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　　電力系統(tǒng)故障診斷是通過(guò)利用有關(guān)電力系統(tǒng)及其保護(hù)裝置的廣泛知識(shí)和繼電保護(hù)等信息來(lái)識(shí)別故障的元件位置（區(qū)域）、類型和誤動(dòng)作的裝置，其中故障元件的識(shí)別是關(guān)鍵問(wèn)題。電力系統(tǒng)故障診斷研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜，大量的報(bào)警信息在短時(shí)間內(nèi)涌人調(diào)度中心，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)運(yùn)行人員的處理能力，易使調(diào)度員誤判、漏判，為了適應(yīng)各種簡(jiǎn)單和復(fù)雜事故情況下故障的快速、準(zhǔn)確識(shí)別，需要電力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行決策參考。同時(shí)，由于電力系統(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化水平不斷提高，越來(lái)越豐富的報(bào)警信息通過(guò)各變電所的遠(yuǎn)程終端裝置（RTU），傳送到各級(jí)電網(wǎng)調(diào)度中心，使得利用采集的實(shí)時(shí)信息進(jìn)行電力系統(tǒng)故障診斷成為可能。另外，對(duì)于電力系統(tǒng)故障的仿真分析和模擬培訓(xùn)，也可以通過(guò)電力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)來(lái)提升調(diào)度員的經(jīng)驗(yàn)和水平。目前，國(guó)內(nèi)外提出了許多電力系統(tǒng)故障診斷的技術(shù)和方法，主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化技術(shù)、Petri網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、粗糙集理論、多代理技術(shù)。
　　
　　本文首先綜述了電力系統(tǒng)故障診斷的各種研究方法，評(píng)述了這些方法中需要改進(jìn)之處，并進(jìn)一步指出了該領(lǐng)域所需解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題和主要發(fā)展趨勢(shì)。它們對(duì)構(gòu)建電力系統(tǒng)故障診斷智能輔助決策系統(tǒng)具有重要的指導(dǎo)意義，對(duì)保證電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行、減少事故的經(jīng)濟(jì)損失具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　
　　一、國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展?fàn)顩r
　　
　　1.1基于專家系統(tǒng)的診斷方法
　　
　　專家系統(tǒng)（expertsystem）利用專家推理方法的計(jì)算機(jī)模型來(lái)解決問(wèn)題，己獲得日益廣泛的應(yīng)用。目前，專家系統(tǒng)用于電力系統(tǒng)故障診斷是比較成功的。根據(jù)故障診斷的知識(shí)表示和所用推理策略的不同，專家系統(tǒng)主要有2類:
　　
　　1）基于啟發(fā)式規(guī)則推理的系統(tǒng)。
　　
　　此類系統(tǒng)把保護(hù)、斷路器的動(dòng)作邏輯以及運(yùn)行人員的診斷經(jīng)驗(yàn)用規(guī)則表示出來(lái)，形成故障診斷專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的正向推理將所獲得的征兆與知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則進(jìn)行匹配，進(jìn)而獲得故障診斷的結(jié)論。現(xiàn)在大多數(shù)故障診斷屬于這一類。
　　
　　2）結(jié)合正、反推理的系統(tǒng)。此類系統(tǒng)結(jié)合了正反向混合推理方法，根據(jù)斷路器和繼電保護(hù)與被保護(hù)設(shè)備之間的邏輯關(guān)系建立推理規(guī)則，同時(shí)通過(guò)反向推理，有效地縮小可能故障的范圍，以動(dòng)作的繼電保護(hù)與故障假設(shè)的符合程度計(jì)算可信度。文獻(xiàn)[4]介紹了基于事例推理（CBR）和基于規(guī)則推理（RBR）的混合推理的故障診斷專家系統(tǒng)。由于采用了混合推理，提高了故障診斷專家系統(tǒng)的適應(yīng)性與自學(xué)習(xí)能力。
　　
　　基于專家系統(tǒng)的診斷方法的主要特點(diǎn)是可以方便地把保護(hù)、斷路器的動(dòng)作邏輯以及運(yùn)行人員的診斷經(jīng)驗(yàn)用規(guī)則表示出來(lái)，并允許在知識(shí)庫(kù)中增加、刪除或修改一些規(guī)則，以確保診斷系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和有效性，同時(shí)還能夠給出符合人類語(yǔ)言習(xí)慣的結(jié)論，并具有相應(yīng)的解釋能力等，比較適合中小型電力系統(tǒng)和變電站的故障診斷。該方法在實(shí)際應(yīng)用中仍然存在如下主要缺陷:①建立知識(shí)庫(kù)及驗(yàn)證其完備性比較困難;②容錯(cuò)能力較差，缺乏有效的方法識(shí)別錯(cuò)誤信息;③大型專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)的維護(hù)難度很大;④專家系統(tǒng)在復(fù)雜故障診斷任務(wù)中會(huì)出現(xiàn)組合爆炸和推理速度慢的問(wèn)題。這些缺陷使得專家系統(tǒng)難以滿足大規(guī)模電力系統(tǒng)在線故障診斷的需要，目前主要應(yīng)用于離線故障分析。
　　
　　1.2基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法
　　
　　與專家系統(tǒng)相比，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN——artificialneuralnetwork）的故障診斷方法具有魯棒性好、容錯(cuò)能力強(qiáng)和學(xué)習(xí)能力強(qiáng)等特點(diǎn)。目前應(yīng)用于電力系統(tǒng)故障診斷的ANN有:基于BP（ackpropagation）算法的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。文獻(xiàn)[4]給出了典型的故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型，其實(shí)現(xiàn)方法是:以電力系統(tǒng)繼電保護(hù)信息作為ANN的輸入，以可能發(fā)生的故障作為其輸出，選擇適當(dāng)?shù)臉颖炯?xùn)練ANN。整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程為:首先根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的內(nèi)部表達(dá)，對(duì)輸入樣本進(jìn)行前向計(jì)算;然后比較網(wǎng)絡(luò)的輸出與期望輸出之間的誤差，若誤差滿足條件，則訓(xùn)練結(jié)束，否則，將誤差信號(hào)按原有的通路反向傳播，逐層調(diào)整權(quán)值和閥值，如此反復(fù)，直至達(dá)到誤差精度要求。文獻(xiàn)[5]將大型輸電網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，對(duì)各個(gè)區(qū)域分別建立基于BP算法的故障診斷網(wǎng)絡(luò)，然后綜合獲得zui終的故障診斷結(jié)果。
　　
　　基于ANN的診斷方法的主要特點(diǎn)是避免了專家系統(tǒng)故障診斷所面臨的知識(shí)庫(kù)構(gòu)造等難題，不需要推理機(jī)的構(gòu)造。由于用于ANN訓(xùn)練的完備樣本集獲取困難，目前該方法只比較適合中小型電力系統(tǒng)的故障診斷。ANN方法在故障診斷應(yīng)用中存在的問(wèn)題主要是:①其性能取決于樣本是否完備，而大型的電力系統(tǒng)的完備樣本集獲取非常困難;②與符號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)交互的功能較弱;③不擅長(zhǎng)處理啟發(fā)性的知識(shí);④不知如何確保ANN訓(xùn)練時(shí)收斂的快速性和避免陷人局部zui小;⑤缺乏解釋自身行為和輸出結(jié)果的能力。以上缺點(diǎn)限制了ANN故障診斷方法在線應(yīng)用于大型電力系統(tǒng)。如何設(shè)計(jì)適用于大型電力系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)，仍然是一個(gè)有待進(jìn)一步研究的問(wèn)題。
　　
　　1.3基于優(yōu)化技術(shù)的診斷方法
　　
　　基于優(yōu)化技術(shù)（optimizationmethods）的診斷方法是一種基于數(shù)學(xué)模型的求解方法，其基本思想是將電力系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題描述成為0-1整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，并構(gòu)造一種解析數(shù)學(xué)模型，利用優(yōu)化技術(shù)尋找問(wèn)題的*解。文獻(xiàn)[6]建立了根據(jù)保護(hù)動(dòng)作和繼電器信息識(shí)別故障元件的數(shù)學(xué)模型，并從診斷結(jié)果應(yīng)該盡可能解釋所有報(bào)警信息的角度出發(fā)，給出了故障診斷問(wèn)題的適應(yīng)度函數(shù)，從而將電力系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題轉(zhuǎn)化為0-1整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。文獻(xiàn)[7]提出了發(fā)生故障時(shí)的報(bào)警信息（即保護(hù)動(dòng)作和斷路器跳閘信息）對(duì)不可觀測(cè)的保護(hù)（即動(dòng)作信息在電力系統(tǒng)調(diào)度中心不可獲取的保護(hù)）狀態(tài)迸行識(shí)別的新概念，并構(gòu)造了故障診斷與不可觀測(cè)的保護(hù)狀態(tài)識(shí)別集成的0-1整數(shù)規(guī)劃模型。
　　
　　基于優(yōu)化技術(shù)的診斷方法的主要特點(diǎn)是其診斷模型理論上是嚴(yán)密的，不需要引入啟發(fā)式知識(shí)，用常規(guī)的算法即可實(shí)現(xiàn)，它比較適合所需信息比較完整的電力系統(tǒng)故障診斷。該方法需要改進(jìn)之處主要包括:①如何建立合理的電網(wǎng)故障診斷數(shù)學(xué)模型，在形成目標(biāo)函數(shù)的過(guò)程中，需要考慮多級(jí)后備保護(hù)時(shí)比較困難;②由于優(yōu)化方法在尋優(yōu)過(guò)程中存在隨機(jī)因素，有可能會(huì)失去某些*解;③由于在診斷過(guò)程中必須進(jìn)行迭代，從而導(dǎo)致速度較慢，提高診斷速度也是一個(gè)重要的研究方向。
　　
　　1.4基于Petri網(wǎng)絡(luò)的診斷方法
　　
　　Petri網(wǎng)絡(luò)是在構(gòu)造有向圖的組合模型的基礎(chǔ)上，形成可以用矩形運(yùn)算所描述的嚴(yán)格定義的數(shù)學(xué)對(duì)象。Petri網(wǎng)絡(luò)是離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模和分析的理想工具。電力系統(tǒng)故障發(fā)生屬于一個(gè)離散事件的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，由系統(tǒng)中各級(jí)電壓的變化、各類保護(hù)的動(dòng)作反映故障，并把切除故障的過(guò)程看做一系列事件活動(dòng)的組成，而事件序列與相應(yīng)實(shí)體在一起。動(dòng)態(tài)事件主要包括實(shí)體活動(dòng)（例如斷路器、繼電保護(hù)裝置等）和信息流活動(dòng)（例如信號(hào)傳遞、控制指令發(fā)送、各監(jiān)測(cè)信號(hào)流等）。
　　
　　鑒于電力系統(tǒng)故障動(dòng)態(tài)過(guò)程描述的可行性，可用Petri網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造電力系統(tǒng)診斷模型。文獻(xiàn)[8]以輸電網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備為單位，首先研究了故障"切除"過(guò)程的Petri網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)而對(duì)故障診斷的Petri網(wǎng)絡(luò)模型求解。文獻(xiàn)[9]在此基礎(chǔ)上加人了后備保護(hù)的模型，進(jìn)一步發(fā)展了基于Petri網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型。文獻(xiàn)[lO]提出了嵌人冗余Petri網(wǎng)絡(luò)方法，它在原考慮的故障類型Petri網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入錯(cuò)誤伴隨式矩陣C，其目的是要解決由于網(wǎng)絡(luò)中事件序列和信息流不正常時(shí)（如保護(hù)或斷路器的拒動(dòng)等）的故障診斷。
　　
　　基于Petri網(wǎng)絡(luò)的診斷方法的主要特點(diǎn)是它可以對(duì)同時(shí)發(fā)生、次序發(fā)生或循環(huán)發(fā)生的故障演化過(guò)程進(jìn)行定性和定量的分析，比較適合于變電站的故障診斷。該方法存在的不足之處主要有:①對(duì)大規(guī)模電網(wǎng)基于Petri網(wǎng)絡(luò)模型建模時(shí)，因設(shè)備增加和網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)大會(huì)出現(xiàn)狀態(tài)的組合爆炸;②petri網(wǎng)絡(luò)方法的容錯(cuò)能力較差，不易識(shí)別錯(cuò)誤的報(bào)警信息;③基本的Petri網(wǎng)絡(luò)不能描述時(shí)間特征要求高的行為特征，因此在復(fù)雜系統(tǒng)建模時(shí)，需要采用的Petri網(wǎng)絡(luò)，例如謂詞/變遷網(wǎng)、有色時(shí)間網(wǎng)等。
　　
　　1.5基于粗糙集理論的診斷方法
　　
　　粗糙集理論（roughsettheory）是波蘭Z.Pawlak教授于1982年提出的一種處理不完整性和不確定性問(wèn)題的新型數(shù)學(xué)工具。文獻(xiàn)[11]描述了粗糙集理論的主要思想:在保持分類能力不變的前提下，通過(guò)知識(shí)約簡(jiǎn)，導(dǎo)出問(wèn)題的決策或分類規(guī)則。它無(wú)需提供問(wèn)題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息，能有效地分析和處理不、不一致、不完整等各種不完備數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)隱含知識(shí)，揭示潛在規(guī)律。鑒于粗糙集理論的*性，已經(jīng)有不少研究人員把它引人到故障診斷系統(tǒng)中。文獻(xiàn)[12,13]把粗糙集理論應(yīng)用于電力系統(tǒng)故障診斷和警報(bào)處理，嘗試應(yīng)用粗糙集理論來(lái)處理因保護(hù)裝置和斷路器誤動(dòng)作、信號(hào)傳輸誤碼而造成的錯(cuò)誤或不完整警報(bào)信號(hào)，提出的方法考慮各種可能發(fā)生的故障情況，建立決策表（類似于ANN故障診斷的訓(xùn)練樣本集），然后實(shí)現(xiàn)決策表的自動(dòng)化簡(jiǎn)和約簡(jiǎn)的搜索，刪除多余屬性后抽取出診斷規(guī)則，揭示警報(bào)信息內(nèi)在冗余性。文獻(xiàn)[14]提出了基于粗糙集理論與二元邏輯運(yùn)算相結(jié)合的屬性約簡(jiǎn)算法以及改進(jìn)的值約簡(jiǎn)算法，并將其應(yīng)用于由斷路器和保護(hù)作為條件屬性、故障區(qū)域作為決策屬性的診斷決策表的約簡(jiǎn)過(guò)程中，利用決策表的約簡(jiǎn)形成綜合混合知識(shí)模型。文獻(xiàn)[15]提出和構(gòu)造了4類不同的粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）組合的故障診斷模型，給出了粗糙集與NN在4類模型中實(shí)現(xiàn)不同的互補(bǔ)性、關(guān)聯(lián)關(guān)系、應(yīng)用機(jī)理和原則及相應(yīng)的局限性。
　　
　　基于粗糙集理論的診斷方法的主要特點(diǎn)是:它能較強(qiáng)地處理信息不完整和信息冗余的情形，比較適合中小型電力系統(tǒng)和變電站的故障診斷。該方法需要進(jìn)一步改進(jìn)之處有:①粗糙集方法的診斷規(guī)則的獲取取決于條件屬性集下各種故障情況訓(xùn)練樣本集;②當(dāng)丟失或出錯(cuò)的警報(bào)信息不是關(guān)鍵信號(hào)時(shí)，不會(huì)影響診斷結(jié)果;然而，當(dāng)丟失或出錯(cuò)的警報(bào)信息是關(guān)鍵信號(hào)時(shí)，診斷結(jié)果將受到影響;③當(dāng)考慮發(fā)生多重故障時(shí)，粗糙集方法將出現(xiàn)決策表十分龐大、甚至出現(xiàn)"組合爆炸"問(wèn)題。
　　
　　1.6基于模糊集理論的診斷方法
　　
　　模糊集理論（fuzzysettheory）在電力系統(tǒng)故障診斷的應(yīng)用分2類情況:一類認(rèn)為診斷所依據(jù)的信息正確，但故障與對(duì)應(yīng)的動(dòng)作保護(hù)裝置和斷路器狀態(tài)之間存在不確定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及用模糊隸屬度對(duì)這種可能性進(jìn)行描述的度量;另一類則認(rèn)為診斷所依據(jù)的報(bào)警信息的可信度不為1，而根據(jù)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c故障所發(fā)生的動(dòng)作保護(hù)、斷路器狀態(tài)賦予報(bào)警信息的可信度，再由專家系統(tǒng)或ANN給出故障診斷結(jié)果的模糊輸出。文獻(xiàn)[16]屬前一類，認(rèn)為故障與動(dòng)作的保護(hù)裝置之間、動(dòng)作的保護(hù)裝置與所控制的斷路器之間可以存在不確定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以用模糊數(shù)學(xué)來(lái)描述它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。根據(jù)可能的故障，可以尋找由故障點(diǎn)到報(bào)警信息可能的通路，再尋找故障點(diǎn)與可能動(dòng)作的保護(hù)裝置之間、動(dòng)作的保護(hù)裝置與可控制的斷路器之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，合成總的模糊度，用以表示故障診斷位置可能性的度量。文獻(xiàn)[17]屬后一類，它先對(duì)診斷模型所依據(jù)的輸入信息模糊化，根據(jù)輸電網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞漠?dāng)前情況，對(duì)保護(hù)、斷路器動(dòng)作行為的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)賦予報(bào)警信息可信度，通過(guò)ANN或?qū)＜蚁到y(tǒng)診斷模型輸出模糊數(shù)，再由反模糊系統(tǒng)去解釋其輸出，提供給運(yùn)行人員一個(gè)語(yǔ)言化的結(jié)論。
　　
　　基于模糊集理論的診斷方法的主要特點(diǎn)是:它能處理信息的不確定性，往往需要與其他各種人工智能技術(shù)（例如專家系統(tǒng)、ANN等）結(jié)合在一起使用。根據(jù)對(duì)模糊系統(tǒng)具體應(yīng)用的分析，得出尚須深人研究的問(wèn)題有:①對(duì)不確定性問(wèn)題用隸屬度函數(shù)來(lái)描述時(shí)，應(yīng)建立什么樣的有效隸屬函數(shù)是極其關(guān)鍵的問(wèn)題;②大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的模糊模型的建立存在難度，同時(shí)，當(dāng)診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)等發(fā)生變化時(shí)，與其有關(guān)的模糊知識(shí)庫(kù)或規(guī)則的模糊度也要相應(yīng)修改，可維護(hù)性能較差。
　　
　　1.7基于多代理系統(tǒng)的診斷方法
　　
　　多代理系統(tǒng)（MAS——multi-agentsystem）被看做是分布式人工智能的試驗(yàn)平臺(tái)，當(dāng)一個(gè)問(wèn)題在多個(gè)物理上或者邏輯上能形成分解的問(wèn)題求解實(shí)體時(shí)，每個(gè)子問(wèn)題求解實(shí)體僅僅擁有問(wèn)題求解所需的有限數(shù)據(jù)、信息和資源，不同的子間題求解實(shí)體之間必須相互交互才能zui終求解問(wèn)題。MAS中Agent的自治性以及Agent之間的合作、協(xié)同等特征為電力系統(tǒng)故障診斷提供了一種自然的建模方式。文獻(xiàn)[18]以Agent技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)系統(tǒng)，系統(tǒng)由數(shù)個(gè)母線Agent單元和惟一的一個(gè)在整個(gè)決策過(guò)程中充當(dāng)了管理角色的服務(wù)Agent，在服務(wù)Agent的協(xié)調(diào)下，母線Agent單元在故障狀態(tài)下通過(guò)與其他母線Agent單元相互作用、交換、通信、合作，形成多Agent診斷系統(tǒng)，得到局部*目標(biāo)。文獻(xiàn)[19]提出了利用監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)和數(shù)字故障記錄信息的基于MAS技術(shù)的電力系統(tǒng)故障診斷體系結(jié)構(gòu)，該體系結(jié)構(gòu)包含6個(gè)核心Agent，并應(yīng)用基于知識(shí)和基于模型推理方法自動(dòng)解釋SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)和故障記錄。文獻(xiàn)[2O]提出了一種基于Web的MAS變電站故障診斷方法，該方法是以架構(gòu)于Web上的廣域分布式人工智能系統(tǒng)為基礎(chǔ)，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)診斷MAS，該文還討論了各個(gè)Agent的功能與協(xié)作以及多專家的協(xié)同診斷方法。
　　
　　MAS研究的重點(diǎn)在于如何協(xié)調(diào)在邏輯上或物理上分離的、具有不同目標(biāo)的多個(gè)Agent的行為，使其聯(lián)合采取行動(dòng)或求解問(wèn)題，協(xié)調(diào)各自的知識(shí)、希望、意圖、規(guī)劃、行動(dòng)，以對(duì)其信息、資源進(jìn)行合理安排，zui大限度地實(shí)現(xiàn)各自的目標(biāo)和總體目標(biāo)，以對(duì)更復(fù)雜、更大規(guī)模的問(wèn)題的解決起到重要作用[121]。MAS是解決大規(guī)模電力系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題很有前途的發(fā)展方向。但MAS中各Agent的知識(shí)和行為、協(xié)調(diào)與協(xié)作是有待深入解決的核心問(wèn)題。
　　
　　二、電力系統(tǒng)故障診斷發(fā)展趨勢(shì)
　　
　　隨著電網(wǎng)建設(shè)的發(fā)展、計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及數(shù)學(xué)和智能科學(xué)理論的發(fā)展，不斷有新的電網(wǎng)故障診斷方法出現(xiàn)，從電力系統(tǒng)故障診斷理論與方法研究和應(yīng)用的深度、廣度可以清晰地看到，其研究仍停留在理論和模型的探索階段，基本上沒(méi)有非常成功的成型實(shí)用系統(tǒng)，實(shí)用化方面一直未有太大的發(fā)展。由于以前技術(shù)和設(shè)施的原因，導(dǎo)致信息資源比較有限，從發(fā)表的文獻(xiàn)來(lái)看，電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)大多依托于調(diào)度端或變電站內(nèi)，分別利用調(diào)度SCADA系統(tǒng)的實(shí)時(shí)信息或站內(nèi)綜合哥動(dòng)化系統(tǒng)收集的信息來(lái)實(shí)現(xiàn);隨著系統(tǒng).i十算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，以及故障錄波網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，后來(lái)又發(fā)展了基于故障錄波信息的故障診斷系統(tǒng)。此系統(tǒng)的建設(shè)，使諸多的信息孤島納人系統(tǒng)中，對(duì)故障后所有相關(guān)的故障信息，例如保護(hù)裝置信息、錄波器信息、雷電定位信息、監(jiān)控裝置信息等，進(jìn)行采集、傳輸、存儲(chǔ)和處理，為電網(wǎng)故障處理提供了信息支持。這些寶貴的信息為新的電網(wǎng)故障診斷方法提供了基礎(chǔ)，大大拓展了電網(wǎng)故障診斷的研究方向。因此，在電網(wǎng)故障診斷理論的實(shí)用化過(guò)程中，必須充分重視信息的收集與整理工作，包括用于故障診斷的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建、故障綜合信息的預(yù)處理和診斷知識(shí)的提取等。
　　
　　為了更好地研究和應(yīng)用電力系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題，今后應(yīng)重點(diǎn)開(kāi)展以下5個(gè)方面的工作:
　　
　　1）信息不完整情況下的電力系統(tǒng)故障診斷方法研究。目前大部分現(xiàn)有的故障診斷方法大多立足于所依靠的信息*正確可信的基礎(chǔ)上，例如準(zhǔn)確而完整的繼電保護(hù)與斷路器動(dòng)作信息（從電力系統(tǒng)的調(diào)度中心處獲得），末考慮信息傳輸中出現(xiàn)不完整、錯(cuò)誤或不同信息相矛盾等實(shí)際中普遍存在的現(xiàn)象。事實(shí)上，要將所有繼電保護(hù)的狀態(tài)信息都送到電力系統(tǒng)調(diào)度中心，在布線上有很大困難且費(fèi)用巨大，因而在很多調(diào)度中心（特別是發(fā)展中國(guó)家的電力系統(tǒng)調(diào)度中心）的繼電保護(hù)信息很不完整（斷路器信息一般比較完整）。這樣，現(xiàn)有方法的前提條件在很多實(shí)際電力系統(tǒng)中是無(wú)法滿足的，應(yīng)用這些方法時(shí)必須給出一些簡(jiǎn)化假設(shè)，例如假設(shè)狀態(tài)信息不可獲取的繼電保護(hù)均處于末動(dòng)作狀態(tài)，這樣做與實(shí)際情況可能是不相符的，有可能引起錯(cuò)誤的診斷結(jié)果。到目前為止，對(duì)繼電保護(hù)信息不完整情況下的電力系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題還沒(méi)有提出系統(tǒng)的解決方法，這是電力系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域中有待解決的主要難題之一。
　　
　　2）融合多種智能技術(shù)的綜合電力系統(tǒng)故障診斷方法研究。由上述的智能診斷方法可以看出，采用單一智能模式僅能解決某個(gè)或某些方面的問(wèn)題，診斷性能有一定的提高，但不可能很好地解決電網(wǎng)故障診斷所面臨的所有難題，甚至一種方法的采用還帶來(lái)了一些新的問(wèn)題。因此，采用多種智能方法混合來(lái)實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)故障診斷成為一個(gè)必然的研究思路。畢竟電網(wǎng)故障診斷本身就是一個(gè)多層次、多種類問(wèn)題的求解過(guò)程。因此，必須關(guān)注智能科學(xué)及其他相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，適時(shí)地引入新的研究成果，包括當(dāng)前較熱門的數(shù)據(jù)挖掘理論[22，23]，粗糙集理論[12，13]、MAS[19，20]。等，必將為電力系統(tǒng)故障診斷研究開(kāi)辟新的途徑。基于已有的研究成果，揚(yáng)長(zhǎng)避短，采用多種智能技術(shù)混合的綜合電力系統(tǒng)故障診斷方法也是以后值得關(guān)注的一個(gè)重要研究方向。
　　
　　3）基于MAS的診斷方法研究。由于電力系統(tǒng)信息本身的拓?fù)涮攸c(diǎn)，導(dǎo)致現(xiàn)有故障診斷策略大都偏重于利用單個(gè)診斷對(duì)象的局部信息，例如調(diào)度中心基于跳閘開(kāi)關(guān)信息的故障診斷系統(tǒng)、變電站中基于故障錄波器所提供的開(kāi)關(guān)量信息或交流量信息，以及保護(hù)裝置動(dòng)作信息的故障診斷系統(tǒng)等;較多的傳統(tǒng)診斷技術(shù)僅立足于解決單個(gè)診斷對(duì)象的知識(shí)樹(shù)構(gòu)造、模型構(gòu)造或相關(guān)計(jì)算方法的改進(jìn)，未能從電網(wǎng)全局的角度來(lái)研究分析故障原因，所以很難提供調(diào)度人員可以直接采用的輔助決策結(jié)論。事實(shí)上，電網(wǎng)發(fā)生故障必然涉及系統(tǒng)中的多個(gè)變電站、控制中心等部門，例如高壓線路單一故障，需要兩端信息交互的主保護(hù)實(shí)現(xiàn)全線速動(dòng)，只有綜合分析兩端變電站的事故后信息才能快速、準(zhǔn)確地給出診斷結(jié)果。因此，準(zhǔn)確地獲得電網(wǎng)故障診斷結(jié)果需要全局信息，而以往的基于調(diào)度中心的電網(wǎng)故障診斷方法，雖然信息來(lái)自全網(wǎng)，但不充分，于開(kāi)關(guān)量信息，站內(nèi)的大量故障信息不能充分發(fā)揮作用;而基于站內(nèi)的診斷系統(tǒng)信息片面，難以實(shí)現(xiàn)理想的故障診斷。因而，基于具有分布式智能特性的MAS，利用全局信息來(lái)實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)故障診斷，具有很好的結(jié)合點(diǎn)，有望取得一定的突破。目前該方向研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)包括:①基于MAS的開(kāi)放式信息集成平臺(tái)及其體系結(jié)構(gòu);②基于MAS的分層分布式電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)的模型與體系結(jié)構(gòu);③多層次診斷知識(shí)的提取和描述；④診斷Agent內(nèi)部結(jié)構(gòu)等。
　　
　　4）電力系統(tǒng)健康診斷研究。故障診斷是根據(jù)故障特征對(duì)己經(jīng)發(fā)生的故障進(jìn)行定位和對(duì)故障發(fā)展程度進(jìn)行判斷，其內(nèi)容還可以進(jìn)一步拓展。zui近，文獻(xiàn)[24]提出了電力系統(tǒng)健康診斷的概念，是指通過(guò)對(duì)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)的狀態(tài)實(shí)時(shí)進(jìn)行掃描，建立其健康檔案，實(shí)施動(dòng)態(tài)跟蹤，根據(jù)其特征量的變化，診斷其健康程度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病灶并報(bào)警，必要時(shí)加以消除。顯然，健康診斷涵蓋了故障診斷、故障預(yù)測(cè)概念，但在內(nèi)容和時(shí)間上都有了進(jìn)一步的延伸。在內(nèi)容上，相當(dāng)于從大病延伸到小病，在時(shí)間上，則從故障時(shí)延伸到平時(shí)。健康診斷可以掌握電力系統(tǒng)的健康狀況，做到防患于未然，消除電力系統(tǒng)的潛伏性故障，防止突發(fā)性事故發(fā)生，減少事故損失。電力系統(tǒng)健康診斷是一個(gè)非常有意義和挑戰(zhàn)性的提法。但目前實(shí)質(zhì)性的研究工作還較少，有待進(jìn)一步深人研究。
　　
　　5）電力系統(tǒng)故障診斷的實(shí)用化研究。雖然故障診斷有不短的研究歷史，也取得了不少成果，但與需求之間還有一定距離，實(shí)用化也比較差。目前迫切需要爭(zhēng)取電力企業(yè)的支持，依托科研機(jī)構(gòu)的研究實(shí)力，開(kāi)展電力系統(tǒng)故障診斷的實(shí)用化研究:結(jié)合電力系統(tǒng)的實(shí)際情況，充分重視故障綜合信息的收集與整理，包括用于故障診斷的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建、故障綜合信息的預(yù)處理和診斷知識(shí)的提取等，構(gòu)建、實(shí)現(xiàn)區(qū)域電網(wǎng)的故障診斷系統(tǒng)，從實(shí)際應(yīng)用中提煉出關(guān)鍵問(wèn)題，采用智能化診斷方法實(shí)現(xiàn)診斷范圍內(nèi)故障后的分析處理，為運(yùn)行、檢修人員查找事故原因提供輔助分析和決策手段。
　　
　　三、結(jié)語(yǔ)
　　
　　電力系統(tǒng)故障診斷是關(guān)系到電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外從20世紀(jì)80年代起已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究工作，提出了多種故障診斷技術(shù)和方法，但實(shí)際系統(tǒng)中該問(wèn)題并末很好地解決。隨著電力系統(tǒng)規(guī)模日趨龐大，結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，對(duì)電力系統(tǒng)故障診斷提出了更高的要求。本文綜述了電力系統(tǒng)故障智能診斷的研究方法，評(píng)述了這些方法中需要改進(jìn)之處，進(jìn)一步指出了該領(lǐng)域的一些主要發(fā)展趨勢(shì)。它們對(duì)構(gòu)建電力系統(tǒng)故障診斷智能輔助決策系統(tǒng)具有重要的指導(dǎo)意義，對(duì)保證電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行、減少事故的經(jīng)濟(jì)損失具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。