考虑外部环境信息的电网故障识别分析方法（电力系统；AHP权重分析法；故障诊断；理想解法）

本文致力于研究考虑外部环境信息的电网故障识别分析方法，以提升电网运行安全性和可靠性。随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加，电网故障识别变得尤为关键。传统的故障识别模型主要依赖内部拓扑信息，然而忽略了外部环境因素对电网运行的影响。针对这一问题，本文提出一种综合考虑外部环境信息的电网故障识别模型，通过对外部环境的危险等级进行评估，并将其融合到故障识别模型中，实现对电网故障的及时识别与有效响应。 首先，基于图论构建电网拓扑矩阵，确立电网结构及其关联关系；其次，通过对关联矩阵元素赋值，建立故障识别的基础数据模型；然后，应用AHP权重分析法进行内部拓扑信息和外部环境信息的数据融合，提升故障识别的准确性和可靠性；最后，通过故障算法验证及分析，对模型进行实际应用和效果评估，验证其在不同场景下的适用性和优越性。 本文的优点在于综合考虑了内部拓扑信息和外部环境信息，通过AHP权重分析法有效地融合多源数据，提高了故障识别的精确度和实时性。这一方法不仅能够帮助电力系统运维人员及时发现并解决电网故障，还能有效降低因故障带来的损失，提升电网运行的安全性和可靠性。