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金萍,侯娟.面向新型电力系统的粗糙集和双流网络自动化物联设备故障诊断方法研究[J].电测与仪表,2024,61(9):166-171.
JIN Ping,HOU Juan.Research on Fault Diagnosis Methods for Automated IoT Devices in Novel Power Systems[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(9):166-171.
面向新型电力系统的粗糙集和双流网络自动化物联设备故障诊断方法研究
Research on Fault Diagnosis Methods for Automated IoT Devices in Novel Power Systems
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.09.022
中文关键词:  新型电力系统  自动化物联设备  粗糙集  双流网络
英文关键词:Novel power system, Automated IoT equipment, Rough set, Dual-stream network
基金项目:国家电网公司科技项目(5400-202117142A-0-0-00)
     
作者中文名作者英文名单位
金萍JIN Ping国网宁夏电力有限公司银川供电公司
侯娟HOU Juan国网宁夏电力有限公司银川供电公司
摘要点击次数: 493
中文摘要:
      新型电力系统的自动化物联设备涉及多种类型,不同设备均有特定的性能参数和工作状态指标,其中连续属性和定性属性的种类会因设备类型的多样化而增加,进而加大了故障诊断难度。基于此,提出了基于粗糙集(Rough Set,RS)和双流网络(Dual-Stream Network,DSN)的自动化物联设备故障诊断方法。首先构建新型电力系统的物联设备故障判定函数,计算高压侧三相电流,判定拒动或误动状态;然后针对连续属性和定性属性,采用离散化算法进行处理,利用粗糙集方法设置设备故障诊断决策表,求出条件属性集合的正域,快速输出故障特征集;最后利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)组成的DSN对历史故障信息样本进行训练,实现故障诊断。实验证明所提方法能够精准诊断新型电力系统的自动化物联设备故障,具有良好的应用性能。
英文摘要:
      The automatic IoT equipment of the new power system involves many types. Different equipment has specific performance parameters and working state indicators. The types of continuous attributes and qualitative attributes will increase due to the diversification of equipment types, which in turn increases the difficulty of fault diagnosis. Based on this, a fault diagnosis method for automated IoT devices based on rough set (RS) and dual-stream network (DSN) is proposed. Firstly, the fault judgment function of the IoT equipment of the new power system is constructed, and the three-phase current on the high-voltage side is calculated to determine the rejection or misoperation state. Then, for continuous attributes and qualitative attributes, the discretization algorithm is used to deal with them. The rough set method is used to set the equipment fault diagnosis decision table, and the positive region of the conditional attribute set is obtained, and the fault feature set is quickly output. Finally, the DSN composed of Convolutional Neural Network (CNN) and Gated Recurrent Unit (GRU) is used to train the historical fault information samples to realize fault diagnosis. Experiments show that the proposed method can accurately diagnose the faults of automatic IoT equipment in the new power system and has good application performance.
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