孫金莉++馮凝++張園園++李茗

摘 要

由于智能變電站二次系統(tǒng)缺陷具有多樣性和不確定性，在各種缺陷之間存在著復(fù)雜的聯(lián)系，使得缺陷診斷過(guò)程較為復(fù)雜，單一的診斷方法難以滿足需求。為了能夠更精確的判斷缺陷類型，需要綜合多方面的缺陷信息進(jìn)行推理。

【關(guān)鍵詞】多參量 缺陷 專家診斷 二次設(shè)備

為全面綜合診斷電力二次設(shè)備缺陷，參考已有電力二次設(shè)備缺陷診斷方法，結(jié)合已采集的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和電力試驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用自適應(yīng)算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和信息歸納演繹技術(shù)，提出了一種基于多參量的電力二次設(shè)備缺陷綜合診斷模型。

二次系統(tǒng)針對(duì)基于其缺陷特征信息，根據(jù)不同信息之間的邏輯關(guān)系，通過(guò)劃分缺陷特征參數(shù)來(lái)構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，從不同側(cè)面反映二次設(shè)備的缺陷原因，同時(shí)結(jié)合證據(jù)不確定推理的輸出改進(jìn)證據(jù)體的基本概率分配賦值，充分體現(xiàn)證據(jù)體對(duì)單個(gè)障模式識(shí)別的可信度。

1 二次設(shè)備缺陷診斷的概括模型

按照融合對(duì)象的層次不同，將信息融合劃分為低層（數(shù)據(jù)級(jí)或像素級(jí)）、中層（特征級(jí)）和高層（決策級(jí)）。如圖1所示。

數(shù)據(jù)層融合：直接融合由檢測(cè)終端采集到的原始數(shù)據(jù)，合并分析。

特征層融合：信息融合的中間層，對(duì)特征信息進(jìn)行綜合分析與處理。

決策層融合：高級(jí)融合，它的結(jié)果能夠?yàn)榭刂茮Q策提供依據(jù)，此層融合直接面對(duì)決策目標(biāo)，融合結(jié)果對(duì)決策水平有直接影響，因此該層融合在一個(gè)或幾個(gè)信息源失效的情況下也應(yīng)該能夠繼續(xù)工作，具有容錯(cuò)性。

2 二次設(shè)備缺陷診斷的融合模型

2.1 實(shí)現(xiàn)方法

步驟一：數(shù)據(jù)層融合。通常所提取的特征信息應(yīng)是數(shù)據(jù)信息的充分表示量或統(tǒng)計(jì)量，據(jù)此對(duì)原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類、匯集和綜合。當(dāng)缺陷發(fā)生時(shí)，站內(nèi)將集中出現(xiàn)大量預(yù)告信息、監(jiān)控報(bào)警信息及事故信息，本方法將二次系統(tǒng)配置信息、設(shè)備在線監(jiān)測(cè)信息、綜自告警信息、通信網(wǎng)絡(luò)在線監(jiān)測(cè)信息等信息統(tǒng)稱為原始數(shù)據(jù)。系統(tǒng)利用從多個(gè)智能變電站智能檢測(cè)分析儀終端采集到的原始數(shù)據(jù)來(lái)提取特征信息。

步驟二：特征層融合。在綜合分析和處理的中間層次過(guò)程，缺陷診斷應(yīng)首先對(duì)告警信息進(jìn)行篩選分類處理，并對(duì)原始告警信息進(jìn)行處理，以一定的通用知識(shí)結(jié)構(gòu)將其進(jìn)行表述，按照不同類別的缺陷特征信息進(jìn)行不同診斷規(guī)則的匹配。這里的包含一次設(shè)備工作狀態(tài)、二次智能裝置工作狀態(tài)、通信網(wǎng)絡(luò)性能、通信設(shè)備工作狀態(tài)。

步驟三：決策層融合。綜合診斷過(guò)程中，將根據(jù)缺陷特征信息分別進(jìn)行二次智能裝置工作狀態(tài)、輸入/輸出回路完整性、通信網(wǎng)絡(luò)性能、通信設(shè)備工作狀態(tài)診斷，然后綜合分析中間推理結(jié)果，最后將綜合診斷結(jié)果輸出，并給出相關(guān)診斷解釋說(shuō)明。

步驟四：診斷分析專家?guī)斓慕⒓巴晟啤Ｖ悄茏冸娬径蜗到y(tǒng)缺陷診斷對(duì)象主要包括合并單元、保護(hù)裝置、智能開關(guān)（包括智能組件及開關(guān)操作機(jī)構(gòu)）、測(cè)控裝置、通信網(wǎng)絡(luò)以及通信裝置（主要為交換機(jī)），因此，可根據(jù)缺陷診斷對(duì)象對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行分類。由于專家系統(tǒng)獲取缺陷信息的全面程度，決定了其推理規(guī)則的適用范圍，同時(shí)，當(dāng)有新的缺陷案例出現(xiàn)時(shí)，通過(guò)專家系統(tǒng)的學(xué)習(xí)機(jī)制可對(duì)規(guī)則庫(kù)進(jìn)行更新完善。

2.2 舉例

這里以二次設(shè)備缺陷引發(fā)開關(guān)拒動(dòng)故障診斷為例：

涉及到的原始數(shù)據(jù)主要包括GOOSE跳閘報(bào)文、保護(hù)及智能終端裝置自檢報(bào)文、goose組網(wǎng)通信設(shè)備信息等。

事故發(fā)生期間，保護(hù)裝置檢測(cè)到故障時(shí)，向相應(yīng)的開關(guān)發(fā)出報(bào)文動(dòng)作信息，報(bào)文傳輸邏輯過(guò)程為保護(hù)裝置--GOOSE網(wǎng)--智能組件，因此，開關(guān)拒動(dòng)診斷除需要對(duì)GOOSE跳閘報(bào)文診斷、智能組件（包括開關(guān)本體）進(jìn)行診斷外，還需要對(duì)保護(hù)裝置及GOOSE網(wǎng)通信設(shè)備工作狀態(tài)進(jìn)行分析，才能確定開關(guān)拒動(dòng)原因?yàn)楸倔w缺陷或者是其他設(shè)備原因引起。例如，若檢測(cè)到保護(hù)裝置有跳閘報(bào)文發(fā)送，但智能組件沒(méi)有接收到跳閘報(bào)文，特征層則可得知開關(guān)狀態(tài)正常，決策層分析拒動(dòng)原因來(lái)自于通信網(wǎng)絡(luò)異常，如果智能組件有跳閘報(bào)文接收，則誤動(dòng)原因?yàn)橹悄芙M件缺陷或者為開關(guān)本體缺陷等，決策層需要再進(jìn)一步的診斷。

3 總結(jié)

對(duì)于缺陷診斷過(guò)程中存在的模糊性和不確定性，采用本文所提出的多參量的設(shè)備缺陷診斷技術(shù)更適合問(wèn)題的解決，并克服了組合爆炸問(wèn)題。由于缺陷與征兆之間存在著不同程度的因果關(guān)系，在綜臺(tái)考慮所有征兆參量的基礎(chǔ)上判斷設(shè)備可能發(fā)生的缺陷，就可以有效提高缺陷診斷的準(zhǔn)確性，降低漏判的可能性，消除在線監(jiān)測(cè)中測(cè)量誤差的影響。變電站內(nèi)各設(shè)備及通信網(wǎng)絡(luò)并不能保證百分之百的檢測(cè)出全部缺陷，并將告警信息進(jìn)行無(wú)差上傳，因此，在某些情況下會(huì)出現(xiàn)缺陷特征信息或告警信息不全的情況，這時(shí)系統(tǒng)可通過(guò)其他相關(guān)告警信息缺陷進(jìn)行輔助診斷，并且推斷缺陷告警信息的缺失部分，輔助校驗(yàn)診斷結(jié)果準(zhǔn)確性。

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作者簡(jiǎn)介

孫金莉（1982-），女。碩士學(xué)位?，F(xiàn)為國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司檢修公司高級(jí)工程師。研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)自動(dòng)化及故障診斷研究。

作者單位

國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司檢修公司 湖北省武漢市 430050