一種基于最大似然譯碼字的Petri網(wǎng)電網(wǎng)故障檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及檢測技術領域，具體地說，涉及一種基于最大似然譯碼字的Petri網(wǎng)電 網(wǎng)故障檢測方法。
【背景技術】
[0002] 對電網(wǎng)的正常運行實現(xiàn)在線監(jiān)測監(jiān)控是檢測技術領域的一個重要方向，特別對電 網(wǎng)中的突發(fā)故障如何正確有效地進行檢測診斷，是找出故障點或區(qū)域和盡快恢復供電的關 鍵，故其意義重大。
[0003] 目前，國內(nèi)外學者對電網(wǎng)的故障檢測和診斷提出了多種方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯 網(wǎng)、遺傳算法和分級優(yōu)化法等。這些方法均存在著問題，有的學習時間過長，而達不到學習 目的、有的知識更新能力較弱，影響診斷準確性、有的局部搜索能力較差不能及時反饋信息 等。由于Petri網(wǎng)能對離散事件進行數(shù)學表示和行為分析，一些學者提出了利用Petri網(wǎng)建 模方法對電網(wǎng)的故障推理及診斷，如利用Petri網(wǎng)的狀態(tài)方程進行故障診斷方法，但其反映 的故障信息并不完備，僅能進行簡單的故障點搜索且容錯性較差;利用冗余Petri網(wǎng)方法， 能較全面的反映故障信息狀態(tài)，但該方法在利用保護和斷路器的動作信號時，未考慮信號 可能出錯、丟失或畸變時對其進行糾正，診斷結果可靠性較低，甚至可能引起誤判。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 為了克服現(xiàn)有技術中存在的缺陷，本發(fā)明提出了一種基于最大似然譯碼字的 Petri網(wǎng)電網(wǎng)故障檢測方法，能克服上述【背景技術】中的不足，可提高電網(wǎng)故障診斷的容錯 性、可靠性和準確性。其技術方案如下：
[0005] -種基于最大似然譯碼字的Petri網(wǎng)電網(wǎng)故障檢測方法，包括以下步驟：
[0006] 步驟1:當電網(wǎng)故障發(fā)生后，獲取反饋的故障信息；
[0007] 步驟2:根據(jù)保護和斷路器的動作邏輯關系，建立故障元件的Petri網(wǎng)診斷模型； [0008] 步驟3:添加監(jiān)督碼元，形成冗余Petri網(wǎng)，推導相關矩陣；
[0009]步驟3.1:設上述Petri網(wǎng)模型有η個庫所和k個變迀，并列出庫所的狀態(tài)變化方程； [0010]步驟3.2:根據(jù)警報信息確定Petri網(wǎng)初始狀態(tài)向量M〇;
[0011] 步驟3.3:計算Petr i網(wǎng)中庫所的最終狀態(tài)向量此；
[0012] 步驟3.4:在原Petr i網(wǎng)的η個庫所后追加 m個監(jiān)督碼元，形成冗余Petr i網(wǎng)。此時庫 所的狀態(tài)向量為冗余Petri網(wǎng)的狀態(tài)向量，將其稱其為發(fā)送碼字A;
[0013] 步驟3.5:確定監(jiān)督碼元個數(shù)m以及計算校驗矩陣Η;
[0014] 步驟3.6:計算冗余Petri網(wǎng)的最終接收碼字序列R;
[0015] 步驟4:計算錯誤圖樣，求得最大似然譯碼字，糾正畸變信號；
[0016] 步驟4.1:計算錯誤伴隨式S;
[0017] 步驟4.2:計算錯誤圖樣E;
[0018] 步驟4.3:錯誤圖樣序列值的變換；
[0019] 步驟4.4:計算實際發(fā)送碼字A，實現(xiàn)對信號的糾正；
[0020] 步驟5:依據(jù)處理后的信號進行故障映射及診斷。
[0021 ]本發(fā)明的有益效果為：
[0022]本發(fā)明利用保護和斷路器的動作信號對電網(wǎng)進行故障診斷，但畸變的信號會降低 診斷的準確性。根據(jù)上述方案可看出，本發(fā)明所提供的一種基于最大似然譯碼字的Petri網(wǎng) 電網(wǎng)故障檢測方法，考慮了畸變的信號對電網(wǎng)故障診斷的影響，可實現(xiàn)對畸變的信號進行 糾正，并依據(jù)處理后的信號做出相應的故障診斷和評價，使故障診斷結果的容錯性、可靠性 和準確性得到了提高。
【附圖說明】
[0023]圖1為本發(fā)明實施例中一種基于最大似然譯碼字的Petri網(wǎng)電網(wǎng)故障檢測方法的 流程圖；
[0024] 圖2為本發(fā)明【具體實施方式】中畸變信號的糾正過程示意圖；
[0025] 圖3為本發(fā)明【具體實施方式】中故障診斷的計算推理過程示意圖；
[0026]圖4為本發(fā)明【具體實施方式】中電力系統(tǒng)測試圖；
[0027]圖5為本發(fā)明【具體實施方式】中故障元件B2的Petri網(wǎng)模型示意圖；
[0028]圖6為本發(fā)明【具體實施方式】中故障元件Bd^CPN模型示意圖；
[0029]圖7為本發(fā)明【具體實施方式】中故障元件網(wǎng)模型示意圖。
【具體實施方式】
[0030] 下面結合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明的技術方案作進一步詳細地說明。
[0031] 本實施方式的一種基于最大似然譯碼字的Petri網(wǎng)電網(wǎng)故障檢測方法，其診斷流 程如圖1所示，包括以下步驟：
[0032] 步驟1:當電網(wǎng)發(fā)生故障后，獲取反饋故障信息；
[0033]步驟2:根據(jù)保護和斷路器的動作邏輯關系，建立故障元件的Petri網(wǎng)診斷模型； [0034] 步驟3:添加監(jiān)督碼元，形成冗余Petri網(wǎng)，推導相關矩陣；
[0035]步驟3.1:設上述Petri網(wǎng)模型有η個庫所和k個變迀，并列出庫所的狀態(tài)變化方程：
[0036] Mi=Mq+CU;
[0037] 其中M= [P1，，p2，…，ρη]τ為各庫所狀態(tài)，Mo為初始庫所狀態(tài)，Mi為庫所終態(tài);U = [ti，，t2，…，tk]τ為變迀，當tk未被觸發(fā)時tk = 0，受激發(fā)時tk= 1;C為η X k維的關聯(lián)矩陣。 [0038]步驟3.2:根據(jù)警報信息確定Petri網(wǎng)初始狀態(tài)向量Mo;
[0039]步驟3.3:計算Petri網(wǎng)中庫所的最終狀態(tài)向量施；
[0040] 步驟3.4:在原Petr i網(wǎng)的η個庫所后追加 m個監(jiān)督碼元，形成冗余Petr i網(wǎng)；
[0041]此時的狀態(tài)向量為冗余Petri網(wǎng)的狀態(tài)向量，在此稱其為發(fā)送碼字A。由于發(fā)生故 障時，至少有一個庫所信息狀態(tài)不為零，則A為n+m維的非零向量。為描述方便，將前η個庫所 稱為信息碼元，并設Ν為Α的總碼元數(shù)，則A = (Αο，Αι，…，An-1)，其中N=n+m，同時應滿足：
[0043]其中G為nX(n+m)維的生成矩陣且有6=[1"|0">^];11為信息碼元，反映了庫所終 態(tài)。根據(jù)一致校驗方程可得H= [-QmXn I Im]，并設H= [ho，hi，…，hN-ι]。其中，I和Q為矩陣向量， h為一維列向量矩陣。
[0044] 步驟3.5:確定監(jiān)督碼元個數(shù)m以及計算校驗矩陣Η;
[0045] 考慮到所追加的m個監(jiān)督碼元對碼字的監(jiān)督和檢錯能力，同時為了避免引入的矩 陣維數(shù)過多而增加計算的難度，應合理確定監(jiān)督碼元個數(shù)。為此引入了最小漢明距離：
[0046] dmin ^ t+e+l;
[0047 ] dmin ^ N-n+1 ；
[0048] 其中dmin為最小漢明距離;e為檢錯能力;t為糾錯能力。根據(jù)變迀動作時序，每個時 刻最多有一個庫所發(fā)生故障，應能檢測和糾正出一個故障，則cU n應滿足3 < dmin < N-n+1。
[0049] 由步驟3.1可確定庫所個數(shù)η，當N取某一值時，可確定(^"大小或范圍和監(jiān)督碼元 個數(shù)m。進一步可確定校驗矩陣Η為mXN維的矩陣，Q為nXm維的矩陣，由其性質(zhì)可取Q陣為范 德蒙矩陣。由于線路故障的發(fā)生具有突發(fā)性，則變迀T 12的觸發(fā)也具有隨機性，設 為約束方程，可計算出矩陣Q和校驗矩陣Η。由Η及編碼理論相關定理對'1(1進行驗證，若不滿 足，則Ν重新取值。當滿足條件時，便可確定監(jiān)督碼元個數(shù)m及校驗矩陣Η。
[0050] 步驟3.6:計算冗余Petri網(wǎng)的最終接收碼字序列R;
[0051 ]步驟4:計算錯誤圖樣，求得最大似然譯碼字，糾正畸變信號；
[0052] 步驟4.1:計算錯誤伴隨式S;
[0053] 由步驟3.6所得的接收碼字R可能發(fā)生畸變或有誤，應通過錯誤伴隨式對信息進行 糾正。為了達到糾錯的目的，錯誤伴隨式S應滿足S = RHT。對于接收碼字序列R滿足R = A+E， 其中1?=(1?。，1?1，'"，辦-1)$為錯誤圖樣』=[6。，61，'"舊-1]且61取值為0或1，0<1^1。則 錯誤伴隨式亦滿足：
[0055]根據(jù)編碼理論，若錯誤伴隨式S = 0,則發(fā)送碼字即為接收碼字，錯誤圖樣E = 0;若S 矣0,則譯碼時發(fā)生錯誤，產(chǎn)生錯誤圖樣E矣0。
[0056] 步驟4.2:計算錯誤圖樣E;
[0057]事實上，當S矣0時可能存在多個錯誤圖樣對應同一個S。為了選擇正確的結果，本 實施方式應用最大似然可信度和相關代價關系的方法確定最佳錯誤圖樣。
[0058] 具體公式如下：
[0061] 其中l(wèi)ogP(R/A)為似