彭金灿,陈盛开,张晓华，张乘铭

(1.东北电力大学，吉林 吉林 132012；2.广东电网有限责任公司广州市供电局，广州 510620；3.国网延边供电公司，吉林 延吉 133000；4.河海大学，南京 211100)

配电网是连接供电端和用户之间的纽带，除了传统的电力传输功能外，它也是资源优化配置的载体[1]。由于分布式发电具有随机性与间歇性，并受智能配电网多元化负荷的不确定因素影响,增加了智能配电网网络结构的复杂性，改变了配电网的故障特性[2]，因此，配电网运行状态实时故障分析检测对于负荷预测、故障诊断及隔离保护具有重要意义。文献[3]中的多智能体系统是利用基于知识的推理和基于模型的自动解释系统，结合广域故障录波信息计算相关区域故障的差值电流，但在计算不同条件下的多个设定值来实现自适应检测时，存在计算量大、设定值难以协调的问题；文献[4]利用主成分分析法与多类相关向量机的故障诊断策略进行故障样本信号处理，但此方法需要对复杂故障信号进行较长时间的降维处理，加大了该算法的判定时间；文献[5]利用电压与电流变化速率构建回路阻抗矩阵，对配电网运行状态进行评估，虽然满足智能电网大数据的实时同步性，但存在采样信息种类多且对数据精确度要求高的缺点；文献[6]基于大数据的自适应免疫粒子群算法对智能电网状态远程监测，实现故障冗余信息的筛除和时间序列的同步，但诊断具有一定局限性，即判别规则多基于物理信息且要求种类繁多，因此信息识别的准确率难以得到保证。……