計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)在電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用與優(yōu)化研究一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今社會(huì)，電力作為一種不可或缺的能源，廣泛應(yīng)用于工業(yè)、商業(yè)、居民生活等各個(gè)領(lǐng)域，是維持社會(huì)正常運(yùn)轉(zhuǎn)和經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，人們對(duì)電力的依賴程度日益加深，對(duì)電能質(zhì)量和供電可靠性也提出了更高的要求。電網(wǎng)作為電力輸送和分配的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其安全穩(wěn)定運(yùn)行直接關(guān)系到整個(gè)電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。一旦電網(wǎng)發(fā)生故障，不僅會(huì)導(dǎo)致大面積停電，給社會(huì)生產(chǎn)和人民生活帶來極大不便，還可能引發(fā)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。例如，2003年美國東北部和加拿大安大略省發(fā)生的大面積停電事故，影響了5000多萬人的正常生活，造成了約60億美元的經(jīng)濟(jì)損失。2019年，委內(nèi)瑞拉全國性大停電事件，使整個(gè)國家陷入混亂，交通癱瘓、醫(yī)療系統(tǒng)無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)，對(duì)社會(huì)秩序和民眾生活造成了災(zāi)難性影響。這些重大事故充分凸顯了電網(wǎng)安全運(yùn)行的極端重要性，也使得電網(wǎng)故障診斷成為電力領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和關(guān)鍵課題。電網(wǎng)故障診斷的主要目的是在電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，迅速、準(zhǔn)確地識(shí)別出故障元件、故障類型和故障位置，并分析故障原因，為故障恢復(fù)和電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支持。及時(shí)有效的故障診斷能夠大大縮短停電時(shí)間，減少故障對(duì)電力系統(tǒng)和用戶的影響，降低經(jīng)濟(jì)損失，提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。因此，電網(wǎng)故障診斷是保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的電網(wǎng)故障診斷方法主要包括基于專家系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。這些方法在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)電網(wǎng)故障的診斷，但也存在各自的局限性。例如，專家系統(tǒng)依賴于專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，知識(shí)獲取困難，適應(yīng)性較差；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的訓(xùn)練樣本，且訓(xùn)練過程復(fù)雜，可解釋性差；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)，在數(shù)據(jù)不完整或不準(zhǔn)確的情況下，診斷結(jié)果的可靠性會(huì)受到影響。近年來，Petri網(wǎng)作為一種圖形化和數(shù)學(xué)化的建模工具，在電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。Petri網(wǎng)能夠直觀地描述系統(tǒng)中各元件之間的邏輯關(guān)系和動(dòng)態(tài)行為，通過數(shù)學(xué)推理和分析，可以有效地實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)故障的診斷。然而，傳統(tǒng)的Petri網(wǎng)在處理復(fù)雜電網(wǎng)故障時(shí)，存在模型復(fù)雜、計(jì)算量大、難以計(jì)及時(shí)序信息等問題。為了克服這些問題，計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)方法應(yīng)運(yùn)而生。計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)方法將模糊理論和分層思想引入到Petri網(wǎng)中，能夠充分考慮保護(hù)和斷路器動(dòng)作的不確定性以及故障信息的時(shí)序特性。通過對(duì)故障信息進(jìn)行分層處理和模糊推理，可以更加準(zhǔn)確地診斷電網(wǎng)故障，提高故障診斷的容錯(cuò)性和可靠性。該方法不僅能夠有效地處理復(fù)雜電網(wǎng)中的多重故障和不確定性問題，還能夠?qū)ΡＷo(hù)和斷路器的異常行為進(jìn)行判斷和分析，為電網(wǎng)故障診斷提供更加全面和準(zhǔn)確的信息。綜上所述，計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)方法在電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和重要的研究價(jià)值。通過深入研究該方法，能夠進(jìn)一步提高電網(wǎng)故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，為保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供更加有效的技術(shù)支持，對(duì)于推動(dòng)電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀電網(wǎng)故障診斷作為保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)，一直是國內(nèi)外學(xué)者的研究重點(diǎn)。隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的故障診斷方法逐漸暴露出局限性，促使研究人員不斷探索新的技術(shù)和方法。在國外，早期的電網(wǎng)故障診斷主要依賴于基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。例如，美國電力科學(xué)研究院（EPRI）開發(fā)的專家系統(tǒng)，通過收集和整理電力系統(tǒng)運(yùn)行的專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，建立規(guī)則庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)故障的診斷。然而，這種方法存在知識(shí)獲取困難、規(guī)則維護(hù)復(fù)雜等問題。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等方法被引入到電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域。如文獻(xiàn)[X]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，對(duì)電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和分類，實(shí)現(xiàn)了故障的快速診斷。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在可解釋性差的問題，診斷結(jié)果難以直觀理解。在國內(nèi)，電網(wǎng)故障診斷技術(shù)也經(jīng)歷了從傳統(tǒng)方法到智能方法的發(fā)展過程。早期，我國主要采用基于閾值比較和邏輯判斷的故障診斷方法，這些方法簡(jiǎn)單直觀，但對(duì)于復(fù)雜故障的診斷能力有限。近年來，隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的推進(jìn)，國內(nèi)學(xué)者在智能故障診斷方法的研究上取得了豐碩成果。例如，文獻(xiàn)[X]提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷方法，通過建立故障傳播模型，考慮故障信息的不確定性，提高了診斷的準(zhǔn)確性。模糊Petri網(wǎng)作為一種結(jié)合了模糊理論和Petri網(wǎng)的建模工具，在電網(wǎng)故障診斷中得到了廣泛關(guān)注。國外學(xué)者[具體人名]率先將模糊Petri網(wǎng)應(yīng)用于電網(wǎng)故障診斷，通過引入模糊推理機(jī)制，處理保護(hù)和斷路器動(dòng)作的不確定性。國內(nèi)學(xué)者也在這方面進(jìn)行了深入研究，文獻(xiàn)[X]提出了一種基于模糊Petri網(wǎng)的分層故障診斷模型，將電網(wǎng)系統(tǒng)劃分為多個(gè)層次，分別建立模糊Petri網(wǎng)模型，降低了模型的復(fù)雜度，提高了診斷效率。計(jì)及時(shí)序的故障診斷方法是近年來的研究熱點(diǎn)。國外學(xué)者[具體人名]提出了一種基于時(shí)間序列分析的電網(wǎng)故障診斷方法，通過對(duì)故障信號(hào)的時(shí)序特征進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)故障的定位和診斷。國內(nèi)學(xué)者也開展了相關(guān)研究，文獻(xiàn)[X]提出了一種計(jì)及時(shí)序信息的模糊Petri網(wǎng)故障診斷方法，通過構(gòu)建時(shí)間關(guān)聯(lián)特性，對(duì)保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)序關(guān)系進(jìn)行檢查和分析，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和容錯(cuò)性。當(dāng)前研究仍存在一些不足和待解決問題。一方面，在復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境下，故障信息的不確定性和不完備性給故障診斷帶來了挑戰(zhàn)，如何更有效地處理這些不確定性信息，提高診斷的可靠性，是需要進(jìn)一步研究的問題。另一方面，隨著電網(wǎng)智能化的發(fā)展，對(duì)故障診斷的實(shí)時(shí)性和快速性提出了更高要求，現(xiàn)有方法在處理大規(guī)模電網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算效率和診斷速度有待提高。此外，如何將多種故障診斷方法有機(jī)結(jié)合，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，也是未來研究的重要方向。1.3研究內(nèi)容與方法本研究旨在深入探索基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法，通過對(duì)該方法的研究，提高電網(wǎng)故障診斷的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)時(shí)性，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支持。具體研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)理論基礎(chǔ)研究：深入研究Petri網(wǎng)的基本原理、模糊理論以及分層思想，分析三者如何有機(jī)結(jié)合形成計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)。詳細(xì)探討該模型中庫所、變遷、弧等元素的定義和物理意義，以及模糊推理機(jī)制和時(shí)序信息的引入方式。研究模糊Petri網(wǎng)的矩陣運(yùn)算規(guī)則，包括狀態(tài)方程、變遷激發(fā)規(guī)則等，為后續(xù)的故障診斷推理提供理論基礎(chǔ)?；谟?jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷模型構(gòu)建：根據(jù)電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和故障傳播特性，將電網(wǎng)劃分為不同的層次，如元件層、保護(hù)層和斷路器層等。針對(duì)每個(gè)層次，建立相應(yīng)的模糊Petri網(wǎng)模型，明確各層之間的邏輯關(guān)系和信息傳遞方式。結(jié)合保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)序信息，定義時(shí)間關(guān)聯(lián)特性，構(gòu)建時(shí)間關(guān)聯(lián)一致性檢查機(jī)制，用于檢驗(yàn)故障信息的時(shí)序合理性?？紤]保護(hù)和斷路器動(dòng)作的不確定性，引入模糊隸屬度函數(shù)，對(duì)故障發(fā)生的可能性進(jìn)行量化描述，提高診斷模型的容錯(cuò)性。電網(wǎng)故障診斷算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：基于所構(gòu)建的計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)模型，設(shè)計(jì)正向和逆向推理算法。正向推理算法用于根據(jù)已知的故障信息，推斷可能的故障元件和故障范圍；逆向推理算法用于在確定故障元件后，分析保護(hù)和斷路器的動(dòng)作情況，判斷其是否存在誤動(dòng)、拒動(dòng)等異常行為。實(shí)現(xiàn)故障診斷算法，并對(duì)算法的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性進(jìn)行優(yōu)化。采用合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編程技術(shù)，提高算法的執(zhí)行速度；通過合理的參數(shù)設(shè)置和優(yōu)化策略，減少計(jì)算量，提高診斷的準(zhǔn)確性。案例分析與驗(yàn)證：選取典型的電網(wǎng)算例，包括簡(jiǎn)單電網(wǎng)和復(fù)雜電網(wǎng)，對(duì)所提出的故障診斷方法進(jìn)行驗(yàn)證和分析。根據(jù)算例的電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)故障診斷模型，并輸入實(shí)際的故障信息進(jìn)行診斷推理。將診斷結(jié)果與實(shí)際故障情況進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估診斷方法的準(zhǔn)確性和可靠性。分析診斷過程中出現(xiàn)的問題和誤差，進(jìn)一步改進(jìn)和完善診斷方法。與其他故障診斷方法的對(duì)比分析：選取傳統(tǒng)的電網(wǎng)故障診斷方法，如基于專家系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法等，與基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的方法進(jìn)行對(duì)比。從診斷準(zhǔn)確性、容錯(cuò)性、計(jì)算效率、可解釋性等方面，對(duì)不同方法進(jìn)行全面的比較和分析，明確本方法的優(yōu)勢(shì)和不足。通過對(duì)比分析，為實(shí)際工程應(yīng)用中選擇合適的電網(wǎng)故障診斷方法提供參考依據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將采用以下研究方法：理論分析方法：通過對(duì)Petri網(wǎng)理論、模糊理論、分層思想以及電網(wǎng)故障診斷相關(guān)知識(shí)的深入研究，從理論層面分析計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)在電網(wǎng)故障診斷中的可行性和優(yōu)勢(shì)。運(yùn)用數(shù)學(xué)推理和邏輯分析，建立故障診斷模型的理論框架，推導(dǎo)相關(guān)算法和公式，為后續(xù)的研究提供理論支持。模型構(gòu)建方法：根據(jù)電網(wǎng)的實(shí)際結(jié)構(gòu)和運(yùn)行特點(diǎn)，運(yùn)用圖形化建模工具和數(shù)學(xué)語言，構(gòu)建基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷模型。在模型構(gòu)建過程中，充分考慮保護(hù)和斷路器動(dòng)作的不確定性、時(shí)序特性以及電網(wǎng)故障傳播的邏輯關(guān)系，確保模型能夠準(zhǔn)確地反映電網(wǎng)故障的實(shí)際情況。案例驗(yàn)證方法：通過實(shí)際的電網(wǎng)算例，對(duì)所提出的故障診斷方法進(jìn)行驗(yàn)證和分析。利用算例中的實(shí)際數(shù)據(jù)和故障信息，輸入到構(gòu)建好的診斷模型中進(jìn)行計(jì)算和推理，將診斷結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估方法的準(zhǔn)確性和有效性。通過案例驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)問題并及時(shí)改進(jìn)方法，提高其在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性。對(duì)比分析方法：將基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的故障診斷方法與其他傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比分析。收集不同方法在相同算例下的診斷結(jié)果，從多個(gè)角度進(jìn)行比較和評(píng)價(jià)，如診斷準(zhǔn)確率、誤診率、漏診率、計(jì)算時(shí)間等。通過對(duì)比分析，突出本方法的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，明確其在電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1Petri網(wǎng)基本原理Petri網(wǎng)作為一種對(duì)離散并行系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)表示的工具，由德國學(xué)者CarlAdamPetri于1962年在其博士論文“CommunicationwithAutomata”中首次提出。Petri網(wǎng)適合描述異步、并發(fā)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模型，在計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化控制、通信等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。它既有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)表述方式，又有直觀的圖形表達(dá)方式，為系統(tǒng)的建模與分析提供了一種有效的手段。Petri網(wǎng)的基本組成元素包括庫所（Place）、變遷（Transition）、有向?。–onnection）和令牌（Token）。在圖形表示中，庫所通常用圓形節(jié)點(diǎn)表示，它用于描述系統(tǒng)可能的局部狀態(tài)，可類比為容器，用于存放令牌。變遷用方形節(jié)點(diǎn)表示，代表修改系統(tǒng)狀態(tài)的事件，是觸發(fā)狀態(tài)變化的原因。有向弧則是連接庫所和變遷的帶箭頭線條，分為輸入?。◤膸焖赶蜃冞w）和輸出?。◤淖冞w指向庫所），用于描述庫所和變遷之間的聯(lián)系，體現(xiàn)資源的流動(dòng)或條件的滿足。令牌用庫所中的圓點(diǎn)表示，是庫所中的動(dòng)態(tài)對(duì)象，反映著庫所代表的局部狀態(tài)實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)情況。若某庫所中包含一個(gè)令牌，則表示庫所代表的局部狀態(tài)的一次實(shí)現(xiàn)（條件或結(jié)果為真）；若庫所中無令牌，則表示庫所代表的局部狀態(tài)尚未實(shí)現(xiàn)（條件或結(jié)果為假）。從數(shù)學(xué)角度，一個(gè)經(jīng)典的Petri網(wǎng)可以用一個(gè)四元組PN=(P,T,F,M_0)來表示：P=\{p_1,p_2,\cdots,p_n\}是庫所的有限集合，n為庫所的數(shù)量。T=\{t_1,t_2,\cdots,t_m\}是變遷的有限集合，m為變遷的數(shù)量，且滿足P\capT=\varnothing，即庫所集合和變遷集合沒有交集。F\subseteq(P\timesT)\cup(T\timesP)是有向弧的集合，P\timesT表示從庫所到變遷的有向弧，T\timesP表示從變遷到庫所的有向弧，(x,y)\inF表示存在一條從節(jié)點(diǎn)x到節(jié)點(diǎn)y的有向弧。M_0:P\to\{0,1,2,\cdots\}是初始標(biāo)識(shí)，它是一個(gè)從庫所集合到非負(fù)整數(shù)集合的映射，M_0(p)表示初始狀態(tài)下庫所p中令牌的數(shù)量。Petri網(wǎng)的運(yùn)行規(guī)則基于變遷的激發(fā)。當(dāng)一個(gè)變遷的每個(gè)輸入庫所都擁有足夠數(shù)量的令牌（即滿足變遷發(fā)生的條件）時(shí)，該變遷即為被允許（enable）。變遷被允許時(shí)，變遷將發(fā)生（fire），變遷發(fā)生時(shí)，輸入庫所的令牌被消耗，同時(shí)為輸出庫所產(chǎn)生令牌。例如，對(duì)于一個(gè)簡(jiǎn)單的Petri網(wǎng)模型，假設(shè)有庫所p_1和p_2，變遷t_1，從p_1到t_1有一條輸入弧，從t_1到p_2有一條輸出弧，若初始狀態(tài)下p_1中有令牌，當(dāng)變遷t_1被允許發(fā)生時(shí)，p_1中的令牌被消耗，p_2中產(chǎn)生新的令牌。需要注意的是，變遷的發(fā)生是原子的，即變遷一旦發(fā)生，其消耗輸入庫所令牌和產(chǎn)生輸出庫所令牌的過程是瞬間完成的；在同一時(shí)刻，可能有多個(gè)變遷被允許，但一次只能有一個(gè)變遷發(fā)生；若一個(gè)變遷的輸入庫所個(gè)數(shù)與輸出庫所個(gè)數(shù)不相等，令牌的個(gè)數(shù)將發(fā)生變化；Petri網(wǎng)絡(luò)本身是靜態(tài)的，其狀態(tài)由令牌在庫所的分布決定。在描述系統(tǒng)狀態(tài)變化和并發(fā)行為方面，Petri網(wǎng)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。由于其圖形化的表達(dá)方式，能夠直觀地展示系統(tǒng)中各元素之間的邏輯關(guān)系和動(dòng)態(tài)行為，使得對(duì)系統(tǒng)的理解更加容易。例如，在一個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)中，庫所可以表示不同的生產(chǎn)階段或資源狀態(tài)，變遷表示生產(chǎn)操作或資源的獲取與釋放，通過Petri網(wǎng)模型可以清晰地看到生產(chǎn)過程中各個(gè)環(huán)節(jié)的狀態(tài)變化以及并發(fā)操作的情況。同時(shí)，Petri網(wǎng)的數(shù)學(xué)定義為系統(tǒng)的分析提供了嚴(yán)格的理論基礎(chǔ)，可以通過數(shù)學(xué)推理和分析來研究系統(tǒng)的性能、可達(dá)性、活性等特性，為系統(tǒng)的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。此外，Petri網(wǎng)能夠很好地表達(dá)并發(fā)、沖突、同步、資源爭(zhēng)用等系統(tǒng)特性，例如在多進(jìn)程共享資源的系統(tǒng)中，可以利用Petri網(wǎng)準(zhǔn)確地描述進(jìn)程對(duì)資源的競(jìng)爭(zhēng)和使用情況，以及進(jìn)程之間的同步關(guān)系，從而有效地對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模和分析。2.2模糊Petri網(wǎng)2.2.1模糊Petri網(wǎng)的定義與結(jié)構(gòu)模糊Petri網(wǎng)（FuzzyPetriNet，F(xiàn)PN）是在傳統(tǒng)Petri網(wǎng)的基礎(chǔ)上引入模糊邏輯概念而形成的，旨在處理系統(tǒng)中的不確定性和模糊性信息。它通過對(duì)庫所、變遷和有向弧賦予模糊信息，能夠更準(zhǔn)確地描述和分析具有模糊特性的系統(tǒng)。在電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域，由于保護(hù)和斷路器動(dòng)作存在不確定性，以及故障信息的不完整性和模糊性，模糊Petri網(wǎng)為解決這些問題提供了有效的手段。模糊Petri網(wǎng)由以下基本元素組成：模糊庫所（FuzzyPlace）：用圓形表示，與傳統(tǒng)Petri網(wǎng)中的庫所類似，用于表示系統(tǒng)的狀態(tài)或條件，但庫所中的令牌不再是簡(jiǎn)單的存在或不存在，而是具有一定的模糊值，表示該狀態(tài)發(fā)生的可能性或可信度，取值范圍通常為[0,1]。例如，在電網(wǎng)故障診斷中，一個(gè)模糊庫所可以表示某個(gè)元件發(fā)生故障的可能性，其模糊值為0.8，則表示該元件有80%的可能性發(fā)生故障。模糊變遷（FuzzyTransition）：用方形表示，代表系統(tǒng)中狀態(tài)的變化或事件的發(fā)生，也具有一定的模糊特性。模糊變遷的發(fā)生需要滿足一定的條件，即其輸入庫所的模糊值滿足一定的閾值要求。例如，在電網(wǎng)故障診斷中，一個(gè)模糊變遷可以表示保護(hù)裝置的動(dòng)作，當(dāng)輸入庫所中表示故障發(fā)生的模糊值超過保護(hù)裝置動(dòng)作的閾值時(shí)，該模糊變遷發(fā)生，即保護(hù)裝置動(dòng)作。模糊規(guī)則（FuzzyRule）：模糊Petri網(wǎng)中的變遷與輸入輸出庫所之間的關(guān)系可以用模糊規(guī)則來描述。模糊規(guī)則通常表示為“IF條件THEN結(jié)論”的形式，其中條件和結(jié)論都可以是模糊命題。例如，“IF線路L1故障信號(hào)出現(xiàn)AND保護(hù)P1動(dòng)作信號(hào)出現(xiàn)THEN線路L1故障”，這里“線路L1故障信號(hào)出現(xiàn)”和“保護(hù)P1動(dòng)作信號(hào)出現(xiàn)”是輸入庫所對(duì)應(yīng)的模糊條件，“線路L1故障”是輸出庫所對(duì)應(yīng)的模糊結(jié)論。模糊規(guī)則還具有一個(gè)重要的參數(shù)——規(guī)則可信度（CertaintyFactor，CF），用于表示規(guī)則的可靠程度，取值范圍也為[0,1]?？尚哦仍礁?，表示該規(guī)則越可靠。例如，上述規(guī)則的可信度為0.9，則表示該規(guī)則有90%的可靠性。有向弧（DirectedArc）：與傳統(tǒng)Petri網(wǎng)中的有向弧一樣，用于連接庫所和變遷，分為輸入?。◤膸焖赶蜃冞w）和輸出弧（從變遷指向庫所），表示信息或資源的流動(dòng)方向。在模糊Petri網(wǎng)中，有向弧也可以帶有權(quán)重（Weight），表示輸入庫所對(duì)變遷的影響程度。例如，在某個(gè)模糊變遷中，輸入庫所P1和P2對(duì)變遷的影響程度不同，通過設(shè)置有向弧的權(quán)重，可以體現(xiàn)這種差異。若從P1到變遷的弧權(quán)重為0.6，從P2到變遷的弧權(quán)重為0.4，則表示P1對(duì)變遷的影響更大。從數(shù)學(xué)角度，一個(gè)模糊Petri網(wǎng)可以用一個(gè)七元組FPN=(P,T,F,M_0,W,\lambda,\mu)來表示：P=\{p_1,p_2,\cdots,p_n\}是模糊庫所的有限集合，n為模糊庫所的數(shù)量。T=\{t_1,t_2,\cdots,t_m\}是模糊變遷的有限集合，m為模糊變遷的數(shù)量，且滿足P\capT=\varnothing，即模糊庫所集合和模糊變遷集合沒有交集。F\subseteq(P\timesT)\cup(T\timesP)是有向弧的集合，P\timesT表示從模糊庫所到模糊變遷的有向弧，T\timesP表示從模糊變遷到模糊庫所的有向弧，(x,y)\inF表示存在一條從節(jié)點(diǎn)x到節(jié)點(diǎn)y的有向弧。M_0:P\to[0,1]是初始模糊標(biāo)識(shí)，它是一個(gè)從模糊庫所集合到[0,1]區(qū)間的映射，M_0(p)表示初始狀態(tài)下模糊庫所p的模糊值。W:F\to[0,1]是弧權(quán)重函數(shù)，它為每條有向弧分配一個(gè)權(quán)重值，W(x,y)表示從節(jié)點(diǎn)x到節(jié)點(diǎn)y的有向弧的權(quán)重。\lambda:T\to[0,1]是變遷閾值函數(shù)，它為每個(gè)模糊變遷分配一個(gè)閾值，\lambda(t)表示模糊變遷t發(fā)生的閾值，只有當(dāng)輸入庫所的模糊值加權(quán)和超過該閾值時(shí)，變遷才會(huì)發(fā)生。\mu:T\to[0,1]是規(guī)則可信度函數(shù)，它為每個(gè)模糊變遷（對(duì)應(yīng)一條模糊規(guī)則）分配一個(gè)可信度，\mu(t)表示模糊變遷t所對(duì)應(yīng)的模糊規(guī)則的可信度。例如，對(duì)于一個(gè)簡(jiǎn)單的模糊Petri網(wǎng)模型，假設(shè)有模糊庫所p_1和p_2，模糊變遷t_1，從p_1到t_1有一條輸入弧，權(quán)重為0.7，從p_2到t_1有一條輸入弧，權(quán)重為0.3，從t_1到p_3有一條輸出弧。p_1的初始模糊值為0.8，p_2的初始模糊值為0.6，t_1的閾值為0.5，規(guī)則可信度為0.9。在這個(gè)模型中，當(dāng)計(jì)算t_1的輸入加權(quán)和為0.8\times0.7+0.6\times0.3=0.74，超過了閾值0.5，t_1發(fā)生，p_3的模糊值將根據(jù)t_1的規(guī)則可信度和輸入庫所的模糊值進(jìn)行更新。模糊Petri網(wǎng)通過引入模糊邏輯概念，使得Petri網(wǎng)能夠更好地處理現(xiàn)實(shí)世界中的不確定性和模糊性問題，為電網(wǎng)故障診斷等復(fù)雜系統(tǒng)的建模和分析提供了更強(qiáng)大的工具。其結(jié)構(gòu)元素和數(shù)學(xué)定義的設(shè)計(jì)，為后續(xù)的推理機(jī)制和故障診斷算法奠定了基礎(chǔ)。2.2.2模糊Petri網(wǎng)的推理機(jī)制模糊Petri網(wǎng)的推理機(jī)制是其核心部分，它基于模糊邏輯和Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，通過對(duì)模糊庫所和模糊變遷的操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的推理和判斷。在電網(wǎng)故障診斷中，推理機(jī)制能夠根據(jù)保護(hù)和斷路器的動(dòng)作信息，以及預(yù)先設(shè)定的模糊規(guī)則，推斷出故障元件和故障范圍。模糊Petri網(wǎng)的推理過程主要包括正向推理和逆向推理兩種方式。正向推理：正向推理是從已知的初始條件出發(fā)，按照模糊規(guī)則逐步推導(dǎo)，得出結(jié)論的過程。在電網(wǎng)故障診斷中，正向推理從保護(hù)和斷路器的動(dòng)作信息（即初始模糊庫所的模糊值）開始，根據(jù)模糊變遷的觸發(fā)條件和規(guī)則可信度，計(jì)算輸出庫所的模糊值，從而推斷出可能的故障元件。具體步驟如下：初始化：確定初始模糊標(biāo)識(shí)M_0，即設(shè)定各個(gè)模糊庫所的初始模糊值，這些值通常根據(jù)實(shí)際的故障報(bào)警信息或先驗(yàn)知識(shí)確定。例如，當(dāng)收到某條線路的保護(hù)動(dòng)作信號(hào)和對(duì)應(yīng)的斷路器跳閘信號(hào)時(shí)，將表示該線路故障的模糊庫所的初始模糊值設(shè)為一個(gè)較高的值（如0.8），表示該線路有較大可能性發(fā)生故障。變遷觸發(fā)判斷：對(duì)于每個(gè)模糊變遷t_i，計(jì)算其輸入庫所的模糊值加權(quán)和S_i=\sum_{j=1}^{n}w_{ij}M(p_j)，其中w_{ij}是從輸入庫所p_j到變遷t_i的弧權(quán)重，M(p_j)是輸入庫所p_j的模糊值。若S_i\geq\lambda(t_i)（\lambda(t_i)是變遷t_i的閾值），則該變遷t_i可以觸發(fā)。例如，對(duì)于某個(gè)變遷，其輸入庫所p_1和p_2的模糊值分別為0.7和0.6，對(duì)應(yīng)的弧權(quán)重分別為0.4和0.6，變遷閾值為0.5，則輸入加權(quán)和S=0.7\times0.4+0.6\times0.6=0.64\geq0.5，該變遷可以觸發(fā)。變遷觸發(fā)：當(dāng)變遷t_i觸發(fā)時(shí)，根據(jù)規(guī)則可信度\mu(t_i)計(jì)算輸出庫所的模糊值。對(duì)于輸出庫所p_k，其模糊值更新為M(p_k)=S_i\times\mu(t_i)。例如，上述觸發(fā)的變遷規(guī)則可信度為0.9，其輸出庫所p_k的模糊值更新為0.64\times0.9=0.576。重復(fù)推理：重復(fù)步驟2和步驟3，直到?jīng)]有新的變遷可以觸發(fā)為止。在這個(gè)過程中，通過不斷更新模糊庫所的模糊值，逐步推斷出可能的故障元件及其故障可能性。例如，通過多次變遷觸發(fā)和模糊值更新，最終確定某個(gè)元件對(duì)應(yīng)的模糊庫所的模糊值達(dá)到一個(gè)較高的水平，從而判斷該元件發(fā)生故障。逆向推理：逆向推理是從給定的結(jié)論出發(fā)，反向推導(dǎo)，尋找支持該結(jié)論的條件的過程。在電網(wǎng)故障診斷中，逆向推理通常用于在確定故障元件后，分析保護(hù)和斷路器的動(dòng)作情況，判斷其是否存在誤動(dòng)、拒動(dòng)等異常行為。具體步驟如下：確定目標(biāo)庫所：將表示故障元件的模糊庫所作為目標(biāo)庫所，假設(shè)其模糊值為1（表示確定發(fā)生故障）。例如，已知某條線路發(fā)生故障，將表示該線路故障的模糊庫所作為目標(biāo)庫所。反向搜索變遷：從目標(biāo)庫所開始，反向搜索與之相連的模糊變遷，找到所有能夠?qū)е略撃繕?biāo)庫所被激活的變遷。例如，找到與表示線路故障的模糊庫所相連的表示保護(hù)動(dòng)作和斷路器跳閘的變遷。計(jì)算輸入庫所的期望模糊值：對(duì)于每個(gè)找到的變遷t_i，根據(jù)規(guī)則可信度\mu(t_i)和目標(biāo)庫所的模糊值，計(jì)算其輸入庫所的期望模糊值。若變遷t_i的輸出庫所為目標(biāo)庫所p_k，則輸入庫所p_j的期望模糊值為E(p_j)=\frac{M(p_k)}{\mu(t_i)}（當(dāng)\mu(t_i)\neq0時(shí)）。例如，某個(gè)變遷的規(guī)則可信度為0.8，目標(biāo)庫所模糊值為1，則其輸入庫所的期望模糊值為1\div0.8=1.25（實(shí)際計(jì)算時(shí)需考慮模糊值范圍，可能進(jìn)行歸一化處理）。判斷異常行為：將計(jì)算得到的輸入庫所的期望模糊值與實(shí)際的模糊值進(jìn)行比較。若實(shí)際模糊值與期望模糊值相差較大，則說明與之相關(guān)的保護(hù)或斷路器可能存在誤動(dòng)、拒動(dòng)等異常行為。例如，計(jì)算得到某個(gè)表示保護(hù)動(dòng)作的輸入庫所的期望模糊值為0.9，但實(shí)際模糊值僅為0.3，這表明該保護(hù)可能存在拒動(dòng)情況。在推理過程中，置信度（即模糊值）的計(jì)算和傳播是關(guān)鍵。正向推理時(shí)，置信度從輸入庫所通過變遷傳遞到輸出庫所，變遷的觸發(fā)條件和規(guī)則可信度決定了置信度的傳播方式。逆向推理時(shí)，通過目標(biāo)庫所的置信度反向計(jì)算輸入庫所的期望置信度，用于判斷異常行為。同時(shí)，為了提高推理的準(zhǔn)確性和可靠性，還可以考慮多種因素，如引入不確定性推理方法處理信息的不確定性，結(jié)合時(shí)間信息對(duì)保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)序進(jìn)行分析等。例如，在正向推理中，考慮到保護(hù)和斷路器動(dòng)作的不確定性，可以采用概率模糊Petri網(wǎng)，將模糊值與概率相結(jié)合，更準(zhǔn)確地描述故障發(fā)生的可能性；在逆向推理中，結(jié)合保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)間戳，判斷其動(dòng)作順序是否符合正常邏輯，進(jìn)一步提高對(duì)異常行為判斷的準(zhǔn)確性。2.3時(shí)序信息在電網(wǎng)故障診斷中的作用在電網(wǎng)運(yùn)行過程中，故障的發(fā)生是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，保護(hù)和斷路器的動(dòng)作存在嚴(yán)格的時(shí)間先后順序。這種時(shí)序信息蘊(yùn)含著豐富的故障特征，對(duì)于準(zhǔn)確判斷故障元件、識(shí)別誤動(dòng)和拒動(dòng)以及提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性具有至關(guān)重要的意義。當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，故障元件會(huì)首先產(chǎn)生故障信號(hào)，隨后與之相關(guān)的保護(hù)裝置會(huì)根據(jù)故障的類型和位置，在設(shè)定的動(dòng)作時(shí)間內(nèi)動(dòng)作，發(fā)出保護(hù)動(dòng)作信號(hào)。緊接著，相應(yīng)的斷路器會(huì)在保護(hù)動(dòng)作的驅(qū)動(dòng)下跳閘，切斷故障線路，以隔離故障。例如，在一條簡(jiǎn)單的輸電線路中，當(dāng)線路發(fā)生短路故障時(shí)，線路保護(hù)會(huì)在幾十毫秒內(nèi)檢測(cè)到故障電流的異常增大，滿足動(dòng)作條件后立即發(fā)出跳閘信號(hào)。在保護(hù)動(dòng)作信號(hào)發(fā)出后的幾十毫秒到幾百毫秒內(nèi)，對(duì)應(yīng)的斷路器會(huì)響應(yīng)跳閘命令，將故障線路從電網(wǎng)中切除。這種時(shí)間上的先后順序是電網(wǎng)故障傳播和保護(hù)動(dòng)作的基本邏輯，也是故障診斷的重要依據(jù)。準(zhǔn)確利用時(shí)序信息可以有效判斷故障元件。通過分析保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)間序列，可以確定故障發(fā)生的起始點(diǎn)和傳播路徑，從而準(zhǔn)確識(shí)別出故障元件。假設(shè)在某一電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)，多個(gè)保護(hù)和斷路器相繼動(dòng)作，通過對(duì)它們動(dòng)作時(shí)間的精確記錄和分析，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)元件相關(guān)的保護(hù)動(dòng)作時(shí)間最早，且后續(xù)斷路器的動(dòng)作時(shí)間符合正常的邏輯順序，那么可以初步判斷該元件為故障元件。例如，在一個(gè)變電站中，當(dāng)母線發(fā)生故障時(shí)，母線保護(hù)會(huì)迅速動(dòng)作，緊接著連接該母線的各個(gè)線路斷路器會(huì)依次跳閘。通過對(duì)比各保護(hù)和斷路器的動(dòng)作時(shí)間，能夠清晰地確定母線為故障元件，為快速恢復(fù)供電和故障處理提供關(guān)鍵信息。在實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行中，保護(hù)和斷路器可能會(huì)出現(xiàn)誤動(dòng)或拒動(dòng)的情況，這會(huì)給故障診斷帶來很大的干擾。而時(shí)序信息為識(shí)別這些異常行為提供了有力的手段。正常情況下，保護(hù)和斷路器的動(dòng)作應(yīng)該遵循一定的時(shí)間邏輯關(guān)系。如果某個(gè)保護(hù)裝置在沒有故障或故障不在其保護(hù)范圍內(nèi)時(shí)動(dòng)作，或者斷路器在保護(hù)動(dòng)作后未能按時(shí)跳閘，那么其動(dòng)作時(shí)間就會(huì)與正常的時(shí)序邏輯產(chǎn)生偏差。通過對(duì)時(shí)序信息的檢查和分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些異常情況。例如，某條線路的保護(hù)動(dòng)作信號(hào)發(fā)出后，對(duì)應(yīng)的斷路器在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)沒有跳閘，這就表明斷路器可能存在拒動(dòng)故障。又或者某個(gè)保護(hù)裝置在其他元件故障時(shí)誤動(dòng)作，通過對(duì)比各保護(hù)和斷路器的動(dòng)作時(shí)間，可以判斷出該保護(hù)裝置的誤動(dòng)行為，從而避免對(duì)故障診斷結(jié)果的誤導(dǎo)。在復(fù)雜電網(wǎng)故障中，可能存在多個(gè)故障同時(shí)發(fā)生或故障信息受到干擾的情況，這使得故障診斷變得更加困難。充分考慮時(shí)序信息可以顯著提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。在處理多重故障時(shí)，通過分析各故障相關(guān)的保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)間順序，可以區(qū)分不同故障的先后順序和相互關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地判斷故障元件和故障范圍。在故障信息受到干擾的情況下，如信號(hào)傳輸延遲、誤報(bào)等，時(shí)序信息可以作為判斷信息真實(shí)性和有效性的重要依據(jù)。如果某個(gè)保護(hù)動(dòng)作信號(hào)的時(shí)間與其他相關(guān)信號(hào)的時(shí)間邏輯不符，且經(jīng)過多次驗(yàn)證仍然存在異常，那么就可以懷疑該信號(hào)可能是干擾信號(hào)或誤報(bào)信號(hào)，從而在故障診斷中排除其影響。綜上所述，時(shí)序信息在電網(wǎng)故障診斷中起著不可或缺的作用。它不僅是判斷故障元件的關(guān)鍵依據(jù)，也是識(shí)別保護(hù)和斷路器誤動(dòng)、拒動(dòng)等異常行為的重要手段，同時(shí)能夠有效提高復(fù)雜故障情況下故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。在基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法中，充分利用時(shí)序信息將是提高診斷性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。三、計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)模型構(gòu)建3.1模型總體架構(gòu)設(shè)計(jì)計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)模型旨在解決復(fù)雜電網(wǎng)故障診斷中的不確定性和時(shí)序信息處理問題，通過將電網(wǎng)按不同因素進(jìn)行分層，構(gòu)建各層的模糊Petri網(wǎng)模型，并建立層與層之間的關(guān)聯(lián)和信息傳遞機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)故障的準(zhǔn)確診斷。在分層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，首先考慮將電網(wǎng)按電壓等級(jí)進(jìn)行分層。例如，可將電網(wǎng)分為超高壓層、高壓層、中壓層和低壓層。不同電壓等級(jí)的電網(wǎng)在電力傳輸和分配中承擔(dān)著不同的角色，其故障特性和影響范圍也有所不同。超高壓層主要負(fù)責(zé)大容量電力的遠(yuǎn)距離傳輸，一旦發(fā)生故障，可能會(huì)對(duì)整個(gè)區(qū)域電網(wǎng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生重大影響；而低壓層直接面向用戶，其故障會(huì)直接影響用戶的用電體驗(yàn)。通過按電壓等級(jí)分層，可以針對(duì)不同層次的特點(diǎn)，建立相應(yīng)的模糊Petri網(wǎng)模型，更好地描述和分析故障在不同電壓等級(jí)電網(wǎng)中的傳播和發(fā)展過程。除了電壓等級(jí)，地理位置也是分層的重要因素。將電網(wǎng)按地理位置劃分為不同的區(qū)域，如城市中心區(qū)、郊區(qū)、工業(yè)園區(qū)等。不同地理位置的電網(wǎng)在負(fù)荷特性、供電可靠性要求以及故障概率等方面存在差異。城市中心區(qū)負(fù)荷密度大，對(duì)供電可靠性要求高，一旦發(fā)生故障，可能會(huì)造成較大的社會(huì)影響和經(jīng)濟(jì)損失；而郊區(qū)和工業(yè)園區(qū)的電網(wǎng)則具有不同的負(fù)荷特性和故障特點(diǎn)。按地理位置分層可以充分考慮這些差異，使故障診斷模型更加符合實(shí)際情況，提高診斷的準(zhǔn)確性和針對(duì)性。對(duì)于每個(gè)分層，分別構(gòu)建模糊Petri網(wǎng)模型。在元件層，以電網(wǎng)中的各類元件（如線路、變壓器、母線等）為研究對(duì)象，建立相應(yīng)的模糊Petri網(wǎng)模型。在這個(gè)模型中，庫所表示元件的故障狀態(tài)，變遷表示故障的發(fā)生和傳播。例如，對(duì)于一條輸電線路，可設(shè)置一個(gè)庫所表示線路正常狀態(tài)，另一個(gè)庫所表示線路故障狀態(tài)。當(dāng)線路發(fā)生故障時(shí)，相應(yīng)的變遷被觸發(fā)，庫所的狀態(tài)發(fā)生改變，從而表示線路故障的發(fā)生。同時(shí)，考慮到元件故障的不確定性，為庫所和變遷賦予模糊值和可信度，以描述故障發(fā)生的可能性和故障傳播的可靠性。在保護(hù)層，以保護(hù)裝置為核心構(gòu)建模糊Petri網(wǎng)模型。庫所表示保護(hù)裝置的動(dòng)作狀態(tài)，變遷表示保護(hù)裝置的動(dòng)作邏輯。例如，對(duì)于一個(gè)線路保護(hù)裝置，設(shè)置庫所表示保護(hù)裝置未動(dòng)作和動(dòng)作兩種狀態(tài)。當(dāng)線路故障發(fā)生時(shí)，若故障特征滿足保護(hù)裝置的動(dòng)作條件，相應(yīng)的變遷被觸發(fā)，保護(hù)裝置動(dòng)作，庫所狀態(tài)發(fā)生改變。同樣，考慮到保護(hù)裝置動(dòng)作的不確定性，引入模糊值和可信度，以反映保護(hù)裝置動(dòng)作的可靠性和誤動(dòng)、拒動(dòng)的可能性。斷路器層的模糊Petri網(wǎng)模型以斷路器為主體，庫所表示斷路器的跳閘狀態(tài)，變遷表示斷路器的跳閘邏輯。當(dāng)保護(hù)裝置動(dòng)作后，若斷路器正常工作，相應(yīng)的變遷被觸發(fā)，斷路器跳閘，庫所狀態(tài)從合閘變?yōu)樘l。由于斷路器在實(shí)際運(yùn)行中可能出現(xiàn)拒動(dòng)等異常情況，為模型中的庫所和變遷賦予模糊值和可信度，以準(zhǔn)確描述斷路器的工作狀態(tài)和動(dòng)作的不確定性。層與層之間通過有向弧建立關(guān)聯(lián)和信息傳遞機(jī)制。元件層的故障信息通過有向弧傳遞到保護(hù)層，作為保護(hù)裝置動(dòng)作的觸發(fā)條件。當(dāng)元件層的某個(gè)元件發(fā)生故障時(shí)，與之相關(guān)的保護(hù)裝置的輸入庫所獲得令牌，若滿足變遷的觸發(fā)條件，保護(hù)層的變遷被觸發(fā)，保護(hù)裝置動(dòng)作。保護(hù)層的動(dòng)作信息再通過有向弧傳遞到斷路器層，觸發(fā)斷路器的動(dòng)作。通過這種信息傳遞方式，實(shí)現(xiàn)了故障信息在不同層次之間的傳播和處理，使得各層的模糊Petri網(wǎng)模型能夠協(xié)同工作，共同完成電網(wǎng)故障的診斷任務(wù)。為了更好地計(jì)及時(shí)序信息，在各層模型中引入時(shí)間戳和時(shí)間約束。為每個(gè)庫所和變遷設(shè)置時(shí)間戳，記錄其狀態(tài)變化或動(dòng)作發(fā)生的時(shí)間。在保護(hù)層，當(dāng)保護(hù)裝置動(dòng)作時(shí)，記錄動(dòng)作的時(shí)間戳。同時(shí)，定義時(shí)間約束，如保護(hù)裝置動(dòng)作與元件故障發(fā)生之間的時(shí)間間隔、斷路器跳閘與保護(hù)裝置動(dòng)作之間的時(shí)間間隔等。通過這些時(shí)間戳和時(shí)間約束，可以對(duì)故障信息的時(shí)序關(guān)系進(jìn)行檢查和分析，確保故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，在實(shí)際故障診斷中，若某個(gè)保護(hù)裝置的動(dòng)作時(shí)間與元件故障發(fā)生時(shí)間之間的時(shí)間間隔超出了合理范圍，可能表明保護(hù)裝置存在誤動(dòng)或拒動(dòng)情況，需要進(jìn)一步分析和判斷。3.2分層模糊Petri網(wǎng)模型3.2.1元件層模型構(gòu)建在計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)模型中，元件層是基礎(chǔ)部分，主要用于描述電網(wǎng)中單個(gè)元件（如線路、母線、變壓器等）的故障情況以及與之相關(guān)的保護(hù)和斷路器的動(dòng)作邏輯。以線路元件為例，在元件層模糊Petri網(wǎng)模型中，庫所用于表示不同的狀態(tài)。設(shè)置庫所p_{line}表示線路是否發(fā)生故障，當(dāng)p_{line}中有令牌且模糊值較高時(shí)，表明線路故障可能性大；庫所p_{main\_protection}表示線路的主保護(hù)動(dòng)作狀態(tài)，p_{backup\_protection}表示后備保護(hù)動(dòng)作狀態(tài)，p_{breaker}表示斷路器的跳閘狀態(tài)。變遷則代表狀態(tài)之間的邏輯轉(zhuǎn)換關(guān)系。變遷t_{main\_protection}表示當(dāng)線路故障發(fā)生且滿足主保護(hù)動(dòng)作條件時(shí)，主保護(hù)動(dòng)作這一事件。變遷的觸發(fā)需要滿足一定的條件，這些條件與輸入庫所的令牌和模糊值相關(guān)。從p_{line}到t_{main\_protection}有輸入弧，從t_{main\_protection}到p_{main\_protection}有輸出弧，當(dāng)p_{line}中的模糊值超過主保護(hù)動(dòng)作的閾值，且其他相關(guān)條件滿足時(shí)，變遷t_{main\_protection}觸發(fā)，p_{main\_protection}中產(chǎn)生令牌，即主保護(hù)動(dòng)作。類似地，變遷t_{backup\_protection}表示后備保護(hù)動(dòng)作的邏輯，當(dāng)主保護(hù)未動(dòng)作且線路故障持續(xù)，滿足后備保護(hù)動(dòng)作條件時(shí)，該變遷觸發(fā)。變遷t_{breaker}表示斷路器跳閘的邏輯，當(dāng)主保護(hù)或后備保護(hù)動(dòng)作后，若斷路器正常工作，該變遷觸發(fā)，斷路器跳閘。對(duì)于母線元件，同樣構(gòu)建相應(yīng)的模糊Petri網(wǎng)模型。設(shè)置庫所p_{bus}表示母線是否故障，p_{bus\_protection}表示母線保護(hù)動(dòng)作狀態(tài)，p_{connected\_breaker}表示連接母線的斷路器狀態(tài)。變遷t_{bus\_protection}表示母線故障時(shí)母線保護(hù)動(dòng)作的邏輯，變遷t_{connected\_breaker\_trip}表示母線保護(hù)動(dòng)作后連接母線的斷路器跳閘的邏輯。例如，當(dāng)母線發(fā)生故障時(shí)，p_{bus}中的模糊值升高，若滿足母線保護(hù)動(dòng)作的閾值條件，變遷t_{bus\_protection}觸發(fā)，p_{bus\_protection}中產(chǎn)生令牌，即母線保護(hù)動(dòng)作。隨后，若斷路器正常工作，變遷t_{connected\_breaker\_trip}觸發(fā)，p_{connected\_breaker}狀態(tài)改變，表示斷路器跳閘。在確定變遷代表的邏輯關(guān)系和規(guī)則時(shí)，需要考慮保護(hù)和斷路器動(dòng)作的不確定性。為每個(gè)變遷賦予規(guī)則可信度。對(duì)于變遷t_{main\_protection}，其規(guī)則可信度可以根據(jù)主保護(hù)裝置的可靠性、歷史動(dòng)作記錄等因素確定。若主保護(hù)裝置可靠性高，歷史動(dòng)作準(zhǔn)確率高，則規(guī)則可信度可設(shè)為較高值，如0.9；反之，若主保護(hù)裝置存在一定的誤動(dòng)或拒動(dòng)概率，則規(guī)則可信度相應(yīng)降低。同時(shí)，為輸入弧設(shè)置權(quán)重，以體現(xiàn)不同輸入庫所對(duì)變遷的影響程度。在從p_{line}到t_{main\_protection}的輸入弧中，可根據(jù)線路故障對(duì)主保護(hù)動(dòng)作的影響程度設(shè)置權(quán)重，若線路故障是主保護(hù)動(dòng)作的關(guān)鍵因素，則權(quán)重可設(shè)為0.7，其他輔助因素對(duì)應(yīng)的輸入弧權(quán)重設(shè)為0.3。在實(shí)際應(yīng)用中，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電網(wǎng)中元件的運(yùn)行狀態(tài)和保護(hù)、斷路器的動(dòng)作信息，更新元件層模糊Petri網(wǎng)模型中庫所的模糊值。當(dāng)檢測(cè)到線路的電流、電壓等參數(shù)異常時(shí)，提高p_{line}的模糊值，表明線路故障可能性增加。根據(jù)這些實(shí)時(shí)更新的信息，利用模糊Petri網(wǎng)的推理機(jī)制，對(duì)元件的故障情況進(jìn)行判斷和分析。3.2.2系統(tǒng)層模型構(gòu)建系統(tǒng)層模型是在元件層模型的基礎(chǔ)上，將各個(gè)元件層模型進(jìn)行整合，以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)的故障診斷和分析。它體現(xiàn)了系統(tǒng)整體的故障傳播和診斷邏輯，能夠從全局的角度對(duì)電網(wǎng)故障進(jìn)行判斷和處理。在系統(tǒng)層模型構(gòu)建過程中，首先需要確定各元件層模型之間的連接關(guān)系。由于電網(wǎng)是一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，各元件之間通過輸電線路、母線等相互連接。在模糊Petri網(wǎng)模型中，通過有向弧來表示這些連接關(guān)系。對(duì)于兩條相鄰的線路L1和L2，它們通過母線B相連。在系統(tǒng)層模糊Petri網(wǎng)模型中，當(dāng)線路L1發(fā)生故障時(shí)，故障信息可能通過母線B傳播到線路L2。從元件層模型的角度來看，若線路L1的故障庫所p_{line1}中的模糊值達(dá)到一定程度，觸發(fā)與之相關(guān)的變遷，如主保護(hù)動(dòng)作變遷t_{main\_protection1}，主保護(hù)動(dòng)作后，可能會(huì)影響到母線B的狀態(tài)。通過設(shè)置從p_{main\_protection1}到母線B的保護(hù)庫所p_{bus\_protection}的有向弧，當(dāng)p_{main\_protection1}觸發(fā)后，其信息傳遞到p_{bus\_protection}。若母線B的保護(hù)動(dòng)作，又會(huì)通過有向弧將信息傳遞到線路L2的相關(guān)庫所，如線路L2的后備保護(hù)庫所p_{backup\_protection2}，可能導(dǎo)致線路L2的后備保護(hù)動(dòng)作。在系統(tǒng)層模型中，還需要考慮故障信息的融合和綜合分析。當(dāng)多個(gè)元件層模型同時(shí)出現(xiàn)故障信息時(shí)，系統(tǒng)層模型能夠?qū)@些信息進(jìn)行整合和處理。在一個(gè)區(qū)域電網(wǎng)中，可能同時(shí)出現(xiàn)多條線路故障和多個(gè)母線故障的情況。系統(tǒng)層模型通過對(duì)各元件層模型中庫所的模糊值和變遷的觸發(fā)情況進(jìn)行綜合分析，判斷故障的范圍和嚴(yán)重程度。利用模糊推理機(jī)制，結(jié)合各元件層模型之間的邏輯關(guān)系，計(jì)算出整個(gè)電網(wǎng)中各個(gè)元件發(fā)生故障的可能性。通過對(duì)各線路、母線的故障庫所的模糊值進(jìn)行加權(quán)求和等運(yùn)算，得到整個(gè)電網(wǎng)的故障綜合評(píng)估結(jié)果。若某一區(qū)域內(nèi)多個(gè)元件的故障可能性都較高，則表明該區(qū)域電網(wǎng)存在較大的故障風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)層模型還能夠進(jìn)行全局故障診斷和分析，判斷故障的傳播路徑和影響范圍。當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，通過系統(tǒng)層模型的推理和分析，可以清晰地看到故障是如何從一個(gè)元件傳播到其他元件的。在一個(gè)復(fù)雜的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中，若某條關(guān)鍵線路發(fā)生故障，可能會(huì)引起與之相連的多個(gè)母線電壓異常，進(jìn)而導(dǎo)致其他線路的保護(hù)動(dòng)作。通過系統(tǒng)層模型，可以追蹤故障信息的傳播路徑，確定受影響的元件和區(qū)域。根據(jù)各元件層模型之間的有向弧連接關(guān)系和變遷觸發(fā)情況，繪制出故障傳播圖，直觀地展示故障的傳播過程。這對(duì)于電力系統(tǒng)運(yùn)行人員快速了解故障情況，采取有效的故障恢復(fù)措施具有重要意義。同時(shí)，系統(tǒng)層模型還可以根據(jù)故障診斷結(jié)果，對(duì)保護(hù)和斷路器的動(dòng)作情況進(jìn)行評(píng)估，判斷其是否存在誤動(dòng)、拒動(dòng)等異常行為，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供全面的支持。3.3時(shí)序信息的引入與處理3.3.1時(shí)序約束的定義與表示在電網(wǎng)故障診斷中，保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)序信息對(duì)于準(zhǔn)確判斷故障元件和故障范圍至關(guān)重要。因此，需要對(duì)保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)間約束進(jìn)行明確定義，以確保在故障診斷過程中能夠充分利用這些時(shí)序信息。保護(hù)動(dòng)作延時(shí)是指從故障發(fā)生到保護(hù)裝置動(dòng)作之間的時(shí)間間隔，它是保護(hù)動(dòng)作時(shí)序的重要參數(shù)。根據(jù)保護(hù)類型的不同，主保護(hù)、近后備保護(hù)和遠(yuǎn)后備保護(hù)的動(dòng)作延時(shí)存在差異。以某條輸電線路為例，主保護(hù)動(dòng)作延時(shí)通常在幾十毫秒以內(nèi)，近后備保護(hù)動(dòng)作延時(shí)一般在幾百毫秒，遠(yuǎn)后備保護(hù)動(dòng)作延時(shí)則相對(duì)較長，可能達(dá)到秒級(jí)。用數(shù)學(xué)公式表示，設(shè)故障發(fā)生時(shí)刻為t_{fault}，主保護(hù)動(dòng)作時(shí)刻為t_{main\_protection}，主保護(hù)動(dòng)作延時(shí)為\Deltat_{main}，則t_{main\_protection}=t_{fault}+\Deltat_{main}，其中\(zhòng)Deltat_{main}的取值范圍根據(jù)具體的保護(hù)裝置和整定參數(shù)確定。近后備保護(hù)和遠(yuǎn)后備保護(hù)的動(dòng)作時(shí)刻t_{near\_backup}、t_{far\_backup}與故障發(fā)生時(shí)刻的關(guān)系類似，分別為t_{near\_backup}=t_{fault}+\Deltat_{near}，t_{far\_backup}=t_{fault}+\Deltat_{far}，且滿足\Deltat_{main}<\Deltat_{near}<\Deltat_{far}。斷路器動(dòng)作延時(shí)是指保護(hù)裝置動(dòng)作后到斷路器跳閘之間的時(shí)間間隔。同樣以某條輸電線路為例，斷路器動(dòng)作延時(shí)一般在幾十毫秒到上百毫秒之間。設(shè)保護(hù)動(dòng)作時(shí)刻為t_{protection}，斷路器跳閘時(shí)刻為t_{breaker}，斷路器動(dòng)作延時(shí)為\Deltat_{breaker}，則t_{breaker}=t_{protection}+\Deltat_{breaker}。在實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行中，由于斷路器的機(jī)械特性和電氣特性等因素，不同類型斷路器的動(dòng)作延時(shí)可能存在一定差異。動(dòng)作順序約束是指保護(hù)和斷路器動(dòng)作之間必須遵循的先后邏輯順序。在正常情況下，當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，首先是故障元件的保護(hù)裝置動(dòng)作，然后相應(yīng)的斷路器跳閘。這種動(dòng)作順序是電網(wǎng)故障處理的基本邏輯，任何違反該順序的情況都可能表明存在異常。用邏輯表達(dá)式表示，若p_{protection}表示保護(hù)動(dòng)作事件，p_{breaker}表示斷路器跳閘事件，則p_{protection}\rightarrowp_{breaker}，即只有當(dāng)保護(hù)動(dòng)作事件發(fā)生后，斷路器跳閘事件才可能發(fā)生。在多重故障情況下，不同故障元件的保護(hù)和斷路器動(dòng)作順序也需要滿足一定的邏輯關(guān)系。在一個(gè)包含多個(gè)線路和母線的電網(wǎng)區(qū)域中，當(dāng)母線故障時(shí)，母線保護(hù)動(dòng)作，然后連接該母線的各個(gè)線路斷路器跳閘。若母線保護(hù)動(dòng)作事件為p_{bus\_protection}，線路斷路器跳閘事件為p_{line\_breaker1}、p_{line\_breaker2}等，則p_{bus\_protection}\rightarrowp_{line\_breaker1}，p_{bus\_protection}\rightarrowp_{line\_breaker2}等。為了更清晰地表示這些時(shí)序約束，可采用時(shí)間約束矩陣的形式。設(shè)電網(wǎng)中有n個(gè)保護(hù)和m個(gè)斷路器，時(shí)間約束矩陣T為一個(gè)(n+m)\times(n+m)的矩陣，其中元素T_{ij}表示事件i和事件j之間的時(shí)間約束。若i和j分別為保護(hù)事件，則T_{ij}表示兩個(gè)保護(hù)動(dòng)作之間的時(shí)間間隔約束；若i為保護(hù)事件，j為斷路器事件，則T_{ij}表示保護(hù)動(dòng)作與斷路器跳閘之間的時(shí)間間隔約束。例如，T_{3,5}表示第3個(gè)保護(hù)動(dòng)作與第5個(gè)斷路器跳閘之間的時(shí)間約束。通過時(shí)間約束矩陣，可以直觀地展示電網(wǎng)中保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)序關(guān)系，為后續(xù)的故障診斷和分析提供便利。3.3.2基于時(shí)序信息的模型修正在實(shí)際電網(wǎng)故障診斷中，采集到的保護(hù)和斷路器動(dòng)作時(shí)序信息是對(duì)分層模糊Petri網(wǎng)模型進(jìn)行修正的重要依據(jù)。通過將實(shí)際時(shí)序信息與模型中預(yù)設(shè)的時(shí)序約束進(jìn)行對(duì)比分析，可以對(duì)模型中的置信度、變遷觸發(fā)條件等進(jìn)行合理調(diào)整，從而提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。在實(shí)際采集到的時(shí)序信息中，若發(fā)現(xiàn)保護(hù)動(dòng)作時(shí)間與預(yù)設(shè)的動(dòng)作延時(shí)范圍不符，需要對(duì)相關(guān)變遷的置信度進(jìn)行修正。當(dāng)某條線路的主保護(hù)動(dòng)作時(shí)間超出了正常的動(dòng)作延時(shí)范圍，可能是由于保護(hù)裝置本身故障、信號(hào)傳輸延遲或其他干擾因素導(dǎo)致。在這種情況下，需要降低該保護(hù)動(dòng)作變遷的置信度。假設(shè)原本該保護(hù)動(dòng)作變遷的置信度為0.9，考慮到動(dòng)作時(shí)間異常，將其置信度降低為0.7。這是因?yàn)閯?dòng)作時(shí)間的異常增加了保護(hù)動(dòng)作的不確定性，降低置信度可以更準(zhǔn)確地反映這種不確定性對(duì)故障診斷結(jié)果的影響。通過調(diào)整置信度，可以使模型在推理過程中對(duì)該保護(hù)動(dòng)作的可靠性進(jìn)行更合理的評(píng)估，避免因異常動(dòng)作時(shí)間導(dǎo)致的誤診斷。若斷路器動(dòng)作時(shí)間與保護(hù)動(dòng)作時(shí)間之間的時(shí)間間隔不符合預(yù)設(shè)的動(dòng)作順序約束，需要對(duì)變遷的觸發(fā)條件進(jìn)行修正。當(dāng)某斷路器在保護(hù)動(dòng)作后的極短時(shí)間內(nèi)就跳閘，且該時(shí)間間隔遠(yuǎn)小于正常的斷路器動(dòng)作延時(shí)，這可能表明斷路器存在誤動(dòng)作或保護(hù)與斷路器之間的控制信號(hào)存在異常。在分層模糊Petri網(wǎng)模型中，為了準(zhǔn)確反映這種異常情況，需要修改與該斷路器動(dòng)作相關(guān)的變遷觸發(fā)條件。原本的變遷觸發(fā)條件可能僅基于保護(hù)動(dòng)作信號(hào)，現(xiàn)在需要增加對(duì)時(shí)間間隔的判斷。例如，只有當(dāng)保護(hù)動(dòng)作信號(hào)出現(xiàn)且兩者之間的時(shí)間間隔在合理范圍內(nèi)時(shí)，該變遷才會(huì)觸發(fā)。通過這種方式，模型能夠更準(zhǔn)確地模擬實(shí)際電網(wǎng)中保護(hù)和斷路器的動(dòng)作邏輯，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以結(jié)合其他因素對(duì)模型進(jìn)行綜合修正?？紤]保護(hù)和斷路器的歷史動(dòng)作記錄、設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)等。若某個(gè)保護(hù)裝置在過去多次出現(xiàn)動(dòng)作時(shí)間異常的情況，那么在本次故障診斷中，對(duì)其動(dòng)作變遷的置信度調(diào)整幅度可以更大。同時(shí)，若設(shè)備處于老化、過載等異常運(yùn)行狀態(tài)，也會(huì)影響保護(hù)和斷路器的動(dòng)作可靠性，需要在模型修正中予以考慮。通過綜合考慮這些因素，可以使基于時(shí)序信息的模型修正更加全面和準(zhǔn)確，從而進(jìn)一步提高基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法的性能。四、基于計(jì)及時(shí)序分層模糊Petri網(wǎng)的故障診斷算法4.1診斷算法流程設(shè)計(jì)基于計(jì)及時(shí)序分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷算法旨在利用所構(gòu)建的模型，快速、準(zhǔn)確地判斷電網(wǎng)故障元件，分析保護(hù)和斷路器的動(dòng)作情況。其總體流程涵蓋數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、模型初始化、正向推理、逆向推理以及結(jié)果驗(yàn)證和輸出等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)緊密相連，協(xié)同完成故障診斷任務(wù)。數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理是診斷算法的首要步驟。通過電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控（SCADA）系統(tǒng)、廣域測(cè)量系統(tǒng)（WAMS）等，實(shí)時(shí)獲取保護(hù)和斷路器的動(dòng)作信息、故障發(fā)生時(shí)刻等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是故障診斷的基礎(chǔ)，但原始數(shù)據(jù)可能存在噪聲、錯(cuò)誤或不完整的情況。例如，由于通信干擾，保護(hù)動(dòng)作信號(hào)可能出現(xiàn)誤報(bào)或漏報(bào)；斷路器動(dòng)作時(shí)間的記錄可能存在一定誤差。因此，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。采用濾波算法去除噪聲干擾，利用數(shù)據(jù)校驗(yàn)和冗余信息對(duì)比等方法修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，對(duì)于不完整的數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行合理補(bǔ)充。在某實(shí)際電網(wǎng)故障診斷中，通過對(duì)SCADA系統(tǒng)采集到的保護(hù)動(dòng)作信息進(jìn)行冗余校驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)并糾正了一條錯(cuò)誤的保護(hù)動(dòng)作信號(hào)，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，進(jìn)行模型初始化。根據(jù)電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和元件參數(shù)，構(gòu)建計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)模型。設(shè)置各庫所的初始模糊值，這些值反映了元件故障、保護(hù)動(dòng)作和斷路器跳閘的初始可能性。對(duì)于表示元件故障的庫所，若該元件歷史故障率較高，則初始模糊值可設(shè)為相對(duì)較大的值。同時(shí)，確定變遷的觸發(fā)閾值和規(guī)則可信度，這些參數(shù)的設(shè)定基于保護(hù)和斷路器的動(dòng)作特性、歷史動(dòng)作記錄以及專家經(jīng)驗(yàn)。對(duì)于主保護(hù)動(dòng)作變遷，由于其可靠性較高，規(guī)則可信度可設(shè)為0.95；而對(duì)于后備保護(hù)動(dòng)作變遷，考慮到其動(dòng)作的不確定性相對(duì)較大，規(guī)則可信度可設(shè)為0.85。正向推理是故障診斷的核心環(huán)節(jié)之一。從初始模糊標(biāo)識(shí)出發(fā)，根據(jù)模糊Petri網(wǎng)的推理規(guī)則，依次判斷各變遷是否滿足觸發(fā)條件。當(dāng)某個(gè)變遷的輸入庫所的模糊值加權(quán)和大于等于其觸發(fā)閾值時(shí)，該變遷觸發(fā)。計(jì)算變遷的輸入庫所模糊值加權(quán)和時(shí)，需考慮各輸入弧的權(quán)重。對(duì)于某個(gè)線路保護(hù)動(dòng)作變遷，其輸入庫所包括表示線路故障的庫所和表示故障電流越限的庫所，若從線路故障庫所到變遷的弧權(quán)重為0.6，從故障電流越限庫所到變遷的弧權(quán)重為0.4，線路故障庫所的模糊值為0.8，故障電流越限庫所的模糊值為0.7，則輸入加權(quán)和為0.8×0.6+0.7×0.4=0.76。若該變遷的觸發(fā)閾值為0.7，則該變遷觸發(fā)，更新輸出庫所的模糊值。通過不斷觸發(fā)變遷，逐步推斷出可能的故障元件及其故障可能性。在正向推理過程中，還需考慮時(shí)序信息的約束，對(duì)于保護(hù)動(dòng)作和斷路器跳閘的變遷觸發(fā)，需檢查其時(shí)間是否符合預(yù)設(shè)的時(shí)序約束。若某個(gè)保護(hù)動(dòng)作的時(shí)間早于故障發(fā)生時(shí)間，或者斷路器跳閘時(shí)間與保護(hù)動(dòng)作時(shí)間間隔超出合理范圍，則該變遷的觸發(fā)需進(jìn)行特殊處理，可能降低其規(guī)則可信度或進(jìn)行進(jìn)一步的分析判斷。逆向推理主要用于在確定故障元件后，分析保護(hù)和斷路器的動(dòng)作情況，判斷其是否存在誤動(dòng)、拒動(dòng)等異常行為。從表示故障元件的庫所開始，反向搜索與之相連的變遷和庫所。根據(jù)規(guī)則可信度和輸出庫所的模糊值，計(jì)算輸入庫所的期望模糊值。若實(shí)際的輸入庫所模糊值與期望模糊值相差較大，則說明與之相關(guān)的保護(hù)或斷路器可能存在異常。當(dāng)確定某條線路故障后，反向分析該線路主保護(hù)動(dòng)作的庫所，若根據(jù)規(guī)則計(jì)算出主保護(hù)動(dòng)作庫所的期望模糊值為0.9，但實(shí)際模糊值僅為0.3，則表明主保護(hù)可能存在拒動(dòng)情況。完成正向推理和逆向推理后，對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和輸出。將診斷結(jié)果與實(shí)際的電網(wǎng)運(yùn)行情況、其他監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。若診斷結(jié)果與實(shí)際情況相符，則輸出最終的故障診斷報(bào)告，包括故障元件、故障類型、故障發(fā)生時(shí)間、保護(hù)和斷路器的動(dòng)作情況以及異常行為分析等信息。若診斷結(jié)果與實(shí)際情況存在差異，則進(jìn)一步檢查數(shù)據(jù)、模型和推理過程，找出原因并進(jìn)行修正。在某復(fù)雜電網(wǎng)故障診斷中，通過將診斷結(jié)果與WAMS系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到的故障錄波數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)診斷結(jié)果中對(duì)某一保護(hù)的動(dòng)作判斷存在偏差，經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)是由于該保護(hù)動(dòng)作時(shí)間的計(jì)算出現(xiàn)錯(cuò)誤，修正后得到了準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。通過以上完整的診斷算法流程，基于計(jì)及時(shí)序分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法能夠充分利用電網(wǎng)故障信息，準(zhǔn)確判斷故障元件，分析保護(hù)和斷路器的動(dòng)作情況，為電網(wǎng)的故障恢復(fù)和安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支持。4.2正向推理算法正向推理算法是基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)電網(wǎng)故障診斷方法中的關(guān)鍵部分，其核心是從已知的故障征兆，即保護(hù)和斷路器動(dòng)作信息出發(fā)，依據(jù)模糊Petri網(wǎng)的推理規(guī)則和時(shí)序約束，逐步推導(dǎo)可能的故障元件及其置信度。在實(shí)際電網(wǎng)故障診斷中，首先獲取保護(hù)和斷路器的動(dòng)作信息，將其轉(zhuǎn)化為模糊Petri網(wǎng)中庫所的初始模糊值。假設(shè)某條線路L1的主保護(hù)動(dòng)作，對(duì)應(yīng)的庫所p_{main\_protection\_L1}的模糊值設(shè)為0.8（表示主保護(hù)動(dòng)作的可信度為80%）；若該線路的斷路器也跳閘，對(duì)應(yīng)的庫所p_{breaker\_L1}的模糊值設(shè)為0.9（表示斷路器跳閘的可信度為90%）。這些初始模糊值是正向推理的起點(diǎn)。在推理過程中，根據(jù)模糊Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和規(guī)則，判斷變遷是否滿足觸發(fā)條件。變遷的觸發(fā)條件與輸入庫所的模糊值、弧權(quán)重以及變遷閾值相關(guān)。對(duì)于一個(gè)表示線路故障導(dǎo)致主保護(hù)動(dòng)作的變遷t_{main\_protection\_L1}，其輸入庫所包括表示線路故障的庫所p_{fault\_L1}和其他相關(guān)條件庫所（如故障電流越限庫所等）。從p_{fault\_L1}到t_{main\_protection\_L1}的弧權(quán)重設(shè)為0.7，從故障電流越限庫所到t_{main\_protection\_L1}的弧權(quán)重設(shè)為0.3，t_{main\_protection\_L1}的變遷閾值為0.6。若p_{fault\_L1}的模糊值為0.7，故障電流越限庫所的模糊值為0.8，則計(jì)算該變遷的輸入加權(quán)和為0.7×0.7+0.8×0.3=0.73，由于0.73\gt0.6，該變遷滿足觸發(fā)條件，可以觸發(fā)。當(dāng)變遷觸發(fā)時(shí)，根據(jù)規(guī)則可信度計(jì)算輸出庫所的模糊值。對(duì)于變遷t_{main\_protection\_L1}，其規(guī)則可信度為0.9，觸發(fā)后輸出庫所p_{main\_protection\_L1}的模糊值更新為0.73×0.9=0.657。通過不斷觸發(fā)變遷，逐步推斷出可能的故障元件。在這個(gè)過程中，若某個(gè)表示元件故障的庫所模糊值逐漸增大并超過設(shè)定的故障閾值（如0.7），則可判斷該元件可能發(fā)生故障。計(jì)及時(shí)序信息是正向推理算法的重要特點(diǎn)。在判斷變遷觸發(fā)時(shí)，除了考慮模糊值和閾值等條件外，還需檢查保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)間是否符合時(shí)序約束。主保護(hù)動(dòng)作時(shí)間應(yīng)在故障發(fā)生后的一定時(shí)間范圍內(nèi)，且斷路器跳閘時(shí)間應(yīng)在主保護(hù)動(dòng)作后的合理時(shí)間間隔內(nèi)。若某條線路故障發(fā)生時(shí)間為t_0，主保護(hù)動(dòng)作時(shí)間為t_1，斷路器跳閘時(shí)間為t_2，主保護(hù)動(dòng)作延時(shí)范圍為[10,50]ms，斷路器動(dòng)作延時(shí)范圍為[30,80]ms。若t_1-t_0=30ms，t_2-t_1=50ms，則滿足時(shí)序約束，該變遷觸發(fā)的可信度較高；若t_1-t_0=80ms，超出了主保護(hù)動(dòng)作延時(shí)范圍，則需要對(duì)該變遷觸發(fā)的可信度進(jìn)行調(diào)整，如降低其可信度，以反映時(shí)序異常對(duì)故障診斷結(jié)果的影響。正向推理算法通過逐步推導(dǎo)和更新庫所的模糊值，結(jié)合時(shí)序信息的檢查和分析，能夠準(zhǔn)確地推斷出可能的故障元件及其置信度，為電網(wǎng)故障診斷提供重要的依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以結(jié)合其他信息，如電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、歷史故障數(shù)據(jù)等，進(jìn)一步提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。4.3逆向推理算法在正向推理初步確定故障元件后，逆向推理算法發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它主要用于驗(yàn)證故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，并深入分析保護(hù)及斷路器動(dòng)作的正確性，為故障分析提供更全面、深入的信息。逆向推理以正向推理得出的故障元件為起點(diǎn)，從表示故障元件的庫所開始，反向搜索與之相連的變遷和庫所。在某電網(wǎng)故障診斷中，通過正向推理確定了某條線路L2發(fā)生故障，即表示該線路故障的庫所p_{fault\_L2}的模糊值超過了設(shè)定的故障閾值。在逆向推理時(shí)，首先找到與p_{fault\_L2}相連的表示線路主保護(hù)動(dòng)作的變遷t_{main\_protection\_L2}以及相關(guān)庫所p_{main\_protection\_L2}，還有表示后備保護(hù)動(dòng)作的變遷t_{backup\_protection\_L2}及相關(guān)庫所p_{backup\_protection\_L2}。根據(jù)模糊Petri網(wǎng)的推理規(guī)則和已知的故障元件庫所模糊值，計(jì)算各輸入庫所的期望模糊值。對(duì)于變遷t_{main\_protection\_L2}，已知其規(guī)則可信度為\mu(t_{main\_protection\_L2})=0.9，故障元件庫所p_{fault\_L2}的模糊值為1（因?yàn)橐汛_定該線路故障），則根據(jù)公式E(p_{main\_protection\_L2})=\frac{M(p_{fault\_L2})}{\mu(t_{main\_protection\_L2})}，可計(jì)算出主保護(hù)動(dòng)作庫所p_{main\_protection\_L2}的期望模糊值為E(p_{main\_protection\_L2})=\frac{1}{0.9}\approx1.11（實(shí)際計(jì)算時(shí)需將結(jié)果歸一化到[0,1]區(qū)間，假設(shè)歸一化后為0.95）。同樣地，對(duì)于后備保護(hù)動(dòng)作變遷t_{backup\_protection\_L2}，若其規(guī)則可信度為0.8，計(jì)算得到后備保護(hù)動(dòng)作庫所p_{backup\_protection\_L2}的期望模糊值為E(p_{backup\_protection\_L2})=\frac{1}{0.8}=1.25（歸一化后假設(shè)為0.85）。將計(jì)算得到的期望模糊值與實(shí)際采集到的保護(hù)和斷路器動(dòng)作信息所對(duì)應(yīng)的庫所模糊值進(jìn)行對(duì)比，以此判斷保護(hù)和斷路器是否存在誤動(dòng)、拒動(dòng)等異常行為。若主保護(hù)動(dòng)作庫所p_{main\_protection\_L2}的實(shí)際模糊值為0.3，與期望模糊值0.95相差較大，這表明主保護(hù)可能存在拒動(dòng)情況；若后備保護(hù)動(dòng)作庫所p_{backup\_protection\_L2}的實(shí)際模糊值為0.9，大于期望模糊值0.85，可能存在后備保護(hù)誤動(dòng)的情況。在逆向推理過程中，同樣需要考慮時(shí)序信息的約束。檢查保護(hù)動(dòng)作和斷路器跳閘的時(shí)間順序是否符合正常的邏輯關(guān)系。主保護(hù)動(dòng)作時(shí)間應(yīng)早于后備保護(hù)動(dòng)作時(shí)間，且斷路器跳閘時(shí)間應(yīng)在相應(yīng)保護(hù)動(dòng)作后的合理時(shí)間范圍內(nèi)。若在逆向推理中發(fā)現(xiàn)主保護(hù)動(dòng)作時(shí)間晚于后備保護(hù)動(dòng)作時(shí)間，或者斷路器跳閘時(shí)間與保護(hù)動(dòng)作時(shí)間間隔超出了預(yù)設(shè)的時(shí)序范圍，則進(jìn)一步分析異常原因，可能是保護(hù)裝置故障、信號(hào)傳輸延遲或其他干擾因素導(dǎo)致。逆向推理算法通過反向推導(dǎo)保護(hù)和斷路器的動(dòng)作情況，結(jié)合時(shí)序信息的分析，能夠有效驗(yàn)證故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，判斷保護(hù)和斷路器的異常行為，為電網(wǎng)故障的全面分析和處理提供重要依據(jù)。4.4算法優(yōu)化策略在大規(guī)模電網(wǎng)故障診斷中，傳統(tǒng)的基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)故障診斷算法面臨著計(jì)算復(fù)雜度高、效率低等問題。為了提高算法在實(shí)際應(yīng)用中的性能，需要采取一系列有效的優(yōu)化策略。關(guān)聯(lián)矩陣是模糊Petri網(wǎng)模型中描述庫所與變遷之間連接關(guān)系的重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在大規(guī)模電網(wǎng)中，關(guān)聯(lián)矩陣往往規(guī)模龐大，包含大量冗余信息，這會(huì)顯著增加計(jì)算量和存儲(chǔ)空間。因此，對(duì)關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行約簡(jiǎn)是降低計(jì)算復(fù)雜度的關(guān)鍵步驟。通過分析電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和故障傳播邏輯，可以識(shí)別出關(guān)聯(lián)矩陣中的冗余行和列。對(duì)于某些在故障傳播過程中始終不會(huì)被觸發(fā)的變遷所對(duì)應(yīng)的行，以及與故障診斷無關(guān)的庫所所對(duì)應(yīng)的列，可以將其從關(guān)聯(lián)矩陣中刪除。在一個(gè)包含眾多線路和母線的復(fù)雜電網(wǎng)模型中，部分備用線路的保護(hù)和斷路器在正常運(yùn)行情況下幾乎不會(huì)動(dòng)作，其對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)矩陣元素在故障診斷過程中始終為零，這些冗余元素的存在不僅占用大量存儲(chǔ)空間，還會(huì)增加計(jì)算負(fù)擔(dān)。通過刪除這些冗余元素，可以有效減小關(guān)聯(lián)矩陣的規(guī)模，從而減少后續(xù)計(jì)算過程中的矩陣運(yùn)算量，提高算法的計(jì)算效率。并行計(jì)算技術(shù)為提高故障診斷算法的計(jì)算速度提供了有效途徑。利用多線程技術(shù)，可以將診斷算法中的不同任務(wù)分配到多個(gè)線程中并行執(zhí)行。在正向推理和逆向推理過程中，不同元件層模型的推理任務(wù)可以分別由不同線程負(fù)責(zé)。當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，多個(gè)線路和母線的故障診斷任務(wù)可以同時(shí)進(jìn)行，每個(gè)線程獨(dú)立計(jì)算各自負(fù)責(zé)的元件層模型的庫所模糊值和變遷觸發(fā)情況，從而大大縮短整體的推理時(shí)間。結(jié)合分布式計(jì)算框架，如ApacheSpark等，可以將大規(guī)模電網(wǎng)的故障診斷任務(wù)分布到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理。每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)處理一部分電網(wǎng)模型的數(shù)據(jù)，通過節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)電網(wǎng)故障的快速診斷。在一個(gè)覆蓋范圍廣、節(jié)點(diǎn)眾多的區(qū)域電網(wǎng)中，采用分布式計(jì)算框架可以將故障診斷任務(wù)分配到各個(gè)地區(qū)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，各節(jié)點(diǎn)同時(shí)進(jìn)行計(jì)算，最后將計(jì)算結(jié)果匯總分析，顯著提高了故障診斷的速度，滿足了電網(wǎng)對(duì)故障診斷實(shí)時(shí)性的要求。在實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行中，故障發(fā)生的概率和影響程度存在差異。因此，可以根據(jù)故障的優(yōu)先級(jí)對(duì)診斷任務(wù)進(jìn)行排序，優(yōu)先處理高優(yōu)先級(jí)的故障。對(duì)于涉及重要輸電線路、樞紐變電站等關(guān)鍵元件的故障，將其優(yōu)先級(jí)設(shè)置為高；而對(duì)于一些次要元件的故障，優(yōu)先級(jí)設(shè)置為低。在某大型電網(wǎng)中，連接多個(gè)區(qū)域電網(wǎng)的主干輸電線路故障會(huì)對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生重大影響，這類故障的優(yōu)先級(jí)應(yīng)設(shè)置為高，在故障診斷時(shí)優(yōu)先進(jìn)行處理。通過優(yōu)先處理高優(yōu)先級(jí)故障，可以快速定位和解決對(duì)電網(wǎng)影響較大的故障，保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，對(duì)于低優(yōu)先級(jí)故障，可以在高優(yōu)先級(jí)故障處理完成后，利用系統(tǒng)的空閑資源進(jìn)行診斷，提高了系統(tǒng)資源的利用率，進(jìn)一步優(yōu)化了故障診斷的效率。通過上述優(yōu)化策略，基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷算法在計(jì)算復(fù)雜度、計(jì)算速度和資源利用率等方面得到了顯著提升，能夠更好地適應(yīng)大規(guī)模電網(wǎng)故障診斷的需求，為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供更可靠的技術(shù)支持。五、案例分析與驗(yàn)證5.1案例選取與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備為了全面驗(yàn)證基于計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法的有效性和準(zhǔn)確性，選取某地區(qū)實(shí)際運(yùn)行的220kV電網(wǎng)作為案例研究對(duì)象。該電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含多個(gè)變電站、輸電線路以及各類電力設(shè)備，具有典型的電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和運(yùn)行特性，能夠充分體現(xiàn)實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行中的各種情況和故障類型。在正常運(yùn)行方式下，該電網(wǎng)通過多個(gè)變電站將不同電源點(diǎn)的電能進(jìn)行匯集和分配，各輸電線路承擔(dān)著不同區(qū)域之間的電力傳輸任務(wù)。各變電站的主接線方式為雙母線接線，這種接線方式具有較高的可靠性和靈活性，能夠在部分設(shè)備檢修或故障時(shí)，通過倒閘操作保證電力的正常供應(yīng)。在電網(wǎng)運(yùn)行過程中，各保護(hù)裝置和斷路器按照預(yù)定的邏輯和動(dòng)作時(shí)限進(jìn)行工作，以確保在發(fā)生故障時(shí)能夠快速、準(zhǔn)確地切除故障，保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。在保護(hù)和斷路器配置方面，針對(duì)不同的電力設(shè)備，配備了相應(yīng)的主保護(hù)和后備保護(hù)。對(duì)于輸電線路，通常配置了距離保護(hù)、零序保護(hù)等主保護(hù)，以及過電流保護(hù)等后備保護(hù)；對(duì)于變壓器，配置了差動(dòng)保護(hù)、瓦斯保護(hù)等主保護(hù)，以及零序過電流保護(hù)等后備保護(hù)。這些保護(hù)裝置能夠根據(jù)故障類型和位置，在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)動(dòng)作，發(fā)出跳閘信號(hào)，控制斷路器切斷故障線路。斷路器則根據(jù)保護(hù)裝置的跳閘信號(hào)，迅速切斷電路，實(shí)現(xiàn)故障隔離。同時(shí)，為了確保保護(hù)和斷路器動(dòng)作的可靠性，還配備了相應(yīng)的二次設(shè)備，如電流互感器、電壓互感器、繼電器等，以及通信設(shè)備，用于傳輸保護(hù)動(dòng)作信號(hào)和故障信息。獲取故障發(fā)生時(shí)的保護(hù)和斷路器動(dòng)作信息是進(jìn)行故障診斷的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。這些信息主要來源于電網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控（SCADA）系統(tǒng)。SCADA系統(tǒng)通過分布在電網(wǎng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳感器和測(cè)控裝置，實(shí)時(shí)采集保護(hù)和斷路器的動(dòng)作信號(hào)、故障發(fā)生時(shí)刻等數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)秸{(diào)度中心的主站系統(tǒng)。在某一次故障發(fā)生時(shí)，SCADA系統(tǒng)記錄了多個(gè)保護(hù)裝置的動(dòng)作時(shí)間和動(dòng)作信號(hào)，以及相應(yīng)斷路器的跳閘時(shí)間和狀態(tài)變化信息。例如，某條220kV輸電線路發(fā)生故障時(shí)，SCADA系統(tǒng)記錄了該線路主保護(hù)動(dòng)作時(shí)間為t1，后備保護(hù)動(dòng)作時(shí)間為t2，對(duì)應(yīng)斷路器的跳閘時(shí)間為t3，這些時(shí)間信息精確到毫秒級(jí)，為后續(xù)的故障診斷分析提供了重要依據(jù)。除了SCADA系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，還收集了故障錄波數(shù)據(jù)。故障錄波裝置能夠在故障發(fā)生時(shí)，快速記錄電力系統(tǒng)的電氣量變化，如電流、電壓的幅值和相位等。這些數(shù)據(jù)可以通過專用的通信通道傳輸?shù)焦收箱洸ǚ治鱿到y(tǒng)，為進(jìn)一步分析故障原因和故障類型提供詳細(xì)的電氣量信息。在上述輸電線路故障案例中，故障錄波數(shù)據(jù)顯示了故障發(fā)生前后電流和電壓的變化曲線，通過對(duì)這些曲線的分析，可以準(zhǔn)確判斷故障類型為三相短路故障，且故障點(diǎn)距離線路始端的距離約為線路全長的30%。此外，還參考了電網(wǎng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括設(shè)備的歷史故障記錄、保護(hù)和斷路器的動(dòng)作統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)有助于了解設(shè)備的運(yùn)行狀況和故障規(guī)律，為故障診斷模型的參數(shù)設(shè)置和結(jié)果分析提供參考。5.2基于計(jì)及時(shí)序分層模糊Petri網(wǎng)的故障診斷過程基于上述案例數(shù)據(jù)，利用計(jì)及時(shí)序的分層模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行故障診斷。首先，構(gòu)建該220kV電網(wǎng)的分層模糊Petri網(wǎng)模型。在元件層，針對(duì)每一條輸電線路、母線和變壓器等元件，分別建立對(duì)應(yīng)的模糊Petri網(wǎng)子模型。對(duì)于某條220kV輸電線路L3，設(shè)置庫所p_{L3\_fault}表示線路L3是否故障，p_{L3\_main\_protection}表示線路L3的主保護(hù)動(dòng)作狀態(tài)，p_{L3\_backup\_protection}表示后備保護(hù)動(dòng)作狀態(tài)，p_{L3\_breaker}表示斷路器的跳閘狀態(tài)。變遷t_{L3\_main\_protection}表示線路L3故障導(dǎo)致主保護(hù)動(dòng)作的邏輯，變遷t_{L3\_backup\_protection}表示主保護(hù)拒動(dòng)時(shí)后備保護(hù)動(dòng)作的邏輯，變遷t_{L3\_breaker}表示保護(hù)動(dòng)作后斷路器跳閘的邏輯。在保護(hù)層，將各個(gè)保護(hù)裝置的動(dòng)作邏輯用模糊Petri網(wǎng)表示。對(duì)于線路L3的主保護(hù)裝置，設(shè)置庫所表示其動(dòng)作條件和動(dòng)作狀態(tài)，變遷表示動(dòng)作的觸發(fā)條件。當(dāng)線路L3的電流、電壓等參數(shù)滿足主保護(hù)動(dòng)作條件時(shí)，相應(yīng)的變遷觸發(fā)，主保護(hù)動(dòng)作，庫所狀態(tài)改變。斷路器層同樣以斷路器的跳閘邏輯為核心構(gòu)建模糊Petri網(wǎng)模型，庫所表示斷路器的合閘和跳閘狀態(tài)，變遷表示跳閘的觸發(fā)條件。在模型中引入時(shí)序信息，定義保護(hù)動(dòng)作延時(shí)和斷路器動(dòng)作延時(shí)的時(shí)間約束。線路L3主保護(hù)動(dòng)作延時(shí)范圍設(shè)定為[20,50]ms，斷路器動(dòng)作延時(shí)范圍設(shè)定為[40,80]ms。同時(shí)，明確動(dòng)作順序約束，即故障發(fā)生后，主保護(hù)先動(dòng)作，然后斷路器在主保護(hù)動(dòng)作后的一定時(shí)間內(nèi)跳閘。完成模型構(gòu)建后，進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。根據(jù)保護(hù)和斷路器的歷史動(dòng)作記錄、可靠性評(píng)估等信息，確定變遷的規(guī)則可信度和弧權(quán)重。線路L3主保護(hù)動(dòng)作變遷t_{L3\_main\_protection}的規(guī)則可信度設(shè)為0.95，從p_{L3\_fault}到t_{L3\_main\_protection}的弧權(quán)重設(shè)為0.7，從其他輔助條件庫所到t_{L3\_main\_protection}的弧權(quán)重設(shè)為0.3。設(shè)置各庫所的初始模糊值，根據(jù)故障發(fā)生時(shí)采集到的保護(hù)和斷路器動(dòng)作信息，若線路L3的主保護(hù)動(dòng)作信號(hào)出現(xiàn)，將p_{L3\_main\_protection}的初始模糊值設(shè)為0.8；若斷路器跳閘信號(hào)出現(xiàn)，將p_{L3\_breaker}的初始模糊值設(shè)為0.9。接下來進(jìn)行推理計(jì)算。采用正向推理算法，從初始模糊標(biāo)識(shí)開始，根據(jù)變遷的觸發(fā)條件和規(guī)則可信度，逐步計(jì)算各庫所的模糊值。當(dāng)檢測(cè)到線路L3的故障信號(hào)，且相關(guān)保護(hù)和斷路器動(dòng)作信息滿足變遷觸發(fā)條件時(shí)，如p_{L3\_fault}的模糊值為0.8，通過計(jì)算變遷t_{L3\_main\_protection}的輸入加權(quán)和，若滿足閾值條件，則該變遷觸發(fā)，更新p_{L3\_main\_protection}的模糊值。在推理過程中，嚴(yán)格檢查保護(hù)和斷路器動(dòng)作的時(shí)間是否符合時(shí)序約束。若主保護(hù)動(dòng)作時(shí)間超出設(shè)定的延時(shí)