小型配電箱內(nèi)容: 本文首先綜述了電力系統(tǒng)故障診斷的各種研究方法，評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)問題和主要發(fā)展趨勢。它們對構(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)模型來解決問題，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小型配電箱的。根據(jù)故障診小型配電箱斷的知識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，形成故障診斷專家系統(tǒng)的知識庫，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庫中的規(guī)則進(jìn)行匹配，進(jìn)而獲得故障診斷的結(jié)論?，F(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)小型配電箱。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，并允許在知識庫中增加、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建立知識庫及驗(yàn)證其完備性比較困難;②容錯(cuò)能力較差，缺乏有效的方法識別錯(cuò)誤信息;③大型專家系統(tǒng)的知識庫的維護(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)練過程為小型配電箱:首先根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的內(nèi)部表小型配電箱達(dá)，對輸入樣本進(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，將誤差信號按原有的通路反向傳播，逐層小型配電箱調(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)，然后綜合獲得最終的故障診斷結(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庫構(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與符號數(shù)據(jù)庫交互的功能較弱;③不擅長處理啟發(fā)性的知識;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最小;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)故障診斷問題描述成為0-1整數(shù)規(guī)劃問題，并構(gòu)造一種解析數(shù)學(xué)模型，利用優(yōu)化技術(shù)尋找問題的最優(yōu)解。文獻(xiàn)[6]首次建立了根據(jù)保護(hù)動(dòng)作和繼電器信息識別故障元件的數(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)，給出了故障診斷問題的適應(yīng)度函數(shù)，從而將電力系統(tǒng)故障診斷問題轉(zhuǎn)化為0-1整數(shù)規(guī)劃問題。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)電力線路填用第小型配電箱一種工作票時(shí)，工作負(fù)責(zé)人必須得到值班調(diào)度員或工區(qū)值班員的許可后方可開始工作。（   ）   35、安全接地是防止電擊的基本保護(hù)措施。（   ）   36、如沒有得到有關(guān)人員口頭指令或電話命令，也沒有向值班人員聯(lián)系，擅自進(jìn)行工作，是違反《電業(yè)安全工作規(guī)程》的。（   ）   三、多選題   1、目前配電線路可分為（   ）。   A．高壓配電線路         B．中壓配電線路   C．低壓配電線路         D．超高壓配電線路