面向狀態(tài)檢修的智能變電站保護系統(tǒng)可靠性分析

戴志輝，張?zhí)煊?，?譞，焦彥軍

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面向狀態(tài)檢修的智能變電站保護系統(tǒng)可靠性分析

戴志輝，張?zhí)煊睿瑒?譞，焦彥軍

(華北電力大學電氣與電子工程學院，河北 保定 071003)

以狀態(tài)檢修為目的，研究了智能變電站保護系統(tǒng)的可靠性評估方法。首先從智能變電站技術特點出發(fā)，提出一種考慮邏輯節(jié)點的保護系統(tǒng)監(jiān)測方法。根據(jù)狀態(tài)檢修的需要選取保護系統(tǒng)可靠性指標，并在此基礎上建立了動態(tài)Markov模型，利用該模型定量評估保護系統(tǒng)在給定條件下的檢修需求。最后以典型220 kV智能變電站為例說明了該評估模型的應用方法并做了相關分析。算例結果表明，該方法具有一定的可操作性，能夠為智能變電站保護系統(tǒng)的檢修決策提供一些參考。

智能變電站；保護系統(tǒng)可靠性；動態(tài)Markov模型；狀態(tài)檢修

0 引言

隨著我國智能電網(wǎng)建設進入全面發(fā)展階段，智能變電站技術得到大規(guī)模應用。作為保障智能電網(wǎng)安全的第一道防線，保護系統(tǒng)是智能變電站的重要組成部分。保護功能的實現(xiàn)需要相關一次設備、二次回路以及保護裝置之間的協(xié)調(diào)配合，以發(fā)揮其整體性能。然而，不同廠商設備間存在的互操作性問題阻礙了保護系統(tǒng)的發(fā)展。為此國際電工委員會建立了IEC 61850標準[1-3]，規(guī)范了智能電子設備的工程實施，同時也為可靠性分析領域拓展了新的空間。

可靠性是智能變電站的首要性能指標，智能變電站保護系統(tǒng)的可靠性應不低于常規(guī)保護。保護系統(tǒng)可靠性的相關研究可追溯到70年代[4]，發(fā)展到目前已有大量成果[5-6]，如文獻[7]提出一種考慮隱性故障和系統(tǒng)運行狀態(tài)變化時的保護系統(tǒng)可靠性模型，并以此計算潮流變化對繼電保護系統(tǒng)正常運行的影響。文獻[8]在分析數(shù)字化變電站繼電保護系統(tǒng)構成基礎上，利用最小路集算法和串并聯(lián)模型對繼電保護系統(tǒng)的整體可靠性進行計算。文獻[9]結合元件可靠度和系統(tǒng)可靠度兩個可靠性指標，提出了功效評估法用以分析保護系統(tǒng)。文獻[10]依據(jù)數(shù)字保護系統(tǒng)的功能和工作特點，建立了Markov狀態(tài)空間法與動態(tài)故障樹相結合的微機保護系統(tǒng)動態(tài)可靠性模型。文獻[11]運用可靠性框圖法構建了保護系統(tǒng)完備的可靠性評估模型，并對“直采直跳”模式下保護系統(tǒng)的元件靈敏度和重要度進行了評估。文獻[12]基于監(jiān)控系統(tǒng)和裝置自檢對保護裝置可靠性的影響，建立考慮裝置暫時性失效以及永久性失效的保護系統(tǒng)可靠性分析模型。該方法將監(jiān)測技術和可靠性評估相結合，在智能變電站保護系統(tǒng)相關分析中也有較大的參考價值。但由于上述文獻研究多數(shù)面向硬件設備相關的保護系統(tǒng)可靠性問題，未能充分體現(xiàn)智能變電站功能為導向的建模特點。因此，智能變電站保護系統(tǒng)的可靠性分析仍需進一步完善。

針對上述問題，本文考慮智能變電站技術及其保護系統(tǒng)的特點，在分析智能變電站保護系統(tǒng)具體構成的基礎上對保護系統(tǒng)進行了功能上的分解。其次選取合理的可靠性指標，建立了面向狀態(tài)檢修的保護系統(tǒng)可靠性分析模型。最后以典型220 kV智能變電站為例進行了相關分析，并將本文計算結果與文獻[12]計算結果比較，驗證了方法的有效性。

1 ?智能變電站保護系統(tǒng)特點分析

總結智能變電站技術給保護系統(tǒng)可靠性帶來的變化，歸納如下所述。

1)?功能監(jiān)測的需求。保護系統(tǒng)可靠性分析所關心的是保護系統(tǒng)完成功能的能力，但智能變電站中允許保護功能在不同的設備之間自由分配，并且保護系統(tǒng)的功能由硬件系統(tǒng)和邏輯系統(tǒng)共同完成，所以物理裝置的故障并不能完全反映系統(tǒng)功能的失效機理[13-14]。保護系統(tǒng)監(jiān)測需要同時考慮硬件系統(tǒng)和邏輯系統(tǒng)，涵蓋保護功能實現(xiàn)的各個運行階段。

2)?基礎數(shù)據(jù)收集方式變化。隨著監(jiān)測技術的提高，目前多數(shù)智能變電站自身具有二次設備的自動診斷功能，克服了傳統(tǒng)保護中故障巡檢需要大量維護人員的缺點[15-16]。但另一方面，智能變電站二次系統(tǒng)監(jiān)測時會產(chǎn)生海量告警信息，導致可靠性基礎數(shù)據(jù)分析仍需較大的工作量，如何用較少的數(shù)據(jù)來反映較全面的保護系統(tǒng)可靠性有待進一步研究。

3)?檢修方式的發(fā)展。由于目前以時間周期為特征的變電站計劃檢修存在“檢修過度”和“檢修不足”以及需要大量人力物力支撐等問題，已逐漸被建立在設備狀態(tài)評價基礎之上的變電站狀態(tài)檢修所取代[17-18]。針對這一變化，可靠性分析中應當考慮狀態(tài)檢修的需求特點。

從上述分析出發(fā)，本文將智能變電站保護系統(tǒng)可靠性研究劃分為三個步驟：a)?對保護系統(tǒng)功能分解，將實現(xiàn)保護功能的具體構成作為監(jiān)測對象；b)?確定所需的可靠性基礎數(shù)據(jù)，結合智能變電站特點計算保護系統(tǒng)可靠性指標；c)?基于前兩部份工作，利用動態(tài)Markov模型分析智能變電站保護系統(tǒng)可靠性及其檢修需求。

2 ?保護系統(tǒng)功能分解

通常來說，保護系統(tǒng)的基本功能是在電力系統(tǒng)元件發(fā)生故障時發(fā)出跳閘命令且在電氣元件的不正常運行狀態(tài)時發(fā)出告警信號。智能變電站保護系統(tǒng)是在傳統(tǒng)保護基礎上的發(fā)展，因此仍可根據(jù)繼電保護的基本原理[19]將智能變電站保護系統(tǒng)劃分為采樣、判斷、執(zhí)行三個獨立的子功能系統(tǒng)，三個子系統(tǒng)相互配合共同來完成保護系統(tǒng)的基本功能。對于智能變電站，保護功能實現(xiàn)過程中的最大變化在于邏輯系統(tǒng)的影響：智能變電站中邏輯系統(tǒng)可分解為多個分布在不同硬件設備中相互通信的邏輯節(jié)點，當一個邏輯節(jié)點或多個邏輯節(jié)點不能正常工作時，功能可能被完全閉鎖或出現(xiàn)較大降級[2]?？梢姡悄茏冸娬颈Ｗo系統(tǒng)功能監(jiān)測需要兼顧邏輯系統(tǒng)和硬件系統(tǒng)對保護功能的影響。故此本文參考文獻[3]確定了智能變電站保護硬件系統(tǒng)和邏輯系統(tǒng)的具體構成，以此作為功能監(jiān)測的對象，保證可靠性基礎數(shù)據(jù)收集工作的順利進行。

保護功能分解是指將保護的整體功能逐層細化，最終對應到具體的系統(tǒng)構成上。如表1所示。

保護功能分解將保護系統(tǒng)為4層，第1層為目標層，代表保護系統(tǒng)的基本功能；第2層為子功能層，保護功能按運行特點劃分為采樣子功能、判斷子功能和執(zhí)行子功能，三個子功能共同完成保護系統(tǒng)的基本功能；第3層為功能載體層，物理系統(tǒng)和邏輯系統(tǒng)作為載體承擔完成子功能實現(xiàn)的任務；第4層為系統(tǒng)構成層，該層詳細劃分了各子功能的物理系統(tǒng)和邏輯系統(tǒng)構成，確定了保護功能監(jiān)測對象。

3 ?保護系統(tǒng)可靠性指標的獲取

3.1 可靠性基礎數(shù)據(jù)收集

3.1.1 可靠性基礎數(shù)據(jù)內(nèi)容

智能變電站的可靠性基礎數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)保護數(shù)據(jù)(裝置投運時間、動作記錄、維修記錄以及二次電纜缺陷、時間及類型[20])的基礎上增加了保護系統(tǒng)邏輯節(jié)點的降級運行時間、邏輯節(jié)點降級次數(shù)等內(nèi)容。同時，由于二次電纜被通信網(wǎng)絡所代替，減少了二次電纜回路的相關數(shù)據(jù)[21]。

表1 保護系統(tǒng)功能分解

3.1.2 可靠性基礎數(shù)據(jù)來源

在現(xiàn)場運行中，傳統(tǒng)保護的可靠性基礎數(shù)據(jù)大多來自故障信息管理系統(tǒng)、維修檢修報告、調(diào)度中心運行報告、能量管理系統(tǒng)信息、現(xiàn)場運行信息、預試檢修信息、經(jīng)驗信息以及故障錄波數(shù)據(jù)等[22]。智能變電站監(jiān)測技術的提高，應增加網(wǎng)絡分析記錄儀、綜合應用服務器信息等智能告警信息源[23]。

3.1.3 保護系統(tǒng)功能監(jiān)測

可靠性基礎數(shù)據(jù)的收集通過保護系統(tǒng)功能監(jiān)測來實現(xiàn)。結合可靠性基礎數(shù)據(jù)的內(nèi)容和來源，保護功能監(jiān)測將分解后保護功能作為監(jiān)測對象，從表1第4層出發(fā)按照圖1的監(jiān)測流程進行可靠性基礎數(shù)據(jù)收集。相較于傳統(tǒng)的監(jiān)測方法，以保護系統(tǒng)功能為對象的監(jiān)測方法旨在提高可靠性基礎數(shù)據(jù)收集效率，并更加準確地獲得反應保護系統(tǒng)性能的可靠性基礎數(shù)據(jù)。

圖1 保護系統(tǒng)功能監(jiān)測流程圖

3.2 可靠性指標計算

如上所述，可靠性基礎數(shù)據(jù)收集工作主要是確定影響保護系統(tǒng)可靠性的內(nèi)容和來源，并從監(jiān)測系統(tǒng)中提取出所需數(shù)據(jù)的過程。收集的最終目的是為可靠性指標的計算提供數(shù)據(jù)基礎。

可靠性指標給可靠性評估提供更為科學的考核依據(jù)。但由于可靠性評估分析的角度不同，確定選取的可靠性指標也應有所區(qū)別，所選指標是否科學、合理直接關系到可靠性評估質(zhì)量。

本文從故障原因出發(fā)統(tǒng)計智能變電站保護系統(tǒng)可靠性指標，認為保護的誤動和拒動是由于保護系統(tǒng)中硬件或邏輯節(jié)點出現(xiàn)突發(fā)性故障或者異常狀態(tài)觸發(fā)引起的。其中突發(fā)性故障是指嚴重程度能直接引起保護誤動或拒動的故障，如電源損壞、通信中斷等情況。而異常狀態(tài)是指保護系統(tǒng)雖然存在故障隱患但仍能運行一段時間的狀態(tài)，如邏輯節(jié)點丟失、硬件老化損壞等[24]。

總結智能變電站保護系統(tǒng)可靠性指標如下。

保護系統(tǒng)功能異常的檢出率為

突發(fā)性故障導致的保護誤動率為

(2)

突發(fā)性故障導致的保護拒動率為

保護功能異常發(fā)生率為

(4)

保護功能異常觸發(fā)引起的保護誤動率為

保護功能異常觸發(fā)引起的保護拒動率為

(6)

保護功能異常后的修復率為

保護誤動后的修復率為

(8)

保護拒動后的修復率為

由歷史記錄或運行維護人員現(xiàn)場經(jīng)驗可獲得保護系統(tǒng)自檢成功率，在此設為。若將未檢出的子功能系統(tǒng)異常視為潛在故障，則在已知的情況下可推導保護系統(tǒng)的潛在失效率[12]為

4 ?保護系統(tǒng)可靠性分析

4.1 異常狀態(tài)的描述

在線監(jiān)測技術的發(fā)展使智能變電站中的很多異常情況都能在故障發(fā)生前被發(fā)現(xiàn)[25]。根據(jù)這一特點本文引入了三態(tài)累進模型，如圖2所示。三態(tài)累進模型認為保護系統(tǒng)在正常運行狀態(tài)和完全失效外還具有一種可能的異常狀態(tài)，該狀態(tài)時保護系統(tǒng)已經(jīng)有了故障征兆但尚未出現(xiàn)真正故障。在可靠性分析理論中[26]，當存在影響保護系統(tǒng)生存預知結果的中間事件時，三態(tài)累進模型具有優(yōu)勢。

根據(jù)三態(tài)累進模型，保護系統(tǒng)處在異常狀態(tài)時仍能夠運行并實現(xiàn)自身功能，但此時保護系統(tǒng)已經(jīng)存在故障隱患，出現(xiàn)一定條件就會觸發(fā)真正的故障發(fā)生。由于異常狀態(tài)并非真正的故障，通常認為異常狀態(tài)存在兩種情況：即被監(jiān)測系統(tǒng)檢出的異常和未被監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)的異常。出現(xiàn)異常的原因是由于保護系統(tǒng)中存在受損硬件以及數(shù)據(jù)被破壞或丟失的邏輯節(jié)點。

圖2 三態(tài)累進模型

4.2 動態(tài)Markov可靠性分析模型

IEC 61850標準中常采用狀態(tài)機來定義和描述智能電子設備、邏輯節(jié)點的功能行為[2]。本文沿用狀態(tài)機的思路應用動態(tài)Markov模型分析保護系統(tǒng)可靠性。

4.2.1 Markov動態(tài)概率求解方法

(12)

(15)

4.2.2 保護系統(tǒng)狀態(tài)劃分

首先將保護系統(tǒng)分成三個獨立的子功能系統(tǒng)，并以三態(tài)累進模型為基礎，區(qū)分兩種異常狀態(tài)。進一步，將子功能系統(tǒng)故障原因歸為兩種，一是子功能異常在一定條件觸發(fā)引起的保護誤動或拒動，二是突發(fā)性系統(tǒng)故障直接引起的保護誤動或拒動。

按以上思路，可將保護系統(tǒng)狀態(tài)劃分如下：

1)?保護系統(tǒng)正常運行狀態(tài)，對應狀態(tài)0，此時保護系統(tǒng)不存在任何異?；蚴А?/p>

2)?保護系統(tǒng)采樣子功能存在異常且被檢出的狀態(tài)對應狀態(tài)1，保護系統(tǒng)判斷子功能存在異常且被檢出的狀態(tài)對應狀態(tài)2，保護系統(tǒng)執(zhí)行子功能存在異常且被檢出的狀態(tài)對應狀態(tài)3，保護系統(tǒng)采樣子功能存在異常但未被檢出的狀態(tài)對應狀態(tài)4，保護系統(tǒng)判斷子功能存在異常但未被檢出的狀態(tài)對應狀態(tài)5，保護系統(tǒng)執(zhí)行子功能存在異常但未被檢出的狀態(tài)對應狀態(tài)6。

3)?保護誤動狀態(tài)對應狀態(tài)7，保護拒動狀態(tài)對應狀態(tài)8。

4.2.3 基于保護系統(tǒng)狀態(tài)概率的檢修決策分析

圖3所示為保護系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖，其中Up表示保護系統(tǒng)處于正常運行狀態(tài)，Du表示保護系統(tǒng)出現(xiàn)了異常，Dn表示保護系統(tǒng)失效。保護系統(tǒng)大部分時間都處于正常運行狀態(tài)(狀態(tài)0)，此時各子功能共同完成保護系統(tǒng)的任務。當出現(xiàn)突發(fā)性故障時，保護系統(tǒng)會由正常運行狀態(tài)直接進入失效狀態(tài)引起保護的誤動或拒動(狀態(tài)7、8)，經(jīng)修復之后保護系統(tǒng)恢復到狀態(tài)1重新開始運行。當保護系統(tǒng)出現(xiàn)異常狀態(tài)時，監(jiān)測系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)一部分異常(狀態(tài)1、2、3)，這部分異?？梢酝ㄟ^修復回到正常運行狀態(tài)，而另一部份異常并未被發(fā)現(xiàn)(狀態(tài)4、5、6)，滿足一定條件后被觸發(fā)引起保護的誤動或拒動(狀態(tài)7、8)。

圖3 保護系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖

上述可靠性指標由式(1)~式(10)計算得出后，可求得保護系統(tǒng)Markov轉(zhuǎn)移密度矩陣，如式(16)所示。

其中：

(17)

聯(lián)立方程組

可求得智能變電站保護系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)概率矩陣為

(19)

并確定保護系統(tǒng)檢修需求概率：

(21)

5 ?算例分析

5.1 可靠性指標設定

根據(jù)DL/T 860標準對智能變電站的定義，智能化變電站分為過程層、間隔層和站控層，各層內(nèi)部以及層與層之間均采用高速以太網(wǎng)進行數(shù)據(jù)通信。下面以圖4中典型智能變電站220?kV保護系統(tǒng)模型作為計算實例進行分析。

圖4 典型220?kV智能變電站

在現(xiàn)場實際運行中，可以根據(jù)保護的不正確動作記錄、異常告警信息以及故障原因分析記錄等確定相應的可靠性基礎數(shù)據(jù)。本文設定保護系統(tǒng)自檢成功率為90%，參考現(xiàn)有資料[12]并結合智能變電站的實際情況[2-3]設定保護系統(tǒng)失效率數(shù)據(jù)如表2及表3所示。

表2 失效率數(shù)據(jù)1

Table 2 Failure rate data 1

表2 失效率數(shù)據(jù)1

53.732.60.055.534.120.01130.5

表3 失效率數(shù)據(jù)2

Table 3 Failure rate data 2

表3 失效率數(shù)據(jù)2

4.523.785.137.364.587.13147.7

5.2 不同修復率下的檢修需求分析

修復率反映了設備維護水平和檢修效率。以下列舉了三組數(shù)量級的修復率數(shù)據(jù)來反映保護可靠性和檢修需求隨修復率的變化，各組數(shù)據(jù)記為第級，具體如表4所示。

表4 修復率數(shù)據(jù)

Table 4 Repair rate data

表4 修復率數(shù)據(jù)

修復率 第1級15.7316.8620.5413.7415.34 第2級157.3168.6205.4137.4153.4 第3級1 5731 6862 0541 3741 534

將表2~表4的數(shù)據(jù)代入式(18)可獲得穩(wěn)態(tài)的保護系統(tǒng)的檢修需求概率，見表5?？梢钥闯觯S著修復率的提高，保護系統(tǒng)檢修需求概率逐漸減少，若將0.7視為的概率閾值(即保護系統(tǒng)大于該值時需要檢修)，則在修復率等級較低(第1、2級)時保護系統(tǒng)有檢修的必要性。為了提高可靠性，保護系統(tǒng)應盡量縮短維修時間。

表5 保護系統(tǒng)狀態(tài)概率

5.3 自檢成功率變化對檢修需求的影響

以5.2節(jié)中第3級修復率的計算結果作為初始狀態(tài)概率，通過保護系統(tǒng)Markov模型可得檢修需求概率隨時間變化的特點。在此基礎上改變自檢成功率的大小，可進一步分析對保護系統(tǒng)檢修需求的影響。

圖5為根據(jù)動態(tài)Markov概率分析法計算得到的30天內(nèi)保護系統(tǒng)檢修需求概率的變化曲線，在計算時將自檢成功率由90%降低到了50%?？梢钥闯觯S著自檢成功率的降低，保護系統(tǒng)的檢修需求逐漸增加。此外，根據(jù)曲線變化趨勢，當自檢成功率為90%時，所研究的保護系統(tǒng)約在4 000 h需要進行一次檢修，這與文獻[12]中算例的結論一致。

綜合上述分析可以知：文中求出的保護系統(tǒng)檢修需求概率基本符合裝置運行情況。因此，該指標對于保護裝置檢修決策具有一定的參考價值。

圖5 檢修需求概率曲線

6 ?結論

智能變電站技術對保護系統(tǒng)有著諸多方面的影響。本文從智能變電站保護系統(tǒng)可靠性分析的需求出發(fā)，在總結可靠性分析中以下幾個重要問題的基礎上研究了其定量評估模型。

1)?保護系統(tǒng)整體功能由采樣、判斷和執(zhí)行三個子功能相互配合完成，每個子功能出現(xiàn)問題均有可能引起保護系統(tǒng)的誤動或者拒動。

2)?導致保護系統(tǒng)故障的情況有兩種，一種由突發(fā)性事故引起；一種由非突發(fā)性的異常狀態(tài)在一定條件下觸發(fā)引起。

3)?硬件設備能引起保護系統(tǒng)的異?；蚴?，高度信息化的智能變電站中邏輯系統(tǒng)對保護系統(tǒng)的影響同樣不可忽視。

算例分析結果表明，文中的智能變電站保護系統(tǒng)可靠性分析能夠為當前條件下的狀態(tài)檢修決策提供一些參考。但由于分析中對智能變電站通信系統(tǒng)的考慮尚不夠詳細，需進一步關注其對保護的影響。

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(編輯 周金梅)

Research on smart substation protection system reliability for condition-based maintenance

DAI Zhihui, ZHANG Tianyu, LIU Xuan, JIAO Yanjun

(School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

In order to realize the condition-based maintenance (CBM) of protection systems in smart substation, this paper proposes a new way to assess the reliability of protection systems. Based on the characteristics of smart substations, a monitoring method reflecting the changes of the protection system function in terms of logical nodes is presented. According to the needs of the condition-based maintenance, reliability indices of the protection system are chosen. Along with these indices, a dynamic Markov reliability assessment model is built to quantitatively calculate the maintenance requirement under given conditions. Finally, a typical 220 kV smart substation is utilized to illustrate the application method of the assessment model. The result shows that the method has certain operability, and could provide reference for maintenance decision-making of the protection system in smart substations. This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 51307059), Natural Science Foundation of Hebei Province (No. E2014502065), and Fundamental Research Funds for the Central Universities (No. 2014MS86).

smart substation; protection system reliability; dynamic Markov model; condition-based maintenance

10.7667/PSPC151518

國家自然科學基金項目(51307059)；河北省自然科學基金項目(E2014502065)；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(2014MS86)

2015-08-27；

2015-12-04

戴志輝(1980-)，男，博士，副教授，研究方向為電力系統(tǒng)保護與控制；E-mail: protectiverelaying@163.com 張?zhí)煊?1989-)，男，通信作者，碩士研究生，研究方向為智能變電站保護可靠性；E-mail: smart_substation@ 163.com 劉 譞(1991-)，女，碩士研究生，研究方向為電力系統(tǒng)保護與控制。