文/戴薇

1 有關(guān)于信息融合的概述

信息融合指的就是對于各種信息數(shù)據(jù)進行采集和利益融合同時得出最終的結(jié)果，以便于更好的診斷以及判別各種事件而進行信息融合。主要是因為人腦已經(jīng)不能夠?qū)τ诖笕萘康男畔⑦M行處理，故而出現(xiàn)了這一融合方式。而該信息融合方式一般用于對于軍事領(lǐng)域進行研究，并且在發(fā)現(xiàn)之后取得了一定的進展，從而如今還技術(shù)的應(yīng)用目標是為了地雷探測以及跟蹤過程中。

將信息融合應(yīng)用于電網(wǎng)故障診斷過程當中，主要是對于其結(jié)構(gòu)以及算法進行研究，通過在特征層、數(shù)據(jù)層以及決策層三層結(jié)構(gòu)之間進行信息融合，進一步的對于融合算法進行選擇，從而更好地應(yīng)用于電網(wǎng)故障診斷過程當中。圖1為其診斷流程。

而電網(wǎng)故障診斷則直接的關(guān)系到電網(wǎng)的安全運行，其主要的研究思路是通過利用電網(wǎng)機電保護有關(guān)知識以及利用信息識別故障的器件以及裝置，從而進一步的保證電網(wǎng)能夠安全的運行。通過這些年來有關(guān)領(lǐng)域工作人員的研究以及探索，在電網(wǎng)故障診斷技術(shù)研究這一領(lǐng)域出現(xiàn)了大量的成果，而通過使用這些技術(shù)，能夠在一般情況下獲取良好的技術(shù)診斷結(jié)果，但是因為在電網(wǎng)正常運行的過程當中，并不能夠采集多種信息，同時采集到的信息之間甚至?xí)嬖诹艘欢ǖ臎_突，因此怎么樣才能讓而通過使用這些技術(shù)在一般情況下對于電網(wǎng)故障進行詳細的診斷是如今研究的要點。而通過使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進一步的診斷電網(wǎng)故障，能夠更好的獲取缺失的數(shù)據(jù)，能夠在一定程度上解決掉信息不完備這一問題，但是在對信息處理過程當中并不夠科學(xué)合理，不能夠同實際的情況相結(jié)合的問題。同時在電網(wǎng)運行過程當中，檢測出來的大量數(shù)據(jù)存在有冗余現(xiàn)象，同時部分信息及數(shù)據(jù)之間存在著一定的因果關(guān)系，所以在對電網(wǎng)進行故障診斷過程當中，通過信息融合進一步的進行檢驗，從而更確切地認識到獲取到的不確定信息，從而針對于信息融合，進一步的判斷電網(wǎng)故障診斷的有關(guān)方法。

2 設(shè)計出電網(wǎng)故障的診斷模型

如果電網(wǎng)中出現(xiàn)了故障，則需要通過一定的動作直接的將電網(wǎng)以及故障點相隔離，進一步的防止故障點進一步的擴大，而影響到電網(wǎng)的正常運行。但是如果斷路器以及保護器因為出現(xiàn)故障而沒有及時的動作，此時就需要根據(jù)一定的邏輯關(guān)系，進一步的啟動后備的保護裝置，從而使得電網(wǎng)能夠順利的運行。而且要對電網(wǎng)的故障以及故障點而進行故障點判斷，則需要根據(jù)保護以及斷路器的有關(guān)信息。但是在實際的檢測過程當中診斷出來的信息，一般都具備了不完備的特點，因此在進一步的分析保護以及斷路器的動作信號并且進行動作信號的融合過程當中，能夠針對于電網(wǎng)故障診斷過程中出現(xiàn)的問題進行處理。

3 對于信息不完備電網(wǎng)進行信息故障

通過使用電網(wǎng)故障診斷模型，對于電網(wǎng)系統(tǒng)故障進行診斷。一般而言，在信息交流完畢的情況之下，檢測人員都能夠得到準確的結(jié)果，但是在實際進行電路故障診斷過程當中所獲取的信息通常都是不完備的，特別是如果斷路器及保護器共同動作的條件下，但是在并沒有有關(guān)的信號傳入的情況之下，就無法準確的獲取最為正確的故障狀態(tài)，因此在進一步的使用有關(guān)的故障診斷模型，進一步的對電網(wǎng)故障進行診斷的情況之下，則需要進一步的處理不完備的數(shù)據(jù)。同時又因為電力系統(tǒng)所檢測出來的有關(guān)數(shù)據(jù)，可能會出現(xiàn)多元特點，這就需要使用信息融合方式，進一步的解決掉在電網(wǎng)故障診斷過程中出現(xiàn)了這一問題。

在電網(wǎng)故障質(zhì)量過程當中，融合電網(wǎng)之間的信息之間可能會存在著一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而進一步的減少了電網(wǎng)系統(tǒng)的不確定性。而在之前所建設(shè)出來的電網(wǎng)故障診斷模型當中，主要的是通過使用保護器以及斷路器所傳達出來的動作信息進行分析。而此時，保護其及斷路器之間的動作，可能會存在著一定的因果關(guān)系，因此在對于這兩者所傳達出來的信息進行融合的過程，在故障診斷過程當中，還能夠根據(jù)機電保護的原理，進一步的處理掉保護器及斷路器之間的關(guān)聯(lián)信息的關(guān)聯(lián)性，從而有效的融合保護器的動作以及斷路器動作信息之間的融合。

4 電網(wǎng)故障智能診斷方法應(yīng)用

4.1 專家系統(tǒng)智能診斷系統(tǒng)的應(yīng)用

圖1：故障診斷流程圖

專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中最早、最成熟的系統(tǒng)，本系統(tǒng)非常專業(yè)，經(jīng)驗豐富，以專業(yè)人士的知識和經(jīng)驗為基礎(chǔ)。專家決策過程對于問題求解同樣，知識的表達也可以不同。專家系統(tǒng)在電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用是基于生產(chǎn)規(guī)律的，體現(xiàn)了預(yù)防措施。企業(yè)家的診斷經(jīng)驗在知識庫模型專家系統(tǒng)中是錯誤的。該系統(tǒng)允許添加或修改規(guī)則，以確保實時診斷系統(tǒng)和有效的車輛故障排除。當然，這些線索在一定程度上符合人們的語言習(xí)慣和口譯能力。

證明獲取完整的知識是建立故障診斷專家系統(tǒng)的核心。知識庫不完整，可能導(dǎo)致失敗或結(jié)論。因為專家系統(tǒng)需要在知識庫中搜索和匹配規(guī)則集來實現(xiàn)診斷，因為系統(tǒng)龐大而簡單。能源系統(tǒng)專家認為這是一種簡單實用的方法。他們通常使用著名的模型，對實際問題進行適當?shù)恼{(diào)整和調(diào)整，得到相應(yīng)的解決方案。此外，由于缺乏有效的故障診斷專家系統(tǒng)魯棒性和易出錯的診斷方法。錯誤的信息、專家系統(tǒng)的研究人員等方法來改進這一問題，有望為專家系統(tǒng)的發(fā)展做出貢獻。

4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷系統(tǒng)的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能技術(shù)，用于模擬數(shù)據(jù)的傳輸和處理。與專家系統(tǒng)相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的特點是神經(jīng)元的使用和連接。處理持續(xù)的干擾會產(chǎn)生正確的結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用主要包括故障定位和故障識別，無法解釋的診斷結(jié)果。因此，盡管對錯誤有一定的容忍度，但它不能提供幫助企業(yè)家總結(jié)錯誤的信息。

4.3 模糊智能診斷方法的應(yīng)用

模糊理論是一種智能技術(shù)，它提供了一套完整的邏輯推理和模糊推理。模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)類似于專家系統(tǒng)，包括模糊知識庫、模糊推理機和模糊推理機。目前，模糊理論已被引入到輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中。網(wǎng)絡(luò)故障診斷的不確定性主要是由故障保護或故障觸發(fā)等因素引起的。信號傳輸誤差這些不確定因素往往導(dǎo)致結(jié)果不準確，必須嚴格執(zhí)行專家系統(tǒng)。然而，在專家模糊理論的整合下，從理性上改變。除了診斷系統(tǒng)和模糊專家系統(tǒng)的結(jié)合外，還可以結(jié)合其他人工智能技術(shù)來分析其影響。智能診斷系統(tǒng)中的不確定因素及測量精度的提高知道男孩需要正確的信息是很重要的應(yīng)用。

5 當前面臨的主要問題及未來發(fā)展趨勢

目前，電網(wǎng)故障診斷中存在的主要問題是處理不當和各種故障診斷方法的不確定性。數(shù)據(jù)不完整，沒有明確的方法解決這個問題?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷和結(jié)構(gòu)變化的智能診斷方法網(wǎng)絡(luò)對故障診斷有明顯的影響。從目前電網(wǎng)故障診斷存在的問題出發(fā)，展望了未來電網(wǎng)故障診斷的研究方向。

基于多模智能融合的故障診斷方法研究目前，基于raid 的電網(wǎng)故障診斷方法在許多專家中得到了廣泛的應(yīng)用。知識與技術(shù)的優(yōu)化結(jié)合各種智能技術(shù)，吸取矢量的弱點，是未來故障診斷的重要趨勢。最新診斷指南多源融合技術(shù)診斷方法研究目前，電網(wǎng)故障智能診斷技術(shù)主要采用開關(guān)量數(shù)據(jù)。正確的容忍度和容錯性更好。將不同電源和電量的數(shù)據(jù)集中起來，充分利用故障源信息數(shù)據(jù)可以進行分析。分布式智能技術(shù)故障診斷研究配電網(wǎng)故障診斷方法可用于大型電網(wǎng)的故障診斷和故障診斷。中國電力科學(xué)研究院電網(wǎng)故障診斷專家采用貝葉斯診斷網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模系統(tǒng)不確定性信息。網(wǎng)絡(luò)故障診斷的實踐研究目前，國內(nèi)外專家學(xué)者在電網(wǎng)故障診斷理論方面取得了很大的成果。因此，如何將理論應(yīng)用于實踐，仍是今后一個重要的課題。故障診斷功能是整個實際故障診斷系統(tǒng)的重要組成部分，是實現(xiàn)故障診斷的重要保證。

6 結(jié)束語

基于智能方法的故障診斷是一個新的發(fā)展方向。介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。指出了近年來電網(wǎng)故障診斷中存在的問題和研究進展。這些智能理論還處于理論階段，存在許多不足，需要改進其應(yīng)用方式。提高工程實踐水平以及電網(wǎng)故障診斷的準確性和速度具有重要意義。網(wǎng)絡(luò)自動機是一種高智能、高速度、高質(zhì)量的實時智能故障診斷系統(tǒng)。