施 健于 蒙 趙 陽(yáng) 趙子蘭

（1.南瑞集團(tuán)有限公司（國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司） 南京 210003）（2.國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司 北京 100053）

1 引言

近年來(lái)，電力通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模得到快速增長(zhǎng)，有效提高了電網(wǎng)生產(chǎn)運(yùn)行、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的安全水平，保障了電力系統(tǒng)在惡劣環(huán)境與意外災(zāi)害下各類信息傳輸?shù)目煽啃耘c穩(wěn)定性。通信網(wǎng)架拓?fù)涞娜找鎻?fù)雜，使得各通信子系統(tǒng)之間的耦合程度越來(lái)越緊密，給現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維與故障排除帶來(lái)了不利影響。隨著信息通信技術(shù)的高速發(fā)展，各類專業(yè)網(wǎng)管系統(tǒng)、智能電氣裝置、監(jiān)控傳感器等設(shè)備在電力通信網(wǎng)絡(luò)不斷得到推廣與應(yīng)用，為現(xiàn)場(chǎng)的故障診斷提供了所需的多信源數(shù)據(jù)。如果對(duì)這些能夠表征通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)的多信源數(shù)據(jù)進(jìn)行有效利用與識(shí)別，可以為通信現(xiàn)場(chǎng)的故障診斷提供技術(shù)支撐。針對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)中存在的由于單點(diǎn)故障造成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，需要能夠快速及時(shí)地發(fā)現(xiàn)可能存在的潛在隱患，準(zhǔn)確診斷并消除故障風(fēng)險(xiǎn)，從而提升電力通信系統(tǒng)的安全可靠性［1～2］。因此，迫切需要研究并構(gòu)建一套科學(xué)高效的通信現(xiàn)場(chǎng)故障診斷方法。

在電力通信網(wǎng)絡(luò)中，通信設(shè)備與通信光纜之間呈現(xiàn)的是一種網(wǎng)狀拓?fù)潢P(guān)聯(lián)關(guān)系，Petri網(wǎng)模型作為一種圖形和數(shù)學(xué)融合的建模方法，可對(duì)多種活動(dòng)過(guò)程進(jìn)行定性和定量分析，這與通信網(wǎng)絡(luò)故障發(fā)生和處理過(guò)程相類似［3～5］。隨著 Petri網(wǎng)模型研究的深入，又進(jìn)一步提出了模糊Petri網(wǎng)（Fuzzy Petd Net，F(xiàn)PN）的概念，利用模糊集合理論對(duì)不確定的或主觀的參量進(jìn)行分析，使其更符合一般人類正常的思維習(xí)慣和認(rèn)知方式，以直觀的表達(dá)方式和矩陣運(yùn)算方法解決網(wǎng)絡(luò)診斷的難題。

本文基于模糊Petri網(wǎng)理論，提出了一種動(dòng)態(tài)電力通信網(wǎng)現(xiàn)場(chǎng)故障診斷方法，有效避免了模糊Petri網(wǎng)在故障診斷過(guò)程中由于人為主觀因素造成的誤差，提高了推理過(guò)程的準(zhǔn)確性。仿真結(jié)果表明該方法具有較好的適應(yīng)性和通用性，為通信現(xiàn)場(chǎng)故障診斷提供了新思路。

2 模糊Petri網(wǎng)基本原理

FPN基于模糊集合理論與傳統(tǒng)Petri網(wǎng)，其能準(zhǔn)確而清晰地描述與分析模擬系統(tǒng)中各組成要素不確定的模糊狀態(tài)信息，主要的改進(jìn)之處在于FPN中對(duì)每個(gè)庫(kù)賦予一個(gè)[ ]0，1之間的實(shí)數(shù)作為其置信度值，并給每個(gè)轉(zhuǎn)移定義一個(gè)確定因子（Certain Factor，CF）表示其發(fā)生的可能性概率。而規(guī)則推理過(guò)程用推理Petri網(wǎng)中轉(zhuǎn)移的觸發(fā)表示［6～10］。

一個(gè)典型的模糊Petri網(wǎng)通常為是一個(gè)七元組：

3 基于模糊Petri網(wǎng)的改進(jìn)算法

電力通信現(xiàn)場(chǎng)發(fā)生的故障根原因復(fù)雜多樣，相互之間存在著眾多的關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用傳統(tǒng)的模糊Petri網(wǎng)模型構(gòu)建會(huì)變得復(fù)雜龐大，直接導(dǎo)致故障信息與傳播路徑表達(dá)不夠明確、清晰。針對(duì)電力通信現(xiàn)場(chǎng)呈現(xiàn)的多層次、非線性、多變量及多關(guān)聯(lián)等故障特征，本文在模糊Petri網(wǎng)理論的基礎(chǔ)上，引入位置（Place）、令牌（Token）及轉(zhuǎn)移的著色規(guī)則，提出了一種適用于通信現(xiàn)場(chǎng)故障診斷的改進(jìn)動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)算法［11～15］。

動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)（Dynamic Fuzzy Petri Net，DFPN）算法定義為一個(gè)12元組

其中

3）I：U×V為輸入矩陣，表示從位置故障結(jié)點(diǎn)ui到轉(zhuǎn)移規(guī)則結(jié)點(diǎn)vj的一條有向弧，它是轉(zhuǎn)移規(guī)則結(jié)點(diǎn)vj的輸入弧，而ui是轉(zhuǎn)移規(guī)則結(jié)點(diǎn)vj的輸入位置故障結(jié)點(diǎn)。式中，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m。

4）O：U×V為輸入矩陣，表示從轉(zhuǎn)移規(guī)則結(jié)點(diǎn)vj到位置故障結(jié)點(diǎn)ui的一條有向弧，它是轉(zhuǎn)移規(guī)則結(jié)點(diǎn)vj的輸出弧，而ui是轉(zhuǎn)移結(jié)點(diǎn)vj的輸出位置故障結(jié)點(diǎn)。式中，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m。

9）P=為位置事件模樹故障的概率集合，pi表示位置故障結(jié)點(diǎn)ui代表故障事件發(fā)生的概率大小。

10）α=(為故障事件的置信度向量，αi表示位置故障結(jié)點(diǎn)ui真實(shí)程度的置信度，具有一定的模糊性，αi∈[0 ， 1]，i=1，2，…，n。其初始值由α0表示，并根據(jù)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)等設(shè)定初始值。

11）λ=為轉(zhuǎn)移規(guī)則閾值集合，λj表示轉(zhuǎn)移規(guī)則結(jié)點(diǎn)vj點(diǎn)火的閾值2，…，m。

設(shè) 定 ?v∈V，若則稱轉(zhuǎn)移規(guī)則結(jié)點(diǎn)v是使能的(j=1，2，…，n)。

4 算法的仿真實(shí)現(xiàn)與分析

4.1 動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)建模規(guī)則

動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)的建模流程主要包括分析電力通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，依據(jù)故障事件的模糊規(guī)則判定故障事件存在的邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系。同時(shí)為清晰、準(zhǔn)確表達(dá)故障模糊信息，以及通信現(xiàn)場(chǎng)的故障傳播特性，通過(guò)位置著色規(guī)則的定義和設(shè)定令牌著色規(guī)則的故障置信度等級(jí)，最終完成動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)的建模。如圖1所示。

1）位置著色規(guī)則

若U×V→N=1，V×U→N=0，則設(shè)定該位置為初始位置，即為現(xiàn)場(chǎng)故障的根原因，用“◎”表示該位置U的狀態(tài)。若含有令牌著色，則表示發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)故障的根原因。

圖1 動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)的建模流程圖

若U×V→N=1，V×U→N=1，則設(shè)定該位置為中間位置，即現(xiàn)場(chǎng)為故障模式，用“〇”表示。

若U×V→N=0，V×U→N=1，則設(shè)定該位置為最終位置，即為系統(tǒng)故障，用“◎”表示。

如圖2示例所示，u1，u2，u3為初始位置，u4為中間位置，u5為最終位置。

圖2 Place著色規(guī)則示例圖

2）令牌著色規(guī)則

通過(guò)對(duì)電力通信現(xiàn)場(chǎng)的故障診斷研究，設(shè)定故障置信度范圍為(0 ～1)。為了更加直觀、可視地表示故障信息，本文引入了令牌著色規(guī)則以反映現(xiàn)場(chǎng)故障事件的置信度等級(jí)。

表1 令牌著色規(guī)則

4.2 動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)故障診斷方法

動(dòng)態(tài)模糊Petri故障診斷方法主要有以下幾步驟，具體如圖3所示。

1）根據(jù)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和實(shí)際監(jiān)測(cè)采集數(shù)據(jù)等，確定各輸入位置的權(quán)值、轉(zhuǎn)移的置信度和閾值、以及初始位置的置信度和故障概率等模型初值，通過(guò)置信度矩陣計(jì)算，從而推理出各位置故障事件的置信度，并為故障的智能推理提供必要條件。

2）基于各位置的置信度和模糊轉(zhuǎn)移規(guī)則，計(jì)算得到潛在使能的轉(zhuǎn)移序列，從而為后續(xù)的智能推理點(diǎn)火判斷提供依據(jù)。

3）當(dāng)系統(tǒng)無(wú)故障發(fā)生時(shí)，通過(guò)在線監(jiān)測(cè)設(shè)備預(yù)測(cè)通信網(wǎng)絡(luò)中可能存在的故障征兆，確定初始標(biāo)識(shí)，利用點(diǎn)火轉(zhuǎn)移序列判斷對(duì)故障狀態(tài)進(jìn)行正向智能推理，進(jìn)行評(píng)價(jià)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)故障的狀態(tài)情況。

4）當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，確認(rèn)已發(fā)生故障的現(xiàn)象，反向智能推理出位置逆向可達(dá)序列，根據(jù)故障關(guān)聯(lián)矩陣追溯最可能發(fā)生的故障源，從而為通信設(shè)備的搶修提供指導(dǎo)依據(jù)。

圖3 動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)的故障診斷推理圖

4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文以電力通信現(xiàn)場(chǎng)的傳輸設(shè)備故障為例，利用專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)將模糊規(guī)則庫(kù)的模糊規(guī)則映射到對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)故障模型，其初始狀態(tài)如圖4所示。

圖4 動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)故障模型圖

從電力通信現(xiàn)場(chǎng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取出與傳輸設(shè)備相關(guān)的故障記錄共計(jì)792條，其中，關(guān)于“p11光功率不穩(wěn)定”的故障診斷推理數(shù)據(jù)及實(shí)際故障記錄數(shù)據(jù)共計(jì)724條，如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

在表2中，對(duì)采用動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)模型得到的推理結(jié)果和實(shí)際歷史發(fā)生的故障統(tǒng)計(jì)次數(shù)進(jìn)行歸一化處理，得到的對(duì)比關(guān)系如圖5所示。

圖5 推理結(jié)果及歷史故障統(tǒng)計(jì)歸一化對(duì)比圖

通過(guò)上述仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可知，本文利用動(dòng)態(tài)模糊Petri網(wǎng)模型對(duì)電力通信現(xiàn)場(chǎng)故障進(jìn)行故障推理診斷，其推理結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際的歷史故障具有較強(qiáng)的線性相關(guān)性，具有較好的實(shí)用價(jià)值。

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)電力通信現(xiàn)場(chǎng)故障特征呈現(xiàn)出多層次、非線性、多變量及多關(guān)聯(lián)等特點(diǎn)而引起的現(xiàn)場(chǎng)故障診斷難以實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題。本文對(duì)電力通信現(xiàn)場(chǎng)的故障狀態(tài)評(píng)價(jià)及診斷問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，以模糊理論和Petri網(wǎng)理論為核心，通過(guò)引入Place、令牌及轉(zhuǎn)移的著色規(guī)則，提出了一種動(dòng)態(tài)模糊故障Petri網(wǎng)的故障模型及建模規(guī)則，應(yīng)用于電力通信現(xiàn)場(chǎng)的故障推理。

利用算法仿真對(duì)改進(jìn)后的模糊Petri網(wǎng)模型算法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，通過(guò)推理結(jié)果與歷史故障統(tǒng)計(jì)的歸一化數(shù)據(jù)對(duì)比，驗(yàn)證了本故障診斷方法的正確性、有效性及可行性，具有較好的可行性和實(shí)用性，可為電力通信現(xiàn)場(chǎng)的故障診斷提供輔助分析支持。但同時(shí)，在2和5處的故障原因診斷存在有一定的偏差，因此，后續(xù)有必要對(duì)產(chǎn)生這種偏差的原因進(jìn)行進(jìn)一步研究分析，改進(jìn)模糊Petri網(wǎng)模型算法，使得電力通信現(xiàn)場(chǎng)的故障診斷能夠達(dá)到更加理想的效果。