发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所设及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可W相互组合。
[0036] 本发明提出了一种基于分层时间模糊化tri网的输电网故障诊断方法，利用虚拟 有向弧和主、次库所，构造了元件的分层子模型和综合诊断模型，并根据子模型的层次划分 结构，提出了报警信息的时间约束检查方法和模糊矩阵运算规则。采用本发明所提出的方 法不仅能够有效应对网络拓扑结构变化时模型的适应性问题，大大减少模型复杂度和计算 时间，还能充分利用故障事件记录的时间约束特性对海量报警信息进行初步筛选，增强了 对不确定和不完备的继电保护装置动作信息的容错能力。
[0037] 如图1所示，本发明实施例的基于分层时间模糊Petri网的输电网故障诊断方法 包括如下步骤：
[0038]S1 :获取输电网网络拓扑结构W及电网故障时的报警信息；
[0039] 输电网网络拓扑结构包括：输电网的电气主接线形式（单母线、双母线或3/2接 线）、母线和线路的继电保护类型（主保护、近后备保护、远后备保护或失灵保护）。报警信 息包括：调度端接收到的保护动作和断路器跳闽信息，W及信息的动作时间；
[0040] S2:根据所述输电网网络拓扑结构W及报警信息，采用已较为成熟的结线分析法 快速捜索故障停电区域，确定可疑故障元件；
[0041] 在本发明实施例中，结线分析法是一种常见的公知技术，主要利用母线、线路等电 网元件的保护和断路器的逻辑关联关系，构建元件集合及网络捜索策略，可实现停电区域 及其中可疑故障元件的快速捜索与识别，有助于提高故障诊断的速度。
[0042] S3 :令X= 1，其中X表示可疑故障元件序号；
[0043] S4:根据所述输电网网络拓扑结构和获得的第X个可疑故障元件，获得第X个可疑 故障元件的HTFPN模型，包括分层子模型和综合诊断模型；
[0044] HTFPN的数学定义可W用一个6元组来描述：
[0045] HTFPN=化B，I，0,a，T"a) (D
[0046] 其中，P= {pi,化，…，pj，表示库所结点的有限集合（IXn维），定义表示报警信息 的库所为起始库所（1Xk维），表示电网元件的库所为终端库所（1维），其他不具备物理含 义的称为中间库所（IXq维），则满足代数关系k+q+1 =n;B= (ti，t2,…，tm}，表示变迁 结点的有限集合（IXm维）；I= 表示库所结点的输入弧置信度集合，其中Imid=
[Ii，]，表示中间库所的输入弧置信度矩阵（qXq维），Ii,G[0, 1]，当存在从t1到P,的有向 弧时，Ii,的值为该有向弧的置信度，否则I1，= 0 ;1tw=[I1，12,…，Iq]T，表示终端库所的输 入弧置信度矩阵（qX1维），同样，当存在从ti到P。的有向弧时，I1的值为该有向弧的置信 度，否则li二0 ;〇二{〇St。，〇niid}，表不库所结点的输出弧置倍度集合，其中〇st。二阳ij]，表不 起始库所的输出弧置信度矩阵化Xq维），〇mid= [01，]，表示中间库所的输出弧置信度矩阵 (qXq维），〇uG[0, 1]，当存在从P1到tj的有向弧时，01j的值为该有向弧的权重，否则0。 =0 ;a= {asta，amid，ater}，表示库所结点的置信度集合，其中asta= [a1，a2,…，ak]， 表示起始库所的置信度矩阵（ixk维），Qmid=[aw，ak+2,…，Qk+q]，表示中间库所的置信 度矩阵（IXq维），ater=[aJ，表示终端库所的置信度矩阵（1维）；Tsta= [Ti，T2,…，Tk]， 表示起始库所动作时间矩阵（IXk维）。
[0047] 建立HTFPN模型的具体实现方法为：当电力系统某母线或线路停电检修时，电网 拓扑结构将发生改变，原有的Petri网模型不再适用，而建立新的诊断模型势必会增大故 障诊断时间，尤其是随着电网规模的变大，Petri网的网络结构将更加复杂。显然，上述缺 陷不利于模糊化tri网故障诊断方法的推广与工程实际应用。因此，在充分考虑继电保护、 断路器动作的不确定性和报警信息的缺失对故障诊断的影响基础上，本发明将第X个可疑 故障元件的HTFPN模型分为两个部分：分层子模型和综合诊断模型。
[0048] 下面W图2所示的IE邸30节点系统为例，详细说明母线和线路的HTFPN模型的 建模过程。图2中，按照传统继电保护配置原则，分别用m、p、S表示主保护、近后备保护和 远后备保护，母线8。1和6。2之间的线路用Lm (J2表示，其中1。1。2为靠近6。1的一侧，CBm(J2为 该侧的断路器，Uwi为靠近6。2的一侧，CBewi为相应断路器，Beim表示母线6。1的主保护，其 他W此类推。 W例 1)母线的HTFPN模型
[0050] 当母线发生故障时，需跳开与其相连的所有断路器，若某个断路器未跳闽，则故障 区域将扩大，引起后备保护动作。因此，充分考虑故障可能蔓延的所有方向，并建立各方向 上的分层子模型，然后构建母线的综合诊断模型。W母线Bu为例，其故障可能蔓延方向分 别为线路Li2_15、Li4_U、Liys和L15^23,由于每个方向上可能收到的报警信息类型均一致，分别 为母线主保护、主保护对应的断路器、线路的远后备保护、远后备保护对应的断路器，因此 运四个方向上的分层子模型结构相同，其中线路Li4je方向上的子模型W及综合诊断模型如 图3(a)、化）所示。
[0051] 图3(a)中，《表示库所输出弧的权重，y表示库所输入弧的置信度。考虑到主保 护或对应断路器拒动后，后备保护才能够动作，因此为体现运种报警信息之间的逻辑关联 性，在断路器CBi514和变迁12间添加了虚拟有向弧，即图3 (a)中的虚线所示，同时赋予虚拟 有向弧一定权重，使得后备保护及对应断路器动作时，能够有利于故障的推理诊断。为便于 描述，将其余的有向弧称为实有向弧。
[0052] 如前所述，其他故障可能蔓延方向上的分层子模型结构相同，只是起始库所表征 的含义不一样而已。其中，线路Li2J5的起始库所为Bi5m、CBi512、Li215s、CBi215,线路LisjS的起 始库所为Bism、CBisis、Lisiss、CBisis，线路L心23 的起始库所为B15m、CBi523、L2315S、CB2315。假设线 路均未停电检修，则得到上述四个方向上的故障置信度后，便可通过图3(b)所示的综合诊 断模型，经过推理运算获得母线Bu的置信度。 阳05引。线路的HTFPN模型
[0054] 对于线路采取同样的建模思路。W线路Lisjs为例，首先分析故障可能蔓延的所有 方向（线路Li2i5、Li4je、Lu23和L心19)及各方向上保护和断路器的动作情况，然后建立Liys 的HTFPN故障诊断模型。其中线路LisW方向上的分层子模型W及综合诊断模型如图4(a)、 化）所示。
[0055] 图4(a)中，由于线路Li518的主保护L1815m和近后备保护L1S15P动作后触发的是同 一个断路器CBisis。因此，为准确辨识该断路器的动作行为，提出了主库所和次库所的概念。 其中，主库所CBisisj表示主保护触发的断路器，次库所CB1S15J表示近后备保护触发的断路 器，两者之间可通过报警信息的时序约束特性加W区分。其他方向上的子模型与此类似，不 再寶述。
[0056] S5:根据所述电网故障时的报警信息和第X个可疑故障元件的分层子模型，捜集 与分层子模型相关联的报警信息，并利用故障事件记录的时间约束特性，通过时序推理分 析检查时序不一致即误报的信息，从而获得第X个可疑故障元件的分层子模型状态真值 矩阵；
[0057] 捜集与分层子模型相关联的报警信息的具体实现手段为：首先根据主保护、主保 护对应的断路器、近后备保护、近后备保护对应的断路器、远后备保护、远后备保护对应的 断路器的动作时间先后关系排列分层子模型起始库所的顺序，并确定报警信息的优先等 级，则主保护的等级最高，远后备保护对应的断路器等级最低。然后按照报警信息的优先等 级，判断调度端接收到的报警信息是否为分层子模型起始库所表征的信息，若是，则此信息 与分层子模型相关联，若否，则不相关联。
[0058] 下面给出故障事件记录的时间约束特性的具体内容。电力系统的故障事件记录主 要包括两个组成部分：原因事件和报警信息。原因事件是指母线或线路发生故障，用集合C ={Ci，C2,…，Cw}表示，其中N为原因事件的个数，元素c康示第i个原因事件