模糊聚類法在繼電保護狀態(tài)檢修中的應用

呂文超，呂飛鵬，張新峰

（四川大學電氣信息學院，成都610065）

目前，我國的繼電保護設備以計劃檢修為主，但這種不考慮設備情況單純按周期檢修的方式，不免出現(xiàn)以下弊端：如“過剩檢修”[1]，“維修不足”，盲目檢修等，并且，檢修期間的停電會對國民生活生產(chǎn)造成影響。所以，無論從電力系統(tǒng)自身的發(fā)展還是滿足國民需求上，準確掌握繼電保護設備狀態(tài)、適時實施檢修的狀態(tài)檢修方式都是一種趨勢。

文獻[2]表明，我國輸變電設備的狀態(tài)檢修尚處在起步階段，全面實施狀態(tài)檢修是一個龐大的系統(tǒng)工程，既是在線檢測、通信、狀態(tài)診斷技術的變革，也是電力系統(tǒng)管理模式的變革[3]。目前，全面實施狀態(tài)檢修還存在諸多問題，比如：狀態(tài)信息采集的實時性和準確性如何保證，實施狀態(tài)檢修過分依賴在線檢測系統(tǒng)，對于設備健康狀態(tài)評估缺乏有效的方法，檢測分析技術人員缺乏橫向聯(lián)系，難以形成跨專業(yè)的檢修系統(tǒng)，缺乏狀態(tài)檢修總體策略的研究等。

隨著智能電網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，目前的微機保護設備大多都具備在線傳遞數(shù)據(jù)和自檢功能[4]，文獻[5]表明可將保護數(shù)據(jù)和自檢信息回傳到電力SCADA 系統(tǒng)中，為狀態(tài)檢修提供了重要依據(jù)。本文綜合兩種信息采集方法，運用模糊數(shù)學法處理數(shù)據(jù)，提出一種狀態(tài)評估模型，通過實例證明了該方法的可行性，現(xiàn)介紹如下。

1 設備狀態(tài)信息的采集

數(shù)據(jù)采集方法分為在線、離線兩種。通常的在線采集方法需額外安裝在線采集信息的硬件裝置，而此過程不免停電，且耗資巨大，所以本文通過電力SCADA 系統(tǒng)，深度挖掘繼電保護裝置狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)不停電采集設備狀態(tài)信息，保證數(shù)據(jù)的實時性和準確性，能有效避免停電帶來的不便。

微機保護裝置自帶的智能診斷功能，網(wǎng)絡監(jiān)控和通信功能，為二次設備的在線監(jiān)測提供了技術支持。文獻[6]表明保護裝置可通過自身監(jiān)測軟件對裝置的I/O 接口、A/D 轉(zhuǎn)換、存儲器、電源、CPU等插件進行狀態(tài)診斷?？梢圆捎帽容^法、校驗法、編碼法、監(jiān)視定時器法、特征字法等測試方法，使保護裝置可通過加載診斷程序，自動測試每臺設備和部件的狀態(tài)，依靠電力通信功能，變電站自動化系統(tǒng)可將查詢結果上傳至監(jiān)控主站。目前，可以在線獲得的數(shù)據(jù)主要有介損、泄漏電流、局部放電等。

對常規(guī)繼電保護設備實施在線監(jiān)測存在較大困難。原因在于二次回路由大量繼電器和連接電纜組成，點多、分散，要實現(xiàn)在線監(jiān)測繼電器和回路接線狀態(tài)，不僅技術難度過大，也不經(jīng)濟。所以，繼保設備狀態(tài)的全面監(jiān)測需要檢修工人的離線檢修記錄做輔助。

離線數(shù)據(jù)采集主要包括工人的巡檢、例行試驗和診斷試驗獲得的數(shù)據(jù)，如二次保險熔斷、直流回路絕緣等情況。離線采集數(shù)據(jù)能有效彌補在線監(jiān)測的技術盲點，避免全網(wǎng)實施在線監(jiān)測帶來的高成本問題。目前，離線監(jiān)測的主要技術手段有：利用便攜設備常規(guī)測量，紅外、紫外監(jiān)測技術等。部分設備狀態(tài)信息量的采集見表1。

表1 狀態(tài)信息量采集Fig.1 State distribution of the relay equipment

2 數(shù)據(jù)模糊聚類分析

電氣設備的狀態(tài)評估是實施狀態(tài)檢修的基礎，此環(huán)節(jié)直接關系到狀態(tài)檢修能否正常進行。本文應用模糊C 均值聚類FCM（fuzzy C-means clustering）算法[7]對數(shù)據(jù)進行模糊聚類分析，結合專家評判法，對設備狀態(tài)進行評估，避免了根據(jù)參數(shù)限值進行狀態(tài)評估而導致誤差過大的弊端。

模糊聚類的基本思想是通過不斷地調(diào)整每組的聚類中心，使得非相似性指標的目標函數(shù)達到最小，即找到模糊劃分矩陣（uij）c×n及類的中心B = {v1，…，vc}使得給定的目標函數(shù)最小。

式中，d（xj，vi）表示樣本數(shù)據(jù)xj與中心vi的距離。記

將數(shù)據(jù)集X 劃分成c 類的FCM 算法迭代過程如下。

步驟1 取定c，2≤c＜n，取定m，初始化矩陣U（0）∈Mfc，設置循環(huán)次數(shù)s=0，1…

步驟2 用U=Us計算c 個向量vi=

步驟3 修改U=U（s+1）∈Mfc。記dij=d（xj，vi），對每個固定的i，如果對所有樣本點1≤j≤n，都有dij＞0，則

否則，如果dij＞0，則uij=0，uij∈[0，1]，且表明樣本xi只屬于其中的某一類，不能同時屬于兩類以上表明每一類至少含有一個樣本。

步驟4 取定任意小的實數(shù)ε，如果范數(shù)則停止循環(huán)，否則，令s=s+1 并返回步驟2。

依據(jù)上述算法，本文將采集到的數(shù)據(jù)聚類成七個模糊集[8]，分別與繼電保護設備的故障模式（良好、一般良好、一般、一般注意、注意、注意不良、不良）一一對應，建立設備狀態(tài)參量與設備健康狀態(tài)的量化關系，改變了以往單一的邏輯（正常-故障）判斷模式，使得檢修人員能有效的監(jiān)測設備狀態(tài)變化，為制定檢修計劃提供重要參考。繼電保護設備狀態(tài)分布如圖1 所示。

圖1 保護設備狀態(tài)分布Fig.1 State distribution of relay equipment

3 狀態(tài)評估系統(tǒng)設計

根據(jù)設備歷史檢修記錄，建立設備歷史故障信息數(shù)據(jù)庫，其中應包括每種設備的典型（正常與非正常）狀態(tài)信息，并由專業(yè)人員依據(jù)檢修結果對數(shù)據(jù)庫進行維護。系統(tǒng)將輸入的狀態(tài)量經(jīng)模糊化處理后與數(shù)據(jù)庫中信息集合進行貼近度[8]匹配，查出最接近的情況，為故障狀態(tài)的確定提供依據(jù)；若庫中沒有對應的故障信息，或貼近度低于閾值，則需及時更新數(shù)據(jù)庫狀態(tài)。流程如圖2 所示。

圖2 狀態(tài)評估系統(tǒng)流程Fig.2 Flow chart of state assessment system

狀態(tài)檢修的難點是設備狀態(tài)的量化評價，通常無法直接得到設備的壽命模型，必須通過分析設備運行的狀態(tài)參數(shù)來間接得出設備當前的健康狀態(tài)。每個狀態(tài)量都可以不同程度地反映設備狀態(tài)，運用模糊數(shù)學方法，賦予每個狀態(tài)量一個權重系數(shù)，采用加權平均法對不同狀態(tài)量的同一分類指標進行狀態(tài)量的綜合，從而準確掌握設備的當前狀態(tài)公式表示。

每臺設備出現(xiàn)的各種故障征兆可構成一個集合，即因素集。用狀態(tài)向量表示為

式中：n 表示征兆的數(shù)目；ki為模糊變量，其隸屬度表示為μki（xi），令

由這些征兆對應設備的狀態(tài)矩陣（判斷集）為

式中：m 表示設備狀態(tài)種類的數(shù)目；dj為模糊變量，其隸屬度函數(shù)為μdj（yj），令

對單個因素ki（i=1，2，…，n）的評判，得到D上的模糊集（ri1，ri2，…，rin），它是由K 到D 的一個模糊映射

因為設備狀態(tài)與故障征兆之間表現(xiàn)出錯綜復雜的關系，同一種狀態(tài)往往對應著多種故障征兆，同一種故障征兆又可能對應著多種設備狀態(tài)，本文結合模糊統(tǒng)計法和專家經(jīng)驗法確定模糊評判元素rij，即請各位專家獨立認真思考各個設備狀態(tài)的定義，參考繼電保護設備狀態(tài)檢修規(guī)程，分別給出他們認為各個狀態(tài)最合適的量值區(qū)間，由于每位專家對設備狀態(tài)這一模糊定義的理解有差異，所得區(qū)間不可能完全相同，但應相差不大。公式表示為

從而確定模糊評判矩陣R，即

則綜合評判矩陣

式中，“?”為廣義的模糊邏輯算子[9]，代表不同的模糊邏輯運算，令

其中，i=1，2，…n，0≤di≤1，dmax即為故障特征ki的隸屬度，按照最大隸屬度原則可確定設備狀態(tài)。

設備狀態(tài)評估不同于設備缺陷的診斷，不是試圖得到設備確切的缺陷信息，而是依據(jù)設備狀態(tài)信息對設備做出分級性評估。根據(jù)實際運行情況，將檢修記錄反饋回系統(tǒng)，以便對相關內(nèi)容進行更新，如果某種故障模式經(jīng)常發(fā)生且系統(tǒng)都給出了正確的判斷，就要把故障模式表中該故障模式的故障征兆的隸屬度值適當提高；若系統(tǒng)多次發(fā)生了相同的誤判斷，要把對應的故障征兆隸屬度值減小，以增大運行過程中得出正確判斷的概率。

4 檢修策略建議

首先，對繼電保護設備引入壽命管理機制，根據(jù)狀態(tài)評估的結果，當設備狀態(tài)為一般良好及其以上時表示可以繼續(xù)正常運行，允許延長檢修周期；當超過注意值或接近注意值的趨勢明顯，且該設備有危害安全運行的家族性缺陷，系統(tǒng)發(fā)出警報，應安排檢修人員進行檢修，并將檢修結果上傳至系統(tǒng)，系統(tǒng)維護人員可根據(jù)回傳結果對系統(tǒng)進行維護，引入反饋機制，檢修完成后檢查SCADA系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是否與檢修結果一致，這樣對在線系統(tǒng)的性能又有了進一步的確認和完善。

其次，設立繼電保護設備狀態(tài)檢修應急預案，若發(fā)生突然狀況（雷擊、雪災等）引起設備狀態(tài)突變，比如從良好躍變到不良，系統(tǒng)應能夠快速識別故障狀態(tài)，并發(fā)出警報，立即安排工人檢修，必要時考慮該退出運行，自動啟用備用設備。

此外，要加強高素質(zhì)人才隊伍的培養(yǎng)，對狀態(tài)檢修工作人員要定期進行專業(yè)知識培訓和考核，提高工人技術水平。要加強工人的責任意識和整體策略意識，樹立全局觀念，這樣不僅能有效提高離線采集信息的準確度，還能提高檢修效率，做到以最小的投入保證狀態(tài)檢修的準確性、實時性和高效性，保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。

最后，要加緊繼電保護設備狀態(tài)檢修相關法規(guī)的出臺和完善，制定切實可行的狀態(tài)檢修管理制度，使狀態(tài)檢修真正做到預防為主。目前看來，要使狀態(tài)檢修真正有效的落實，使電網(wǎng)安全處于“可控”狀態(tài)，不僅是技術問題，更需要管理體制的變革。

5 算例分析

本文以許繼公司生產(chǎn)的WXH-820 系列微機線路保護測控裝置為例進行分析，征兆值及說明見表2。

首先，令c=7，m=2，ε=0.001 運用FCM 算法，將處理得到的數(shù)據(jù)分成7 個模糊集。

表2 WXH-820 系列微機保護裝置狀態(tài)征兆及說明Tab.2 WHX-820 series of microcomputer protection signs and descriptions

其次，依據(jù)表2 中數(shù)據(jù)對設備狀態(tài)區(qū)間做出評價，由式（10）可得模糊評判矩陣

由式（7）得

則由公式（12）得

由式（13）得dmax= 0.57，表明其對應的微機保護裝置狀態(tài)是“良好”的可能性是57%，無需檢修。

算例證明，模糊聚類方法能有效克服區(qū)間邊界過硬的弱點，將連續(xù)量轉(zhuǎn)化為離散量，最終軟化屬性論域的邊界問題；模糊隸屬度表明了某征兆隸屬于某狀態(tài)的程度，能有效避免單純邏輯判斷的片面性。

6 結語

對繼電保護設備實施狀態(tài)檢修是電力系統(tǒng)快速發(fā)展的需要，也是建設智能電網(wǎng)迫切的要求。隨著電力系統(tǒng)自動化元件、計算機技術、微電子技術、通信技術等的高速發(fā)展和微機繼電保護裝置的大量應用，使電力系統(tǒng)二次設備運行的可靠性極大提高，設備的自診斷功能日趨完善。在線監(jiān)測技術和自診斷技術的逐漸成熟使得實施狀態(tài)檢修成為可能。本文充分利用SCADA 系統(tǒng)現(xiàn)有資源，輔以巡檢記錄，運用模糊數(shù)學方法深度挖掘數(shù)據(jù)，可有效降低檢修成本，提高檢修工人效率，提高繼保設備的可靠性，使得電網(wǎng)處于可控狀態(tài)。

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