆信息，由變電站監(jiān)控系統(tǒng)

和故障錄波器的檢測量提供，而判斷出的故障根源一般是輸電線路、變壓器、

母線和無功補償設備等

改革開放以來，電網(wǎng)的規(guī)模隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展越來越大，不同區(qū)域電網(wǎng)

之間的聯(lián)系也越來越緊密。各類電壓等級的變電站數(shù)量歷年遞增，導致電網(wǎng)結

構愈加復雜。這也就使得變電所的故障對電力系統(tǒng)的影響范圍及嚴重程度大大

增加。同時，各地電力公司正逐步建立和完善集控站系統(tǒng)，越來越多的變電站

實現(xiàn)了無人值守，且用戶對電能質量的要求越來越高。如何令運行人員快速準

確地找到故障位置，辨識、隔離真正的故障元件，使非故障區(qū)域迅速恢復至故

障前狀態(tài)，增強供電的可靠性和連續(xù)性，是目前的急需解決的問題。

與此同時，變電站不斷提高其綜合自動化的水平，繼電保護與自動裝置在

變電站中得到了越來越多的應用。這些二次設備會當變電站發(fā)生故障時產生大

量諸如斷路器跳閘、保護裝置告警、保護動作、故障錄波器動作等等的報警信

息。變電站發(fā)生故障的瞬間，這些報警信息會不加選擇地出現(xiàn)在監(jiān)控系統(tǒng)的異

常窗口內。如果出現(xiàn)復雜的多重故障、斷路器或保護出現(xiàn)動作不正常（拒動、

誤動〉、告警信號受干擾丟失等情況時，故障診斷的復雜性問題更會嚴重凸顯。

這種情況下，調度運行人員在很短的時間內要悅讀這么多未經任何加工處理的

報警信息，理解其中的含義并抓住報警信息的實質是相當困難的⑶。這將使現(xiàn)

場人員極易產生誤判斷和誤處理，以致擴大事故范圍，拖延故障恢復時間，甚

至發(fā)展成更為嚴重的停電事故。因此研究變電站智能化故障診斷方法，為調度

及運行人員提供輔助判據(jù)具有重要的理論意義與實踐指導作用。

1.2國內外研究成果

故障診斷問題的研究，可以追溯到上個世紀的60年代，當時的研究者們試

圖使用傳統(tǒng)數(shù)學建模的方法來解決這個問題，但是由于故障診斷的過程和計算

技術非常復雜，無法用傳統(tǒng)的數(shù)學模型和計算方法來描述，以致對變電站故障

診斷問題的研究進展極其緩慢。進入七八十年代的中后期，隨著人工智能技術

的迅猛發(fā)展，研究者們也從中找到了一條研究電網(wǎng)故障診斷問題的新路，即：

將人工智能技術與電網(wǎng)故障診斷相結合。由于人工智能技術可以模仿人類的思

維方式和處理問題的過程，并具有類似人類的學習能力和經驗積累，使得這一

技術在故障診斷領域里脫穎而出。

目前，將國內外在變電站故障診斷領域應用的人工智能方法進行歸納，可

以分為以下幾類：基于專家系統(tǒng)(ExpertSystem)的方法、基于人工神經網(wǎng)絡

(ArtificialNeuralNetwork)的方法、基于模糊理論(FuzzyTheory)的方法、基于

Petri網(wǎng)的方法、基于粗糙集(Roughsets)的方法、基于Agent技術、小波分

析(WaveletAnalysis)的方法等“⑸。

1.專家系統(tǒng)(ExpertSystem)

最早開發(fā)的人I：智能技術就是專家系統(tǒng)(ExpertSystem)。它也是眾多人工

智能技術中發(fā)展相對成熟的一種。作為專家系統(tǒng)的創(chuàng)始人之一，費根鮑姆

(E.A.Feigenbaum)認為該系統(tǒng)不是一個普通的應用軟件，而是一種智能化

的計算機程序，可以像專家一樣，運用豐富的儲備知識和嚴密的推理步驟解決

復雜的問題。專家系統(tǒng)不僅能合理利用各種資料中的理論知識來處理各種定性

的問題，而且還可像專家一樣進行總結并運用實際經驗來求解非定性問題。另

外，專家系統(tǒng)在可以快速處理數(shù)學解析法不能解決的問題的同時?，還能大幅縮

小需求解問題的知識搜索范圍、減少推理路徑，加快解決問題的速度、提高推

理效率⑹力。

盡管專家系統(tǒng)可以在模擬故障診斷專家的基礎上有效地完成故障診斷過程,

但是在實際應用過程中仍然不可避免有一定的不足：

(1)由于知識的獲取以及對其完備性的驗證是一個很困難的過程，因此怎

樣獲取完備的知識庫成為故障診斷專家系統(tǒng)的瓶頸問題就在所難免了。

(2)專家系統(tǒng)畢竟不能像人類一樣具有對新事物的學習能力，所以一旦發(fā)

生儲備知識庫里無法搜索到的新故障情況，將導致專家系統(tǒng)的錯誤診斷或不診

斷。

(3)專家系統(tǒng)沒有較好的容錯能力。當故障后，尤其保護裝置和斷路器錯

誤動作或者丟失動作信息的時候，專家系統(tǒng)不能有效識別，易產生錯誤診斷。

(4)由于電力網(wǎng)絡的結構和自動化裝置的配置不斷變化，作為故障診斷的

專家系統(tǒng)，其儲備的知識庫隨之也會進行相應的修改、校核。由此可見，及時

更新專家系統(tǒng)的知識庫是一項費時費力的工程網(wǎng)。

因此，最近幾年專家系統(tǒng)呈現(xiàn)一些新的發(fā)展趨勢：①將ANN與專家系統(tǒng)

結合，使之具備自學下與聯(lián)想的功能；②將模糊理論與專家系統(tǒng)結合，使之可

以實現(xiàn)不確定性推理;③將粗糙集與專家系統(tǒng)結合，使其知識庫具有容錯能力。

2.人工神經網(wǎng)絡(ArtificialNeuralNetwork)

人工神經網(wǎng)絡(ArlificialNeuralNelwork)是一種采用模仿人類神經系統(tǒng)工

作的原理來進行信息傳輸、處理的人工智能方法叫。I。相較于專家系統(tǒng)，通過

神經元及神經元間的有向權重連接來隱含處理那些系統(tǒng)的知識是其最大的優(yōu)點。

除此之外，人工神經網(wǎng)絡還具有以下優(yōu)勢：

(1)在學習的能力方面，人工神經網(wǎng)絡的學習過程首先是確定其基本結構，

緊接著用算法進行樣本的訓練，最終完成自身對知識的理解和組織。整個學習

過程結束后，人工神經網(wǎng)絡還具備了一定程度的泛化能力；

(2)在容錯能力方面，即使輸入信號帶有一些噪聲干擾，人工神經網(wǎng)絡也

可以輸出正確的結果，容錯的能力相對還是比較強的。

(3)在執(zhí)行速度方面，神經元之間相對獨立，都是各自進行計算，這樣有

利于系統(tǒng)內事件的并行處理，所以執(zhí)行速度相對還是比較快的。

當然，在故障診斷領域的應用中，ANN也存在以下的幾點問題：

(a)ANN不能夠對電網(wǎng)拓撲結構進行描述和表示，所以通常只能在一些規(guī)

模較小的并且采用固定接線的電網(wǎng)中應用；

(b)在應用ANN分析處理問題前,需要學習足夠多典型的樣本，另外學習

的問題“明。變電站的故障診斷可以歸結為模式分類問題，粗糙集決策表方法對

于解決這類問題是相當適宜的。另外，變電站中存在因為斷路器及保護裝置誤

動或拒動、通信裝置故障等原因造成的信號不完備問題。粗糙集理論在容錯力

方面的優(yōu)勢在解決該問題上可以充分發(fā)揮⑹。

1.3粗糙集結合Petri網(wǎng)方法的可行性分析

變電站的故障診斷就是依據(jù)斷路器和保護的動作情況判斷故障元件、誤動

作的斷路器和保護等，其中最為關鍵的是對故障元件的識別。因為一旦識別出

了故障元件，就可以利用保護動作的原理結合邏輯推理對誤動作的斷路器和保

護進行識別切。

用于故障診斷的信息主要由繼電保護動作信號、斷路港動作情況、自動重

合閘動作情況、故障錄波器信息等構成。這些信息之間有很強的因果關系，一

些信息通常是由另一些信息的出現(xiàn)而產生，也就是說這些信息之間的冗余度很

高，這也為粗糙集的應用提供了必要條件。運用粗糙集可以通過屬性和屬性值

的約簡排除冗余的條件屬性和屬性值，獲得最簡的診斷規(guī)則。其診斷效率大大

提高。然而，利用粗糙集規(guī)則進行推理決策過程中，當數(shù)據(jù)量較大時，對規(guī)則

進行查表兀配的計算量將挺大C

Petri網(wǎng)理論在有向圖和矩陣運算的基礎上，對系統(tǒng)的靜態(tài)結構和動態(tài)過程

進行描述和推理的一種方法。Petri網(wǎng)方法的知識庫系統(tǒng)具有結構規(guī)范、形式簡

單的特點，所以空間搜索和推理的效率高。Petri網(wǎng)可以利用簡單的矩陣運算演

繹推理的動態(tài)過程，求解速度快，可用于變電站的實時故障診斷。然而，Petri

網(wǎng)方法不具備對知識加以處理的能力，只能進行知識的表達與推理。換句話說

它的建立就是依靠先驗知識。如果先驗知識存在冗余信息，Petri網(wǎng)模型的規(guī)模

就會過大，直接影響推理的效率.

在使用規(guī)則知識進行決策和推理的這個問題上，粗糙集理論和Petri網(wǎng)理論

可以很好的進行互補。首先，粗糙集理論不僅可以進行知識的約簡，還可以進

行不確定信息的處理，最終可以實現(xiàn)知識的屬性優(yōu)選，可以獲得最佳的決策規(guī)

則。其次，將這些決策規(guī)則用Petri網(wǎng)理論進行描述建立模型。這樣就可以利用

Petri網(wǎng)理論在推理過程中的優(yōu)點，最終實現(xiàn)高效的診斷。將粗糙集理論和Petri

網(wǎng)理論進行結合，不僅僅可以克服粗糙集的查表搜索過程計算量大的問題，還

可以解決Petri網(wǎng)絡的先驗知識存在冗余性問題。這樣它們各自的優(yōu)點也就可以

得到充分的發(fā)揮。

1.4本課題研究的主要工作

通過閱讀大量文獻，本文分析了變電站故障診斷的特點以及故障診斷信息

的來源，系統(tǒng)全面地對國內外變電站故障診斷的方法進行了歸納和總結，在此

基礎上對變電站故障診斷問題進行了探索和研究。

目前變電站故障診斷課題面臨的主要問題是故障信息的不確定性和不完備

性。這類問題很適合用粗糙集(RS)理論來解決。但利用粗糙集規(guī)則進行推理決

策過程中，當數(shù)據(jù)量較大時，對規(guī)則進行查表匹配的計算量將特別大。因此本

文將Petri網(wǎng)和粗糙集理論相結合，利用Petri網(wǎng)對粗糙集理論提取出的診斷規(guī)

則進行描述，再利用Petri網(wǎng)并行推理的能力，實現(xiàn)了高效的變電站故障診斷。

同時考慮到變電站的擴建通常一次只針對某一個電壓等級，故將變電站按電壓

等級劃分為多個相對獨立的區(qū)域，針對每個區(qū)域進行了診斷模型的建立，從而

提高了診斷的靈活件和適用性.主要的研究內容如下：

(1)針對粗糙集理論及Petri網(wǎng)模型的特點，對粗糙集理論結合Petri網(wǎng)方

法在變電站故障診斷應用中的可行性和優(yōu)勢進行分析，確立了基于粗糙集理論

和Petri網(wǎng)模型的變電站故障診斷方法。

(2)變電站的故障診斷以故障后所表現(xiàn)的征兆信息為分析和研究的基礎，

本文系統(tǒng)地分析了變電站故障數(shù)據(jù)的來源，并對變電站常見的故障進行了整理。

(3)以實際的llOkV變電站為例，將其按電壓等級劃分為多個相對獨立的

區(qū)域.根據(jù)其開關和保護的動作情況，考慮單重故障和開關拒動的情況，對于

各個區(qū)域分別建立建立變電站故障診斷系統(tǒng)的基礎原始決策表。

(4)利用粗糙集理論對各個區(qū)域的原始決策表進行屬性約簡及屬性值約簡,

提取出診斷規(guī)則，然后用Petri網(wǎng)對診斷規(guī)則進行描述，建立了各個區(qū)域診斷模

型。

(5)對所建立的故障模型進行樣本測試和方法的分析比較。結果表明：該

方法確是一種快速準確、容錯性強、適應性好的變電站故障診斷方法，對高效

地進行變電站在線故障診斷具有重要的意義。

第2章變電站故障診斷的信息來源及常見

故障

變電站故障診斷系統(tǒng)是運行和調度人員分析和處理事故的輔助工具，能夠幫

助縮短事故的處理時間，防止事故的進一步擴大，對提高變電站自動化水平具有

重要意義"7叫oSCADA（SupervisoiyControlAndDataAcquisition）與變電站的

運行監(jiān)測系統(tǒng)為運行人員提供了對變電站進行監(jiān)視和控制的平臺。然而在變電站

發(fā)生故障的瞬間，現(xiàn)有的電力自動化系統(tǒng)會毫無選擇的把采集來的大量的報警信

息提供給監(jiān)控和運行人員，以致運行人員往往來不及處理和判斷。而且SCADA

系統(tǒng)采集的信息還不能完全滿足現(xiàn)場運行的需要。在這種情況下，變電站故障診

斷應運而生。

準確的故障診斷主要由以下兩個方面來決定：

（1）故障診斷是否采用了準確、完整的信息；

（2）故障診斷是否采用了可靠的診斷方法皿。

當變電站遇到故障時，借助SCADA系統(tǒng)能采集到很多的故障信息，其中故

障診斷所能利用的信息包括：電網(wǎng)的遙信量信息，如斷路器、隔離開關等設備實

時狀態(tài)信息、；電網(wǎng)的遙測量信息，如電壓、電流和有功、武功功率的測量值；保

護時間信息，如不同規(guī)約的保護動作和時間順序記錄（SOE）信息等。由于故

障來源和故障信息傳輸、處理的速度不同，各個信息對于故障診斷的作用也不一

樣，通常情況下，繼電保護和斷路器的動作信號反應最快，用于快速故障診斷和

隔離，故障錄波器信息最為全面，一般用于事故追憶。

2.1SCADA系統(tǒng)的基本知識

2.1.1SCADA系統(tǒng)的基本結構及數(shù)據(jù)流程

SCADA系統(tǒng)是電力綜合自動化系統(tǒng)中最基本的功能模塊之一。它以計算機

為基礎，監(jiān)視和控制現(xiàn)場的運行設備，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、參數(shù)調節(jié)、設備控

制、測量以及各類信號報警等多種功能，也就是人們熟知的叩q遙”。其基本組成

包括：FTU（饋線終端單元）、RTU（遠程終端單元式3。

在現(xiàn)今的變電站綜合自動化建設中，SCADA系統(tǒng)以微機保護裝置和RTU

為信息源，運用計算機系統(tǒng)監(jiān)視和操控變電所的控制、信號、測量等回路，并以

此取代傳統(tǒng)的監(jiān)控屏，成功的減少了變電所的設備投資以及占地面積，提升了二

次設備的可靠性。變電站的SCADA系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)由RTU、信道和主站計算

機構成，其基本結構示意圖如圖2-1。

傳輸通道

圖2-1SCADA系統(tǒng)結構示意圖

目前，變電站使用的現(xiàn)場遠方量測終端(RTU)裝置有兩種，分別為布線式

數(shù)字遠動裝置和微機遠動裝置，主要實現(xiàn)的功能如下：

(I)收集變電站現(xiàn)場的量測量以及狀態(tài)量等數(shù)據(jù)，即遙測遙信數(shù)據(jù)。通過主

站發(fā)出指令控制現(xiàn)場的設備。

(2)對采集的數(shù)據(jù)進行一些基本處理，包括：量測量的死區(qū)比較、狀態(tài)量的

變位比較以及越限的告警等。

(3)與主站之間進行通信，具體是指進行通信規(guī)約的處理，將數(shù)據(jù)傳送至主

站，同時接收主站下達的命令和數(shù)據(jù)。

SCADA系統(tǒng)是現(xiàn)場設備和人之間聯(lián)系交流的一個重要平臺。在變電站中，

首先將電壓互感器和電流互感器采集電氣量送到電流、電壓以及功率的變送器中,

將其轉換成很小的直流電壓信號。其次，在遠方終端(RTU)中通過多路采樣、模

數(shù)轉換利抗干擾編碼三個環(huán)節(jié)將直流電壓信號處理成了數(shù)字信號，繼而采用調幅、

調頻和調相等調制方式將其調制在信息載體上。然后，信號傳輸?shù)街髡居嬎銠C中

進行解調，之后經智能接口的串并轉換以及譯碼處理到達前置機，信息在經過前

置機的刻度轉換和初檢測后，由主機確認是否可用，可用就送入到數(shù)據(jù)庫。最后，

運行人員可以通過模擬盤和顯示器監(jiān)控到現(xiàn)場量測量和狀態(tài)量，從而實現(xiàn)對現(xiàn)場

一次設備的監(jiān)視和控制⑼。其詳細的數(shù)據(jù)流程示意圖如圖2-2,圖的左側為一次

系統(tǒng)，右側為二次系統(tǒng)。

一次系統(tǒng)二次系統(tǒng)

RTU

電流互感器

電壓互速器

傳

輸

通

道

圖2-2SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸流程示意圖

2.1.2變電站SCADA系統(tǒng)的功能

隨著綜合自動化水平的提高，SCADA系統(tǒng)在變電站得到了普遍的應用。變

電站SCADA系統(tǒng)的基本功能有以下三點：

⑴各種設備狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集以及控制指令的發(fā)送。

監(jiān)控系統(tǒng)對變電站的許多運行信息進行了采集、分析和處理。這些運行信息

包括一次設備的電壓、電流和功率大小等。同時監(jiān)控系統(tǒng)還為運行人員提供了觀

測這些數(shù)據(jù)的窗口。另外，運行人員利用監(jiān)控系統(tǒng)可以向測控設備下達控制命令

(例如開關的分閘、合閘等)，實現(xiàn)對現(xiàn)場的一次設備的有效控制。

(2)各種設備參數(shù)狀態(tài)表達以及報警信號處理

監(jiān)控系統(tǒng)可以明確的表示變電站設備的狀態(tài)量。這些狀態(tài)量包括斷路器狀態(tài)、

刀閘狀態(tài)的變化、繼電保護裝置的動作情況等。變電站的設備在運行的過程中難

免會出現(xiàn)短路、過電壓、過負荷等異常情況。監(jiān)控系統(tǒng)提供了事件與報警功能，

使得一次設備運行的各種異常狀態(tài)以及各種變化都能迅速得到響應。另外，監(jiān)控

系統(tǒng)還具有對遠程設備進行參數(shù)調節(jié)、修改以及向上級電力調度系統(tǒng)發(fā)送數(shù)據(jù)等

作用。

(3)事故追憶和趨勢分析

監(jiān)控的目的除了監(jiān)視和控制設備外，還有可以對設備的運轉情況進行分析評

價，對事故發(fā)生可能性進行預測。從這個意義考慮，監(jiān)控系統(tǒng)具有對實時歷史數(shù)

據(jù)的保留和系統(tǒng)操作情況記錄功能。

2.2變電站常見的故障

變電站故障診斷需要判斷的故障源通常有電力線路、母線、變壓器、無功補

償設備等網(wǎng)O下面將對變電站中上述設備的常見故障依次進行詳細的介紹。

2.2.1電力線路故障

電力線路是電力系統(tǒng)的重要組成部分，電能通過它進行分配和傳輸。通常把

從電源向負荷中心傳輸電能的線路定義為輸電線路，其電壓等級為:35kV、110kV、

220kV.330kV.500kV等；把擔任分配任務的線路稱為配電線路，其電壓等級

為：380/220V>6kV>10kV等。變電所之間通過輸電線路進行聯(lián)接，通過配電

線路將電能送到用戶。電力線路按照其結構可以分為兩類：架空輸電線路和地下

電纜線路。它們是電力系統(tǒng)的動脈，其運行情況決定電網(wǎng)的安全性、可靠性和效

益。

電力線路常見的故障類型及故障原因見表2-1o

表2-1電力線路的故障類型及故障原因

故障類型故障原因

①導線在外力作用下被碰斷；

斷路故障②導線的連接金具銹蝕，連接頭松脫；

③洞鋁接頭嚴重腐蝕、氧化造成斷開；

④導線連接部位發(fā)熱熔斷。

⑤導線絕緣層、支持絕緣等受外力作用損壞；

短路故障⑥雷擊、大風等惡劣天氣導線間絕緣被破壞；

⑦導線絕緣子表面污穢，造成閃絡；

⑧由于檢修失誤或操作錯誤造成人為的短路。

2.2.2母線故障

母線是變電站中重要的一類元件。變電所中同一電壓等級配電裝置的連接,

以及變壓器等電氣設備和相應電壓等級配電裝置的連接都是通過母線實現(xiàn)的。母

線有軟硬之分，多是矩形或圓形截面的裸導線。通過母線，電能才可以集中、分

配與傳送。一旦母線發(fā)生故障，與母線相連接的所有元件都將停電，甚至造成變

電站全站失壓和供電區(qū)域內的大面積停電，后果非常嚴重。

母線本身故障主要是短路故障，并且大多數(shù)情況下為單相接地短路故障。母

線失電是指母線本身無故障而失去電源，一般是由于系統(tǒng)故障、繼電保護、開關

誤動或該母線上的出線、變壓器等故障、開關或保護拒動，而使該母線上的電源

開關越級跳閘所致；判斷母線失電的依據(jù)是同時出現(xiàn)下列現(xiàn)象：（1）該母線的

電壓顯示消失；（2）該母線的各出線及變壓器負荷消失；（3）該母線所供的站

用變失電。

母線故障通常是由母線差動保護動作來切除的。引起母線差動保護動作的主

要原因有：（1）母線絕緣子因污穢或者大霧天氣等引起的閃絡；（2）母線電壓

互感器發(fā)生故障；（3）連接在母線上的電流互感器發(fā)生故障；（4）斷路器和裝

設在母線側的隔離開關的支持絕緣子損壞；（5）由于工作人員的誤操作而產生

的母線故障。

2.2.3變壓器故障

變壓器作為變電站的核心設備，在變電站中的地位非常重要。它的作用是通

過變換電壓達到傳輸功率的目的。變壓器主要有升壓變壓器和降壓變壓器兩種類

型。升壓變壓器進行升壓后，線路損耗得以減少，送電成本就更加經濟，可以實

現(xiàn)電能的遠距離傳輸；降壓變壓器進行降壓后，高電壓變?yōu)闈M足用戶需要的各級

使用電壓。由于變電站的變壓器大多安裝在戶外，受外界的自然環(huán)境的影響比較

大，同時變壓器的運行還受到負荷的影響，加上短路故障的威脅，，極有可能出現(xiàn)

異常和故障”變壓器常見的故障類型和原因如表2-2.

表2-2變壓器的故障類型及故障原因

故障類型故障原因

①各相繞組之間相間短路：

②一相繞組線匝間短路；

內部短路

③某相繞組與鐵芯間接地短路；

④某相引出線與外殼間接地短路。

①外部引線之間發(fā)生相間短路；

外部短路

②絕緣套管破損或閃絡等引起的引出線經外殼單相接地短路。

2.2.3無功補償設備故障

變電站用于無功補償?shù)脑O備主要是并聯(lián)電容器。并聯(lián)電容器的主要功能是用

于補償電力系統(tǒng)的無功功率，使得功率因數(shù)提高，從而改善電壓質量和降低線路

損耗，提高電力系統(tǒng)中電氣設備出力。電力系統(tǒng)中的負荷如變壓器、電動機等,

大部分都是感性負荷，它們在運行過程中需要消耗大量的無功功率。在變電站中

安裝并聯(lián)電容器等無功補償設備，就可以向這些設備提供無功功率，就能夠減少

了無功功率在電力系統(tǒng)中的流動，降低變壓器、線路等因輸送無功功率而造成的

電能損耗。

變電站的并聯(lián)電容器通常是油浸式的，這類電容器用金屬箔（作為極板）與

絕緣紙一起卷繞，由若干元件、絕緣件和緊固件經過壓裝而構成電容心子并浸漬

到絕緣油中，電容極板的引線經串、并聯(lián)后引至出線寬套管下端的出線連接片。

現(xiàn)在有的電力電容器還裝設放電線圈和熔絲。電容器常見的故隙類型和可能的故

障原因見表2-3o

表2-3電容器的故障類型及故障原因

故障類型故障原因

①外殼焊接處銹蝕

滲油②瓷質套管和外殼交界的地方有裂紋；

③旋緊套管接頭螺栓過程中用力過大造成套管破裂；

④設備外殼質量不好，有滲漏點。

①外部套管、引線接頭發(fā)生放點；

異響②內部電容有局部放電；

③內部引接線松動接觸不良造成放電。

①導線連接處螺絲松動；

發(fā)熱②反復投切，多次受勵磁涌流作用；

③過電壓運行；

④環(huán)境溫度過高。

①小動物（如老鼠等）鉆入引線接頭間造成短路；

電容擊穿

②瓷瓶表面積攢大量灰塵，受潮等外部影響下發(fā)生相間短路

③長期在過電壓情況下運行，絕緣介質過早的老化

①絕緣油滲漏，內部進入空氣，導致介質膨脹；

變形、爆破②電容器與外殼間的絕緣遭到破壞

③通風條件差，油溫升高、運行電壓變化較大

④電容設備質量差，內部元件擊穿

2.3本章小結

本章首先介紹了變電站故障診斷的信息來源，即SCADA系統(tǒng)的基本知識。

SCADA系統(tǒng)是電力綜合自動化系統(tǒng)中最基本的功能模塊，具有信息量大、實時

更新、能幫助快速診斷出系統(tǒng)故障狀態(tài)等優(yōu)勢，已成為電力調度必不可少的工具

之一。該系統(tǒng)以計算機為基礎，對現(xiàn)場的運行設備進行監(jiān)視和控制。

另外，對變電站常見故障類型進行了介紹，變電站故障診斷的主要任務就是

對故障源的識別過程，變電站常見的故障源有電力線路、母線、變壓器、無功補

償設備等。本文在簡要介紹了常見故障源的基本功能和在系統(tǒng)中所處地位的基礎

上，又詳細分析了不同故障源的故障類型、原因和現(xiàn)象，為故障診斷提供可靠依

據(jù)。

第3章粗糙集的基本理論

粗糙集(RoughSet,RS)理論是由波蘭科學家Z.Pawlka在1982年提出的

一種數(shù)學方法，該數(shù)學方法是用來處理不確定信息的方法。由于該方法能夠定量

的分析處理不嚴密、不確定或不完全的信息與知識，因此受到了社會科學及自然

科學和工程等各領域學者的廣泛關注0初o于此之前的數(shù)學方法有概率統(tǒng)計理

論、證據(jù)理論、模糊集理論，它們都是用來處理不精確不確定性的數(shù)學工具。傳

統(tǒng)的這些對不確定信息處理的方法在處理問題時需將先獲得所要處理問題的大

量信息，比如說數(shù)據(jù)的附加信息等，這些在實際問題中是很難獲得到的，所以在

處理信息量較大的問題方面就顯得能力不足，而RS理論作為一種獨立的理論也

可與上述方法相結合，克服傳統(tǒng)方法的不足來增強處理不確定性、不精確問題的

能力岡。

RS理論作為一種新的理論，在最近的十幾年里有著匕速的發(fā)展，受到了學

者們的廣泛的關注。目前，該理論的有效性已成功應用在多種領域。它具有以下

幾種特點固：

(1)不考慮先驗知識。利用粗糙集分析不確定問題的時候只需提供數(shù)據(jù)本身

所有的信息，不用額外附加任何先驗信息。而對于其他傳統(tǒng)方法，比如概率論和

模糊理論等方法一般來說需要額外提供數(shù)據(jù)信息，如概率分布和模糊隸屬函數(shù)等,

而現(xiàn)實應用中往往不容易得到或者得不到此類信息。

(2)強大的數(shù)據(jù)分析工具。RS理論具有強大的處理不確定性、不完備或錯誤

的信息的能力。它能夠對所要分析處理的數(shù)據(jù)進行簡約并能得到其最簡形式，乂

不失關鍵信息。在工程領域尤為適用。

(3)具有知識與分類的能力。在粗糙集理論中，“知識”是對論域的劃分，

利用知識對所要分析的數(shù)據(jù)進行劃分，而所有這種方法的集合就構成了知識庫。

(4)新型成員。粗糙集理論避免了主觀人為等因素的影響，它可以根據(jù)已存

在的分類知識得出粗糙集的隸屬度。這一點與傳統(tǒng)方法不同。

(5)知識表達較為科學。粗糙集利用決策表對知識進行表示與簡約，在實際

工程中，通過對數(shù)據(jù)進行操控來處理知識。

本章將系統(tǒng)地介紹粗糙集(RoughSet,RS)理論的相關概念與方法。

3.1等價關系

掌握等價關系的概念，是準確理解粗糙集理論的基礎儂?。

定義3.1.1假設兩個集合4和awA,beB,則稱（a力）為一個序偶。

在序偶中不可以交換。和匕的位置，若交換，則變成另一個序偶。若A與8來自

同一集合，則序偶中的兩個元素。和〃也都來自同一個集合。

定義3.1.2對于兩個集合A和3,aeA,bwB,則所有（a,勿構成的集合

為A和8的笛卡爾乘積，記為AxB。即Ax8=｛（a,〃）|a￡。

定義3.1.3兩個集合4和3的笛卡爾乘積AxB的集合中，一個子集稱為A

到B的一個關系。記為R0

例3.1一組關于水果的集合A=｛蘋果，香蕉，梨，桔子，哈密瓜，西瓜,

柚子，黃桃，葡萄，石榴｝，水果數(shù)量的集合8=｛2,4,6,7｝,則A=｛（革果,

7）,（香蕉，7）,（梨，7）,（桔子，7）,（哈密瓜，4）,（西瓜，4）,（柚子，4）,（黃

桃，2）,（葡萄，2）,（石榴，6）｝,R就是水果的集合A到其對應數(shù)量集合3的一

個關系。

定義3.1.4定義3.1.4如果集合4上的關系集合R滿足下列條件，則R是集

合A上的等價關系。

設集合R是集合4上的關系，滿足：

⑴如果VaeA,3,以）WR,則稱R滿足自返性集合或者稱R是自返的。

（2）如果Vos若由必然推出（〃,〃）￡/?,則稱R滿足對稱

性或稱R是對稱的。

（3）如果VczeA,X/beA,VceA,若由（a,b、）￡R并且（b,c）sR必然推出

（a,c）wR,則稱R滿足傳遞性或稱R是可傳遞的。

定義3.1.5如果第合A上的關系R滿足以下幾個性質，即，它是可傳遞的、

對稱的、自返的，則稱A為等價關系，若（a,〃）eR,則稱。和人等價或者稱。和

〃是不可分辨的。

定義3.1.6若尺是A上的等價關系，對于任意acA,定義所有與。等價的

元素所構成的集合為［叫uA,即［a］K=｛冰。GA）n（3,〃）￡R）｝，則稱⑷寵是由"

元素所生成的等價類。

對于例3.1中的關于水果的集合，具有“相同數(shù)量”的等價類如下所示：

“數(shù)量為7的水果”一｛（蘋果，7）,（香蕉，7）,（梨，7）,（桔子，7））

“數(shù)量為6的水果”一｛（石榴，6）｝

“數(shù)量為4的水果“一｛（哈密瓜，4）,（西瓜，4）,（柚子，4））

“數(shù)量為2的水果”一｛（黃桃，2）,（葡萄，2）｝

對于集合A上的等價關系R若滿足以下關系：

⑴對于所有或［。卜=g］內或［回犬仆的及二中；

（2）u［a］H=A

從(1)可以得出，若力￡團卜，則說明〃生成的R等價類與。生成的R等價類

必相等。所以對于［。］內無需指明。是哪種元素。

從(2)可以得出，。元素所生成的等價類的并集為集合A。

定義給定集合4,A#①，設非空集合3=｛B］,層,…瓦〃｝滿足：

(1)與uA,瓦工中。=1,2…m)；

(2)VZJG｛Z=1,2,???,/??!,如果iwj,則一c%=6；

m

(3)U4=A；

1=1

則稱集合8是對集合A的劃分。

由上述定義可知，4上的一個等價關系可以推出集合A的一個劃分，相反，

這個結論反過來說也是成立的，即由A的一個劃分也可以推出A上的等價關系。

設8=｛用,當，…乩｝為A的一個劃分，則R的定義為：設。與〃是A中的元

素,若。與〃都屬于星(i=12??M，則(〃,Z?)eR。通過驗證得到關系R是A上的

一個等價關系。由此驗證得出，劃分與等價關系是相對應的。

3.2知識的定義與分類

知識是人工智能中一個非常重要的概念。解決復雜性問題需要大量的知識

以及處理這些知識的機構。知識在不同的范疇中有不同的含義⑵)。但任何知識

都是對事物變化及規(guī)律的一種概括性描述。在粗糙集理論中，知識被看作是關于

論域的劃分，是一種對對象進行分類的能力。歸根結底知識就有對事物的特征將

進行分門別類。在該理論中，可以通過對象屬性值的不同而將其分為不同的類別。

基于等價關機較為易處理，所以就可以把分類用等價關系來替代網(wǎng)。

定義321設U為論域，且Uw①，R為U中的一簇等價關系，則二元組

K=(U,R)稱為一個知識庫。

定義322若PuR,且PH①,則cP(P中全部等價關系的交集)也是一

種等價關系,記為加“(P)：［幻Mp)=c［%k,稱為P上的不可分辨關系。其中，［幻K

為所有與工不可分辨的對象所在的集合，即，［幻R中的每個對象都與x有同樣的

屬性。

在分類知識中，基本等價類為其最小模塊。設基本等價類為6,由U中得

到，它是將U中的不可辯分關系就d(P)分成相互之間不可相交的子集，即

￡,.(/-=1,2,...,77)0由于描述耳中對象的屬性都是相同的，所以用之間是不可分割

的。

令K=(U,P)和K'=(U,。)為兩個知識庫,若ind(P)=ind(Q),也就是說

U/P=U/。時，則說明K和K.是等價的，即K=K/=Q。它的涵義是：K^K

將U化分的基本等價類的一樣的，K和K'描述的對象的概念也是一樣的。換而

言之，知識等價類就是用不同的描述方式來描述同一U的相同事實。比如說，首

先令要被分類的對象的集合為尸，再令已經分類后的結果放在屬性集。中，若分

類的結果無誤的話，則可以說。和。的等價類是一致的，即用P劃分的等價類與

用。描述的分類結果。

3.3信息系統(tǒng)

四元組S=(U,A,VJ)被稱為粗糙集理論中的一個知識系統(tǒng)，或者也可以稱

為屬性一值系統(tǒng)。它是對客觀事物的一種描述.皿。U為論域，且①，可用

U={X1,X2，...,X“}來表示,A是表示屬性的集合，且Aw①，可4=回,出,…當}來

表示，V為屬性值域集，V=u匕，匕是。的值域，是一個信息

aeA

函數(shù)，它為每個對象的每個屬性賦予一個信息值，即加eV。

設￡=(U,A,VJ)為一個知識表達系統(tǒng).A=Cu力且CcD=①，C稱為條

件屬性集，。為決策屬性集，且C和。都可用以下兩個集合來表示：

C={CPC2￡)={4&,故決策系統(tǒng)也可用信息系統(tǒng)來表示,即

用5=(。,。7。,匕/)來表示。

例如,設F的論域U={X，X2，..”Xj;其屬性為A={a,加c,d},其中

C={a,/?,c}是條件屬性集，3=cdgfpzc為決策屬性集。各屬性值域均為:

匕=匕=匕={0/，2}，%={04}.F的信息表可用下圖表示，信息表中所有對象的

全部信息都可以直接通過該表來查看，每一行就代表一個對象的全部信息，其中：

行為對象，列為屬性。

表3-1信息表的一個示例

Uabcd

0120

x21201

與1010

%2101

不1100

戈60010

3.4可辨識矩陣和可辨識函數(shù)

3.4.1可辨識矩陣

令5={。,。2{4})為信息系統(tǒng)，其中，論域為U(U={z，w，…，與})，條件

屬性集合為。，決策屬性為。，將X在屬性。上的值記錄到。(工)中，J為矩陣

中第i行與第/列所對應的元素。則用下面集合來表示可辨識矩陣：

{aeA:。(七)豐a{xj)}D(xJwD(x7)

(q)='。。(七)=O(X/)(3-1)

-1a(xJ=a(Xj);力(七)w7)(%)

其中，i,/