基于小波KPCA與Bi-LSTM的特高壓換流站測(cè)控裝置健康評(píng)估和預(yù)測(cè)

呂大青，楊歡紅，杜浩良，李策策，徐良凱，朱子葉

基于小波KPCA與Bi-LSTM的特高壓換流站測(cè)控裝置健康評(píng)估和預(yù)測(cè)

呂大青1，楊歡紅2，杜浩良1，李策策1，徐良凱1，朱子葉2

(1.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司金華供電公司，浙江 金華 321000；2.上海電力大學(xué)，上海 200090)

特高壓換流站測(cè)控裝置作為模擬量非線性、傳輸轉(zhuǎn)換高要求的二次設(shè)備，目前的評(píng)估和預(yù)測(cè)方法不完全適用于測(cè)控裝置的健康分析。提出了一種基于小波核主元(kernel principal component analysis, KPCA)分析和雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)結(jié)合的健康評(píng)估和預(yù)測(cè)方法。通過(guò)引入小波核函數(shù)，以提高KPCA對(duì)健康狀態(tài)影響因素進(jìn)行特征提取的能力。通過(guò)第一核主元建立健康指數(shù)，以評(píng)估測(cè)控裝置狀態(tài)變化。通過(guò)構(gòu)建Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型以輸入特征信息達(dá)到健康預(yù)測(cè)目的。以浙江某換流站采集到的真實(shí)數(shù)據(jù)作為樣本，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明，該方法可以提升多維健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)精度，為檢修人員制定檢修策略提供科學(xué)參考。

特高壓換流站測(cè)控裝置；小波核主元；雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)；健康評(píng)估預(yù)測(cè)

0 引言

隨著能源建設(shè)的不斷加快，特高壓換流站運(yùn)行可靠性愈加重要[1-3]。測(cè)控裝置作為特高壓換流站的關(guān)鍵設(shè)備之一，經(jīng)長(zhǎng)時(shí)間高強(qiáng)度運(yùn)行易導(dǎo)致隱患，造成健康狀態(tài)下降，危及換流站安全運(yùn)行。特高壓換流站具有模擬量信號(hào)種類多、弱電信號(hào)多及信號(hào)實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)，對(duì)測(cè)控裝置提出更高的要求。測(cè)控裝置無(wú)法同標(biāo)準(zhǔn)繼電保護(hù)設(shè)備一樣進(jìn)行頻繁校驗(yàn)，然而日常運(yùn)維不容忽視，且如果測(cè)控裝置存在潛在異常，將給換流站的監(jiān)控與操作帶來(lái)較大隱患。因此，特高壓換流站測(cè)控裝置健康狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)，對(duì)于提高換流站穩(wěn)定性、降低運(yùn)維成本具有現(xiàn)實(shí)意義。

特高壓換流站測(cè)控裝置作為模擬量非線性、傳輸轉(zhuǎn)換高要求的二次設(shè)備，目前的評(píng)估和預(yù)測(cè)研究不完全適用于測(cè)控裝置的健康分析。現(xiàn)有的技術(shù)方法主要為層次分析法[4-5]和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法[6-8]。層次分析法主要通過(guò)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)，計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，或引入模糊評(píng)價(jià)模型，基于對(duì)權(quán)重矩陣和評(píng)價(jià)矩陣的融合計(jì)算達(dá)到狀態(tài)評(píng)估的目的。但其指標(biāo)權(quán)重值的確定主觀性較大，降低了科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法從設(shè)備或系統(tǒng)外部特性的歷史數(shù)據(jù)中挖掘性能變化規(guī)律，然而對(duì)于多成分的模擬量不能有效提取特征信息。上述文獻(xiàn)方法增加了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的復(fù)雜性，同時(shí)忽略了數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的時(shí)序關(guān)聯(lián)性，降低了數(shù)據(jù)的利用率。

近年來(lái)，成分分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為評(píng)估預(yù)測(cè)方法提供了新思路并取得了理想效果[9-12]。主成分分析(principal component analysis, PCA)對(duì)于線性高維數(shù)據(jù)的特征提取表現(xiàn)良好，而對(duì)于工程非線性數(shù)據(jù)存在局限[13]。文獻(xiàn)[14]提出一種基于PCA原理的核電廠傳感器狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)，改善了物理冗余方法的缺點(diǎn)；進(jìn)而，有學(xué)者提出核主元分析(kernel principal component analysis, KPCA)，為非線性系統(tǒng)的特征提取給予解決方案。文獻(xiàn)[15]利用KPCA對(duì)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)，降維后選取重要特征參數(shù)建立評(píng)估指標(biāo)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network, RNN)兼具考慮當(dāng)前時(shí)刻輸入和上一時(shí)刻反饋的特點(diǎn)，在時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面更具有優(yōu)越性，多適用于短期時(shí)間序列。為了解決長(zhǎng)序列在RNN訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題，文獻(xiàn)[16-17]提出了一種基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short- term memory, LSTM)模型的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。LSTM可有效克服訓(xùn)練過(guò)程中長(zhǎng)期依賴的問(wèn)題[18-19]。雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)預(yù)測(cè)方法兼具考慮預(yù)測(cè)時(shí)刻數(shù)據(jù)信息的前后規(guī)律，進(jìn)一步提高了預(yù)測(cè)精度，與LSTM網(wǎng)絡(luò)相比，數(shù)據(jù)的時(shí)序性更強(qiáng)。

基于此，本文提出一種利用多特征指標(biāo)的測(cè)控裝置健康狀態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)方法。通過(guò)引入小波核函數(shù)，以提高KPCA對(duì)健康狀態(tài)影響因素進(jìn)行特征提取的能力；通過(guò)第一核主元建立健康指數(shù)，評(píng)估測(cè)控裝置狀態(tài)變化；通過(guò)構(gòu)建Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型，以輸入特征信息達(dá)到健康預(yù)測(cè)目的。將本文方法應(yīng)用于浙江某特高壓換流站實(shí)際案例中，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比分析表明，本文所提方法評(píng)估準(zhǔn)確、預(yù)測(cè)良好。

1 基于小波KPCA的健康評(píng)估

1.1 裝置特征集構(gòu)建

為保證測(cè)控裝置運(yùn)行的穩(wěn)定性，在系統(tǒng)內(nèi)布置了數(shù)量較多的模擬量測(cè)點(diǎn)。單個(gè)測(cè)控裝置約有50個(gè)模擬量通道，100個(gè)開(kāi)關(guān)量通道。考慮特高壓換流站外部運(yùn)行環(huán)境隨機(jī)因素的影響，監(jiān)測(cè)到的參數(shù)(包括裝置運(yùn)行溫濕度、電磁噪聲及環(huán)境濕度等)出現(xiàn)波動(dòng)，致使健康參數(shù)存在失穩(wěn)。健康指數(shù)表征測(cè)控裝置健康變化趨勢(shì)的量化指標(biāo)，而不同測(cè)控裝置的監(jiān)測(cè)信號(hào)中包含的種類和數(shù)目有差異，同時(shí)包含大量無(wú)法表征下降趨勢(shì)的模擬信息。因此，本節(jié)對(duì)通道信號(hào)做了初步特征提取，保留了能夠反映變化趨勢(shì)的單調(diào)性特征參數(shù)，保證了構(gòu)建裝置特征集的有效性。

對(duì)于長(zhǎng)度為的信號(hào)，時(shí)域上包含均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度、峰峰值、均方根、能量、脈沖因子、波峰因子、形狀因子和邊際因子在內(nèi)的11種常用特征；對(duì)信號(hào)作短時(shí)傅里葉變換后，頻域上包含sk均值、sk標(biāo)準(zhǔn)差、sk偏度、sk峰度4種特征[23-25]。設(shè)備特征量的單調(diào)性(Monotonicity)判斷公式如式(1)所示。

換流站運(yùn)行40天，每天定時(shí)對(duì)測(cè)控裝置信號(hào)采集存數(shù)，對(duì)不能反映換流站測(cè)控裝置運(yùn)行工況的指標(biāo)參數(shù)剔除處理，選取單調(diào)性突出的5種特征參數(shù)。

1.2 小波KPCA分析法

核主元分析是在主成分分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行改良的。PCA法對(duì)于特高壓換流站在工程實(shí)踐中非線性過(guò)程的應(yīng)用效果不理想。而KPCA法利用非線性映射函數(shù)可將原始數(shù)據(jù)映射至高維空間后進(jìn)行主元提取。為更好地對(duì)裝置整體健康影響因素進(jìn)行特征提取，對(duì)本節(jié)構(gòu)建的特征集選取適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)進(jìn)行核主元分析。

設(shè)原始輸入數(shù)據(jù)集，構(gòu)成原始空間，利用非線性核函數(shù)映射到高維線性特征空間，則中的協(xié)方差矩陣表示為

則其對(duì)應(yīng)的特征方差可表示

引入小波核函數(shù)提高KPCA的非線性數(shù)據(jù)處理能力，并由Morlet母小波函數(shù)推導(dǎo)得出，Morlet母小波函數(shù)如式(4)所示。

由式(2)、式(3)、式(6)、式(7)可得到式(8)。

1.3 健康指數(shù)構(gòu)建及健康評(píng)估

健康指數(shù)值越高表示測(cè)控裝置運(yùn)行工況的健康狀態(tài)越好。1表示裝置運(yùn)行處于最佳狀態(tài)，0表示裝置完全失靈。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行工況，對(duì)健康指數(shù)進(jìn)行等級(jí)劃分，由于存在對(duì)于通信誤碼率、電源卡件穩(wěn)壓精度等均缺失考核依據(jù)的情況，依據(jù)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)對(duì)健康指數(shù)進(jìn)行分級(jí)，一般而言，1到3級(jí)狀態(tài)下裝置仍舊能正常工作，僅出現(xiàn)非直接功能缺失的健康度下滑征兆，如卡件運(yùn)行溫度偏高、通信誤碼率短期顯著升高等；4級(jí)以上則伴隨裝置自檢能發(fā)現(xiàn)的異?；蚬收?，如模擬量測(cè)量超差或模擬量開(kāi)關(guān)量個(gè)別通道完全失效(一般需要搶修才能恢復(fù))。因此，將健康指數(shù)定量評(píng)估與運(yùn)行狀態(tài)定性評(píng)價(jià)等級(jí)進(jìn)行映射，特高壓換流站測(cè)控裝置運(yùn)行工況的健康狀況可劃分為5個(gè)等級(jí)，如表1所示。

表1 健康指數(shù)等級(jí)劃分

2 基于Bi-LSTM的健康預(yù)測(cè)

2.1 Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)

對(duì)特高壓換流站測(cè)控裝置運(yùn)行的健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)是根據(jù)換流站的當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)，為后續(xù)維修計(jì)劃提供依據(jù)，保障換流站的安全可靠運(yùn)行。

LSTM網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)細(xì)胞狀態(tài)中信息的遺忘和新信息的記憶，傳遞后續(xù)時(shí)刻計(jì)算的有效信息，達(dá)到利用已知數(shù)據(jù)推出未知信息的目的，提高時(shí)間序列的處理性能[26]，序列信息經(jīng)過(guò)記憶單元時(shí)，其正向傳播如式(11)—式(16)所示[27]。LSTM網(wǎng)絡(luò)單元示意圖如圖1所示。

圖1 LSTM網(wǎng)絡(luò)單元示意圖

Bi-LSTM則由兩個(gè)方向相反的LSTM網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，包含過(guò)去時(shí)刻的信息規(guī)律和未來(lái)序列的有效預(yù)測(cè)，其網(wǎng)絡(luò)單元示意圖如圖2所示。在測(cè)控裝置運(yùn)行工況監(jiān)測(cè)過(guò)程中，采集存數(shù)表現(xiàn)出時(shí)序性，因此可基于Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)裝置運(yùn)行工況的健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。輸出結(jié)果如式(17)—式(19)所示。

圖2 Bi-LSTM 網(wǎng)絡(luò)單元示意圖

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

3 算法框架

根據(jù)前文所述，本文總的流程可分為對(duì)換流站測(cè)控裝置的健康評(píng)估和健康預(yù)測(cè)兩個(gè)階段，如圖3所示。具體步驟如下。

圖3 總體算法流程

1) 獲取1.2節(jié)所述特高壓測(cè)控裝置樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，并構(gòu)建特征參數(shù)序列。

3) 根據(jù)表1分級(jí)對(duì)各測(cè)控裝置進(jìn)行健康狀態(tài)評(píng)估，按照測(cè)控裝置狀態(tài)發(fā)出對(duì)應(yīng)報(bào)告，包括裝置失靈、嚴(yán)重警報(bào)、普通警報(bào)、提示和正常運(yùn)行。

4) 構(gòu)建Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)，狀態(tài)激勵(lì)函數(shù)采用sigmoid函數(shù)，門(mén)激勵(lì)函數(shù)采用tanh函數(shù)，具體如式(22)和式(23)所示。

5) 利用前向LSTM計(jì)算初始時(shí)刻至?xí)r刻每個(gè)單元的輸出；利用后向LSTM計(jì)算反向時(shí)刻輸出，結(jié)合以上輸出最終結(jié)果。

4 算例分析

4.1 參數(shù)選取

為驗(yàn)證基于小波KPCA和Bi-LSTM的健康指數(shù)評(píng)估和預(yù)測(cè)方法的有效性，本文以浙江某±800 kV特高壓換流站的部分真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行驗(yàn)證。包含該換流站極1低端閥廳18套測(cè)控裝置C01—C18的5個(gè)特征指標(biāo)全部測(cè)點(diǎn)。該換流站測(cè)點(diǎn)的測(cè)控裝置于2021年8月16日經(jīng)人工巡查發(fā)現(xiàn)某測(cè)控裝置故障，并及時(shí)更換，選取2021年8月2日—9月10日共40天的指標(biāo)采樣數(shù)據(jù)。

4.2 測(cè)控裝置健康評(píng)估

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的單調(diào)性計(jì)算結(jié)果如表2所示。選取單調(diào)性突出的5種特征參數(shù)進(jìn)行核主元分析。其方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如表3所示。分析可知當(dāng)核主元個(gè)數(shù)為3個(gè)時(shí)，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)93.587%，其中換流站測(cè)控裝置運(yùn)行工況的第一核主元KPCA1的貢獻(xiàn)率為90.589%，包含了裝置工況特征集的大部分信息；第二、三核主元KPCA2、KPCA3的貢獻(xiàn)率分別為2.362%和0.636%，因此第一核主元KPCA1可表示測(cè)控裝置運(yùn)行工況的健康狀態(tài)變化過(guò)程。

表2 特征單調(diào)性

表3 KPCA貢獻(xiàn)率

根據(jù)表1對(duì)換流站的健康指數(shù)劃分，選取圖4中3個(gè)具有代表性的測(cè)控裝置(C02，C08和C15)數(shù)據(jù)進(jìn)行健康指數(shù)分析?？梢钥闯?，C02在40天內(nèi)的健康指數(shù)良好，測(cè)控裝置保持穩(wěn)定運(yùn)行，受外界物理因素影響，數(shù)據(jù)發(fā)生輕微浮動(dòng)；C08初期呈現(xiàn)異常，從第10天開(kāi)始健康指數(shù)急劇下降，測(cè)控裝置嚴(yán)重故障甚至完全失靈，因此數(shù)據(jù)出現(xiàn)大范圍波動(dòng)，應(yīng)進(jìn)行維修或更換裝置；C15運(yùn)行狀況優(yōu)于C08，但仍需保持關(guān)注，采取保養(yǎng)或做相應(yīng)調(diào)整。

圖4 健康指數(shù)曲線

4.3 測(cè)控裝置健康預(yù)測(cè)

采用Bi-LSTM對(duì)特高壓換流站測(cè)控裝置健康狀態(tài)曲線趨勢(shì)預(yù)測(cè)效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表4所示。Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)采用第4.2節(jié)40天數(shù)據(jù)的前30組數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，對(duì)第30～40天的健康指數(shù)變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置如下：模型訓(xùn)練迭代次數(shù)為500，學(xué)習(xí)率為0.005。計(jì)算機(jī)性能參數(shù)：Intel(R)Core(TM) i7-8700 3.20 GHz，16 G內(nèi)存。

不同核函數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)誤差分析如表5所示。由表5可知，經(jīng)小波KPCA的各模型預(yù)測(cè)性能比經(jīng)高斯KPCA的各模型預(yù)測(cè)性能更優(yōu)，且經(jīng)小波KPCA的LSTM、Bi-LSTM的預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)誤差平均值比經(jīng)高斯KPCA分別降低了1.6469%和0.6295%，反映了小波KPCA在特征提取方面的優(yōu)越性。

表4 測(cè)控裝置健康指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)

表5 不同核函數(shù)健康指數(shù)下降速率相對(duì)誤差分析

LSTM與Bi-LSTM的網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比如表6所示，其中LSTM網(wǎng)絡(luò)選用相同的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置。3組樣本結(jié)果顯示：Bi-LSTM方均根誤差小于LSTM的方均根誤差，Bi-LSTM判定系數(shù)大于LSTM的判斷系數(shù)；Bi-LSTM的判定系數(shù)平均值在0.99以上，趨近于1。此外，從圖5可以看出，Bi-LSTM 算法的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比LSTM更好。由此證明，該方法預(yù)測(cè)效果更佳，適用于特高壓換流站測(cè)控裝置的健康預(yù)測(cè)。

表6 兩種網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)

5 結(jié)語(yǔ)

準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)換流站測(cè)控裝置的健康狀態(tài)能夠保證特高壓換流站安全可靠運(yùn)行。本文提出了一種基于小波KPCA與Bi-LSTM的特高壓換流站測(cè)控裝置健康評(píng)估和預(yù)測(cè)方法。

1) 通過(guò)小波KPCA對(duì)特征集分析和數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)，特征提取能力優(yōu)于高斯KPCA。降維后第一核主元構(gòu)建健康指數(shù)能較準(zhǔn)確地反映特高壓換流站測(cè)控裝置的健康狀態(tài)。構(gòu)建Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)健康狀態(tài)變化，較傳統(tǒng)LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法效果更佳。

2) 經(jīng)實(shí)際工程算例驗(yàn)證了該狀態(tài)評(píng)估方法能夠客觀合理地評(píng)估測(cè)控裝置健康狀態(tài)，同時(shí)能夠較準(zhǔn)確地進(jìn)行健康預(yù)測(cè)，為檢修人員制定檢修策略提供科學(xué)參考。

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Health status assessment and prediction of operational condition of a measurement and control device in a UHV converter station based on KPCA and Bi-LSTM

Lü Daqing1, YANG Huanhong2, DU Haoliang1, LI Cece1, XU Liangkai1, ZHU Ziye2

(1. Jinhua Power Supply Company, State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd., Jinhua 321000, China; 2. Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China)

The measurement and control device of a UHV converter station is a piece of secondary equipment with nonlinear analog and high requirements for transmission and conversion. The current evaluation and prediction methods are not fully suitable for the analysis of such a device. A health assessment and prediction method based on wavelet kernel principal component analysis (KPCA) and a bidirectional long-term and short-term memory network (Bi-LSTM) is proposed. The wavelet kernel function is introduced to improve KPCA's feature extraction of influencing factors on the state of health. A health index is established through the first nuclear principal component to evaluate the state change of the device. The purpose of health prediction is achieved by constructing a Bi-LSTM network model to input characteristics information. Taking the real data collected by a converter station in Zhejiang as the sample, the experimental data are compared and analyzed. The results show that this method can improve the accurate evaluation and prediction accuracy of multidimensional health monitoring data, and provide a scientific reference for maintenance personnel in formulating maintenance strategies.

UHV converter station measurement and control device; wavelet kernel principal component; bidirectional long-term and short-term memory network; health assessment and prediction

10.19783/j.cnki.pspc.220031

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(51777119)

This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51777119).

2022-02-08；

2022-07-03

呂大青(1973—)，男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娏こ碳霸O(shè)備的設(shè)計(jì)及安裝調(diào)試，新能源發(fā)電技術(shù)。E-mail: 478090368@qq.com

楊歡紅(1965—)，女，碩士，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)優(yōu)化調(diào)度與控制，可再生能源發(fā)電技術(shù)。E-mail: yanghuanhong0907@163.com

(編輯 姜新麗)