張文軍， 王曉忠， 易善軍， 魏聰

(1. 國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司， 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010020;2. 國網(wǎng)南京南瑞集團(tuán)公司(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院)， 江蘇 南京 211106；3. 國電南瑞科技股份有限公司, 江蘇 南京 211106)

0 引言

到目前為止，已有較多學(xué)者研究了間隔層與過程層的運(yùn)行保護(hù)、智能控制、狀態(tài)監(jiān)測等內(nèi)容，同時獲得了許多新的研究成果[1-4]，但很少有文獻(xiàn)報道關(guān)于站控層系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測以及對其進(jìn)行故障診斷方面的研究內(nèi)容。文獻(xiàn)[5]有學(xué)者通過實(shí)驗測試了智能變電站中的二次設(shè)備運(yùn)行過程監(jiān)測情況并提出了相應(yīng)的優(yōu)化方法；文獻(xiàn)[6]設(shè)計了一種可以快速診斷智能變電站系統(tǒng)中二次設(shè)備產(chǎn)生回路故障問題的新方法；文獻(xiàn)[7]設(shè)計了一種可以對站控層進(jìn)行測試的結(jié)構(gòu)模型，之后測試了站控層監(jiān)控主機(jī)運(yùn)行模式以及遠(yuǎn)動裝置各項業(yè)務(wù)功能，但這一方案并沒有實(shí)現(xiàn)設(shè)備的運(yùn)行監(jiān)測功能，也無法提前報警提示，不能滿足實(shí)際變電站的使用需求；文獻(xiàn)[8]設(shè)計了一套可以實(shí)時監(jiān)控智能變電站狀態(tài)的高效監(jiān)測系統(tǒng)，不過不能實(shí)現(xiàn)對站控層設(shè)備的深入分析。

選擇嵌入軟件以及無風(fēng)扇硬件來構(gòu)建間隔層與過程層，同時將設(shè)備的自檢結(jié)果快速傳輸至遠(yuǎn)方，同時還可以對設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行快速監(jiān)測，從而達(dá)到很高的穩(wěn)定性，并實(shí)現(xiàn)對運(yùn)行過程的精確控制[9-10]。在站控層中除了遠(yuǎn)動設(shè)備之外，通常選擇自帶風(fēng)扇散熱的服務(wù)器硬件，不能達(dá)到很高的長期運(yùn)行穩(wěn)定性[11]。

為提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以及實(shí)際應(yīng)用過程的安全性，可以利用類UNIX系統(tǒng)來構(gòu)建變電站的后臺操作系統(tǒng)，包括UNIX、Linux、凝思等，與Windows系統(tǒng)相比可以發(fā)現(xiàn)，類UNIX系統(tǒng)不能滿足普遍性要求，并且實(shí)際操作過程較為復(fù)雜[12-15]。常規(guī)網(wǎng)絡(luò)與大部分計算機(jī)監(jiān)控軟件只能被應(yīng)用于Windows系統(tǒng)，無法達(dá)到跨平臺的適應(yīng)性條件，無法跟站控層中的應(yīng)用業(yè)務(wù)進(jìn)行高效交互，因此無法精確診斷變電站業(yè)務(wù)出現(xiàn)的異常情況，也無法把故障告警信息直接傳輸至調(diào)度端，不能對智能變電站的運(yùn)行過程進(jìn)行高效監(jiān)視并對運(yùn)維檢修造成了較大干擾[16-17]。

本文重點(diǎn)分析了智能變電站站控層系統(tǒng)的運(yùn)行監(jiān)視并測試了后臺核心業(yè)務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)，在此基礎(chǔ)上建立了能夠?qū)φ麄€站控層的設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測的系統(tǒng)，提高了監(jiān)測效率并在此基礎(chǔ)上優(yōu)化了診斷修復(fù)的模式，能夠結(jié)合設(shè)定的異常故障閾值以及特征庫，完成異常報警功能，還可以利用告警直傳的方法來完成上傳調(diào)度的過程，對各類問題與隱患進(jìn)行提前告知，以此確保智能變電站中的站控層設(shè)施能夠以穩(wěn)定的狀態(tài)安全運(yùn)行。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

可以看到組成該系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)，此系統(tǒng)通過常規(guī)C/S結(jié)構(gòu)以分布式的結(jié)構(gòu)被設(shè)置在站控層中，在各個監(jiān)測設(shè)備上都設(shè)置了客戶端，同時在圖形網(wǎng)關(guān)機(jī)上設(shè)置了服務(wù)端以及存在異常的數(shù)據(jù)庫。

客戶端的作用是對本機(jī)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測并對各項數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，包括異常信息、故障參數(shù)、日志數(shù)據(jù)、顯示結(jié)果等。

服務(wù)端負(fù)責(zé)分析監(jiān)測到的異常數(shù)據(jù)并對各類故障問題進(jìn)行診斷，通過告警直傳模式傳輸各項信息。同時，為確?？梢愿究貙訕I(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)相同的警報信息直傳效果，專門設(shè)置了監(jiān)測服務(wù)端。

2 功能設(shè)計

2.1 客戶端設(shè)計

客戶端分別由硬件監(jiān)測、一鍵啟停、系統(tǒng)檢驗、業(yè)務(wù)監(jiān)測、軟件測試各模塊組成，同時各模塊又由多種細(xì)化功能構(gòu)成，如圖2所示。

圖2 模塊及功能劃分

硬件監(jiān)測模塊需要運(yùn)用靜態(tài)與動態(tài)兩種數(shù)據(jù)包。對于軟件監(jiān)測模塊來說，其功能是對系統(tǒng)的軟件運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)視并對越限問題進(jìn)行告警，需要使用軟件靜態(tài)配置以及動態(tài)監(jiān)測兩種數(shù)據(jù)包。

業(yè)務(wù)監(jiān)測模塊的功能是對服務(wù)器變電站內(nèi)各項業(yè)務(wù)的相關(guān)軟件運(yùn)行情況及其異常狀態(tài)進(jìn)行告警。組成站控層的各項設(shè)備也較多，每個設(shè)備分別完成各自特定的功能，并且在不同設(shè)備上設(shè)置的程序也存在較大差異，這就要求為各站控層設(shè)備設(shè)置合適的業(yè)務(wù)監(jiān)測方式，確保監(jiān)測系統(tǒng)能夠跟變電站的各項業(yè)務(wù)形成良好融合狀態(tài)。此模塊可以對現(xiàn)有設(shè)備的業(yè)務(wù)進(jìn)程進(jìn)行智能診斷，并自動收集故障報文并完成數(shù)據(jù)存儲，還可以通過遠(yuǎn)程控制來調(diào)閱異常數(shù)據(jù)，對于一些簡單的故障可以快速修復(fù)。

2.2 服務(wù)端設(shè)計

服務(wù)端可以完成參數(shù)計算、故障分析以及警報信息傳輸?shù)墓δ堋?/p>

其中，參數(shù)計算與故障分析可以根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)對故障信息進(jìn)行準(zhǔn)確診斷?？梢酝瓿蓪ΡO(jiān)測設(shè)備各項數(shù)據(jù)的精確分析，按照設(shè)置的閾值并結(jié)合實(shí)際獲得的故障特征分析數(shù)據(jù)是否存在異常情況，當(dāng)發(fā)現(xiàn)結(jié)果異常時則作出異常判定。對故障進(jìn)行診斷時需利用故障特征知識庫并通過推理機(jī)進(jìn)行分析[11]，同時對故障數(shù)據(jù)通過專家進(jìn)行診斷并實(shí)施智能決策分析，由此獲得最優(yōu)化方案。

告警直傳模塊可以通過遠(yuǎn)程方式傳輸異常告警數(shù)據(jù)，確保調(diào)度端能夠?qū)崟r獲取各站控層設(shè)備發(fā)生的異常情況及各類故障信號，通過分析設(shè)備實(shí)際運(yùn)行情況及其運(yùn)行階段產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的檢修處理[12]，使各類異常情況被快速處理。

2.3 監(jiān)測策略

對于客戶端的監(jiān)測，進(jìn)行信息采集時所具備的實(shí)時性性能對整個系統(tǒng)的運(yùn)行效率具有直接影響。因此當(dāng)服務(wù)器保持正常運(yùn)行狀態(tài)時，應(yīng)減小輪詢的頻率，盡量降低對CPU與內(nèi)存空間的占用，并在符合告警標(biāo)準(zhǔn)的情況下，能夠快速觸發(fā)輪詢監(jiān)測，由此提升告警過程的靈敏性。是否需要采取告警措施需要根據(jù)被監(jiān)測對象是否達(dá)到對應(yīng)的觸發(fā)條件，只需判斷被監(jiān)測對象變化程度，再根據(jù)變化程度對輪詢周期進(jìn)行適當(dāng)調(diào)節(jié)，以此達(dá)到所需的信息采集效率。

根據(jù)以上分析，本文選擇數(shù)據(jù)變化作為分析依據(jù)，構(gòu)建得到具備周期動態(tài)變化特征的輪詢方案。該方法可以對跟現(xiàn)有被監(jiān)測對象存在聯(lián)系的其它被監(jiān)測對象都進(jìn)行綜合處理。

通常可以利用下述步驟來完成周期動態(tài)變化輪詢。

第一步，采集T1時被監(jiān)測對象和關(guān)聯(lián)對象數(shù)據(jù)；

第二步，對被監(jiān)測對象改變值v進(jìn)行計算；

第三步，當(dāng)v<0時，采用Tn算法對后續(xù)輪詢時刻進(jìn)行計算；

第四步：當(dāng)v>0時，對Tf和Th數(shù)值高低進(jìn)行判斷，當(dāng)TfTf的情況下，除了需要利用Tn算法計算出后一輪詢時刻，還要進(jìn)一步給出警報信息。

其中，T1為檢測對象當(dāng)前時刻；Tn為被監(jiān)測對象下一次時刻；v為相鄰兩次輪詢數(shù)值差；Tf為故障告函數(shù)計算值；Th為故障告警全局閾值。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1 典型故障結(jié)構(gòu)選取

本文通過分析獲得的監(jiān)測數(shù)據(jù)、異常結(jié)果以及故障警報參數(shù)，構(gòu)建了相應(yīng)的分析模型，需要使用的數(shù)據(jù)表類型包含故障參數(shù)統(tǒng)計表、配置信息表、警報數(shù)據(jù)表等。典型故障結(jié)構(gòu)選取，如表1所示。

表1 典型故障結(jié)構(gòu)選取

3.2 特征庫的選定

異常數(shù)據(jù)與故障特征數(shù)據(jù)庫，如表2所示。

表2 異常數(shù)據(jù)與故障特征數(shù)據(jù)庫

根據(jù)站控層設(shè)備產(chǎn)生的現(xiàn)場異常統(tǒng)計結(jié)果與故障記錄，監(jiān)測系統(tǒng)可以產(chǎn)生大量異常數(shù)據(jù)，由此構(gòu)成最初的故障參數(shù)庫。并且，系統(tǒng)還可以選擇性更新新出現(xiàn)的異常與故障問題，在告警數(shù)據(jù)被確定為可將其作為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)用的情況下，系統(tǒng)將新增特征庫，以此作為判斷故障的參考依據(jù)。當(dāng)對站控層的設(shè)備形成的異常與故障達(dá)到更深入認(rèn)識程度后，將會產(chǎn)生更大規(guī)模的故障特征庫數(shù)據(jù)，同時增強(qiáng)系統(tǒng)的診斷性能。

3.3 實(shí)現(xiàn)流程

利用特征庫完成周期輪詢監(jiān)測，再通過智能分析獲得各項監(jiān)測以及診斷參數(shù)?？梢园凑找韵虏襟E對各類異常與故障情況進(jìn)行診斷。

步驟1：對監(jiān)測狀態(tài)繼續(xù)初始化，獲得額定閾值并建立故障特征庫；

步驟2：利用周期輪詢方式獲得站控層設(shè)備的進(jìn)程狀態(tài)，從而達(dá)到在線監(jiān)視的效果；

步驟3：智能分析各項異常參數(shù)測試結(jié)果，對站控層的設(shè)備進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)判斷，根據(jù)實(shí)際變化幅度對關(guān)聯(lián)被監(jiān)測對象實(shí)施告警分析；

步驟4：結(jié)合實(shí)際得到的故障診斷結(jié)果給出合適的修復(fù)建議，判斷是否要進(jìn)行修復(fù)及采取何種修復(fù)方式，并發(fā)出故障告警信息。

目前，該智能變電站監(jiān)測端口系統(tǒng)已經(jīng)在一些智能變電站上應(yīng)用，包括國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司某480 kV智能變電站(操作系統(tǒng)為RHEL6.5)、江蘇國網(wǎng)南京南瑞集團(tuán)公司某360 kV智能變電站(操作系統(tǒng)為solaris10)。經(jīng)過實(shí)際應(yīng)用發(fā)現(xiàn)該智能變電站監(jiān)測端口系統(tǒng)成功監(jiān)測出通信功能異常、程序內(nèi)存泄漏等方面的不足，并及時把告警信息上傳給調(diào)度主站，通知維修及時維護(hù)異常設(shè)備，使異常故障得到快速處理，有效提升運(yùn)行、維護(hù)效率。

4 總結(jié)

客戶端由硬件監(jiān)測模塊和業(yè)務(wù)監(jiān)測模塊組成；服務(wù)端可以完成參數(shù)計算、故障分析以及警報信息傳輸?shù)墓δ?。選擇數(shù)據(jù)變化作為分析依據(jù)，構(gòu)建得到具備周期動態(tài)變化特征的輪詢方案。該方法可以對跟現(xiàn)有被監(jiān)測對象存在聯(lián)系的其它被監(jiān)測對象都進(jìn)行綜合處理。

通過分析獲得的監(jiān)測數(shù)據(jù)、異常結(jié)果以及故障警報參數(shù)，構(gòu)建了相應(yīng)的分析模型。根據(jù)站控層設(shè)備產(chǎn)生的現(xiàn)場異常統(tǒng)計結(jié)果與故障記錄，監(jiān)測系統(tǒng)可以產(chǎn)生大量異常數(shù)據(jù)，由此構(gòu)成最初的故障參數(shù)庫。利用特征庫完成周期輪詢監(jiān)測，再通過智能分析獲得各項監(jiān)測以及診斷參數(shù)。