面向調(diào)度與集控的變電站二次系統(tǒng)服務(wù)化技術(shù)研究及應用

陳寧， 史金偉， 王強， 孫文彥， 彭志強， 張琦兵

(1.國網(wǎng)電力科學研究院有限公司，江蘇 南京 211106； 2.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學研究院，江蘇 南京 211103；3.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司，江蘇 南京 210024)

0 引 言

變電站二次系統(tǒng)的監(jiān)測和故障診斷隨著科技的發(fā)展不斷更新。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法采用定期斷電監(jiān)測，不僅耗費人力、物力，還無法監(jiān)測出設(shè)備的突發(fā)狀況，造成安全隱患；同時傳統(tǒng)的故障診斷方法需要工作人員對電路的一一排查，不僅耗時、耗力，而且在一個元件處出現(xiàn)故障會引起其他回路的故障，這使檢修人員更難以判斷。

針對上述變電站二次系統(tǒng)的監(jiān)測和故障診斷中存在的不足，文獻[1]研究了一種基于拓撲結(jié)構(gòu)生成的故障診斷方法，該方法能夠處理變電站的多種故障問題，但如果出現(xiàn)新的故障問題，無法補充到此系統(tǒng)上，因此系統(tǒng)無法更新知識。文獻[2]介紹了一種故障樹的診斷方法，此方法是以故障樹圖為基礎(chǔ)，取其關(guān)聯(lián)性最高的最小集合，計算估計方差。這種方法雖然可以準確地判斷出故障，但由于要求出最優(yōu)解，需要一段時間的過程，因此在故障診斷的速度上有一定的影響。

1 變電站二次系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計

實現(xiàn)變電站二次系統(tǒng)的在線監(jiān)測與故障診斷，首先要有高技術(shù)的硬件電路做支持，本文使用了ARM系列的LPC2214微處理器對系統(tǒng)進行設(shè)計[3-4]，變電站二次系統(tǒng)硬件電路總體結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示。

由圖1可知，變電站二次系統(tǒng)硬件電路分為：信號預處理模塊、A/D信號轉(zhuǎn)換模塊、外部存儲單元、JTAG接口、電源模塊、RS-232串行接口、晶振電路和復位電路。由這些系統(tǒng)硬件電路共同完成變電站二次系設(shè)備的新型在線監(jiān)測和故障診斷[5]。

本文采用ARM7系列的LPC2214微控制器，該芯片是一款基

圖1 系統(tǒng)硬件電路總體結(jié)構(gòu)圖

于支持實時仿真和跟蹤的32位CPU的微控制器，頻率高達60 MHz，并且?guī)в懈咚倨瑑?nèi)存儲器和4個32位的外部存儲器接口，具有低功耗、高性能和封裝小便捷的優(yōu)點。并且LPC2214可以直接通過數(shù)據(jù)總線和控制信號利用外部存儲器訪問的方式直接控制液晶顯示模塊，這解決了I/O口資源緊張的問題。

由于變電站采集到的數(shù)據(jù)大，并且有大量的噪音，因此在信號預處理模塊中采用了多通道開關(guān)電路和放大濾波電路。多通道開關(guān)電路如圖2所示。

圖2 多通道開關(guān)電路

多通道開關(guān)電路選用的是CD4051電子開關(guān)，該芯片是單8通道數(shù)字控制模擬電子開關(guān)。此芯片的優(yōu)點是可以依據(jù)輸入信號范圍和數(shù)字控制信號的邏輯電平來選擇電壓值[6]。

由于采集到的數(shù)據(jù)含有噪聲，因此在信號預處理模塊中設(shè)計了放大濾波電路。放大濾波電路如圖3所示。

圖3 放大濾波電路

放大濾波電路選用的是AD8400可編程電位器和NE5532p運算放大，再加一個負電壓轉(zhuǎn)換器，組成一個可調(diào)節(jié)的運放電路，在NE5532p濾波的基礎(chǔ)上，又加了一節(jié)濾波，有效提高了電流波形的輸出，避免噪聲的影響[7]。

在電源電路中選用的是LM1117MPX-3.3和LM1117MPX-1.8兩個電源芯片，使電壓能夠穩(wěn)定在3.3 V和1.8 V，利用電容隔離的方法，防止振蕩信號干擾。該硬件電路中設(shè)計了JTAG仿真調(diào)試接口，用來對芯片進行測試，并能對內(nèi)部節(jié)點進行測試，此外JTAG接口還能實現(xiàn)在系統(tǒng)編程，對存儲器等器件進行編程。此系統(tǒng)還設(shè)計了RS-232串行通信接口，實現(xiàn)了與上位機接口的連接[8]。為了確保轉(zhuǎn)換的準確度，本文還加了A/D轉(zhuǎn)換模塊，采用MAX197芯片來實現(xiàn)模數(shù)轉(zhuǎn)換的功能，此芯片具有12位測量精度高速轉(zhuǎn)換的特點，不需要外接元器件就可以獨立完成模數(shù)轉(zhuǎn)換的功能，并且時序要求嚴格，當一次轉(zhuǎn)換結(jié)束后，通知處理器可以讀取轉(zhuǎn)換結(jié)果。

2 變電站二次設(shè)備的新型在線監(jiān)測系統(tǒng)

變電站二次設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)的整體思路如圖4所示。

圖4 變電站二次設(shè)備在線監(jiān)測的總體思路

變電站二次設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)管理單元、通信通道和調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)二次設(shè)備在線監(jiān)視模塊組成。二次系統(tǒng)在線監(jiān)測總體結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

1) 數(shù)據(jù)采集單元

數(shù)據(jù)采集單元通過相量計算，實時解析SV、GOOSE、PTP報

圖5 二次系統(tǒng)在線監(jiān)測總體結(jié)構(gòu)圖

文。根據(jù)配置控制塊來完成對異常情況的分析，完成模擬通道U、I、P、Q、功率因數(shù)、F和諧波等的計算和開關(guān)通道的狀態(tài)采集。過程層網(wǎng)絡(luò)具有完善的原始報表解析，SV、GOOSE、PTP報文按照標準對字節(jié)流量、包流量、SV離散度超差、SV序號跳變、SV失步、雙AD異常、GOOSE突變、GOOSE虛變、鏈路中斷和網(wǎng)絡(luò)風暴等進行分類統(tǒng)計，此時與交換機進行協(xié)議通信，得到交換機的實時性信息，進而再對過程層的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進行分析[9]。

2) 數(shù)據(jù)管理單元

數(shù)據(jù)管理單元的功能有：二次設(shè)備SCD模型文件管理，獲得SCD模型文件，文件包含了二次系統(tǒng)的配置信息、過程層回路信息以及二次回路端子連接和網(wǎng)絡(luò)信息等；二次設(shè)備和回路狀態(tài)監(jiān)測，數(shù)據(jù)采集單元所獲得的信息進行分類篩選，選出數(shù)據(jù)中的異常信息，對異常信息做出報警處理，同時針對網(wǎng)絡(luò)報文信息進行在線監(jiān)測；二次系統(tǒng)可視化，使用更加形象生動的圖形來展示設(shè)備監(jiān)測出的結(jié)果。

3) 調(diào)度主站實時監(jiān)控與預警應用平臺

調(diào)度主站使用的是D5000調(diào)度自動化系統(tǒng)，此系統(tǒng)分為硬件層、操作程序?qū)印⒅С窒到y(tǒng)層和應用層四個層次。硬件層采用的是國內(nèi)生產(chǎn)的服務(wù)器系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施配置；操作程序?qū)右彩沁x用國產(chǎn)安全操作系統(tǒng)來完成，確保信息系統(tǒng)的安全性；支持系統(tǒng)層又可分為數(shù)字化監(jiān)控、信息交互、公共服務(wù)以及功能管理四個層面，以面向SOA為基礎(chǔ)來進行平臺構(gòu)架。此系統(tǒng)軟硬件結(jié)合共同完成了實時監(jiān)測與分析、調(diào)度計劃與調(diào)度管理，能夠有效地對硬件資源、數(shù)據(jù)及軟件功能模塊進行良好的組織。

3 基于Apriori算法的變電站二次系統(tǒng)故障診斷

本文采用了Apriori算法，建立關(guān)聯(lián)性規(guī)則對變電站二次系統(tǒng)故障進行分析。

步驟一：找到二次系統(tǒng)故障的所有頻繁項集，并計算其支持度和置信度。

采集到的數(shù)據(jù)設(shè)定一個數(shù)據(jù)集I,關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式通常表示為：

A→B,(s,c)

(1)

式中：A和B為兩個不相交數(shù)據(jù)集的子集；s為關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度；c為關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度[13]。

計算支持度和置信度，即：

s=support(A→B)=P(A∪B)

(2)

c=confidence(A→B)=P(B|A)=P(A∪B)/P(A)

(3)

式中:P為概率。如果關(guān)聯(lián)性規(guī)則A→B的支持度和置信度大于或等于最小支持度和最小置信度，則關(guān)聯(lián)性規(guī)則A→B是強關(guān)聯(lián)規(guī)則，關(guān)聯(lián)規(guī)則最終挖掘的目標就是強關(guān)聯(lián)規(guī)則。

由于Apriori算法需要多次反復檢索事務(wù)數(shù)據(jù)庫，因此在Apriori算法的基礎(chǔ)上引入了粗糙集理論(rough set theory，RST)，RST把知識理解為對對象的分類能力，成為論域U，設(shè)R是U上的一個等價關(guān)系，R/U表示R所有的等價類，或U上的劃分構(gòu)成的集合。

變電站二次系統(tǒng)故障診斷的信息系統(tǒng)是有序?qū)=(U,C∪D,V,f)，其中C∩D=?，C表示條件屬性值，D表示決策屬性值。有

RX=∪{Y∈U/R|Y?X}

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

式中:bnR(X)為R的邊界域；posR(X)為X的R正域；negR(X)為X的R負域。屬性約簡可對二次系統(tǒng)故障診斷的數(shù)據(jù)進行約簡，解決了Apriori算法中反復檢索事務(wù)數(shù)據(jù)的不足。

步驟二：比較項集中的支持度和最小支持度，確定二次系統(tǒng)故障診斷的頻繁項集。

s=min(R,X)

(9)

從項集中找到最小支持度，表示項集中的最小支持度，進行支持度與最小支持度相比較，如果支持度大于或等于最小支持度，則稱為項集中的頻繁項集。

步驟三：比較頻繁項集的置信度和最小置信度，確定二次系統(tǒng)故障診斷的強關(guān)聯(lián)規(guī)則。

c=min(R,X)

(10)

式中:c為頻繁項集中的最小置信度，從頻繁項中找到最小置信度，進行置信度與最小置信度相比較，如果置信度大于或等于最小置信度，則稱c為頻繁項集中的強關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4 試驗結(jié)果與分析

本文采用的是某市的110 kV智能變電站，為了使試驗結(jié)果更準確，在試驗前對此變電站進行了分析，得到了變電站的二次系統(tǒng)回路圖，如圖6所示。

圖6 變電站二次系統(tǒng)回路圖

針對基于拓撲結(jié)構(gòu)生成的故障診斷、故障樹的診斷和基于Apriori算法的故障診斷三種系統(tǒng)，驗證所構(gòu)建的故障系統(tǒng)的正確性。在110 kV的智能變電站中，保護均采用雙重配置。利用變電站以往采集的數(shù)據(jù)作為此次試驗的數(shù)據(jù)庫，三種系統(tǒng)以所測得數(shù)據(jù)的準確性來進行對比。

線路保護故障分為保護裝置組網(wǎng)斷鏈和測控裝置組網(wǎng)斷鏈等。使用拓撲結(jié)構(gòu)系統(tǒng)、故障樹系統(tǒng)和基于Apriori算法的系統(tǒng)進行故障診斷訓練，得到各系統(tǒng)對此智能變電站的適應度，如圖7所示。

圖7 線路保護中系統(tǒng)的適應度曲線

由圖7可知:基于Apriori算法的故障診斷系統(tǒng)、拓撲結(jié)構(gòu)生成系統(tǒng)和故障樹系統(tǒng)三種系統(tǒng)的適應度都高于平均適應度，并且三種系統(tǒng)都達到了最優(yōu)適應度。

使用基于Apriori算法的故障診斷、拓撲結(jié)構(gòu)生成和故障樹三種達到最有適應度的系統(tǒng)對189個驗證樣本進行診斷，以檢修專家得出的判別結(jié)果作為評判標準，經(jīng)過5 h的數(shù)據(jù)記錄和分析進行故障診斷，結(jié)果如圖8所示。

由圖8可知:基于Apriori算法的故障診斷系統(tǒng)的準確率在前期上升最快，并且準確率高達98.65%；而基于拓撲結(jié)構(gòu)生成的故障診斷系統(tǒng)，準確率上升速度慢，并且在前期準確率一直在上升，最后達到穩(wěn)定，最高達到95.12%；故障樹故障診斷系統(tǒng)的準確率前期上升速度最慢，中期加速上升，最終達到準確率為95.24%。

在試驗中不僅測得了準確率，還測得了每個系統(tǒng)對故障診斷的數(shù)量，結(jié)果如圖9所示。

圖8 診斷結(jié)果對比圖

圖9 故障診斷的數(shù)量圖

5 結(jié)束語

本文研究了變電站二次設(shè)備的新型在線監(jiān)測系統(tǒng)和基于Apriori算法變電站二次系統(tǒng)的故障診斷。在線監(jiān)測系統(tǒng)利用D5000調(diào)度自動化系統(tǒng)，對變電站實時監(jiān)測與分析、調(diào)度計劃與管理。變電站二次系統(tǒng)故障診斷，采用Apriori算法比較支持度與最小支持度的大小，得到頻繁項集。通過頻繁項集中的置信度，進行置信度與最小置信度的比較，得到強關(guān)聯(lián)規(guī)則，進而實現(xiàn)故障診斷的結(jié)果。本文雖然能實現(xiàn)變電站二次系統(tǒng)的在線監(jiān)測和故障診斷，但對于區(qū)域較大的變電站受到了一定的限制，還需進一步深入研究。