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    電網(wǎng)故障診斷技術(shù)綜述

    2018-07-12 12:18:36何文博關(guān)煥新
    東北電力技術(shù) 2018年5期
    關(guān)鍵詞:貝葉斯故障診斷電網(wǎng)

    何文博,關(guān)煥新

    (沈陽工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110136)

    電能作為一種特殊的清潔綠色能源被廣泛地應(yīng)用到國民生產(chǎn)中,隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及對(duì)電能的愈發(fā)依賴,電能的質(zhì)量、安全以及穩(wěn)定對(duì)社會(huì)發(fā)展發(fā)揮著十分重要的作用。社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生活水平等諸方面的進(jìn)步都促使電力系統(tǒng)日趨復(fù)雜化,這就對(duì)電能的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行提出了更高的要求。電網(wǎng)作為電能傳輸?shù)闹苯虞d體,由于其長期暴露在自然環(huán)境中,難免會(huì)出現(xiàn)故障。為快速監(jiān)測(cè)及解決故障,保證電力系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行,需要一套智能的故障診斷系統(tǒng),能夠使運(yùn)行人員快速準(zhǔn)確地判斷故障區(qū)域并鎖定故障元件,從而及時(shí)有效地恢復(fù)故障區(qū)域系統(tǒng)的正常運(yùn)行,增強(qiáng)供電的持續(xù)性和可靠性。

    電網(wǎng)故障診斷通常是指調(diào)度中心進(jìn)行的系統(tǒng)級(jí)故障診斷,對(duì)保護(hù)器件發(fā)出的故障信號(hào)、斷路器的動(dòng)作信息進(jìn)行處理分析,根據(jù)電網(wǎng)保護(hù)邏輯和監(jiān)控人員的經(jīng)驗(yàn)推斷可能的故障位置和故障類型,為相關(guān)人員提供依據(jù)。自20世紀(jì)70年代面向系統(tǒng)層面的電網(wǎng)故障診斷開展研究以來[1],對(duì)電網(wǎng)故障診斷相關(guān)的研究成為國內(nèi)外專家學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn),人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展[2]使智能化的故障診斷方法成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和重點(diǎn)。

    1 故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀

    電力系統(tǒng)的故障診斷開始于20世紀(jì)40年代,主要用于快速定位故障元件。據(jù)統(tǒng)計(jì),定位故障元件時(shí)間要占故障處理時(shí)間的1/3,縮短故障定位時(shí)間將顯著提高故障處理效率。

    1960年,數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)應(yīng)用在電網(wǎng)中,至此電網(wǎng)的故障診斷擁有了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。1969年,Dyliacco和Kraynak利用斷路器動(dòng)作信息和繼電器跳閘診斷故障,為故障分析和診斷奠定了基礎(chǔ)。20世紀(jì)80年代,計(jì)算機(jī)領(lǐng)域及人工智能的快速發(fā)展,推動(dòng)專家系統(tǒng)在電力部門的應(yīng)用。1983年Sakaguchi和Matsumoto最先使用專家系統(tǒng)解決電力系統(tǒng)故障。1986年,C Fukui和J Kawakam采用prolog語言設(shè)計(jì)了電網(wǎng)故障診斷專家系統(tǒng),構(gòu)建了電氣設(shè)備、斷路器及繼電保護(hù)的三者關(guān)系,使用SCADA采集的故障信息進(jìn)行診斷,可以定位故障設(shè)備和分析保護(hù)器及斷路器誤動(dòng)作行為。在這之后,專家系統(tǒng)逐漸成為電網(wǎng)故障診斷最常用的處理方法。1990年后,對(duì)于電網(wǎng)故障診斷的研究成果開始記載于我國文獻(xiàn)中;遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也慢慢地被人們用在故障診斷中,應(yīng)用遺傳算法可以提高定位效率,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決故障中的不確定問題。20世紀(jì)90年代后,廣域測(cè)量系統(tǒng)開始應(yīng)用在電力系統(tǒng)故障診斷中,它可以將準(zhǔn)確坐標(biāo)以實(shí)時(shí)斷面數(shù)據(jù)形式傳送到電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)。表1為電網(wǎng)故障診斷數(shù)據(jù)特性。

    表1 電網(wǎng)故障診斷數(shù)據(jù)特性

    復(fù)合型故障數(shù)據(jù)源的應(yīng)用推動(dòng)了信息融合技術(shù)在電網(wǎng)故障診斷中的研究,融合不同時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)可以更為詳細(xì)地描述故障過程,提高識(shí)別準(zhǔn)確性。后來,Petri網(wǎng)方法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法等方法相繼被應(yīng)用到電網(wǎng)故障診斷中。表2為電網(wǎng)故障診斷方法的發(fā)展過程。

    表2 電網(wǎng)故障診斷發(fā)展過程

    2 故障診斷常用方法

    2.1 專家系統(tǒng)

    專家系統(tǒng)發(fā)展最早,是一種較成熟的人工智能診斷技術(shù),為包括大量專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的系統(tǒng),可以通過相關(guān)領(lǐng)域?qū)<叶嗄甑慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行推斷,按照人類專家的思維邏輯做出推理決策,從而處理操作人員無法解決的疑難問題。

    專家系統(tǒng)對(duì)于確定性信息的故障具有較好的診斷效果,基于不同的故障診斷的知識(shí)與推理策略可以分成3類。

    a. 基于產(chǎn)生式規(guī)則的系統(tǒng)[3-5]。它通過規(guī)則把保護(hù)器與斷路器的動(dòng)作邏輯以及操作人員的經(jīng)驗(yàn)表示出來,形成知識(shí)庫,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做正向推理,最終得到診斷結(jié)果。

    b. 基于模型的系統(tǒng)[6]。診斷過程有假設(shè)和檢驗(yàn)兩個(gè)步驟,通過模型模擬電力系統(tǒng)故障,依據(jù)報(bào)警信息假設(shè)故障元件,在模型基礎(chǔ)上進(jìn)行模擬,將模擬結(jié)果與實(shí)際報(bào)警信息比對(duì),最后確定假設(shè)是否成立。

    c. 基于正、反向推理的系統(tǒng)[7]。結(jié)合正反向推理方法,正向推理過程同b,反向推理可以有效縮小故障范圍,采用混合推理,可以提高診斷的適應(yīng)性與自學(xué)能力。

    專家系統(tǒng)由于自身特性,存在著一定缺陷:無法獲取完善的知識(shí)庫;對(duì)于大系統(tǒng),診斷時(shí)間較長;電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生變化后,專家系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫需要修改;容錯(cuò)能力較差。

    2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)路

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的一種技術(shù),與專家系統(tǒng)并列為人工智能技術(shù)的分支。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過歷史數(shù)據(jù)實(shí)行樣本訓(xùn)練,能夠綜合現(xiàn)有數(shù)據(jù),可以處理現(xiàn)有數(shù)學(xué)模型或規(guī)則難以解決的問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型主要基于徑向基函數(shù)和BP(back propagation)算法,其具有以下優(yōu)點(diǎn)。

    a. 信息獨(dú)立存儲(chǔ),具有較好的容錯(cuò)能力。

    b. 知識(shí)包含在連接權(quán)重中,自我組織以及自我學(xué)習(xí)能力強(qiáng),也有一定的泛化能力。

    c. 神經(jīng)元之間計(jì)算相對(duì)獨(dú)立,并行性高。

    d. 記憶性好,魯棒性高。

    應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的主要問題有:需要大量典型的樣本訓(xùn)練且訓(xùn)練時(shí)間較長,對(duì)新的系統(tǒng),要重新訓(xùn)練;只能給出0~1之間的數(shù)字結(jié)果,缺少對(duì)結(jié)果的解釋能力;無法提供信息幫助操作人員診斷誤動(dòng)作的元件;對(duì)于復(fù)雜輸電網(wǎng)絡(luò),建模困難。

    2.3 模糊集

    模糊集是一種研究不完整數(shù)據(jù)、處理不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具[8],它將經(jīng)典理論模糊化并引進(jìn)了語言變量和模糊推理。模糊集概念(fuzzy set theory,FST)由美國加州大學(xué)教授L.A.Zadeh提出,它打破了經(jīng)典理論用0和1表示的清晰概念,采用模糊隸屬度來表示不確定、不精確的事件。FST經(jīng)過多年來的發(fā)展,已成為有完備推理體系的人工智能技術(shù)之一。

    模糊理論的發(fā)展及完善,讓其自身的優(yōu)點(diǎn)被凸顯出來,在某些故障中加入FST可以使得精確推理轉(zhuǎn)為近似推理,可以一定程度提高故障診斷的容錯(cuò)性,F(xiàn)ST與其他人工智能技術(shù)相互結(jié)合,用長避短。FST的明顯優(yōu)點(diǎn)是無需精確的數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用隸屬函數(shù)與模糊規(guī)則,可以實(shí)現(xiàn)模糊診斷的智能化,但是,對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng),建立完整的規(guī)則與隸屬函數(shù)非常困難,耗時(shí)也很長。

    最近幾年,粗糙集通過與其他智能技術(shù)結(jié)合使用可以一定程度改善其在大規(guī)模電網(wǎng)診斷中面臨的問題,在關(guān)鍵信息和知識(shí)簡(jiǎn)約方面也獲得了成效,但對(duì)于如多重關(guān)鍵信息缺失等不可觀因素疊加的情況,診斷效果還不理想。

    2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種通過結(jié)合圖論與概率學(xué)理論來表示與推斷不確定性知識(shí)的模型,具有嚴(yán)格的概率理論基礎(chǔ),其中網(wǎng)絡(luò)流圖用來表達(dá)知識(shí),概率學(xué)理論表明不同知識(shí)之間的影響。

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以直觀清晰地描述故障,可在告警信息不確定和不完備情況下較好地實(shí)現(xiàn)診斷決策[9]。隨著貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用,其優(yōu)點(diǎn)逐漸凸顯,但是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中需要獲得有效的先驗(yàn)概率才能保證結(jié)果的準(zhǔn)確,所以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)單一故障診斷結(jié)果較好,復(fù)雜故障由于獲取先驗(yàn)概率有一定困難,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)故障診斷應(yīng)用較少。文獻(xiàn)[10]提出了一種先驗(yàn)概率的計(jì)算方法,可以準(zhǔn)確地表達(dá)元件故障與保護(hù)誤動(dòng)、拒動(dòng)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,可以處理復(fù)雜故障。文獻(xiàn)[11]將故障模式分類,搭建了相應(yīng)故障模式的變結(jié)構(gòu)貝葉斯診斷模型,并把保護(hù)器和斷路器動(dòng)作時(shí)間可信度加入到診斷推理,提高診斷的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[12]結(jié)合動(dòng)態(tài)因果推理鏈與貝葉斯網(wǎng)絡(luò),利用時(shí)序約束檢查漏報(bào)、誤報(bào)的報(bào)警,降低了故障信息不確定對(duì)診斷的影響。

    2.5 Petri網(wǎng)

    Petri網(wǎng)是由德國科學(xué)家Carl Adam Petri在其博士論文提出的,后來逐漸成為電網(wǎng)故障診斷的方法,它是利用圖形和矩陣?yán)碚搶?duì)電力系統(tǒng)構(gòu)建的各元件關(guān)系構(gòu)建的有向圖模型,從而描述電網(wǎng)事件發(fā)生順序,進(jìn)而進(jìn)行故障分析。

    Petri網(wǎng)診斷模型具有表達(dá)圖形化、推理過程簡(jiǎn)單快速等優(yōu)點(diǎn)[13],但是對(duì)于一些故障Petri網(wǎng)解決效率還不是很高,如對(duì)于大電網(wǎng),模型建立較復(fù)雜且運(yùn)算維數(shù)高;對(duì)于電網(wǎng)拓?fù)渥兓?,模型通用性差;信息不確定時(shí)容錯(cuò)性低。文獻(xiàn)[14]搭建了線路Petri網(wǎng)模型,可以較準(zhǔn)確地定位多種故障下的故障元件。文獻(xiàn)[15]利用謂詞進(jìn)行推斷,將電網(wǎng)診斷分解為各個(gè)方向,從而降低運(yùn)算維數(shù)。文獻(xiàn)[16]利用分層建模原理,建立了分層模糊Petri網(wǎng)診斷模型,改善了模型的適用性。

    3 故障診斷主要問題及發(fā)展趨勢(shì)

    3.1 主要問題

    電網(wǎng)故障診斷目前所存在的主要問題:①在處理不確定和不完備信息時(shí)準(zhǔn)確率低,直到現(xiàn)在對(duì)于該問題仍沒有給出明確的解決方式[17];②故障診斷的智能方法應(yīng)用上存在自身的局限和缺陷,實(shí)際應(yīng)用中,故障診斷大部分還只是基于一種診斷方法;③電網(wǎng)的運(yùn)行模式和結(jié)構(gòu)的變化對(duì)電網(wǎng)診斷結(jié)果有非常大的影響;④有關(guān)電網(wǎng)故障診斷實(shí)用化的研究還有所欠缺。

    3.2 發(fā)展趨勢(shì)

    a. 未來的發(fā)展趨勢(shì)是著重研究多種診斷方法融合。電網(wǎng)故障診斷多種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),但可以融合多種診斷方法,使優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),從而提高故障診斷的準(zhǔn)確率。

    b. 開展多數(shù)據(jù)源信息融合技術(shù)的診斷。電網(wǎng)故障診斷大多使用開關(guān)量數(shù)據(jù),相對(duì)而言,電氣量在精確性和容錯(cuò)性上有很大優(yōu)勢(shì)。融合多種數(shù)據(jù)源的開關(guān)量和電氣量信息,有利于診斷結(jié)果更準(zhǔn)確。

    c. 開展在線電網(wǎng)故障診斷實(shí)用化研究。現(xiàn)如今,國內(nèi)外的學(xué)者專家對(duì)于電網(wǎng)故障的理論研究已取得了較為滿意的成果,但是對(duì)于實(shí)際應(yīng)用的適用性研究還不夠充足。如何從實(shí)用化的角度出發(fā),將理論應(yīng)用到實(shí)際,仍然是一個(gè)重要的研究課題[18-19]。

    4 結(jié)束語

    本文綜述了目前主要的電網(wǎng)故障診斷的智能方法,闡明了各類方法的特點(diǎn)和不足,介紹了近幾年取得的改進(jìn)成果,最后提出了故障診斷的主要問題和未來的發(fā)展趨勢(shì),為電網(wǎng)故障診斷技術(shù)的研究提供一定理論參考。

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