摘要
本发明属于电力系统故障诊断与恢复技术领域。提出了一种电力系统故障恢复期间元件状态识别方法及系统,根据元件致灾条件属性集确定多个候选属性子集,根据知识粒度进行元件致灾条件属性集的约简;基于信息熵对约简后的致灾条件属性集的缺失属性区间进行信息填充,得到完整致灾条件属性集;计算完整致灾条件属性集中的元件状态关联度,基于元件状态关联度构建推理网络关联矩阵,根据推理网络关联矩阵确定状态未确知元件损坏置信度;本发明能够在信息缺失条件下,有效利用可获取的有限信息,通过构建致灾属性集、计算状态关联度和建立推理网络,实现对未确知元件故障置信度的在线推理,提升了恢复决策的安全性和效率。
技术关键词
电力系统故障恢复
状态识别方法
元件
灰色关联度
推理网络
状态识别系统
信息熵
Petri网络模型
可读存储介质
电力系统故障诊断
电气
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