吴利剑，朱立忠,王琳琳

(1.沈阳理工大学 信息科学与工程学院，辽宁 沈阳 110159；2.华东师范大学 信息科学技术学院，上海 200241)

随着电网规模的扩大和互联程度的提高，故障诊断成为保证系统安全运行的重要手段，故障元件的识别更是其中的关键。目前在电网故障诊断方面，各种理论方法的应用使其诊断的效率和准确率都有明显提高，使人们日常用电，工厂用电都得到了更大的保障。其中，基于优化技术诊断的方法在电网故障诊断中运用得比较广泛。文献[1-3]根据保护开关和故障元件之间的关系，引入目标函数，把诊断问题转化为求目标函数极值的问题，采用遗传算法等传统智能方法进行求解，最终得到诊断结果。文献[4]研究了文献[1-3]所采用模型后，发现其结果常常会存在错解，认为其目标函数的设定存在问题因而导致诊断结果的不理想，在重新设定目标函数后，对原有算例进行重新诊断，采用新的目标函数很好地解决了存在错解的问题。

但是，在以上方法中，所涉及的故障信息都极为完整，对于诊断信息不完整的情况并未加以考虑。在实际电网运行中，元件状态量信息常常会出现因各种原因而导致的信息量缺失。在这种情况下，上述方法无法对故障电网进行很好地诊断，甚至无法得到诊断结果。本文考虑通过对信息缺失元件的上下游元件电流或者功率的变化来对信息缺失元件的状态进行重新赋值，从而完善诊断信息，使得电网故障诊断不会因为某个元件缺失而失效，极大限度地保证了电网在出现故障后能有效诊断出故障。……