基于電網(wǎng)故障告警的智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判分析

陽(yáng) 浩，黃湛華，魏恩偉，何 亮

（1.深圳供電局有限公司，廣東深圳 510000；2.南方電網(wǎng)深圳數(shù)字電網(wǎng)研究院有限公司，廣東 深圳 518000）

直接面向電力用戶的為基層網(wǎng)絡(luò)，其具有多種類別配電網(wǎng)電力設(shè)備和復(fù)雜的保護(hù)裝置，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化性和不確定性比較強(qiáng)，從而導(dǎo)致配電網(wǎng)電氣設(shè)備故障的預(yù)判和診斷越來(lái)越復(fù)雜。我國(guó)在這方面的發(fā)展比較晚，電氣設(shè)備的預(yù)判和診斷主要包括發(fā)生故障、查詢故障和排除故障。在配網(wǎng)設(shè)備故障后，將相應(yīng)的理論作為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)各級(jí)各類保護(hù)裝置信息的分析，結(jié)合運(yùn)維人員實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，從而判斷故障發(fā)生的位置和性質(zhì)，該診斷模式存在滯后性與被動(dòng)性[1]。在科技不斷發(fā)展的過(guò)程中，逐漸使用大量的高精尖電氣設(shè)備，上述傳統(tǒng)診斷模式的功能比較單一，診斷的正確率比較低，依賴于運(yùn)維人員，并且診斷速度比較慢，重視診斷忽視預(yù)判，影響了我國(guó)故障風(fēng)險(xiǎn)診斷技術(shù)的發(fā)展[2]。為了有效解決我國(guó)故障診斷技術(shù)在發(fā)展中的問(wèn)題，突破目前發(fā)展瓶頸，文中研發(fā)了基于電網(wǎng)故障告警的智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判系統(tǒng)，該系統(tǒng)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，使用電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中的信息進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)電能的質(zhì)量監(jiān)測(cè)、故障處理和前瞻性的預(yù)判。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

對(duì)于目前離線分析計(jì)算中的問(wèn)題，基于復(fù)雜互聯(lián)電網(wǎng)背景，安全穩(wěn)定的電網(wǎng)分析系統(tǒng)能夠滿足以下要求：

1）自動(dòng)實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)范圍中的N-1 或者N-2 全故障海量掃描；

2）和電網(wǎng)可靠性數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估[3]；

3）將目前PSASP/PSD 數(shù)據(jù)格式作為基礎(chǔ)，保證電網(wǎng)運(yùn)行方式分析過(guò)程中參數(shù)模型的一致性。

電網(wǎng)全故障掃描和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)能夠利用電力系統(tǒng)分析軟件包數(shù)據(jù)與綜合程序，并創(chuàng)建電網(wǎng)模型，從而通過(guò)導(dǎo)入的生產(chǎn)管理系統(tǒng)PMS 電網(wǎng)設(shè)備故障數(shù)據(jù)創(chuàng)建可靠性數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)基于電網(wǎng)潮流和暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算，全面掃描對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)的故障影響，與電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)和設(shè)備可靠性概率數(shù)據(jù)相互結(jié)合，綜合事故影響與發(fā)生概率，從而量化分析電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)的概率性與確定性，對(duì)電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)[4]。圖1 為系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。

圖1 為系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)

2.1.1 數(shù)據(jù)采集和處理

收集和處理的數(shù)據(jù)主要包括運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)、電氣設(shè)備環(huán)境參數(shù)、配電網(wǎng)參數(shù)等信息，周邊環(huán)境參數(shù)指的是氣體濃度、溫濕度等；設(shè)備運(yùn)行參數(shù)指的是開(kāi)關(guān)狀態(tài)、電氣量參數(shù)、局放參數(shù)和弧光參數(shù)。利用通信管理單元將收集數(shù)據(jù)上傳到后臺(tái)監(jiān)控中心，處理單元和數(shù)據(jù)中心對(duì)后臺(tái)監(jiān)控中心和遠(yuǎn)程客戶端下發(fā)指令并執(zhí)行，比如變更開(kāi)關(guān)狀態(tài)、門禁開(kāi)啟等，使配電網(wǎng)相應(yīng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與環(huán)境得到改變，從而消除故障隱患[5]。

2.1.2 遠(yuǎn)程客戶端

遠(yuǎn)程客戶端包括手機(jī)移動(dòng)端與PC 端，遠(yuǎn)程用戶通過(guò)安裝瀏覽器來(lái)應(yīng)用系統(tǒng)。用戶通過(guò)瀏覽器查詢監(jiān)控電氣設(shè)備運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)系統(tǒng)提示判斷輸入電氣的設(shè)備信息，故障診斷系統(tǒng)通過(guò)后臺(tái)進(jìn)行運(yùn)算，展現(xiàn)用戶的預(yù)測(cè)與診斷結(jié)果。遠(yuǎn)程用戶能夠?qū)χR(shí)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新，從而完善診斷系統(tǒng)。

2.1.3 通信管理單元

通信管理單元能夠上傳采集單元的數(shù)據(jù)，并且實(shí)現(xiàn)監(jiān)控中心命令的下發(fā)，通過(guò)云服務(wù)器、監(jiān)控大屏和事故打印機(jī)構(gòu)成后臺(tái)監(jiān)控中心。監(jiān)控中心能夠存儲(chǔ)處理單元與數(shù)據(jù)采集的信息，實(shí)現(xiàn)信息查詢、故障預(yù)判、診斷的功能，并且將指令下發(fā)到處理單元及數(shù)據(jù)采集中，對(duì)遠(yuǎn)程客戶端展現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)、診斷與預(yù)判結(jié)果[6]。

2.2 故障預(yù)判算法

智能風(fēng)險(xiǎn)保護(hù)架構(gòu)見(jiàn)圖2，間隔層保護(hù)設(shè)備IED對(duì)應(yīng)不同保護(hù)間隔，基于模塊化思想，通過(guò)多功能化模塊構(gòu)成IED 保護(hù)，包括主功能模塊FM、本地協(xié)同模塊LCM、遠(yuǎn)端協(xié)同模塊RCM。主功能模塊能夠處理采樣報(bào)文，在采樣過(guò)程中實(shí)現(xiàn)解析結(jié)果的發(fā)送，從而對(duì)一次設(shè)備進(jìn)行操作[7]。

圖2 智能風(fēng)險(xiǎn)保護(hù)架構(gòu)

根據(jù)IEC61850 通信規(guī)約，通過(guò)LAN 實(shí)現(xiàn)智能變電站中的過(guò)程總線，報(bào)文通信類型包括SV、GOOSE?？紤]網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷容量與協(xié)同信息數(shù)量，為了避免交換機(jī)采樣率與交換性能影響到網(wǎng)絡(luò)通信，要求系統(tǒng)保護(hù)方案配置雙過(guò)程總線。

基于傳統(tǒng)微機(jī)的保護(hù)，半波積分算法能夠分析電流、電壓保護(hù)數(shù)據(jù)及正弦曲線波形特征，對(duì)恒定不變的正弦量來(lái)說(shuō)，半波記分值與積分起始點(diǎn)并沒(méi)有關(guān)系，并且積分面積S指的是常數(shù)[8]，即：

在故障暫態(tài)時(shí)，暫態(tài)電流諧波成分比較多，大部分為直流分量，利用半波積分面積得出電流有效值的公式[9]。

文中將半波積分原理作為基礎(chǔ)的故障預(yù)判算法，利用半波積分面積的計(jì)算反映電流變化故障的情況，通過(guò)半波積分面積數(shù)據(jù)能夠預(yù)測(cè)故障的發(fā)展，結(jié)合半波積分面積變化的趨勢(shì)和程度實(shí)現(xiàn)預(yù)判。為了避免由于個(gè)別數(shù)據(jù)擾動(dòng)和突變出現(xiàn)誤判，設(shè)置預(yù)判數(shù)據(jù)窗為四分之一周波。針對(duì)滿足數(shù)據(jù)窗條件的任何時(shí)間段i，半波積分面積預(yù)判值表示為S*(i)，該值通過(guò)預(yù)判數(shù)據(jù)窗兩端時(shí)刻半波積分面積值進(jìn)行計(jì)算[10]，預(yù)判的規(guī)則為：

式中，i和p指的是數(shù)據(jù)窗兩端的預(yù)判采樣點(diǎn)位置，t(i)與t(p)指的是兩個(gè)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的采樣時(shí)間；S（i）指的是將采樣點(diǎn)i作為半周終點(diǎn)的積分面積。N指的是采樣點(diǎn)總數(shù)，NT指的是一個(gè)周期中的采樣點(diǎn)數(shù)。在計(jì)算過(guò)程中，導(dǎo)數(shù)值的近似計(jì)算公式為：

通過(guò)該方法直接處理采樣值，半波積分運(yùn)算量小。所以，能夠提高計(jì)算速度。其次，該方法還能夠在單端電流保護(hù)、多端電流差動(dòng)保護(hù)中使用[11]。

2.3 故障診斷的設(shè)計(jì)

系統(tǒng)使用上述算法對(duì)不同性質(zhì)的問(wèn)題進(jìn)行診斷，利用并行方式實(shí)現(xiàn)故障診斷與預(yù)判系統(tǒng)的運(yùn)行，進(jìn)一步提高診斷效率。電氣設(shè)備通過(guò)收集在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中傳輸?shù)倪\(yùn)行參數(shù)，預(yù)判系統(tǒng)與故障診斷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)邏輯推理知識(shí)庫(kù)故障與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)信息的匹配，假如兩者相互匹配，就要在邏輯推理機(jī)中跳轉(zhuǎn)，利用傳統(tǒng)診斷思維進(jìn)行診斷與預(yù)判，假如邏輯推理知識(shí)庫(kù)沒(méi)有相應(yīng)的故障征兆，可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機(jī)制實(shí)現(xiàn)計(jì)算，利用知覺(jué)推理機(jī)調(diào)用數(shù)據(jù)分析知識(shí)庫(kù)，以此計(jì)算推理結(jié)果[12]。在診斷結(jié)果出來(lái)后要解釋診斷過(guò)程，更新系統(tǒng)邏輯推理知識(shí)庫(kù)。邏輯推理知識(shí)庫(kù)更新過(guò)程中能夠積累經(jīng)驗(yàn)，隨著系統(tǒng)使用年限不斷增加，也豐富了推理知識(shí)庫(kù)，圖3為推理知識(shí)庫(kù)的工作流程。

圖3 推理知識(shí)庫(kù)的工作流程

該系統(tǒng)以故障診斷與定位為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)各功能，重點(diǎn)為故障預(yù)判。成套系統(tǒng)分析采集數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)判被監(jiān)測(cè)的電氣設(shè)備未來(lái)可能出現(xiàn)的故障，利用多種命令、權(quán)限在出現(xiàn)故障前消除隱患[13]。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

表1 為相關(guān)因素和風(fēng)險(xiǎn)值符號(hào)對(duì)照表，對(duì)單個(gè)因素為0 進(jìn)行調(diào)節(jié)，其他變量不改變，得出y′xn，斜率計(jì)算如式（7）所示：

表1 相關(guān)因素和風(fēng)險(xiǎn)值符號(hào)對(duì)照表

通過(guò)K值進(jìn)行判斷，對(duì)于保障次數(shù)影響比較大，將6 個(gè)小時(shí)作為一個(gè)時(shí)間段，將一天劃分成4 個(gè)時(shí)間段，對(duì)每個(gè)時(shí)間段風(fēng)險(xiǎn)變化值進(jìn)行計(jì)算。

對(duì)保障次數(shù)影響的因素通過(guò)4 個(gè)時(shí)間段來(lái)表示，包括故障可控風(fēng)險(xiǎn)值、負(fù)荷比風(fēng)險(xiǎn)次數(shù)、停電可控風(fēng)險(xiǎn)值等，在第一、三、四時(shí)間段中最小3 個(gè)因素為發(fā)布是否超時(shí)、影響總用戶數(shù)、停電總時(shí)長(zhǎng)。需要重視的是，在第二時(shí)間段中“發(fā)布是否超時(shí)”因素凸現(xiàn)了0.023 9，在8個(gè)因素影響程度中排名第四位[14]。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，6 點(diǎn)～12 點(diǎn)時(shí)電網(wǎng)公司是否能夠根據(jù)設(shè)定的時(shí)間發(fā)布停電信息，用戶感知比較敏感，如果沒(méi)有及時(shí)的發(fā)布停電信息，用戶在沒(méi)有準(zhǔn)備時(shí)對(duì)臺(tái)區(qū)停電，會(huì)增加用戶的保障次數(shù)。表2 為單因素K值分析，通過(guò)表2 可以看出，對(duì)每個(gè)因素第四個(gè)時(shí)間段斜率求平均值之后，得出所有因素總體平均K值。通過(guò)排序分析影響保障次數(shù)中各因素單一時(shí)間段的分布和重要程度，判斷是否有顯著性差異，并判斷是否負(fù)荷比風(fēng)險(xiǎn)次數(shù)的影響強(qiáng)。

表2 單因素K值分析

對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，如果全部臺(tái)區(qū)設(shè)備都發(fā)生故障，用戶就要承受新增的斷電風(fēng)險(xiǎn)，如果感知到斷電，用戶就會(huì)立刻報(bào)告給電網(wǎng)公司[15-16]。

4 結(jié)束語(yǔ)

對(duì)電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)的影響因素比較多，利用多方因素進(jìn)行考慮，創(chuàng)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)智能模型。利用模型能夠知道各因素是如何對(duì)故障風(fēng)險(xiǎn)值造成影響的，以此為電力部門維修、電力系統(tǒng)的決策提供參考。