基于模糊逻辑和人工智能的输电线路故障检测与诊断

《Scientific Reports》：Transmission line fault detection and diagnosis based on fuzzy logic and artificial intelligence

　　

摘要

远距离电力传输线路容易因电压、自然或其他因素而发生物理故障。利用具有计算机辅助功能的现代算法，此类故障的检测已实现自动化。本文针对远距离电网输电线路提出了一种变异性依赖的故障检测模块（VFDM）。该模块根据输入/输出电压测量值，识别发送端与接收端之间的潮流变化及阻抗。通过模糊逻辑分析潮流类别及其在不同变化程度下的阻抗，以识别故障或峰值传输。模糊处理过程将每个电压周期的阻抗输入和峰值传输输入进行分离。针对低变化与高变化之间的模糊输出故障值，列举了因波动引起的预测过程。通过识别阻抗或潮流变化，利用神经网络预测后续缺陷。训练基于分离后的模糊输入独立进行。该模块通过检测准确率、阻抗率和计算时间等指标进行验证。