25、电力系统故障诊断与多智能体系统一致性研究

电力系统故障诊断与多智能体系统一致性研究

在电力系统和多智能体系统领域，故障诊断和一致性控制是两个重要的研究方向。下面将分别介绍基于BP神经网络的电力系统故障诊断方法，以及离散时间多智能体系统在智能领导者下的一致性问题。

基于BP神经网络的电力系统故障诊断

在电力系统正常运行时，通过在某一时刻对晶闸管进行短路或开路操作来模拟实际故障。由于晶闸管故障时电流波形变化缓慢，特征易于采集，因此选择电流作为诊断信息。

• 故障模拟与特征提取
  • 正常运行时，模拟系统前段的三相电流波形呈现特定形态。当在2.1s控制AP1晶闸管开路时，故障电流波形会发生明显变化，电流信号出现畸变，不同故障波形差异显著。因此，可以从输出电流波形中提取相应故障的信号特征。
• BP神经网络模型构建
  • 收集训练样本
    • 为了让神经网络能够输出故障定位类型，采用二进制对故障进行编码。最高位表示故障是短路（0）还是开路（1）；次高位表示是P桥（0）还是N桥（1）；最后三位表示晶闸管。总共使用5位对故障进行编码，具体故障代码如下表所示：
      |故障类型|代码|故障类型|代码|故障类型|代码|故障类型|代码|
      | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
      |AP1短路|00001|AN1短路|01001|AP1开路|10001|AN1开路|11001|
      |A