曾 飞，张 勇，刘 玙，张 岩，张小易，袁宇波，文福拴

(1.江苏省电力公司 电力科学研究院，江苏 南京211103;2.浙江大学 电气工程学院，浙江 杭州310027;3.国网宁波供电公司，浙江 宁波315000)

0 引 言

电力系统故障诊断是指利用保护和断路器的动作信息等识别发生故障的元件和评价保护和断路器的动作行为。准确、快速地识别出故障元件对于系统事故后快速恢复供电以及维持系统安全稳定运行具有重要意义。到目前为止，国内外已经提出了多种故障诊断方法，大致可分为以下几类:逻辑处理方法［1～5］、专家系统方法［6，7］、人工神经元网络方法(ANN)［8，9］和基于优化技术的方法［10 ～13］。

电力系统故障诊断一般以保护和断路器的动作信息作为数据源。由于保护和断路器本身可能误动或拒动、警报信息上传过程中存在通信畸变和丢失等原因，调度员所获得的警报信息存在不确定性因素。在传统的电力系统故障诊断方法中，通常采用二值逻辑，这无法有效处理上述不确定性因素，从而影响诊断结果的准确性。近年来，国内外一些学者提出了多种考虑不确定性因素的电力系统故障诊断模型和方法。其中，基于专家系统的故障诊断方法具有实用价值，但其知识库的维护、推理速度受制于电力系统规模和保护配置等;基于ANN 的方法存在学习算法收敛速度过慢，网络结构发生变化时需要重新训练、对诊断结果的解释能力差等问题，到目前为止没有实际应用的报道;基于优化技术的方法具有应用前景，其关键之处在于如何构造能够计及不确定性的故障诊断数学模型。……