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    基于專家系統(tǒng)的智能變電站事故告警處理算法

    2015-12-02 04:26:18王一達周博曦
    山東電力高等專科學校學報 2015年3期
    關鍵詞:告警信號聯(lián)絡知識庫

    陶 濤 王一達 周博曦

    1.國網(wǎng)浙江省電力公司杭州供電公司 浙江 杭州 310000

    2.國網(wǎng)技術學院 山東 濟南 250002

    0 前言

    隨著電力系統(tǒng)的規(guī)模、容量和覆蓋范圍的擴大,系統(tǒng)地復雜性不斷提高,各級調度中心需要獲得更多的信息以準確掌握電網(wǎng)的運行狀況。其中變電站告警信息作為監(jiān)控業(yè)務的主要關注對象,對于保障電網(wǎng)安全運行起著舉足輕重的作用?,F(xiàn)有的調度技術支持系統(tǒng)對于告警信號基本采用由廠站端遠動工作站直采直送方式,二次系統(tǒng)信息顯示相對分散、孤立,數(shù)據(jù)的梳理和優(yōu)化程度遠遠不夠。如果電網(wǎng)發(fā)生大面積停電故障,調度員僅僅依靠經驗和直覺很難立即正確地判斷出故障的性質,并采取有效地措施來減少事故的損失。因此,在變電站二次系統(tǒng)中加入告警信息處理應用能有效地協(xié)助運行人員及時準確地判斷故障元件和可能的故障原因。變電站告警信息處理技術在針對常規(guī)變電站方面的應用做了很多研究工作[1],目前,已有多種方法或技術被引入到當中,包括專家系統(tǒng)[2]、人工神經元網(wǎng)絡[3]、Petri網(wǎng)絡[4-5]、模糊邏輯推理計算[6-7]、基于優(yōu)化技術的解析方法[8]等。其中專家系統(tǒng)廣泛應用于電力系統(tǒng)在線監(jiān)測和故障診斷技術,并隨著數(shù)字信號處理技術、小波分析理論等相關領域的發(fā)展得到了進一步的完善[1]。針對變電站告警處理應用的專家系統(tǒng)大多采用規(guī)則推理技術,僅利用診斷對象所表現(xiàn)出來的某些特定信號來診斷特定類型的故障,未能有效地考慮各種故障間可能存在的相互關聯(lián),最終的判斷結果僅能給出故障所表現(xiàn)的征兆,對調度策略的制訂缺乏指導意義[2]。

    在實際中,變電站所產生的故障往往并非相互孤立,問題影響因素多樣,因素與因素之間的相互聯(lián)系,知識結構難以表達。本文提出一種新的專家系統(tǒng)解決變電站事故的知識描述和推理問題,系統(tǒng)充分考慮故障之間的關聯(lián)性,首先在知識庫建立過程中,提出采用故障元與故障元聯(lián)絡表示單一故障和組合故障,并建立了一種面向對象的知識庫模型,模型一方面實現(xiàn)了對故障元與故障元聯(lián)絡的描述,另一方面解決了專家系統(tǒng)的知識組織問題;其次在專家系統(tǒng)分析和推理中,提出采用1、2級故障推理算法逐步推理事故根源的方法。本專家系統(tǒng)在知識組織方面的結構清晰,在事故推理方面準確、高效,可根據(jù)提供的告警信號及早對事故性質進行診斷,進而盡早提醒調度人員做出正確的決策。

    1 故障信息分類

    IEC TC57制定的IEC61850支持變電站自動化相關設備的互操作性,標準提供了兼容的邏輯節(jié)點類及數(shù)據(jù)類 (IEC61850-7-4) 和共用數(shù)據(jù)類(IEC61850-7-3),其中包含大量必選、可選的數(shù)據(jù)對象(Data Object,DO)和數(shù)據(jù)屬性(Data Attribute,DA),同時也允許按規(guī)則擴展邏輯節(jié)點、數(shù)據(jù)和共用數(shù)據(jù)類[9],在實際工程中可根據(jù)具體建模對象的配置建立這些類的實例。針對事故類型的告警主要研究對象為保護功能及開關分合閘信號,其對應的IEC61850標準數(shù)據(jù)模型是智能變電站告警處理的基礎數(shù)據(jù)。

    遵循IEC61850標準對變電站告警信號建模,首先需要對變電站保護功能分解,將分解的功能逐個建立為獨立的邏輯節(jié)點,然后選擇邏輯節(jié)點的數(shù)據(jù)對象和數(shù)據(jù)屬性。

    1.1 邏輯節(jié)點和數(shù)據(jù)對象建模

    總結一般變電站的線路、母線和變壓器3類元件的保護配置,可將故障告警信號大致歸結為以下幾種:保護動作、重瓦斯保護、開關跳閘、重合閘動作、失靈保護動作幾種,相應告警信號的IEC61850模型數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 IEC61850模型數(shù)據(jù)

    當對元件保護配置建模時,可將上述的邏輯節(jié)點實例化。其中保護動作邏輯節(jié)點PXXX為元件的保護邏輯節(jié)點,一般有差動保護PDIF、距離保護PDIS、過流保護PTOC、高頻保護PVPH幾種;SIML屬于傳感器監(jiān)視邏輯節(jié)點,指變壓器重瓦斯保護;XCBR為開關裝置模型;RREC與RBRF為保護相關邏輯節(jié)點。建立基于IEC61850標準的告警信號數(shù)據(jù)模型,當變電站發(fā)生事故時,站端產生的告警信號將啟動變電站告警處理算法,實現(xiàn)告警信號的處理。

    2 專家系統(tǒng)結構

    2.1 系統(tǒng)結構模型

    專家系統(tǒng)在解決難以建立數(shù)學模型,較多依賴人類專家經驗知識的問題方面有獨特的優(yōu)勢,在信息不完整或不確定的情況下仍能給出較為合理的結論[2]。本文通過生成故障元和故障元聯(lián)絡實例構成變電站故障集知識庫,對一個事故推理時將事故的邏輯時序告警信號,以含時序和不含時序的特征信號為推理機的推理判據(jù),推理機通過定義1、2級決策兩種推理方法,啟動推理機時可較靈活地2選1進行故障性質判斷,使得盡可能短時間內完成推理,實現(xiàn)同一個根源事故告警信號的最大限度融合。

    專家系統(tǒng)大體包括知識庫和推理機兩大部分,總體結構如圖1所示。

    圖1 專家系統(tǒng)結構

    3 基于專家經驗的知識庫

    知識表示方式的合理性和知識庫中所含知識的完善程度極大程度地影響變電站智能告警專家系統(tǒng)的性能,而變電站監(jiān)控業(yè)務知識數(shù)量龐大且復雜,如何將告警信號分類、細化,實現(xiàn)關聯(lián)信號的有機組合,是組織結構合理的知識庫的關鍵所在。

    文獻[10]將變電站常見的異常故障對應的告警信號進行分層分類,歸納總結后共有7大類90種,基本覆蓋了變電站所有的事故及異常告警信息。這些故障往往并非單一,許多問題影響因素多,因素與因素之間存在相互聯(lián)系??紤]故障的相關性,可將故障分為“單一故障”和“組合故障”;所謂單一故障,即一種設備發(fā)生的一種故障類型;組合故障則指設備發(fā)生兩個或多個關聯(lián)性事故,這些事故存在著邏輯因果關系。組合故障可看成是由多個單一故障與他們之間的關聯(lián)信號組成的故障集。

    為了對錯綜復雜事故進行的有效整合,進而組織知識庫結構,本文以一個單一故障為劃分單位,則整個變電站事故集可劃分為若干個故障元,再通過建立具有邏輯因果關系的兩個或多個故障元之間的聯(lián)絡,通過故障元和故障元間的聯(lián)絡來描述任何類型的變電站故障。采用該方法,可以把整個變電站事故集描述為若干的單一故障與單一故障之間的聯(lián)絡。

    3.1 單一事件的知識表示

    變電站的故障按保護設備類型不同歸結為線路故障、母線故障、變壓器故障、開關拒動故障等;按照各類保護元件的故障類型又分為瞬時性故障、永久性故障;對于線路永久性故障,又分為重合前加速和重合后加速。分類可呈現(xiàn)一種涵蓋范圍由大到小、逐次細化趨勢。通過對變電站故障集進行梳理、整合,按照包含關系進行分類細化,細化過程如如圖2所示。虛線框范圍內從上往下依次是線路、母線、變壓器元件的故障,其中每一條從左到右不返回地貫穿始末所連的通路定義為一個故障元,這種按照層次劃分方式具有較為清晰的邏輯結構。

    對劃分好的故障元,可通過較有現(xiàn)場經驗的工作人員建立告警信號數(shù)據(jù)鏈存入知識庫作為推理機的檢索依據(jù),告警信號數(shù)據(jù)鏈按故障發(fā)展的時序信號的正向排序,為提高推理過程中知識檢索的容錯能力,要求數(shù)據(jù)鏈中的信號應來自現(xiàn)場和盡可能地覆蓋所有故障樣本空間。

    圖2 變電站單一故障

    3.2 組合故障的知識表示

    在故障元內部故障未得到及時清除,則可能發(fā)生事故的擴大或轉移。事故的轉移通過聯(lián)絡信息,從1個故障元發(fā)展到其它1個或多個故障元,形成組合故障。組合故障通過建立所有存在邏輯因果關系的故障元間的聯(lián)絡構成。圖3為1個因斷路器拒動引起的組合故障。對于220kV以下母線未配置失靈保護的網(wǎng)絡,斷路器失靈時發(fā)生越級跳閘,由變壓器后備保護第1時限跳開分段/母聯(lián)斷路器,第2時限跳開變壓器進線開關,如圖中故障元1→故障元2→故障元3→故障元4;對于220kV以上母線由于配置失靈保護,則由失靈保護跳開拒動斷路器所在母線的所有開關,如圖中故障元1→故障元2→故障元3→故障元5。其中,箭頭編號1~6為兩個故障元之間的聯(lián)絡。

    圖3 斷路器拒動引起的組合故障

    3.3 面向對象知識庫模型

    前文對單一故障與組合故障抽象為故障元與故障元聯(lián)絡,需要一種數(shù)據(jù)結構對其進行描述。變電站的單一故障既有各自的特點,又有一定的共性,具有一定的面向對象性。另外,分類過程針對不同元件存在類型重復定義的地方,使其具有一定的耦合性,采用UML語言定義的面向對象建模還可以很好地解決這個問題。因此,本文對故障知識庫的建模如圖4所示。

    模型聲明一個用于描述保護元件變壓器類(PowerTransformer)、母線類(BusbarSection)和輸電線路類(TransmissionLine)的共同特性的父類——保護元件類(ProtectEquipment),保護元件類提供了共享對象相似性一種抽象方式;一個故障元(FaultUnit)通過一對多關聯(lián)描述其所對應的具體的保護元件類,同時對故障元的進一步描述可有故障類型 (FaultType)和故障元的告警信號數(shù)據(jù)鏈(FaultAlarmSequence),通過故障元的聲明,變電站每種故障類型作為一個FaultUnit的實例。對于由若干個故障元組成的一個組合故障,模型通過建立故障元與故障聯(lián)絡(FaultConnection)的關聯(lián)關系,通過建立關聯(lián)關系可以描述故障元之間的聯(lián)絡,知識庫容器類(KnowledgeContainer)將涵蓋變電站所有單一故障與組合故障實例。

    通過該知識庫模型把全部經驗、規(guī)則、知識等集合起來形成整個專家系統(tǒng)的知識庫,可有效地實現(xiàn)進行對知識與知識間的關聯(lián)的表示和管理,同時采用面向對象的方法,方便了系統(tǒng)對知識精確性的修正和知識總量的擴充。

    圖4 面向對象知識庫模型

    4 專家系統(tǒng)分析和推理

    在基于知識庫的推理中,如何高速、有效地完成事故根源的推理是十分重要的。變電站事故推理是在變電站單一故障和組合故障的知識表示的基礎上,根據(jù)一定的檢索策略找到故障的性質。本文定義了1、2級故障推理,對于告警信號較少的故障元,使用1級故障推理即可完成診斷;對于信號較多的復雜故障元,在1級推理的基礎上,繼而啟動2級推理,最終確定故障根源。

    4.1 1級故障推理

    1個類型的故障往往具有某些特定的告警信號,有時通過判斷是否存在這些特征的信號以及信號在一定時間范圍內出現(xiàn)的次數(shù),即可作為診斷出事故根源充分條件,而無需關注信號的時序問題。這種推理方法由于僅僅采用了統(tǒng)計信號的方法,雖然判斷過程較為模糊,會出現(xiàn)一定程度的誤診率,但較之以一些復雜的數(shù)學推理算法,具有明顯高效與易于實現(xiàn)的優(yōu)點,適用于告警信號較少的故障元診斷。本文將這種方法定義的1級故障推理算法,實現(xiàn)首先需要整理、提取出各類故障的特征信號,制定出判斷規(guī)則;然后對變電站觸發(fā)的1個故障元特征告警信號及其出現(xiàn)的次數(shù)進行檢索,看是否符合判斷規(guī)則。表2是總結了幾種常見故障的特征信號。

    表2 特征信號判斷規(guī)則

    4.2 2級故障推理

    2級故障推理就是在1級推理的基礎上,繼續(xù)尋找相應的證據(jù),對故障部位進一步判別,使故障診斷的結論逐步準確、精細[11]。其較之1級推理最大區(qū)別在于,2級推理需要關注告警信號的時序信息,在更充分的證據(jù)支持下,判決的結果將更加準確。

    如使用圖5中(a)、(b)的特征信號分布表示瞬時接地故障和永久性接地故障的告警信息數(shù)據(jù)鏈兩種情況,接收到的特征告警信號遵循時間的先后次序;而對其間還會出現(xiàn)除特性信號的其他告警信號,對此,可以先作評審,看是否為針對同一故障元的信號,如果是,則可忽略;否則,則有可能觸發(fā)了隸屬于另一故障元事故。

    圖5 按時序排列的告警信息數(shù)據(jù)鏈

    充分考慮各類事故的特點,在實際運用中,如果有時缺乏支持1級決策融合的相關證據(jù),則推理也可直接從2級融合開始,直至判斷出事故根源。

    5 結束語

    基于知識庫的變電站告警處理技術專家系統(tǒng)由于涉及的告警信號多而廣,在研制時間較短的情況下,知識庫中的知識還不夠完善。隨著調度技術的發(fā)展,知識庫的不斷豐富,本文中所提基于變電站知識庫的告警處理專家系統(tǒng)將在維護整個電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行中起著越來越重要的作用。

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