CN103855691B - 一种变电站故障诊断的方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种变电站故障诊断方法，包括根据所述变电站不同关联节点间的因果关系，构建第一模糊规则矩阵，该关联节点包括继电器、断路器和预设故障区域，该第一模糊规则矩阵元素包括所述关联节点间的预设因果关系值；根据获取的所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量，该第一状态向量元素包括每一关联节点对应的第一状态值；将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊运算，根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值；将所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域，本发明提高了变电站故障诊断的准确度和速率。

Description

一种变电站故障诊断的方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及自动控制系统技术领域，更具体的说是涉及一种变电站故障诊断方法、装置及系统。

背景技术

随着国民经济的发展，优质、可靠、稳定的电力供应已成为电能用户的普遍要求，然而在实际的电力系统运行中，往往会由于自然、人为等各种因素使电力系统的出线或母线故障，从而降低了电力系统供电质量，甚至会使电力系统的供电中断，影响电力系统的正常运行，因此，在发生电力系统发生故障时，如何准确快速的找到其中的故障区域尤其重要。

目前，变电站作为电力系统的重要基础和支撑，在电力系统发生故障时，变电站中的SCSDA系统（Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统）会产生大量的告警信息，其中，该告警信息通常会包括变电站中的继电器和断路器的状态信息，变电站的运行人员将根据该状态信息进行分析和判断，诊断出电力系统的故障区域并对其进行处理，从而恢复电力系统的正常工作。但是，这种诊断方法需要变电站运行人员投入大量的时间和精力来进行分析和判断，延长了故障区域停电的时间，降低了工作效率，且这种诊断方法的诊断过程不能保证得到的故障区域的准确性，即降低了电力供电的可靠性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种变电站故障诊断方法、装置及系统，解决了现有技术中的故障诊断方法不能及时准确的得到电力系统的故障区域的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种变电站故障诊断方法，包括：

根据所述变电站不同关联节点间的因果关系，构建第一模糊规则矩阵，所述关联节点包括继电器、断路器和预设故障区域，所述第一模糊规则矩阵元素包括所述关联节点间的预设因果关系值；

根据获取的所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量，其中，所述第一状态向量元素包括每一关联节点对应的第一状态值，所述预设故障区域对应的第一状态值为0值，所述继电器和所述断路器的第一状态值为状态真实度值；

将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊运算，根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值；

将所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域。

优选的，所述将所述预设故障区域对应的更新后的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域包括：

将每一关联节点对应的第二状态值形成第三状态向量；

构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一所述关联节点为预设故障区域时的状态真实度值；

将所述第三状态向量与所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定不同所述预设故障区域对应的第二状态值；

将所述第二状态值大于故障阈值对应的所述预设故障区域确定为目标故障区域。

优选的，将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊运算根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值包括：

依据所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到第二状态向量；

依据所述第一状态向量和所述第二状态向量，判断所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器是否存在失效设备；

如果是，按照第一状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为第二状态值，所述第一状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量；B为备选继电器和备选断路器的备选向量，备选向量元素包括每一关联节点当存在失效设备时对应的状态真实度值；

如果否，按照第二状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量元素值为第二状态值，所述第二状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量。

优选的，所述将所述预设故障区域对应的更新后的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域包括：

构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为所述预设故障区域的状态真实度值；

将所述第三状态向量和所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定所述预设故障区域向量对应的更新后的第二状态值；

将所述第二状态值大于故障阈值的预设故障区域确定为目标故障区域。

优选的，所述第一状态信息包括所述继电器和所述断路器的电流信息，所述继电器和所述断路器的状态真实度值为根据所述电流信息以及隶属度函数计算得到的。

一种变电站故障诊断装置，包括：

第一构建单元，用于根据所述变电站不同关联节点的因果关系，构建第一模糊规则矩阵，所述关联节点包括继电器、断路器和预设故障区域，所述第一模糊规则矩阵元素表示关联节点之间的预设因果关系值；

第二构建单元，用于根据所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量，其中，所述第一状态向量元素包括每一关联节点对应的第一状态值，所述预设故障区域对应的第一状态值为0值，所述继电器和所述断路器的第一状态值为状态真实度值；

第一更新单元，用于将所述第一构建单元得到的所述第一模糊规则矩阵和所述第二构建单元得到的所述第一状态向量进行模糊运算，根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的状态值，得到第二状态值；

第一确定单元，用于将所述第一更新单元得到的所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定所述预设故障区域中的目标故障区域。

优选的，所述第一确定单元包括：

第三构建单元，用于将每一关联节点对应的第二状态值形成第三状态向量；

第四构建单元，用于构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为预设故障区域的状态真实度值；

第四运算单元，用于将所述第三状态向量与所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定不同所述预设故障区域对应的第二状态值；

第二确定单元，用于将所述第二状态值大于故障阈值的所述预设故障区域确定为目标故障区域。

优选的，所述第一更新单元包括：

第一运算单元、用于依据所述第一构建单元得到的所述第一模糊规则矩阵和所述第二构建单元得到的所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到第二状态向量；

第一判断单元，用于依据所述第二构建单元得到的所述第一状态向量和所述第一运算单元得到的所述第二状态向量，判断所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器是否存在失效设备；

第二运算单元，用于在所述第一判断单元的结果为是时，按照第一状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为第二状态值，所述第一状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量；B为备选继电器和备选断路器的备选向量，备选向量元素包括每一关联节点当存在失效设备时对应的状态真实度值；

第三运算单元，用于在所述第一判断单元的结果为否时，按照第二状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量元素值为第二状态值，所述第二状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量。

优选的，所述第一确定单元包括：

第五构建单元，用于构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为所述预设故障区域的真实度值；

第五运算单元，用于将所述第三状态向量与所述第五构建单元得到的所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定所述预设故障区域向量对应的更新后的第二状态值；

第三确定单元，用于将所述第二状态值大于所述故障阈值的预设故障区域确定为目标故障区域。

一种变电站故障诊断系统，包括所述变电站故障诊断装置。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种变电站故障诊断方法、装置及系统，根据变电站不同关联节点间的因果关系，构建第一模糊规则矩阵，该关联节点可以包括继电器、断路器和预设故障区域，该第一模糊规则矩阵元素包括所述关联节点间的预设因果关系值，在变电站发生故障时，可以根据获取的所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量，该第一状态向量的元素包括每一关联节点对应的第一状态值，本发明可以将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊运算，并根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值，此时可以将所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域。本发明实施例采用模糊运算，结合变电站中的预设故障区域、继电器和断路器之间的因果关系、准确且及时地确定所述预设故障区域中的目标故障区域，提高了变电站故障诊断的准确度和工作效率，且由于本发明实施例利用矩阵的易于扩展，以及适应性强的特性进行变电站故障诊断，大大降低了变电站故障诊断的复杂度，提高了通用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明一种变电站故障诊断方法的实施例1的流程图；

图2为本发明一种变电站故障诊断方法的实施例2的流程图；

图3为本发明一种变电站简易模型的结构示意图；

图4为本发明一种变电站故障诊断装置的结构示意图；

图5为本发明一种变电站故障诊断系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种变电站故障诊断方法，根据变电站不同关联节点间的因果关系，构建第一模糊规则矩阵，其中，该关联节点可以包括继电器、断路器和预设故障区域，该第一模糊规则矩阵元素包括所述关联节点间的预设因果关系值，在变电站发生故障时，可以根据获取的所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量，该第一状态向量的元素包括每一关联节点对应的第一状态值，可以假设所述预设故障区域对应的第一状态值为0值，而所述继电器和所述断路器的第一状态值为状态真实度值；本发明可以将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊运算，并根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值，此时可以将所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域。本发明实施例采用模糊运算，结合变电站中的预设故障区域、继电器和断路器之间的因果关系、准确且及时地确定所述预设故障区域中的目标故障区域，提高了变电站故障诊断的准确度和工作效率，且由于本发明实施例利用矩阵的易于扩展，以及适应性强的特性进行变电站故障诊断，大大降低了变电站故障诊断的复杂度，提高了通用性。

参照图1，示出了本发明一种变电站故障诊断方法的实施例1的流程图，所述方法可以包括：

步骤101：根据所述变电站不同关联节点间的因果关系，构建第一模糊规则矩阵。

其中，所述关联节点包括继电器、断路器和预设故障区域，所述第一模糊规则矩阵元素包括所述关联节点间的预设因果关系值。

需要说明的是，在变电站的实际应用中，变电站发生故障的区域通常为变电站的输电线路，例如可以是母线、出线等输电线路，因此本实施例中的预设故障区域可以是出线和/或母线等易发生故障的输电线路。在实际应用中，为了避免输电线路发生故障而使供电中断或供电质量下降，甚至损坏变电站或用户的电气设备，通常设置有用于断开输电线路的起保护作用的继电器和断路器。为了进一步可靠地断开该预设故障区域的线路，所述继电器和断路器可以包括对其起主保护作用的主继电器和主断路器，以及在该主继电器或主断路器失效时，实现断开该预设故障区域的线路目的的备选继电器和备选断路器。

由上述描述可知，本实施例中的预设故障区域、继电器（包括主继电器和备选继电器）、断路器（包括主断路器以及备选断路器）之间具有关联关系，也即因果关系。如：在预设故障区域发生故障时，主继电器将发生动作并驱动对应的主断路器发生跳闸动作，从而断开该预设故障区域的输电线路，而在该主继电器发生动作而对应的主断路器没有发生跳闸动作时，备选继电器将发生动作且驱动对应的备选断路器发生跳闸动作，从而断开该预设故障区域的输电线路。因此，在本实施例中，可以将变电站中具有所述因果关系的预设故障区域、继电器和断路器等设备作为该变电站中的关联节点。

在本实施例中，根据不同的所述关联节点间的因果关系，可以构建第一模糊规则矩阵，其中，该第一模糊规则矩阵的元素可以为所述关联节点间的预设因果关系值，该预设因果关系值表示的每一关联节点与另一关联节点的隶属度，即关联程度，其是通过该关联节点的预设电流值和隶属度函数得到。该隶属度函数是经过大量实验得到的，其可以表示流经设备的电流值和该设备发生动作的隶属度值的对应关系。因此，本实施例可以通过预设电流值得到变电站中不同关联节点间的预设因果关系值即隶属度值。另外，第一模糊规则矩阵的行向量和列向量的排列顺序可以根据所述关联节点之间的因果关系进行排列顺序。

为更清楚的说明本实施例中的第一模糊规则矩阵的构建过程，可以举例说明该过程，即假设所述关联节点包括A1：第一预设故障区域；A2：继电器；A3：有效断路器。关联节点间具有的因果关系为：第一预设故障区域A1故障时，继电器A2将发生动作并驱使有效断路器A3发生跳闸动作，从而断开该第一预设故障区域A1的输电线路，因此该例中第一模糊规则矩阵R1可以表示为：

其中，该第一模糊规则矩阵的行向量和列向量的排列是按照因果关系进行的，即A1、A2、A3的顺序。每一元素表示的是该元素所在列对应的关联节点动与该元素所在行对应的关联节点的因果关系。例如，R1（2,1）表示第一列对应的关联节点A1和第二行对应的关联节点A2的因果关系，即其第一列对应的关联节点A1的状态决定其第二行对应的关联节点A2的状态，而该元素值R1（2,1）=k1表示两者之间的预设因果关系值，其可以通过流经继电器A2的预设电流值和隶属度函数确定，且由于任一关联节点的自身可以决定自身的状态，因此，该第一模糊规则矩阵R1的对角线上的元素值均为1，即R1（n，n）=1，其中n≤3。

本实施例中，构建第一模糊规则矩阵的行向量和列向量时，均按所述关联节点的因果关系进行依次排列，即所述举例中的A1、A2、A3的排列顺序，该排列顺序构建的第一模糊规则矩阵简洁，且便于后续的模糊运算，可以进一步提高变电站故障诊断的速率和准确度。

该步骤101的操作可以是预先执行的步骤，在变电站发生故障时，可以直接获取该第一模糊规则矩阵进行后续的诊断判断。

步骤102：根据获取的所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量。

其中，所述第一状态向量元素包括每一关联节点对应的第一状态值，所述预设故障区域对应的第一状态值为0值，所述继电器和所述断路器的第一状态值为状态真实度值，表示继电器和断路器在变电站故障时的状态。由于在变电站故障时还无法直接得知目标故障区域，因此，在构建第一状态向量时，可以假设所有的预设故障区域的状态值为0值，即预设故障区域均没有发生故障。该状态真实度值可以根据获取的所述继电器和所述断路器线路上的变电站发生故障时的当前电流值和隶属度函数获得，在实际应用中，该状态真实度值的取值范围小于等于1且大于等于0。

在实际应用中，可以根据SCSDA系统（Supervisory Control And DataAcquisition，数据采集与监视控制系统）采集的继电器和断路器对应的电流信号和开关量信号等，以获取电流信息。从而可以根据由大量实验得到的所述隶属度函数，计算得所述继电器和所述断路器的隶属度值即第一状态值。

需要说明的是，该第一状态向量中元素的排列顺序和第一模糊规则矩阵中行向量或列向量中的元素的排列顺序相同，以保证方法正确执行。其中，可以按照关联节点的因果关系进行排序。

步骤103：将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊运算，根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值；

在实际应用中，备选保护设备即备选继电器和备选断路器通常设置在变电站的母线和变压器之间，主保护设备即主继电器和主断路器通常设置在出线上，且备选保护设备通常可以断开多条出线，即多个主保护设备可以对应一个备选保护设备。在某预设故障区域对应的主继电器或主断路器发生失效即拒动时，通常为主断路器失效，由所述备选继电器和所述备选断路器实现对该预设故障区域的保护，则此时变电站中的SCSDA系统采集的状态信息包括所述备选继电器和所述备选断路器第一状态值，第一状态向量中包括备选继电器和备选断路器的第一状态值。

因此，为了更准确地得到所述预设故障区域中的目标故障区域作为本发明的另一实施例，所述更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值，可以具体包括，将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到第二状态向量。其中，模糊乘运算是将矩阵乘法中对应的乘法符号替换成取最小运算符号，而加法符号替换成取最大值运算符号。举例说明，第一矩阵A和第二矩阵B的模糊乘运算过程为：

其中，A表示第一矩阵；B表示第二矩阵；表示模糊乘运算符号；Max表示取大运算符号；Min表示取小运算符号。

因此，本实施例中，由于经该模糊乘运算后得到的第二状态向量中，该第二状态向量元素可以表示在该变电站中的主断路器或主继电器不存在失效设备时，所述主断路器或主继电器的状态值，即可以将经所述模糊乘运算得到的向量作为判断变电站中是否存在失效设备的标准，因此，本实施例可以将经该模糊乘运算得到的第二状态向量与所述第一状态向量进行比较，若两者相等，则说明本实施例中的变电站不存在所述主继电器或所述主断路器失效的问题，此时采用逆向推理的原理，即由得到的继电器和断路器的状态信息推得目标故障区域，将所述第一模糊规则矩阵转置后再与所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为第二状态值；若两者不相等，则说明本实施例中的变电站存在所述主继电器或所述主断路器失效的问题，通常为主断路器失效，此时，为了更准确的得到目标故障区域的位置，可以将由所述主断路器失效引起的所述备选继电器和备选断路器第一状态值从所述第一状态向量中的第一状态值中去除，得到第二状态值。

其中，在所述变电站中存在失效设备，即所述主继电器或所述主断路器失效时，具体可以按照第一状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为第二状态值，所述第一状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量；表示模糊乘运算符号；∧表示模糊最小运算符号；B为备选继电器和备选断路器的备选向量，备选向量元素包括每一关联节点当存在失效设备时对应的状态真实度值，则只有当所述关联节点为失效断路器时，其对应的元素值为1，否则该元素值为0，其中，所述失效断路器仅表示该断路器发生失效，其与步骤101的举例中的所述有效断路器可以为同一断路器，两者仅以该断路器的不同状态进行的命名。

步骤104：将所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定所述预设故障区域中的目标故障区域。

本实施例中的故障阈值可以根据大量的实验得到。步骤103所得到的第二状态值包括所述预设故障区域的第二状态值，因此可以从中确定出预设故障区域对应的第二状态值。当预设故障区域对应的第一状态值大于该故障阀值时，则说明该预设故障区域发生了故障，其为目标故障区域；反之，则说明其不是目标故障区域。因此，在本实施例中，将经过模糊运算后得到的所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，当某预设故障区域对应的第二状态值大于该故障阀值时，则可以确定改预设故障区域为目标故障区域。

为了确定所述预设故障区域中的目标故障区域，作为本发明的又一实施例，在得到每一关联节点对应的第二状态值后，可以由所述第二状态值形成第三状态向量，并构建预设故障区域向量。其中，该预设故障区域向量元素包括每一关联节点为预设故障区域时的状态真实度值，即该关联节点为预设故障区域时，其对应的元素值为1，否则，其对应的元素值为0，且该预设区域向量元素的排列顺序和第一模糊规则矩阵中行向量或列向量中的元素的排列顺序相同，以保证方法正确执行。其中，可以按照关联节点的因果关系进行排序，之后将该第三状态向量与该预设故障区域向量进行模糊最小运算。其中，模糊最小运算是对两个列向量中对应的元素取较小值，举例说明，对第三矩阵D和第四矩阵E进行模糊最小运算表示为：

其中，D表示第三运算；E表示第四运算；∧表示模糊最小运算符号；Min表示取小运算符号。

本实施例中经过该模糊最小运算得到的向量中，非0元素对应的值即可确定为不同预设故障区域对应的第二状态值，当所述预设故障区域对应的第二状态值大于故障阈值时，可以确定该预设故障区域为本实施例中的目标故障区域。

其中，在确定变电站中的目标故障区域时，SCSDA系统可以将实时在线采集的该目标故障区域的相关状态信息，例如可以是电压信号、电流信号、断路器的开关量信号等，并由与控制系统相连的显示设备显示该相关状态信息，以便于工作人员能够清楚的知道该目标故障的相关状态信息，以及控制与本发明中的故障诊断装置相连的数据存储装置存储该相关状态信息，便于工作人员可以通过网络实时查阅该目标故障的相关状态信息。在实际应用中，该控制系统可以为ARM9嵌入式系统，显示该目标故障区域的相关状态信息的显示设备可以是LCD（Liquid Crystal Display）液晶显示器等。

在本实施例中，根据变电站的预设故障区域、继电器和断路器的因果关系，构建第一模糊规则矩阵和第一状态向量，通过一系列的模糊运算，即利用矩阵易于扩展和对电力网络结构变化的适应性强的特性，通过确定所述预设故障区域对应的第二状态值大于故障阀值，从而准确及时地得到所述预设故障区域中的目标故障区域，提高了变电站故障诊断的准确度和速率。

参照图2，示出了本发明一种变电站故障诊断方法的实施例2的流程图，其具体方法步骤可以为：

步骤201：根据所述变电站不同关联节点间的因果关系，构建第一模糊规则矩阵。

其中，所述关联节点包括继电器、断路器和预设故障区域，所述第一模糊规则矩阵元素包括所述关联节点间的预设因果关系值。

为了能够清楚说明本发明技术方案，举例说明如下：

参照图3，示出了一种变电站简易模型结构示意图，可以包括第一预设故障区域F1、第一继电器CO1、第一断路器CB1、第二预设故障区域F2、第二继电器CO2、第二断路器CB2、第三预设故障区域F3、第三继电器CO3、第三断路器CB3、变压器T1。

其中，所述第一继电器CO1和所述第一断路器CB1可以为所述第一预设故障区域F1的主保护设备，所述第二继电器CO2和所述第二断路器CB2可以为所述第二预设故障区域F2的主保护设备，所述第三继电器CO3和所述第三断路器CB3可以为所述第一预设故障区域F1和所述第二预设故障区域F2的备选保护设备，且亦可以为所述第三预设故障区域F3的主保护设备。在实际应用中，所述第一预设故障区域F1和所述第二预设故障区域F2可以为出线，所述第三预设故障区域F3可以为母线。

因此，参照图3所示，该例中的关联节点可以包括：

C1：第一预设故障区域F1；C2：第一继电器CO1；C3：第一有效断路器CB1；C4：第一失效断路器CB1；C5：第三继电器CO3；C6：第三有效断路器CB3；C7：第二预设故障区域F2；C8：第二继电器CO2；C9：第二有效断路器CB2；C10：第二失效断路器CB2；C11：第三预设故障区域F3。

需要说明的是，上述关联节点中的第一有效断路器和第一失效断路器表示处于不同状态下的同一断路器，由于存在故障区域时，断路器对应有两种状态，这两种不同状态下的断路器均与故障区域具有因果关系，因此不同状态的断路器均可以设置为关联节点。

本实施例可以根据所述关联节点的因果关系，构建第一模糊规则矩阵R的行向量和列向量，即该行向量和列向量的元素均按关联节点C1~C11所对应的预设因果关系值进行排列，也就是说，每个行向量和列向量对应的关联节点的排列均按其因果关系进行，而该预设因果关系值可以根据已知的隶属度函数和所述关联节点的预设电流值确定，则该模糊规则矩阵R可以表示为：

其中，u₁~u₈表示元素所在列对应的关联节点和所在行对应的关联节点的预设因果关系值，元素值为0的元素表示该元素所在行和所在列对应的关联节点没有直接的因果关系，元素值为1的元素表示该关联节点的预设因果关系值由其自身决定。

步骤202：根据获取的所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量。

其中，所述第一状态向量元素包括每一关联节点对应的第一状态值，所述预设故障区域对应的第一状态值为0值，所述继电器和所述断路器的第一状态值为状态真实度值。

需要说明的是，仍以步骤201中的图3所示的例子为例，本实施例中的第一状态向量T可以为：

其中，T表示第一状态向量；C1~C11表示关联节点。

本实施例中，第一状态向量T的每个行向量对应的关联节点的排列可以按其因果关系进行排列，则该关联节点的排列依次为C1~C11，而每个列向量对应的关联节点为发生故障的所述预设故障区域Ci，其中i可以为1、7和/或11，其中，该第一状态向量中的元素值为0.82、0.84或0.85表示该元素所在列和所在行的关联节点间的具有因果关系，假设所述预设故障区域对应的预设因果关系值为0，所述第一状态向量中的其他0值元素表示其对应的行和列的关联节点间没有直接的因果关系。在实际应用中，该元素值可以通过预设的隶属度函数以及SCSDA系统采集的当前电流信号确定的。

步骤203：依据所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到第二状态向量。

其中，本实施例结合模糊乘运算本身的特性，得到的所述第二状态向量的元素可以表示所述变电站不存在失效主继电器或失效主断路器时的状态信息。

仍以图3所示的例子为例，假如所述第一状态向量为T=[0,0.82,0,0.84,0.85,0.85,0,0,0,0,0]^T，本实施例中第一模糊规则矩阵R和该第一状态向量T的模糊乘运算结果为：

假设所述第一状态向量为T=[0,0.82,0.82,0,0,0,0,0,0,0,0]^T时，本实施例中第一模糊规则矩阵R和该第一状态向量T的模糊乘运算结果为：

需要说明的是，由于该模糊乘运算中第一模糊规则矩阵R中的元素值可以根据所述隶属度函数和行向量对应关联节点的预设电流值确定，则可以改其进行赋值，例如该第一模糊规则矩阵R中的元素值u₁~u₈依次为R(2,1)=0.95；R(3,2)=0.8；R(5,4)=0.95；R(6,5)=0.8；R(8,7)=0.95；R(9,8)=0.8；R(5,10)=0.95；R(5,11)=0.95。

步骤204：依据所述第一状态向量和所述第二状态向量，判断所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器是否存在失效设备，如果是，则进入步骤205；如果否，直接进入步骤206。

本实施例中，由于所述第二状态向量的元素可以表示所述变电站不存在失效的所述主继电器或所述主断路器的预设状态信息，所述第一状态向量元素表示实际获取的所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，因此，本实施可以将所述第一状态向量和所述第二状态向量进行比较，如果结果为所述第一状态向量和所述第二状态向量相同，则说明所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器不存在失效设备，直接进入步骤206继续执行，如果结果为所述第一状态向量和所述第二状态向量不相同，则说明所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器存在失效设备，进入步骤205。

步骤205：按照第一状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为所述第一状态向量的第二状态值。

其中，所述第一状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量；B为备选继电器和备选断路器的备选向量，备选向量元素包括每一关联节点当存在失效设备时对应的状态真实度值；表示模糊乘运算符号；∧表示模糊最小运算符号。

仍以图3所示的例子为例，由于该变电站简易模型的结构示意图中，第一继电器CO1动作而第一断路器CB1拒动或者第二继电器CO2动作而第二断路器CB2拒动均可以驱使所述备选继电器和备选断路器即第三继电器CO3和第三断路器CB3动作，即实现后备保护，从而提高预设故障区域的线路断开的可靠度，因此，本实施例中的所述备选向量B可以表示为：

B=[0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0]^T；

其中，B表示备选向量，该向量每行对应的关联节点的排列仍按其因果关系排列，元素值为0表示其对应的关联节点不是失效断路器，元素值为1表示其对应的关联节点是失效断路器，则在图3的实例中，仅C4：第一失效断路器和C10：第二失效断路器对应的元素值即预设因果关系值为1，该备选向量其他元素值均为0，需要说明的是，本实施例中的失效断路器仅表示该断路器的失效状态。

步骤206：按照第二状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量元素值为第二状态值，所述第二状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量。

由于本实施例是假设所述第一状态向量中预设故障区域对应的元素值为0值，因此为了得到变电站故障区域即发生故障的预设故障区域实际状态值，本实施例可以采用逆向推理原理，即根据所述继电器和断路器的状态值最终得到目标故障区域的推理过程。因此，本实施例中将所述第一模糊规则矩阵进行转置运算，从而得到所述预设故障区域、继电器和断路器的因果关系的逆推因果关系，再与所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到所述预设故障区域、所述继电器和所述断路器的第二状态值。

步骤207：构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为预设故障区域的真实度值。

需要说明的是，本实施例最终是根据所述预设故障区域对应的状态值的大小，判断该预设故障区域是否发生故障，从而准确得到目标故障区域，因此，本实施例可以构建预设故障区域向量，参照图3的实例，其可以表示为：

F=[1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1]^T；

其中，F表示预设故障区域向量；元素值为1表示对应的所述关联节点为预设故障区域元素值为0表示对应的关联节点不是预设故障区域。

步骤208：将所述第三状态向量和所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定所述预设故障区域向量对应的更新后的第二状态值。

本实施例中，由于所述预设故障区域向量的元素仅有0和1构成，所述第三状态向量的元素值小于等于1且大于等于0，因此，结合模糊最小运算的特性，即对两个列向量对应的元素值取较小值，将所述第三状态向量和所述预设故障区域向量进行模糊最小预算即可得到所述预设故障区域对应的第二状态值，参照图3所示的实例，假设所述第一状态向量T=[0,0.82,0,0.84,0.85,0.85,0,0,0,0,0]^T，该模糊最小运算的结果表示为：

T^*∧F=[0.82,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]T；

其中，T^*表示第三状态向量；F表示预设故障区域向量；∧表示模糊最小预算符号。

步骤209：将所述第二状态值大于故障阈值的预设故障区域确定为目标故障区域。

需要说明的是，虽然可以由所述模糊最小运算得到所述预设故障区域的第二状态值，但在实际应用中，只有当该预设故障区域的第二状态值大于故障阀值时，才可以确定该预设故障区域为目标预设故障区域，其中，本实施例中的故障阀值可以根据大量的实验预先设定的，通常可以为0.5。因此，本实施例中当所述预设故障区域向量中所述预设故障区域对应的第二状态值大于故障阈值，则说明该预设故障区域为目标故障区域，否则，该预设故障区域不是目标故障区域。

作为本发明的另一实施例，当确定目标故障区域后，为了能够清楚地了解该目标故障区域的相关状态信息，例如可以是电压信号、电流信号和断路器开关量信号等，控制系统可以通过显示设备将获取的所述目标故障区域的相关状态信息显示出来，其中，所述控制系统可以为RAM9嵌入式系统，所述显示设备可以为LCD液晶显示器。

其中，为了方便工作人员随时可以通过网络查阅或管理所述目标故障区域的相关状态信息，作为本发明又一本实施例，可以通过与本发明的变电站故障诊断装置相连的数据存储装置存储所述目标故障区域的相关状态信息。

本实施例中，根据变电站的预设故障区域、继电器和断路器的因果关系，构建第一模糊规则矩阵和第一状态向量，通过一系列的模糊运算，如模糊乘运算、模糊最小运算等，确定所述预设故障区域对应的第二状态值大于故障阀值，从而准确及时地得到所述预设故障区域中的目标故障区域，提高了变电站故障诊断的准确度和速率，由于矩阵易于扩展和对电力网络结构变化的适应性强的特性，即便面对目前电力网络越来越复杂的情况，本发明实施例的变电站故障诊断方法仍能够准确及时地确定目标故障区域，即本发明实施例的变电站故障诊断方法的通用性很强。

参照图4，示出了本发明一种变电站故障诊断装置的结构示意图，可以包括：

第一构建单元401，用于根据所述变电站不同关联节点的因果关系，构建第一模糊规则矩阵，所述关联节点包括继电器、断路器和预设故障区域，所述第一模糊规则矩阵元素表示关联节点之间的预设因果关系值。

需要说明的是，由于所述预设故障区域仅决定其自身状态以及对应的主继电器的状态，而主继电器仅决定其自身和对应的主断路器的状态，而主断路器未失效时仅决定自身的状态，其失效时，决定其自身和备选继电器的状态，备选继电器决定其自身和备选断路器的状态，则有此因果关系得到的第一模糊规则矩阵中，关联节点决定自身状态对应位置上的元素值可以设为1，没有直接因果关系的关联节点对应的元素值为0，有直接因果关系的关联节点对应的元素值可以根据预设的隶属度函数以及所述关联节点的预设电流值确定。

第二构建单元402，用于根据所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量，其中，所述第一状态向量元素包括每一关联节点对应的第一状态值，所述预设故障区域对应的第一状态值为0值，所述继电器和所述断路器的第一状态值为状态真实度值。

其中，在实际应用中，SCSDA系统可以通过采集到的所述继电器和所述断路器的开关量信号，来确定其没有动作时，所述继电器和所述断路器的对应的所述第一状态值为0，确定所述继电器和所述断路器发生动作时，根据预设的隶属度函数以及采集的当前电流信号中的电流值，确定所述继电器和所述断路器的隶属度即状态真实度值。

第一更新单元403，用于将所述第一构建单元得到的所述第一模糊规则矩阵和所述第二构建单元得到的所述第一状态向量进行模糊运算，根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的状态值，得到第二状态值。

其中，所述第一更新单元403可以包括：

第一运算单元，用于依据所述第一构建单元得到的所述第一模糊规则矩阵和所述第二构建单元得到的所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到第二状态向量。

第一判断单元，用于依据所述第二构建单元得到的所述第一状态向量和所述第一运算单元得到的所述第二状态向量，判断所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器是否失效。

其中，可以通过判断所述第一状态向量是否等于所述第二状态向量，若等于，说明所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器没有失效；若不相等，说明所述继电器中的主继电器和/或所述断路器中的主断路器失效。

第二运算单元，用于在所述第一判断单元的结果为是时，按照第一状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为第二状态值，所述第一状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量；B为备选继电器和备选断路器的备选向量，备选向量元素包括每一关联节点当存在失效设备时对应的状态真实度值。

第三运算单元，用于在所述第一判断单元的结果为否时，按照第二状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为第二状态值，所述第二状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量。

第一确定单元404，用于将所述第一更新单元得到的所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定所述预设故障区域中的目标故障区域。

本实施例中的所述故障阈值可以通过大量的实验得到，通常可以为0.5，也就是说，本实施例中得到的所述预设故障区域的对应的所述第二状态值大于所述故障阈值时，则说明该预设故障区域为目标故障区域，反之，则其不是目标故障区域。

其中，所述第一确定单元404可以包括：

第三构建单元，用于将每一关联节点对应的第二状态值形成第三状态向量。

第四构建单元，用于构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为预设故障区域的状态真实度值。

需要说明的是，所述预设故障区域向量的元素值可以由0和1构成，其中，元素值为1可以表示其对应的关联节点为所述预设故障区域，元素值为0表示其对应的关联节点不是所述预设故障区域。

第四运算单元，用于将所述第三状态向量与所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定不同所述预设故障区域对应的第二状态值。

第二确定单元，用于将所述第二状态值大于故障阈值的所述预设故障区域确定为目标故障区域。

其中，所述第一确定单元404可以包括：

第五构建单元，用于构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为预设故障区域的真实度值。

第五运算单元，用于将所述第三状态向量与所述第五构建单元得到的所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定所述预设故障区域向量对应的更新后的第二状态值。

第三确定单元，用于将所述第二状态值大于所述故障阈值的预设故障区域确定为目标故障区域。

本实施例中，通过第一构建单元和第二构建单元分别对应构建第一模糊规则矩阵和第一状态向量，来分别表示变电站中的预设故障区域、继电器和断路器的预设因果关系值、状态真实度值，经过第一更新单元的模糊运算后得到所述第一状态向量的第二状态值，最后由第一确定单元确定目标故障区域，本实施例利用矩阵易于扩展和适应性强的特性，确定变电站故障的目标故障区域，提到了变电站故障诊断的准确度和速率。

参照图5，示出了本发明实施例一种变电站故障诊断系统结构示意图，该系统可以包括所述的变电站故障诊断装置501。

其中，该系统还可以包括依次连接的信号调理模块502、A/D转换模块503、双DSP处理模块504、控制系统505例如可以为ARM9嵌入式系统，以及与所述双DSP处理模块504相连的开入模块506和开出模块507、与所述变电站故障诊断装置501相连的数据存储模块508，且所述变电站故障诊断装置501与所述控制系统505相连。

其中，所述信号调理模块、所述A/D转换模块、所述双DSP处理模块，以及与所述双DSP处理模块相连的开入模块和开出模块可以共同构成一个保护装置；所述控制系统、变电站故障诊断装置及数据存储模块共同组成站控层监控系统，该保护装置和该站控层监控系统间可以通过以太网例如可以为RJ45实现状态信息的传输。

其中，所述控制系统可以为RAM9嵌入式系统；所述显示装置可以为LCD液晶显示器；所述A/D转换模块可以采用MAX1320数模转换芯片或者AD7606数模转换芯片；所述ARM9嵌入式系统可以采用S3C2440A芯片；所述双DSP处理模块采用TMS320C6747芯片。在实际应用中，由SCSDA系统采集的状态信息，例如可以为电压信号、电流信号和断路器的开关量信号等，该状态信息通过变电站保护设备进入信号调理模块，按所述变电站故障诊断系统的结构连接关系进行状态信息的传输，由所述变电站故障诊断装置实现对目标故障区域的确定。

在本实施例的实际应用中，在所述站控层监控系统中可以设置显示装置509，用于显示所述变电站故障诊断装置501确定的目标故障区域的相关信息。其中，该显示装置509与所述控制系统505相连，控制系统将控制获得的所述目标故障区域的相关状态信息显示在所述显示装置中，便于工作人员对所述目标区域进行准确及时地处理。

本实施例中，所述变电站故障诊断系统利用所述保护装置实时采集变电站保护设备的状态量信息，例如可以是电压信号、电流信号和断路器的开关量信号等，然后将该状态量信息经过以太网传输给控制系统，控制系统将实时获得的该状态量信息传输给变电站故障诊断装置，由该变电站故障诊断装置计算变电站的目标故障区域，实现变电站的故障诊断，避免了预设故障区域发生故障时，使该预设故障区域供电中断或使其供电质量下降，甚至损坏变电站或用户的电气设备的问题。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种变电站故障诊断方法，其特征在于，包括：

根据所述变电站不同关联节点间的因果关系，构建第一模糊规则矩阵，所述关联节点包括继电器、断路器和预设故障区域，所述第一模糊规则矩阵元素包括所述关联节点间的预设因果关系值；

根据获取的所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量，其中，所述第一状态向量元素包括每一关联节点对应的第一状态值，所述预设故障区域对应的第一状态值为0值，所述继电器和所述断路器的第一状态值为状态真实度值；所述第一状态信息包括所述继电器和所述断路器的电流信息，所述继电器和所述断路器的状态真实度值是根据所述电流信息以及隶属度函数计算得到的；

将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊运算，根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值；

将所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域；

所述将所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊运算根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的第一状态值，得到第二状态值包括：

依据所述第一模糊规则矩阵和所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到第二状态向量；

依据所述第一状态向量和所述第二状态向量，判断所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器是否存在失效设备；

如果是，按照第一状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为第二状态值，所述第一状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量；B为备选继电器和备选断路器的备选向量，备选向量元素包括每一关联节点当存在失效设备时对应的状态真实度值；

如果否，按照第二状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量元素值为第二状态值，所述第二状态更新公式为：

$T^{*}=R^T\⊗T;$

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域包括：

将每一关联节点对应的第二状态值形成第三状态向量；

构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一所述关联节点为预设故障区域时的状态真实度值；

将所述第三状态向量与所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定不同所述预设故障区域对应的第二状态值；

将所述第二状态值大于故障阈值对应的所述预设故障区域确定为目标故障区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述预设故障区域对应的更新后的第二状态值与故障阈值进行比较，确定预设故障区域中的目标故障区域包括：

构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为所述预设故障区域的状态真实度值；

将所述第三状态向量和所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定所述预设故障区域向量对应的更新后的第二状态值；

将所述第二状态值大于故障阈值的预设故障区域确定为目标故障区域。

4.一种变电站故障诊断装置，其特征在于，包括：

第一构建单元，用于根据所述变电站不同关联节点的因果关系，构建第一模糊规则矩阵，所述关联节点包括继电器、断路器和预设故障区域，所述第一模糊规则矩阵元素表示关联节点之间的预设因果关系值；

第二构建单元，用于根据所述变电站故障时所述继电器和所述断路器的第一状态信息，构建第一状态向量，其中，所述第一状态向量元素包括每一关联节点对应的第一状态值，所述预设故障区域对应的第一状态值为0值，所述继电器和所述断路器的第一状态值为状态真实度值；所述第一状态信息包括所述继电器和所述断路器的电流信息，所述继电器和所述断路器的状态真实度值是根据所述电流信息以及隶属度函数计算得到的；

第一更新单元，用于将所述第一构建单元得到的所述第一模糊规则矩阵和所述第二构建单元得到的所述第一状态向量进行模糊运算，根据所述预设因果关系值，更新所述第一状态向量中的状态值，得到第二状态值；

第一确定单元，用于将所述第一更新单元得到的所述预设故障区域对应的第二状态值与故障阈值进行比较，确定所述预设故障区域中的目标故障区域；

所述第一更新单元包括：

第一运算单元、用于依据所述第一构建单元得到的所述第一模糊规则矩阵和所述第二构建单元得到的所述第一状态向量进行模糊乘运算，得到第二状态向量；

第一判断单元，用于依据所述第二构建单元得到的所述第一状态向量和所述第一运算单元得到的所述第二状态向量，判断所述继电器中的主继电器和所述断路器中的主断路器是否存在失效设备；

第二运算单元，用于在所述第一判断单元的结果为是时，按照第一状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量的元素值为第二状态值，所述第一状态更新公式为：

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量；B为备选继电器和备选断路器的备选向量，备选向量元素包括每一关联节点当存在失效设备时对应的状态真实度值；

第三运算单元，用于在所述第一判断单元的结果为否时，按照第二状态更新公式，计算第三状态向量，所述第三状态向量元素值为第二状态值，所述第二状态更新公式为：

$T^{*}=R^T\⊗T;$

其中，T^*为所述第三状态向量；R为所述第一模糊规则矩阵；T为所述第一状态向量。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：

第三构建单元，用于将每一关联节点对应的第二状态值形成第三状态向量；

第四构建单元，用于构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为预设故障区域的状态真实度值；

第四运算单元，用于将所述第三状态向量与所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定不同所述预设故障区域对应的第二状态值；

第二确定单元，用于将所述第二状态值大于故障阈值的所述预设故障区域确定为目标故障区域。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：

第五构建单元，用于构建预设故障区域向量，所述预设故障区域向量元素包括每一关联节点为所述预设故障区域的真实度值；

第五运算单元，用于将所述第三状态向量与所述第五构建单元得到的所述预设故障区域向量进行模糊最小运算，确定所述预设故障区域向量对应的更新后的第二状态值；

第三确定单元，用于将所述第二状态值大于所述故障阈值的预设故障区域确定为目标故障区域。

7.一种变电站故障诊断系统，其特征在于，包括如权利要4～6任一项所述的变电站故障诊断装置。