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    35kV變電站的遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2024-03-08 12:08:04國(guó)網(wǎng)浙江省常山縣供電有限公司國(guó)網(wǎng)衢州供電公司柯城供電分公司
    電力設(shè)備管理 2024年2期
    關(guān)鍵詞:故障診斷變電站故障

    國(guó)網(wǎng)浙江省常山縣供電有限公司 曾 凡 國(guó)網(wǎng)衢州供電公司柯城供電分公司 吳 超

    現(xiàn)階段,隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展和35kV變電站規(guī)模的不斷擴(kuò)大,遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)在電力領(lǐng)域中起到了至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的變電站監(jiān)控與管理方式存在信息獲取不及時(shí)、效率低下等問(wèn)題,在確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行方面面臨挑戰(zhàn)。因此,針對(duì)35kV 變電站的遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)是尤為重要的。

    1 35kV 變電站的遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)存在問(wèn)題

    1.1 網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題

    35kV 變電站的遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和遠(yuǎn)程操作,但網(wǎng)絡(luò)存在安全風(fēng)險(xiǎn)。未經(jīng)適當(dāng)保護(hù),系統(tǒng)可能受到黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露或篡改等威脅,影響系統(tǒng)運(yùn)行和數(shù)據(jù)安全。

    1.2 數(shù)據(jù)完整性問(wèn)題

    遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)需要準(zhǔn)確獲取35kV 變電站的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),但在數(shù)據(jù)采集、傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中,可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失、錯(cuò)誤或篡改的情況,導(dǎo)致運(yùn)維人員基于不準(zhǔn)確或不完整的數(shù)據(jù)做出錯(cuò)誤的決策。

    1.3 故障診斷準(zhǔn)確性問(wèn)題

    遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)通常會(huì)使用故障診斷算法來(lái)分析35kV 變電站的數(shù)據(jù),以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理故障情況。然而,算法的準(zhǔn)確性和可靠性可能存在問(wèn)題,導(dǎo)致誤報(bào)、漏報(bào)或錯(cuò)誤的故障診斷結(jié)果,給運(yùn)維人員帶來(lái)困擾和不便。

    2 35kV 變電站的遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)的優(yōu)化策略

    2.1 構(gòu)建穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)安全體系

    針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題,需要建立健全的網(wǎng)絡(luò)安全體系,包括嚴(yán)格限制系統(tǒng)對(duì)外的訪問(wèn)權(quán)限、建立強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)防火墻,網(wǎng)絡(luò)防火墻能夠監(jiān)控和過(guò)濾進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)的流量,阻止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和攻擊[1]。通過(guò)適當(dāng)配置和管理防火墻規(guī)則,以及及時(shí)更新和升級(jí)規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù),能夠提供有效地保護(hù),降低系統(tǒng)遭受入侵的風(fēng)險(xiǎn)。

    除了建立防火墻,加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)與防范也是十分重要的一環(huán)。入侵檢測(cè)系統(tǒng)(IDS)和入侵防御系統(tǒng)(IPS)可以監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量,及時(shí)發(fā)現(xiàn)并阻止入侵行為。這些系統(tǒng)可以根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則或模式識(shí)別異?;顒?dòng),并采取相應(yīng)措施保護(hù)系統(tǒng)避免受到攻擊(見(jiàn)表1)。

    表1 IDS 和IPS 性能對(duì)比

    表1所示的IDS 和IPS 都是關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備,但它們?cè)诠ぷ鞣绞?、部署位置、目?biāo)和功能上有所區(qū)別。選擇使用哪種設(shè)備取決于個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)安全需求和預(yù)算。若要更主動(dòng)且具備實(shí)時(shí)的入侵防御能力,IPS 會(huì)是最佳選擇,但在35kV 變電站中更注重對(duì)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)視與檢測(cè),所以通常選用IDS 作為主要設(shè)備。

    同時(shí),在系統(tǒng)監(jiān)控與管理的過(guò)程中,供應(yīng)商通常會(huì)定期發(fā)布安全補(bǔ)丁和更新,以修復(fù)已知的安全漏洞。在面臨網(wǎng)絡(luò)攻擊或安全事故時(shí),一個(gè)高效的緊急響應(yīng)機(jī)制能夠迅速識(shí)別和定位威脅,便于采取相應(yīng)的措施來(lái)減輕損失并恢復(fù)正常運(yùn)營(yíng)。通過(guò)監(jiān)控和日志分析等手段檢測(cè)和識(shí)別潛在的威脅,一旦檢測(cè)到潛在的威脅,安全團(tuán)隊(duì)需要對(duì)其進(jìn)行評(píng)估,并確定其對(duì)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)的影響程度。根據(jù)威脅的嚴(yán)重性和優(yōu)先級(jí),建立應(yīng)對(duì)措施的優(yōu)先級(jí)順序。預(yù)先制定的應(yīng)急預(yù)案可以指導(dǎo)員工在遇到安全事故時(shí)采取正確的行動(dòng),并協(xié)助恢復(fù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)。通過(guò)監(jiān)控和日志分析等手段來(lái)檢測(cè)和識(shí)別潛在的威脅,并建立緊急響應(yīng)機(jī)制和預(yù)先制定的應(yīng)急預(yù)案,能夠幫助組織迅速應(yīng)對(duì)安全事故,減輕損失,恢復(fù)正常運(yùn)營(yíng),并提高系統(tǒng)的安全性和可靠性。

    2.2 保障數(shù)據(jù)完整性,冗余備份、驗(yàn)證機(jī)制和質(zhì)量檢查

    針對(duì)數(shù)據(jù)完整性問(wèn)題,需要引入數(shù)據(jù)冗余技術(shù)。數(shù)據(jù)冗余是指將數(shù)據(jù)備份存儲(chǔ)在多個(gè)地點(diǎn),以免數(shù)據(jù)丟失[2]。這種技術(shù)能夠提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性,即使一處存儲(chǔ)發(fā)生故障,仍能從其他地點(diǎn)恢復(fù)數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余,可采用磁盤陣列(RAID)技術(shù),將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)磁盤上。RAID 技術(shù)提供了不同的級(jí)別,如RAID0、RAID1、RAID 5等,根據(jù)不同的需求選擇合適的級(jí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余和性能優(yōu)化。RAID0使用帶區(qū)集來(lái)分割數(shù)據(jù),并將其并行寫入磁盤組的各個(gè)磁盤。這種并行操作可以提高讀寫速度,因?yàn)閿?shù)據(jù)可以同時(shí)從多個(gè)磁盤讀取或?qū)懭?。然而,RAID0沒(méi)有冗余功能,如果其中一個(gè)磁盤出現(xiàn)故障,所有數(shù)據(jù)都會(huì)丟失。

    相反,RAID1通過(guò)在多個(gè)磁盤之間進(jìn)行數(shù)據(jù)鏡像來(lái)提供冗余。數(shù)據(jù)被同時(shí)寫入兩個(gè)磁盤,如果其中一個(gè)磁盤發(fā)生故障,仍然可以從另一個(gè)磁盤中恢復(fù)數(shù)據(jù)。這種冗余提供了較高的數(shù)據(jù)可靠性,但存儲(chǔ)容量利用率相對(duì)較低。另一種常見(jiàn)的級(jí)別是RAID5,它在磁盤組中使用奇偶校驗(yàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)冗余。數(shù)據(jù)和校驗(yàn)值被分布存儲(chǔ)在多個(gè)磁盤上,如果其中一個(gè)磁盤出現(xiàn)故障,校驗(yàn)值可以用于恢復(fù)丟失的數(shù)據(jù)。RAID5在保持較高存儲(chǔ)容量利用率的同時(shí)提供了一定程度的冗余能力。在創(chuàng)建帶區(qū)集時(shí),選擇合適的帶區(qū)大小至關(guān)重要。如果帶區(qū)過(guò)大,可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)仍然只局限在少數(shù)幾塊硬盤上的讀寫操作,無(wú)法充分發(fā)揮并行操作的優(yōu)勢(shì)。相反,如果帶區(qū)過(guò)小,每個(gè)I/O 操作都可能引發(fā)大量的讀寫操作,占用了過(guò)多的控制器總線帶寬。因此,在創(chuàng)建帶區(qū)集時(shí),應(yīng)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需要慎重選擇帶區(qū)的大小。

    此外,通過(guò)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)地理位置的云服務(wù)器上,可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和容災(zāi)。當(dāng)其中一處云服務(wù)器出現(xiàn)故障時(shí),仍可以通過(guò)其他地點(diǎn)的服務(wù)器來(lái)恢復(fù)數(shù)據(jù)。此外,云存儲(chǔ)服務(wù)通常具有良好的可靠性和靈活性,能夠根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行擴(kuò)展和調(diào)整。在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,可以使用加密技術(shù)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。加密能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為不可讀的形式,只有獲得解密密鑰才能還原數(shù)據(jù)。此外,對(duì)傳輸數(shù)據(jù)設(shè)置校驗(yàn)碼、散列算法等驗(yàn)證手段,可以檢查數(shù)據(jù)是否被篡改或損壞。分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,并通過(guò)冗余備份來(lái)提供容災(zāi)能力,可用性公式如下:

    式(1)中,A 為可用性;P 為系統(tǒng)發(fā)生故障的概率。通過(guò)冗余備份數(shù)據(jù),當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)或磁盤發(fā)生故障時(shí),系統(tǒng)仍然可以從備份中恢復(fù)數(shù)據(jù),從而提供了容災(zāi)能力。冗余備份可以使用多種方法,如數(shù)據(jù)鏡像、數(shù)據(jù)復(fù)制等。例如,在一個(gè)有3個(gè)節(jié)點(diǎn)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都存儲(chǔ)相同的數(shù)據(jù)副本,并通過(guò)故障容錯(cuò)機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的冗余備份。在考慮系統(tǒng)故障的概率時(shí),需明確每個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的概率。假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的概率為P。為了計(jì)算系統(tǒng)發(fā)生故障的概率,應(yīng)考慮所有節(jié)點(diǎn)同時(shí)失效的情況。由于系統(tǒng)包含3個(gè)節(jié)點(diǎn),所以系統(tǒng)發(fā)生故障的概率為P 失效=1-(1-P)^3。概率計(jì)算主要是基于概率的補(bǔ)集原則,即系統(tǒng)發(fā)生故障的概率等于1減去所有節(jié)點(diǎn)都正常工作的概率。每個(gè)節(jié)點(diǎn)正常工作的概率是1減去該節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的概率,然后將這個(gè)概率相乘并取三次方,最后取反即可得到系統(tǒng)發(fā)生故障的概率。

    根據(jù)這個(gè)概率,可以計(jì)算系統(tǒng)的可用性。

    如圖1所示,通過(guò)比較不同故障概率情況下的系統(tǒng)可用性,根據(jù)具體需求和對(duì)系統(tǒng)可靠性的要求,可以選擇適當(dāng)?shù)墓收先蒎e(cuò)機(jī)制和數(shù)據(jù)冗余備份策略。通過(guò)增加數(shù)據(jù)副本數(shù)量或采用其他冗余備份機(jī)制,可以提高系統(tǒng)的可用性,并降低數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。這樣即使某個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,仍然可以從其他節(jié)點(diǎn)獲取數(shù)據(jù)。分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)通常具備高可靠性和可伸縮性,并且能夠有效處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

    圖1 計(jì)算分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的可用性

    2.3 基于歷史數(shù)據(jù)的智能故障診斷模型,優(yōu)化故障診斷應(yīng)用

    針對(duì)故障診斷準(zhǔn)確性問(wèn)題,需要建立基于歷史數(shù)據(jù)的故障診斷模型,通過(guò)收集和分析歷史故障數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)故障的共性和規(guī)律,并將這些信息應(yīng)用于故障診斷模型中[3]。例如,在某電力公司35kV變電站2號(hào)主變的定檢工作中發(fā)現(xiàn)引線夾件螺釘松動(dòng)或接頭焊接不良引發(fā)了技術(shù)故障。斷電時(shí)發(fā)現(xiàn)2號(hào)主變B 相套管的導(dǎo)電桿已經(jīng)嚴(yán)重灼傷,僅余三分之一的連接。

    針對(duì)上述故障現(xiàn)象,可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等先進(jìn)技術(shù),從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和歸納,發(fā)現(xiàn)特征和模式,實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、更快速地故障診斷。采用分2000A 色譜分析儀對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,獲取氫氣、乙炔、總烴等指標(biāo),通過(guò)跟蹤和分析這些數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)故障性質(zhì)與可能情況。訓(xùn)練模型的輸入,結(jié)合其他輔助參數(shù)如溫度、壓力等,通過(guò)合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類算法,預(yù)測(cè)未來(lái)故障的類型與可能的原因,并輔助工程師快速準(zhǔn)確地定位故障點(diǎn),機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的監(jiān)督學(xué)習(xí)分類算法可以用于預(yù)測(cè)未來(lái)故障的類型與可能的原因。其中,常見(jiàn)的分類算法包括邏輯回歸(Logistic Regression)、支持向量機(jī)(Support Vector Machines,SVM)、決策樹(shù)(Decision Tree)和隨機(jī)森林(Random Forest)等。

    以邏輯回歸作為分類算法來(lái)預(yù)測(cè)故障類型。邏輯回歸模型可以建立以下公式:

    式(2)中,P(y=1|x)表示在給定輸入變量x時(shí),目標(biāo)變量y 取值為1的概率;exp 表示自然指數(shù)函數(shù);z 是線性變換的結(jié)果,可以表示為:

    式(3)中,β0、β1、β2…βn 是模型的參數(shù),表示變量的權(quán)重。x1、x2…xn 是用于預(yù)測(cè)的特征變量。

    模型訓(xùn)練過(guò)程中,通過(guò)使用歷史故障數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,首先利用最大似然估計(jì)等方法來(lái)估計(jì)出最優(yōu)的β 參數(shù)。然后在應(yīng)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),將新的輸入特征值替代x1、x2…xn,計(jì)算出給定輸入變量時(shí),目標(biāo)變量取值為1的概率。

    工作人員通過(guò)這樣的分類模型,工程師可以根據(jù)輸入的故障特征值來(lái)預(yù)測(cè)故障類型,并根據(jù)模型輸出的結(jié)果來(lái)快速準(zhǔn)確地定位故障點(diǎn)。當(dāng)新的故障發(fā)生時(shí),工程師只需將相關(guān)特征輸入模型,模型會(huì)返回預(yù)測(cè)結(jié)果,從而指導(dǎo)維修工作。

    最終,經(jīng)過(guò)故障驗(yàn)算,現(xiàn)故障點(diǎn)已找到,將原來(lái)的導(dǎo)電桿進(jìn)行了更換,該變壓器故障消除,二次檢測(cè)無(wú)異?,F(xiàn)象發(fā)生。

    為了確保診斷結(jié)果的可信度,需要加強(qiáng)對(duì)故障診斷結(jié)果的驗(yàn)證和比對(duì)??梢岳脤?shí)驗(yàn)室測(cè)試環(huán)境或類似場(chǎng)景對(duì)故障診斷模型進(jìn)行驗(yàn)證,評(píng)估其數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。同時(shí),還可以與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比測(cè)試,驗(yàn)證模型在實(shí)際環(huán)境中的適用性和可靠性。通過(guò)持續(xù)地驗(yàn)證和比對(duì),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正故障診斷模型中的問(wèn)題,提高診斷結(jié)果的可信度。隨著時(shí)間推移和業(yè)務(wù)發(fā)展,系統(tǒng)可能會(huì)面臨新的故障類型和復(fù)雜性。

    因此,需要持續(xù)監(jiān)測(cè)和分析系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和故障數(shù)據(jù),及時(shí)調(diào)整和改進(jìn)故障診斷模型??梢越柚鷻C(jī)器學(xué)習(xí)的增量學(xué)習(xí)技術(shù),使系統(tǒng)能夠不斷從新的故障數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和適應(yīng),提高故障診斷效果。

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