文/戴薇

1 有关于信息融合的概述

信息融合指的就是对于各种信息数据进行采集和利益融合同时得出最终的结果，以便于更好的诊断以及判别各种事件而进行信息融合。主要是因为人脑已经不能够对于大容量的信息进行处理，故而出现了这一融合方式。而该信息融合方式一般用于对于军事领域进行研究，并且在发现之后取得了一定的进展，从而如今还技术的应用目标是为了地雷探测以及跟踪过程中。

将信息融合应用于电网故障诊断过程当中，主要是对于其结构以及算法进行研究，通过在特征层、数据层以及决策层三层结构之间进行信息融合，进一步的对于融合算法进行选择，从而更好地应用于电网故障诊断过程当中。图1为其诊断流程。

而电网故障诊断则直接的关系到电网的安全运行，其主要的研究思路是通过利用电网机电保护有关知识以及利用信息识别故障的器件以及装置，从而进一步的保证电网能够安全的运行。通过这些年来有关领域工作人员的研究以及探索，在电网故障诊断技术研究这一领域出现了大量的成果，而通过使用这些技术，能够在一般情况下获取良好的技术诊断结果，但是因为在电网正常运行的过程当中，并不能够采集多种信息，同时采集到的信息之间甚至会存在了一定的冲突，因此怎么样才能让而通过使用这些技术在一般情况下对于电网故障进行详细的诊断是如今研究的要点。而通过使用贝叶斯网络进一步的诊断电网故障，能够更好的获取缺失的数据，能够在一定程度上解决掉信息不完备这一问题，但是在对信息处理过程当中并不够科学合理，不能够同实际的情况相结合的问题。同时在电网运行过程当中，检测出来的大量数据存在有冗余现象，同时部分信息及数据之间存在着一定的因果关系，所以在对电网进行故障诊断过程当中，通过信息融合进一步的进行检验，从而更确切地认识到获取到的不确定信息，从而针对于信息融合，进一步的判断电网故障诊断的有关方法。

2 设计出电网故障的诊断模型

如果电网中出现了故障，则需要通过一定的动作直接的将电网以及故障点相隔离，进一步的防止故障点进一步的扩大，而影响到电网的正常运行。但是如果断路器以及保护器因为出现故障而没有及时的动作，此时就需要根据一定的逻辑关系，进一步的启动后备的保护装置，从而使得电网能够顺利的运行。而且要对电网的故障以及故障点而进行故障点判断，则需要根据保护以及断路器的有关信息。但是在实际的检测过程当中诊断出来的信息，一般都具备了不完备的特点，因此在进一步的分析保护以及断路器的动作信号并且进行动作信号的融合过程当中，能够针对于电网故障诊断过程中出现的问题进行处理。

3 对于信息不完备电网进行信息故障

通过使用电网故障诊断模型，对于电网系统故障进行诊断。一般而言，在信息交流完毕的情况之下，检测人员都能够得到准确的结果，但是在实际进行电路故障诊断过程当中所获取的信息通常都是不完备的，特别是如果断路器及保护器共同动作的条件下，但是在并没有有关的信号传入的情况之下，就无法准确的获取最为正确的故障状态，因此在进一步的使用有关的故障诊断模型，进一步的对电网故障进行诊断的情况之下，则需要进一步的处理不完备的数据。同时又因为电力系统所检测出来的有关数据，可能会出现多元特点，这就需要使用信息融合方式，进一步的解决掉在电网故障诊断过程中出现了这一问题。

在电网故障质量过程当中，融合电网之间的信息之间可能会存在着一定的关联关系，从而进一步的减少了电网系统的不确定性。而在之前所建设出来的电网故障诊断模型当中，主要的是通过使用保护器以及断路器所传达出来的动作信息进行分析。而此时，保护其及断路器之间的动作，可能会存在着一定的因果关系，因此在对于这两者所传达出来的信息进行融合的过程，在故障诊断过程当中，还能够根据机电保护的原理，进一步的处理掉保护器及断路器之间的关联信息的关联性，从而有效的融合保护器的动作以及断路器动作信息之间的融合。

4 电网故障智能诊断方法应用

4.1 专家系统智能诊断系统的应用

图1：故障诊断流程图

专家系统是人工智能技术中最早、最成熟的系统，本系统非常专业，经验丰富，以专业人士的知识和经验为基础。专家决策过程对于问题求解同样，知识的表达也可以不同。专家系统在电网故障诊断中的应用是基于生产规律的，体现了预防措施。企业家的诊断经验在知识库模型专家系统中是错误的。该系统允许添加或修改规则，以确保实时诊断系统和有效的车辆故障排除。当然，这些线索在一定程度上符合人们的语言习惯和口译能力。

证明获取完整的知识是建立故障诊断专家系统的核心。知识库不完整，可能导致失败或结论。因为专家系统需要在知识库中搜索和匹配规则集来实现诊断，因为系统庞大而简单。能源系统专家认为这是一种简单实用的方法。他们通常使用著名的模型，对实际问题进行适当的调整和调整，得到相应的解决方案。此外，由于缺乏有效的故障诊断专家系统鲁棒性和易出错的诊断方法。错误的信息、专家系统的研究人员等方法来改进这一问题，有望为专家系统的发展做出贡献。

4.2 神经网络智能诊断系统的应用

神经网络是一种人工智能技术，用于模拟数据的传输和处理。与专家系统相比，神经网络最大的特点是神经元的使用和连接。处理持续的干扰会产生正确的结果。神经网络在电网故障诊断中的应用主要包括故障定位和故障识别，无法解释的诊断结果。因此，尽管对错误有一定的容忍度，但它不能提供帮助企业家总结错误的信息。

4.3 模糊智能诊断方法的应用

模糊理论是一种智能技术，它提供了一套完整的逻辑推理和模糊推理。模糊系统的结构类似于专家系统，包括模糊知识库、模糊推理机和模糊推理机。目前，模糊理论已被引入到输电网络故障诊断中。网络故障诊断的不确定性主要是由故障保护或故障触发等因素引起的。信号传输误差这些不确定因素往往导致结果不准确，必须严格执行专家系统。然而，在专家模糊理论的整合下，从理性上改变。除了诊断系统和模糊专家系统的结合外，还可以结合其他人工智能技术来分析其影响。智能诊断系统中的不确定因素及测量精度的提高知道男孩需要正确的信息是很重要的应用。

5 当前面临的主要问题及未来发展趋势

目前，电网故障诊断中存在的主要问题是处理不当和各种故障诊断方法的不确定性。数据不完整，没有明确的方法解决这个问题。基于神经网络故障诊断和结构变化的智能诊断方法网络对故障诊断有明显的影响。从目前电网故障诊断存在的问题出发，展望了未来电网故障诊断的研究方向。

基于多模智能融合的故障诊断方法研究目前，基于raid 的电网故障诊断方法在许多专家中得到了广泛的应用。知识与技术的优化结合各种智能技术，吸取矢量的弱点，是未来故障诊断的重要趋势。最新诊断指南多源融合技术诊断方法研究目前，电网故障智能诊断技术主要采用开关量数据。正确的容忍度和容错性更好。将不同电源和电量的数据集中起来，充分利用故障源信息数据可以进行分析。分布式智能技术故障诊断研究配电网故障诊断方法可用于大型电网的故障诊断和故障诊断。中国电力科学研究院电网故障诊断专家采用贝叶斯诊断网络和大规模系统不确定性信息。网络故障诊断的实践研究目前，国内外专家学者在电网故障诊断理论方面取得了很大的成果。因此，如何将理论应用于实践，仍是今后一个重要的课题。故障诊断功能是整个实际故障诊断系统的重要组成部分，是实现故障诊断的重要保证。

6 结束语

基于智能方法的故障诊断是一个新的发展方向。介绍了一种基于神经网络的故障诊断方法。指出了近年来电网故障诊断中存在的问题和研究进展。这些智能理论还处于理论阶段，存在许多不足，需要改进其应用方式。提高工程实践水平以及电网故障诊断的准确性和速度具有重要意义。网络自动机是一种高智能、高速度、高质量的实时智能故障诊断系统。