● 摘要
在电力行业迈向智能电网发展和故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management, PHM)得到越来越广泛的关注和应用的背景下，本文开展了智能电网的故障预测与健康管理理念的探讨和技术方法的研究，旨在在可实现的和已应用发展的电网监测技术、信息技术、故障诊断技术等基础上，通过其应用实现智能电网“更坚强，更智能”的性能。
本文的主要工作包括：
（1）提出了智能电网故障预测与健康管理的研究体系架构。
（2）设计并实现了面向智能电网故障预测与健康管理的信息管理系统。硬件上，基于无线传感器网络实现在线监测和数据传输。软件上，采用C#语言开发了相应的软件平台。
（3）提出了基于改进灰色预测模型和模糊理论的变压器故障预测方法。基于油中溶解气体分析(DGA)，通过对传统灰色预测模型GM(1,1)的改进和引入灰色线性回归组合模型，提出了改进的可适用于不同序列长度和不同变化趋势的监测数据的变压器油中溶解气体的预测方法，利用模糊综合评判方法进行了故障判断，并利用仿真验证了方法的可行性和有效性。
（4）提出了基于风险评估和故障因素分析的变压器健康管理策略。正常运行情况下，以变压器健康指数为主要依据，建立风险评估模型，进行风险成本和检修成本分析，制定检修顺序，再通过最优化模型找到最佳检修方式。潜伏性故障情况下，以变压器故障预测结果为主要依据，综合故障因素的当前特征量在线监测信息和故障预测推断信息进行故障因素分析，作为预防性维修依据。突发故障情况下，通过在线监测系统检测和/或诊断故障，直接利用故障信息指导调控。
（5）探讨了智能电网突发故障下的故障诊断问题。利用Petri网建立的电网故障诊断模型，采用层次分析法对断路器进行健康状态评估，并将断路器的状态评估值以概率信息的形式引入Petri网模型中，该诊断方法可兼顾到保护设备动作信息的不确定性。
本文探究了智能电网故障预测与健康管理的理论框架和关键性技术问题，对智能电网故障预测与健康管理的发展具有重要意义。