3．粗糙集理论、神经网络、专家系统等

研究者建议了一种采用粗糙集(RS)和神经网络(NN)的配电网故障定位方式，介绍一种符合专家系统的配电网馈线故障恢复方法。电力系统变电所故障诊断系统中有大不确定讯息和实时性要求高的特点，将粗糙集、神经网络同专家系统结合起来，提出一种电力系统变电所故障诊断的新办法，但这三种方法本身都存在着弊端，不能很好的找到故障区域。

4．贝叶斯法源'自:优尔-'论.文'网"]www.youerw.com

　　贝叶斯法是一种不精确推理方法, ,已广泛应用于电力系统故障诊断,因为互联网是基于双向推理,有能力的不确定性知识表达的不确定性推理和知识。例如<<基于贝叶斯公式的似然比形式的配电网故障定位方法>>专研了基于 的配电自动化系统 方法；文献[4]研究了在主观贝叶斯法的基础上，通过故障投诉信息的配电网故障不确定定位办法。它的益处在于给出多种解，可以得出最优和次优的选择，供决策层参考。缺点在于贝叶斯网络的实现需要大量先验概率的支持，这个工作量大且很容易受到主观影响，对实验的结果有一定的影响。

1.2.2 配电网故障恢复步骤方面

    文献[5]研究了有多个 的配电网故障后的恢复供电问题。 文献[6]研究了借鉴模糊集技术的一种高效快速的配电网 , 定位和恢复方法， 文献[8]对配电网大面积 开关操作次序进行优化。文献[9]对 后的供电恢复进行了研究。文献[10]解释了三个包含电压降与线路参数的开关指标，通过对开关指标的计算实现把网损最小作为目标函数的故障恢复。

1.3 本文研究内容

　　综上所述，为了达成非健全信息下的配电网容错故障诊断与不确定故障定位条件下的故障自动恢复本文展开了以下研究工作：

　　(1) 本文提出了把收到的故障信息和其他相关信息汇融的方法,有：①故障相关信息相互融合；② ；③把各个开关上报的故障信息进行相互融合。

　　(2) 采用贝叶斯风险决策理论，在非健全故障信息情况下，完成配电网容错故障定位。

　　(3) 本文研究了一种依照区域故障概率与层次关系而且把开关拒动等因素考虑在内的配电网故障自动恢复的步骤。

　　(4) 通过MATLAB软件完成所提出的配电网非健全信息故障诊断与故障自动恢复应用程序。

2 基于贝叶斯的故障诊断

　　配电网非健全故障信息定义为：当馈线发生故障之后配电自动化主站接收到的每个采集装置上报的存在漏报、误报的故障信息。同时，本文采用贝叶斯方法对配电网非健全信息下的故障定位。