供配電系統(tǒng)繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)異常識別方法

王 亮

（國網(wǎng)寧夏超高壓公司，寧夏 銀川 750004）

0 引 言

繼電保護(hù)裝置是供配電系統(tǒng)中的重要組成部分，能對供配電系統(tǒng)運行故障或者異常進(jìn)行周期性檢測。當(dāng)檢測到系統(tǒng)運行狀態(tài)異?；蛘甙l(fā)生故障時，繼電保護(hù)裝置會發(fā)出報警信號，并對異?；蛘吖收衔恢眠M(jìn)行定位。然而，運行過程中可能出現(xiàn)電壓、頻率、功角以及電流等參量的突然變動，這些異常波動會影響整定數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，從而導(dǎo)致保護(hù)裝置的異常動作。若對整定數(shù)據(jù)的異常識別不及時，且未對其進(jìn)行校準(zhǔn)，可能導(dǎo)致繼電保護(hù)功能不能有效發(fā)揮。基于以上問題，文章提出一種供配電系統(tǒng)繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)異常識別方法。

1 整定數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

本次采用無線傳感技術(shù)進(jìn)行整定數(shù)據(jù)采集，并選用IHFA-FAF78型無線傳感器作為整定信號采集器，以滿足數(shù)據(jù)異常識別的需求。采用串并聯(lián)的方式將無線傳感器接入供配電系統(tǒng)繼電保護(hù)總線上，根據(jù)實際環(huán)境設(shè)置無線傳感器的脈沖信號發(fā)射頻率、掃描周期以及掃描范圍[1]。同時利用無線藍(lán)牙將傳感器采集到的繼電保護(hù)整定信號發(fā)送到計算機(jī)上，在計算機(jī)上對原始整定數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理[2]。為保證識別數(shù)據(jù)集的完整性，采用均值插補(bǔ)方法補(bǔ)償原始整定數(shù)據(jù)中的缺失數(shù)據(jù)，用公式表示為

式中：Y為插補(bǔ)處理后的繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)；αi為是否回答的描述符號，其值為1時表示“否”，為0時表示“是”；yi為供配電系統(tǒng)中第i個采樣點繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)的平均值；n為供配電系統(tǒng)中第i個采樣點采集到的整定數(shù)據(jù)總數(shù)[3]。

原始數(shù)據(jù)集中可能存在異常值，因此需要采用箱線圖方法進(jìn)行處理[4]。隨機(jī)選取一組插補(bǔ)處理后的整定數(shù)據(jù)，對該組數(shù)據(jù)進(jìn)行升序排列，在選擇排序后的數(shù)據(jù)中，可以通過計算得到中位數(shù)、第一四分位數(shù)和第三四分位數(shù)。其中，第一四分位數(shù)表示位于1/4位置的數(shù)，第三四分位數(shù)表示位于3/4位置的數(shù)。根據(jù)選擇的3個數(shù)值，確定異常值內(nèi)限與外限，用公式表示為

式中：Q為整定數(shù)據(jù)集的界限；A為整定數(shù)據(jù)集中的異常值內(nèi)限；EY3為整定數(shù)據(jù)序列的第三四分位數(shù)；RY為整定數(shù)據(jù)序列的中位數(shù)；B為整定數(shù)據(jù)集中的異常值外限；EY1為整定數(shù)據(jù)序列的第一四分位數(shù)[5]。在內(nèi)限與外限范圍內(nèi)的數(shù)值為正常值，超出內(nèi)限與外限范圍的數(shù)值為異常值。

2 整定數(shù)據(jù)異常特征提取

考慮繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)具有非線性特征，可以使用線性判別分析模型將預(yù)處理后的整定數(shù)據(jù)集映射到可分離性最佳的鑒別矢量子空間中，以提取數(shù)據(jù)的異常特征。其中，整定數(shù)據(jù)映射過程可以描述為對整定數(shù)據(jù)點進(jìn)行變換，得到新的數(shù)據(jù)，其中變換基為映射向量。該映射過程可以表示為

式中：C為經(jīng)過變換基映射得到的新數(shù)據(jù)；W為變換基；XQ為經(jīng)過預(yù)處理后的整定數(shù)據(jù)點。整定數(shù)據(jù)映射后的均值為

式中：k為整定數(shù)據(jù)映射后的均值；K為待識別樣本的特征維度；P為待識別樣本；s為整定數(shù)據(jù)均值。待識別樣本中心點的映射即為映射后的中心點。因此，在可分離性最佳的鑒別矢量子空間中，當(dāng)映射后的待識別樣本中心點距離最遠(yuǎn)時，可以獲得整定數(shù)據(jù)的最佳映射。為了保證提取整定數(shù)據(jù)異常特征的精度，應(yīng)以映射方差最小為預(yù)期目標(biāo)，并將其作為目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，用公式表示為

式中：T為目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)；v為映射后的方差。整定數(shù)據(jù)異常特征解為

式中：μ為繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)異常特征；κ為待識別樣本在可分離性最佳的鑒別矢量子空間中的特征向量；η為待識別樣本在可分離性最佳的鑒別矢量子空間中的最佳映射方向。

3 整定數(shù)據(jù)異常識別

在上述基礎(chǔ)上，根據(jù)提取的整定數(shù)據(jù)特征識別到異常整定數(shù)據(jù)。在可分離性最佳的鑒別矢量子空間中，整定數(shù)據(jù)點可以分為噪聲點、邊界點以及核心點3類。可以通過局部數(shù)據(jù)密度來判斷數(shù)據(jù)點是否異常，其中觸及距離可以反映數(shù)據(jù)點的局部密度。隨機(jī)選擇2個相鄰的數(shù)據(jù)點g1、g2，計算這2個數(shù)據(jù)點的觸及距離，具體公式為

式中：H(g1,g2)為數(shù)據(jù)點g1、g2的可觸及距離；O為核心點在鑒別矢量子空間的坐標(biāo)；h(g1,g2)為數(shù)據(jù)點g1、g2的歐式距離。根據(jù)數(shù)據(jù)點的可觸及距離計算出這2個數(shù)據(jù)點的可觸及密度，具體公式為

式中：L為數(shù)據(jù)點g1、g2的可觸及密度；I(g1,g2)為數(shù)據(jù)點g1、g2的鄰近點集合；Card[I(g1,g2)]為滿足數(shù)據(jù)點g1、g2的近鄰域內(nèi)所有整定數(shù)據(jù)點的基數(shù)[5]。整定數(shù)據(jù)點異常判據(jù)的計算公式為

式中：δ為整定數(shù)據(jù)的異常判定值；LO為鑒別矢量子空間核心點的整定數(shù)據(jù)密度。根據(jù)δ值判斷繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)是否異常。如果δ值接近1，且不大于1，則表示整定數(shù)據(jù)點在鑒別矢量子空間中所在區(qū)域密度與核心區(qū)域密度基本相似，該整定數(shù)據(jù)為正常數(shù)據(jù)；如果δ值大于1，則表示整定數(shù)據(jù)點在鑒別矢量子空間中所在區(qū)域密度與核心區(qū)域密度存在較大的差異，該整定數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)。

4 實驗論證

4.1 實驗準(zhǔn)備與設(shè)計

以某供配電系統(tǒng)為實驗對象，該供配電系統(tǒng)由3座主變電站和2個副變電站組成，電壓等級為220 kV，共包含5個供電分區(qū)。利用本文設(shè)計方法對該供配電系統(tǒng)的繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)異常進(jìn)行識別，并采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法和基于數(shù)據(jù)挖掘的識別方法進(jìn)行對比，以下分別用現(xiàn)行方法X與現(xiàn)行方法Y表示。計算整定數(shù)據(jù)異常評分，具體識別結(jié)果如表1所示。

表1 繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)異常識別結(jié)果

4.2 實驗結(jié)果與討論

實驗以錯識率作為繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)異常識別精度的評價指標(biāo)，錯識率越高，則表示識別精度越低。

實驗以整定數(shù)據(jù)樣本數(shù)量為變量，計算不同樣本數(shù)量下3種方法的錯識率，具體結(jié)果如表2所示。

表2 3種方法錯識率對比 單位：%

從表2可以看出，設(shè)計方法的錯識率相對較低。雖然3種方法的錯識率均隨著識別樣本數(shù)量的增加而增加，但是相比之下，設(shè)計方法的錯識率增長比例較小。當(dāng)識別樣本達(dá)到10 000個時，設(shè)計方法的錯識率僅為0.89%，可以將其控制在1%以內(nèi)，比現(xiàn)行方法X低將近11%，比現(xiàn)行方法Y低將近13%。為了進(jìn)一步驗證設(shè)計方法的識別精度，對3種方法的漏識率進(jìn)行對比，結(jié)果如圖1所示。

圖1 3種方法的漏識率對比

由圖1可知，設(shè)計方法的漏識率相對比較低，范圍為0.24%～0.85%，可將其控制在1%以內(nèi)。而現(xiàn)行方法X的漏識率范圍為8.38%～9.76%，最大漏識率是設(shè)計方法的10.25倍；現(xiàn)行方法Y的漏識率范圍為8.47%～9.46%，最大漏識率是設(shè)計方法的10.03倍。本次實驗證明了設(shè)計方法具有明顯的優(yōu)勢，更適用于供配電系統(tǒng)繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)的異常識別。

5 結(jié) 論

整定數(shù)據(jù)異常識別是供配電系統(tǒng)繼電保護(hù)裝置性能檢驗的重要環(huán)節(jié)，也是繼電保護(hù)可靠、穩(wěn)定運行的重要保障。文章提出一個新的識別思路，有效提高了整定數(shù)據(jù)異常識別的精度，實現(xiàn)了對現(xiàn)有整定數(shù)據(jù)異常識別理論的補(bǔ)充與完善，以及對現(xiàn)行方法的優(yōu)化與創(chuàng)新。此次研究為供配電系統(tǒng)繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)異常識別提供了參考依據(jù)，有助于提高繼電保護(hù)整定數(shù)據(jù)識別工作的自動化與智能化水平，具有較高的研究價值。