基于ER算法的智能變電站保護二次回路故障定位方法

汪 勤1，吳 旻1，姚輝昌，李江洋

(1. 國網(wǎng)四川電力送變電建設有限公司，四川 成都 610051；2. 成都市登祿電力科技有限公司，四川 成都 611137)

0 引 言

目前，智能電網(wǎng)在中國飛速發(fā)展，其中，隨著電網(wǎng)智能化建設的不斷深入，作為核心部分的智能變電站建設也在飛速發(fā)展。智能變電站的發(fā)展以一次設備智能化以及二次系統(tǒng)網(wǎng)絡化為主要特征，其中二次系統(tǒng)網(wǎng)絡化更為顯著，與常規(guī)站相比，智能變電站二次系統(tǒng)結構和形態(tài)都發(fā)生了巨大變化[1]。智能變電站二次回路采用基于IEC 61850-9-2組網(wǎng)的光纖網(wǎng)絡通信，取代了常規(guī)站中以電纜組成的二次回路，簡化了復雜的二次回路結構[2]。這種共享網(wǎng)絡通信的方式導致裝置間的互聯(lián)不再透明，使得現(xiàn)場運行、維護、檢修人員查找故障時難度極大，甚至無從下手。

近年來，國內外學者對于智能變電站二次系統(tǒng)故障定位提出了一些方法，可這些方法或多或少都存在一些不足。例如文獻[1]采用專家系統(tǒng)方法，基于產生式規(guī)則，利用人類專家領域知識和經驗，根據(jù)故障特征信息，對知識庫進行規(guī)則推理和判斷，從而得到故障診斷結果；但是知識庫的建立工作量巨大，還需要進一步優(yōu)化和改進。文獻[2]建立了GOOSE回路的Petri網(wǎng)模型，實現(xiàn)故障診斷，此方法需人工判斷是否觸發(fā)變遷。文獻[1，3]通過虛回路通信狀態(tài)進行二次回路故障定位，但此方法無法具體定位到故障元件。

基于對現(xiàn)狀的分析和二次系統(tǒng)故障定位更加準確的要求，下面提出基于證據(jù)推理(evidential reasoning, ER)算法的智能變電站保護二次回路故障定位方法。首先，通過QXmlStreamReader方式解析智能變電站全站系統(tǒng)配置(substation configuration description，SCD)文件，獲取得到各智能電子設備(intelligent electronic device,IED)信息、IED關聯(lián)信息，構建虛連接的數(shù)據(jù)結構并與物理連接相關聯(lián)對應；再通過虛實回路對應信息形成故障元器件舉證表；最后，根據(jù)多組IED關聯(lián)對獲得可疑故障元件集合。當發(fā)生故障告警時，根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)信息及舉證表，利用ER算法確定具體故障元件，實現(xiàn)故障診斷定位[4—9]。

1 二次回路模型構建

1.1 SCD解析技術

Qt是一個應用程序開發(fā)框架，為用戶提供了QtXml模塊，能夠實現(xiàn)對XML文件的解析。其中：DOM方式是將XML文件保存為樹的形式，操作簡單，便于訪問，但需一次性解讀并保存，對內存消耗大；SAX方式是通過虛擬函數(shù)直接向程序報告“解析時間”，速度較快，但不便訪問。下面采取Qt提供的SAX解析器的替代——QXmlStreamReader，按順序讀取SCD文件。

根據(jù)QXmlStreamReader解析SCD的規(guī)則，節(jié)點依次為：“IED”“ExtRef”“LDevice”“DOI”，其中，“ExtRef”節(jié)點中包含虛回路的具體信息，具體字段信息如表1所示[10-12]。

根據(jù)表1，通過解析SCD文件中的“ExtRef”字段，可以獲取到一條虛連接的主要信息，包括發(fā)送設備、輸出虛端子描述、輸出虛端子引用路徑、輸入虛端子描述、輸入虛端子引用路徑、接收設備等。通過這些信息可以獲取到完整的虛回路信息傳輸對，但無法跟物理接口相匹配。

表1 “ExtRef”字段信息

IEC 61850-6定義了PhysConn元素描述IED訪問點所對應的物理接口模型。通過QXmlStreamReader解析SCD的“IED”節(jié)點，可以獲取到Type、Plug、Cable、Port這4個字段信息。其中：Type字段描述了物理接口的類型，如網(wǎng)口、光口；Port字段描述了本物理接口的具體信息；Cable字段描述了與該物理接口連接的光纖(電纜)信息。其中Port字段描述裝置物理接口以“板卡號+端口號”的命名規(guī)則，如“4-A”表示4號板卡的1號接口；物理接口與虛擬接口之間以“：”隔開，如intAddr=，表示報文控制(cbNamen)從4板卡1接口發(fā)送到5板卡2接口，接收虛端子編號為VLANID。

1.2 虛實回路對應

根據(jù)上述，可通過解析SCD文件，建立虛連接與物理連接的對應關聯(lián)模型，具體步驟如下：

1)以圖1現(xiàn)場接線示意圖為示例，圖1表示某保護裝置P1的2-A接口通過光纖L8與合并單元MU的2-B接口連接。通過解析SCD文件，獲取IED物理接口模型，包括IED名稱、接口號、接口所連接光纖標。最終，獲取完整的物理端口信息連接表，如表2所示。

圖1 現(xiàn)場接線

2)同時，通過解析SCD文件，解析Inputs元素獲得虛端子連線，再通過intAddr找到與虛端子對應物理接口，通過物理接口表找到連接該接口的光纖及對側設備名稱、接口等信息；最終，完成虛實回路的對應關聯(lián)。

表2 物理接口信息

2 二次回路可疑故障元器件集合

智能變電站中IED數(shù)量龐大，形成虛連接數(shù)也很多，且各虛回路存在交叉、重疊的可能性，如某一虛回路通信正常，則與該回路交叉、重疊的部分虛回路為正常的[13—14]。反之，若某一元器件故障，則會引起多條虛回路通信故障[15]。

當某一虛回路發(fā)生故障告警，可通過接收告警信息查看各虛回路的元器件，形成可疑故障元器件舉證表。

以表3虛回路故障元器件舉證為例說明此方法。表3中通信狀態(tài)用1、0表示，1表示通信狀態(tài)異常，0表示通信狀態(tài)正常,空表示該通道無此元器件。

由表3可知舉證值規(guī)則：當元器件對應該列的通信狀態(tài)有0時，舉證值取0；當元器件對應該列的通信狀態(tài)不含0時，其舉證值為當列數(shù)值之和，如表3中B元器件與C元器件的舉證為2。通過表3可知，A舉證值為0，即A可以排除在故障元器件以外，B、C舉證值均為2，但無法確定具體故障元器件是C還是B，則可得可疑故障元器件集合為{B，C}。

3 確定故障元器件

3.1 ER算法的基本評價框架

如圖2 ER算法評價框架所示，ER算法評價框架分為3個層次，上層廣義屬性Y、基本屬性H和與基本屬性H相關的底層基本屬性e。

圖2 ER算法評價框架

S(ei)={(Hn,yn,i),n=1…N}i=1,…,L

(1)

(2)

ER算法融合公式如下：

mn,I(i+1)=KI(i+1)[mn,I(i)×mn,i+1+mH,I(i)×mn,i+1+

mn,I(i)×mH,i+1]

(3)

式中，yn為通過融合各基本屬性后Y被評估為第n個等級的信任度。根據(jù)式(3)可計算出mn,i和mH,i。

3.2 ER算法在確定故障元器件中的應用

如上節(jié)所述，基本屬性H代表可疑故障元器件，基本屬性e代表收集到的告警信息，上層屬性Y為最終確定的故障元器件。

根據(jù)ER算法的要求，需對評估體系的每一層互斥屬性進行評估，在這里為具體故障元器件，即“故障元器件為B,故障元器件為C”，采用集合方式表示為H={HN,N=1,2}={故障元器件為N，故障元器件為C}。每個收集到的告警信息權重一樣，且信息足夠完整充分的情況下，則需計算以往元器件自檢告警信息對其評價故障元器件的信任度。

當某智能變電站發(fā)生繼電保護拒動時，調度中心收到告警信息后，根據(jù)告警信息列出通信異常的虛回路；根據(jù)通信異常的虛回路所包含的元器件列出舉證表，計算出舉證值；通過計算每條告警信息對其評估結果的信任度yn,i；最后通過融合公式計算出mn,i，即最終通過各告警信息確認對應故障元器件的概率以達到確認具體故障元器件的目的。

整體上，所提出的智能變電站二次回路故障診斷方法如圖3所示。

圖3 智能變電站二次回路故障診斷方法實現(xiàn)步驟

1)通過解析SCD文件，獲取二次回路設備物理接口信息表和虛回路接口信息，并完成物理接口與虛回路的對應關聯(lián)。

2)收集過程層告警信息，如發(fā)生故障告警，則通過虛實回路的對應，建立虛回路通道可疑元器件舉證表，確定可疑元器件集合。

3)通過ER算法具體確定故障元器件。

4 算法案例分析說明

圖4為A站(220 kV智能變電站)二次回路示意圖，其中：MU為合并單元；P2為母差保護；P1、P3為線路保護裝置；IL為智能終端；CL為測控裝置；SW為交換機；L1—L12為光纖。如圖所示，此回路共有12條物理光纖回路、9個元器件、12塊板卡、24個物理接口。

圖4 A站(220 kV智能變電站)繼電保護二次回路

E1—E12為A站二次回路的12條虛回路，根據(jù)SCD文件完成虛實回路對應，得到虛實回路對應表，如表4所示。

其中，比如虛回路E1，為測控裝置CL向IL發(fā)出的遙控命令，此虛回路對應的物理實回路中包含以下元器件：CL、CL1-A、L7、SW0.1-D、SW0、SW0.1-C、L5、IL2-A、IL。

當A站保護發(fā)生保護拒動時，E5、E6虛回路狀態(tài)異常，調度收到告警信息保護裝置GOOSE鏈路中斷e1、智能終端GOOSE鏈路中斷e2、線路L1通信中斷e3。

通過表4可得，此回路共有12條物理光纖回路、9個元器件、12塊板卡、24個物理接口，即53個可疑故障點。通過上述舉證表建立規(guī)則和舉證值計算方法，求得可疑點L1、P1.1-B、IL1-A的舉證值為2，其余舉證值為0，則可疑元器件集合為{L1,P1.1-B,IL1-A}。接下來利用ER算法公式協(xié)助確定具體故障元器件。

以A站、保護拒動、保護裝置GOOSE鏈路中斷e1且實際故障元器件屬于{L1,P1.1-B,IL1-A}為信息關鍵詞，在調度告警信息庫進行檢索，搜到告警信息共18條，其中實際故障元器件L1有14條、P1.1-B有4條、IL1-A0條；同樣地，告警信息e2、e3分別搜到24條、28條，實際故障元器件L1分別有15條、18條，實際故障元器件P1.1-B分別有0條、10條，實際故障元器件IL1-A分別有9條、0條。

表4 虛實回路對應

將可疑故障元器件集合{L1,P1.1-B,IL1-A}替換為{1，2，3}，同時將以上數(shù)據(jù)代入ER算法式(1)中可得：

S(e1)={(H1,0.778),(H2,0.222)}

S(e2)={(H1,0.625),(H3,0.375)}

S(e3)={(H1,0.643),(H2,0.357)}

同時，基于每個告警信息權重一樣即各屬性權重為1/3，且評估規(guī)則完備的情況下，將各數(shù)據(jù)代入式(1)、式(2)，分別得到：

m1,1=0.260,m2,1=0.074，m3,1=0

m1,1=0.209,m2,1=0，m3,1=0.125

m1,1=0.214,m2,1=0.119，m3,1=0

最終，通過計算可得m1,1的合成結果最大時的故障元器件最有可能為光纖L1。因此應先檢查光纖L1是否損壞。

5 結 論

ER算法不僅可以解決確定性問題，而且在不確定性問題的處理中應用效果也尤為突出。針對智能變電站二次回路故障診斷難、無法具體確定故障部位的問題，上面提出基于ER算法的智能變電站二次回路故障定位方法，達到了快速準確診斷二次回路故障的效果。同時，所提方法克服了故障診斷定位過程中各告警信息間的沖突問題，減少了智能變電站排查故障的工作量和時間，提高了運行維護效率，對智能變電站二次系統(tǒng)運行維護管理的發(fā)展有著重要意義。