文献类型：期刊文章

作　　者：高湛军[1] 李思远[1] 彭正良[2] 赵耀[1]

GAO Zhanjun;LI Siyuan;PENG Zhengliang;ZHAO Yao(Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control, Ministry of Education, Shandong University, Ji＇nan 250061, China;Integrated Electronic Systems Lab Co., Ltd. ,Ji＇nan 250100, China)

机构地区：[1]山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室,山东济南250061 [2]积成电子股份有限公司,山东济南250100

出　　处：《电力自动化设备》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51277113);国家电网公司重大科技项目(031[2012]19)~~

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：6

起止页码：65-71

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对配电网故障信息出现异常尤其是不可识别异常而导致误判的问题,提出了一种基于网络树状图和改进D-S证据理论的配电网故障定位新方法。该方法的突出优点在于使用多源信息进行故障定位,可避免因单源信息发生异常导致的误判。首先提出了一种新的基于网络树状图的搜索算法,该算法利用配电网故障时产生的故障指示器信息、配变报警信息和电话投诉信息建立相应的网络树状图,并通过搜索网络树状图进行故障初步定位。然后利用改进D-S证据理论将每种故障信息的定位结果进行信息融合,得到最终的定位结果。实例结果表明所提方法有效、可行,可以解决故障信息出现不可识别异常时的定位问题。

关 键 词：配电网 故障定位 网络树状图  D-S证据理论 信息融合

分 类 号：TM761]