基于深度學習的智能變電站防誤操作閉鎖系統(tǒng)的設計與應用

彭文英，肖 航，周思成，楊繼黨

（云南電網(wǎng)有限責任公司 保山供電局，云南 保山 678000）

0 引 言

智能變電站的運行以數(shù)字化、信息化技術為基礎，集成智能設備有效實現(xiàn)了電力系統(tǒng)運行過程中各類信息的采集、測量、穩(wěn)定與監(jiān)控等過程。在智能變電站運行的過程中，防誤閉鎖系統(tǒng)的主要功能是保證變電站倒閘操作的準確性，通過一定的強制性措施來降低電氣誤操作事故發(fā)生的概率。隨著智能電網(wǎng)建設的不斷推進，技術部門有必要強化對防誤操作閉鎖系統(tǒng)的研究，提升對智能變電站的適應能力。

1 深度學習理論在智能變電站中的應用

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用與改進，為深度學習理論的生成營造了良好的環(huán)境，同時在應用中添加更多的隱含層，并進一步帶動機器學習思想的發(fā)展。深度學習理論的應用進一步強調(diào)了對數(shù)據(jù)表征特性的關注，對于以往的應用情況來說，深度學習理論的應用可以打破以往的深度層數(shù)限制，同時結(jié)合其實際的應用情況來看，深度學習理論的應用優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾方面。第一，針對復雜目標函數(shù)以及復雜高維函數(shù)有著更加突出的表達效果；第二，受到樣本數(shù)量有限的限制，函數(shù)表達過程中的網(wǎng)絡泛化能力將會大大降低；第三，深度學習網(wǎng)絡運行過程中可以更好地將大腦網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行模擬，從而提升數(shù)據(jù)提取的質(zhì)量與效率；第四，在完成數(shù)據(jù)提取之后可以滿足不同層次的使用要求，確?？梢宰畲笙薅鹊匕l(fā)揮出數(shù)據(jù)特征的作用?？偟膩碚f，由淺層學習人工神經(jīng)網(wǎng)絡向深度學習變動最大的特點就是非線性計算層數(shù)的增加?，F(xiàn)階段，深度學習網(wǎng)絡主要涉及到前饋型、反饋型以及雙向?qū)W習網(wǎng)絡，通過非線性變換對數(shù)據(jù)特征進行篩選，進而體現(xiàn)出較為突出的計算速度和計算精度，因此可以將卷積深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡應用到智能變電站防誤操作閉鎖系統(tǒng)的設計與應用當中，保證電力系統(tǒng)可以更好地呈現(xiàn)其優(yōu)越性能[1]。非線性變換所包括的sigmoid、tanh、softsign以及Rectified Linear Units共4種方式的公式表達為：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的算法流程如圖1所示。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法流程示意圖

2 深度學習理論下智能變電站防誤操作閉鎖系統(tǒng)的設計與應用

2.1 防誤操作閉鎖系統(tǒng)設計

結(jié)合上文來看，防誤操作閉鎖系統(tǒng)設置的目的就是減少變電站出現(xiàn)倒閘操作失誤，同時還需配備相應的操作票自動生成系統(tǒng)，進一步增強倒閘操作的防范作用，兩個系統(tǒng)在運行過程中相互獨立[2]。當前，倒閘操作票自動生成系統(tǒng)在運行過程中存在著一定的弊端，其主要體現(xiàn)在以下幾方面：變電站軟件不同，其兼容性也較差；由于兩個系統(tǒng)的獨立性，導致知識庫之間也是相互獨立的；智能鎖具只能判斷自己是否參與到整個倒閘操作過程中，但無法對操作時間與次數(shù)加以識別；智能鎖具在不滿足IEC 61850協(xié)議要求接入網(wǎng)絡的情況下無法實現(xiàn)對主控室的操作。以上問題都將會直接影響到數(shù)據(jù)信息的更新、維護以及監(jiān)控。在預防倒閘操作出現(xiàn)失誤的過程中，倒閘操作票發(fā)揮了十分關鍵的作用，但如果采用操作票生成系統(tǒng)與防誤操作閉鎖系統(tǒng)向獨立的設計方案，并不能有效起到相應的操作效用，設計冗余較為突出，自動化和網(wǎng)絡化優(yōu)勢的發(fā)揮也會受到限制。在這樣的情況下，本文針對防誤操作閉鎖系統(tǒng)會將其分成兩個子系統(tǒng)進行研究，同時也進一步強調(diào)了兩個子系統(tǒng)之間的緊密聯(lián)系。同時將基于深度學習理論的專家系統(tǒng)引入其中，提升知識庫和規(guī)則庫設計與創(chuàng)建的智能性，不僅可以顯著優(yōu)化操作票視頻操作，還可以促進其流暢程度的提升，為后續(xù)操作和運性提供重要保障?？傮w來看，該系統(tǒng)的設計基礎是在完成全部網(wǎng)絡接入的同時擴大傳感器、視頻以及語音監(jiān)控設備的覆蓋范圍，特別是在無線高速數(shù)據(jù)傳輸技術的影響下，智能變電站防誤操作閉鎖系統(tǒng)的網(wǎng)絡傳輸速度和容量將會得到明顯提升。而在完成設備接入以后，需要進一步針對系統(tǒng)的運行情況完成專家系統(tǒng)以及知識庫的配備，保證可以為系統(tǒng)運行提供有力支持。在實際開始運行的過程中，由專家系統(tǒng)對操作票進行分析，并記錄鎖具的操作信息，降低人員錯誤操作的概率，同時針對操作過程中的錯誤慣性思維加以修正，以提升防誤操作閉鎖系統(tǒng)運行的可靠性，保證可以最大限度上發(fā)揮出深度學習理論的作用與價值。值得注意的是，在建設智能變電站的過程中，往往會受到自然環(huán)境、能源資源等方面因素的影響，因此變電站的規(guī)模、容量與等級也會存在差異，這對于防誤操作閉鎖系統(tǒng)的適應能力與運行水平也提出了更高的要求。為更好地適應各種變電站的不同情況，可以針對專家系統(tǒng)提高知識庫可拓展性，進而通過人工智能網(wǎng)絡來解決更多的復雜問題。

2.2 專家系統(tǒng)設計

專家系統(tǒng)設計主要可以分為主體設計與知識庫設計，其中主體設計是獲取系統(tǒng)節(jié)點和開關列表相關信息，并將其導入到推理機中，由推理機進行后續(xù)的執(zhí)行與分析，最終完成倒閘操作邏輯的自動生成。專家系統(tǒng)的總體設計框圖如圖2所示。

圖2 專家系統(tǒng)的總體設計框圖

對于專家系統(tǒng)知識庫設計來說，則是整體系統(tǒng)開發(fā)的重點與難點內(nèi)容，同時也是編寫規(guī)律與規(guī)則的根本途徑，當前系統(tǒng)運行過程中涉及到的知識表示方法主要包括語義網(wǎng)絡表示法、謂詞邏輯表示法等。知識庫在運行過程中可以直接實現(xiàn)對拓撲的反映，還可以在對拓撲結(jié)構(gòu)進行解析的同時完成系統(tǒng)參數(shù)列表的優(yōu)化編制，為后續(xù)系統(tǒng)運行提供數(shù)據(jù)支持。結(jié)合對應到智能變電站的一次系統(tǒng)來看，母線、主變壓器等部件都是其中的節(jié)點元素，并且各個節(jié)點之間會通過知識庫建立一一對應的聯(lián)系。由此也可以進一步看出，構(gòu)建專家系統(tǒng)推理機所需要的知識庫是智能變電站防誤操作閉鎖系統(tǒng)運行的核心所在，同時也是深度學習理論應用的直接體現(xiàn)。針對防誤操作閉鎖系統(tǒng)邏輯展開分析的過程中，知識庫與拓撲在運行過程中具有著十分密切的聯(lián)系。當前，若按照規(guī)則類型進行分類，可以將知識庫中的知識分成領域規(guī)則以及控制規(guī)則，其中前者是將一次系統(tǒng)拓撲信息轉(zhuǎn)化為相關知識，而后者是影響控制領域執(zhí)行順序的規(guī)律[3]。值得注意的是，各個領域的執(zhí)行規(guī)則都需要設置相應的執(zhí)行等級，通過設置高低順序來實現(xiàn)執(zhí)行的有序性，同時應規(guī)避執(zhí)行等級過多的問題，防止冗余性升高等情況的出現(xiàn)阻礙知識庫效用的發(fā)揮。圖3為知識庫的運行結(jié)構(gòu)。

圖3 知識庫結(jié)構(gòu)圖

2.2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

針對系統(tǒng)架構(gòu)設計應充分遵循準確、簡潔的特征，從而最大限度上提升其普適性。具體來說，系統(tǒng)架構(gòu)主要應細化以下幾方面的設計。第一，人員登錄界面。人員登錄界面起到了很強的安全保護性作用，相關人員在進行系統(tǒng)登錄的時候應對其權(quán)限做出明確規(guī)定，技術人員應重點關注人員登錄界面的設計，并搭建相應的人員信息數(shù)據(jù)庫。第二，主窗口。主窗口的根本功能在于對一次、二次系統(tǒng)接線情況進行監(jiān)控，同時有效完成元件編號生成、操作票生成以及操作票校驗等功能，進而為專家系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫功能的實現(xiàn)予以支持。第三，防誤操作閉鎖系統(tǒng)監(jiān)控。這一環(huán)節(jié)有效實現(xiàn)了對于智能鎖具、監(jiān)控攝像頭等設備的整合，對于操作票的操作順序進行記錄，并對操作人員的執(zhí)行流程加以監(jiān)控，這不僅可以保證智能鎖具運動的規(guī)范性，還可以最大限度上提升人員操作的合理性[4]。一旦出現(xiàn)問題可以在第一時間落實相應的緊急預案，實現(xiàn)損害的最小化。

2.2.2 系統(tǒng)應用情況

將防誤操作閉鎖系統(tǒng)應用在220 kV橋智能變電站中，由專家系統(tǒng)推理機對工作流程進行記錄。就其整體的防誤操作過程來看，該系統(tǒng)實現(xiàn)了明顯的革新與優(yōu)化，同時滿足了整體運行過程的動態(tài)需求。相較于以往的防誤操作系統(tǒng)，雖然操作票生成的結(jié)果一致，但是專家系統(tǒng)推理機可以實現(xiàn)更多次數(shù)的運行，確保深度學習理論應用的有效性，同時保證可以在操作規(guī)則和一次系統(tǒng)連接邏輯的約束下完成每一步的參數(shù)計算。這樣的操作既可以對正確內(nèi)容有效驗證，又可以降低出現(xiàn)失誤的概率。值得注意的是，在初期應用的過程中會存在訓練速度較慢的問題，這主要是由于知識庫的補充不完善，隨著應用次數(shù)與經(jīng)驗的增加，知識庫運行需要規(guī)避的問題也就更多，進而確保深度學習網(wǎng)絡可以針對這部分問題進行規(guī)避，大大提升了防誤操作閉鎖系統(tǒng)的可靠性[5]。總的來說，智能變電站防誤操作閉鎖系統(tǒng)的運行可以很好地提升復雜倒閘操作處理效果，并突出系統(tǒng)內(nèi)部各個智能元件之間的聯(lián)系，因此整體呈現(xiàn)出良好的可擴展性和自適應性。

3 結(jié) 論

防誤操作閉鎖系統(tǒng)的完善對于提升智能變電站運行水平起到了關鍵的作用，而深度學習理論的應用也進一步減少了設計問題與運行故障的出現(xiàn)。在實際設計與應用過程中，應針對專家系統(tǒng)進行優(yōu)化，提升其對于各種拓撲形式的適應性，降低變電站運行過程中對于人工干預的需求。同時，防誤操作閉鎖系統(tǒng)在變電站領域應用水平的發(fā)展與完善也體現(xiàn)了人工智能技術在電力系統(tǒng)領域的應用，有助于帶動整體運行水平的提升。