孔祥慧
【關(guān)鍵詞】電力系統(tǒng);故障診斷;現(xiàn)狀與發(fā)展
電氣系統(tǒng)故障診斷裝置是利用繼電保護及其信息的,對電氣系統(tǒng)故障進行診斷的裝置。故障分量的識別是一個關(guān)鍵問題,研究網(wǎng)絡(luò)故障診斷具有重要意義。由于電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的擴展性和復(fù)雜性,大量的應(yīng)急信息會在短時間內(nèi)到達控制中心,這大大超出了操作人員的處理能力,可能導(dǎo)致錯誤和錯誤調(diào)度。為了適應(yīng)快速準確的檢測,故障診斷系統(tǒng)是電力系統(tǒng)簡單和復(fù)雜事故的起點,越來越多的報警信號通過各變電站的遠程終端進入電力系統(tǒng)調(diào)度中心。通過對電力系統(tǒng)故障的仿真分析和仿真,可以提高診斷系統(tǒng)管理人員的經(jīng)驗和工作水平,為能源系統(tǒng)故障診斷提供了不同的方法和技術(shù),包括專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論和模糊優(yōu)化理論。
(一)基于專家系統(tǒng)的診斷方法
目前,專家系統(tǒng)已成功應(yīng)用于電氣系統(tǒng)故障診斷。根據(jù)對故障診斷和推理策略的理解,有兩個專家系統(tǒng):
1、該系統(tǒng)是把保護和斷路器的動作邏輯及工作人員的診斷經(jīng)驗用規(guī)則表示,形成專家系統(tǒng)的故障診斷知識庫,采用數(shù)據(jù)的正向推理將所獲得的數(shù)據(jù)與知識庫中的進行對比,得出結(jié)論。目前大多數(shù)診斷都屬于這一類。
2、結(jié)合正、反向推理的系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于斷路器、繼電保護和被保護設(shè)備之間的邏輯關(guān)系,結(jié)合了正反推理方法。通過反向推理??梢愿鶕?jù)繼電保護的重合度和故障假設(shè),有效地減少可能發(fā)生的故障,確定其可靠性。故障診斷專家系統(tǒng)綜合推理提高了故障診斷專家系統(tǒng)的適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)能力。
基于專家系統(tǒng)的診斷方法的主要特點是邏輯電路和保護開關(guān)操作人員的診斷經(jīng)驗可以很容易地用規(guī)則表達出來。并添加到知識庫中,保證了診斷系統(tǒng)的實時性和有效性,適合人類的語言和習(xí)慣,并具有適當?shù)慕忉屇芰?,這是一種較好的診斷中小型電力系統(tǒng)和變電站故障的方法。在復(fù)雜的故障診斷任務(wù)中,還是有一些缺陷存在的,數(shù)據(jù)庫及驗證其完整性比較困難,專家系統(tǒng)在復(fù)雜的診斷過程中,會出現(xiàn)組合爆炸與推理速度慢等問題;缺乏有效的方法識別錯誤信息,這些缺陷將使得專家系統(tǒng)出現(xiàn)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)在線故障診斷的需求,主要用于離線故障分析。
(二)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
與專家系統(tǒng)相比,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷具有很好的魯棒性和穩(wěn)定性,目前應(yīng)用于電力系統(tǒng)故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有基于BP算法的網(wǎng)絡(luò);而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于徑向基函數(shù)的,電氣系統(tǒng)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出取決于可能出現(xiàn)的故障。整個學(xué)習(xí)過程如下:根據(jù)當前網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部表達式計算輸入樣本;比較網(wǎng)絡(luò)輸出與預(yù)期輸出的誤差。如果誤差滿足條件,則完成訓(xùn)練;否則,誤差信號反向傳輸,為滿足誤差精度要求,對數(shù)值和閾值進行分層調(diào)整?;诓煌瑓^(qū)域的基本設(shè)計算法,得到了最終的故障診斷結(jié)果。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法的主要特點是避免了建立知識庫等問題。診斷特殊系統(tǒng)故障所需的費用這種方法只適用于供電困難的中小企業(yè)。在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷主要故障問題時,其性能取決于樣本的完整性,但對于大規(guī)模的能源系統(tǒng),很難獲得完整的樣本,與符號數(shù)據(jù)庫的交互作用很弱;不善于處理啟發(fā)性知識;不能保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速收斂。缺乏解釋自身行為和結(jié)果的能力,以上缺陷限制了診斷方法在大型電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。如何開發(fā)一個適合于大型電力系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)仍然是一個有待解決的問題。
(三)基于優(yōu)化技術(shù)
隨著計算機和計算機技術(shù)(特別是人工智能)的發(fā)展,國內(nèi)外科學(xué)家提出了各種優(yōu)化算法,將現(xiàn)有的優(yōu)化算法用于電網(wǎng)優(yōu)化是一種新的思路。將優(yōu)化算法更新到可用狀態(tài),根據(jù)自適應(yīng)虛擬故障值,對故障診斷進行優(yōu)化,使之成為一個無限全局規(guī)劃的整體問題。在應(yīng)用遺傳算法診斷電網(wǎng)故障時,需要一個基于計算機的故障評估模型。診斷解釋報警并提供一種自適應(yīng)的故障診斷功能,通過故障診斷或與其他優(yōu)化算法相結(jié)合,將診斷轉(zhuǎn)化為全局規(guī)劃,可以找到最優(yōu)解。提高診斷速度。從而更好地處理復(fù)雜的故障分析。
優(yōu)化診斷模式具有重要的理論意義,網(wǎng)絡(luò)故障診斷條件的優(yōu)化是在功能形成過程中,根據(jù)組態(tài)原理自動形成所需的保護和停機條件,以優(yōu)化診斷模式,需要多級后備保護,而優(yōu)化方法是次要且難以考慮的,如何建立數(shù)學(xué)模型來診斷網(wǎng)絡(luò)故障和提高診斷速度是當下重要的研究領(lǐng)域。
(四)基于模糊理論
模糊性是建立一個典型的集合論模型,將語言變量和近似推理引入到智慧的黑暗邏輯中,模糊理論能夠適應(yīng)不確定性;它的模糊知識庫是用語言變量表示的。模糊理論在電氣系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用可以分為兩類:
首先,診斷是基于正確的信息,但是故障與保護裝置和斷路器的相應(yīng)動作之間存在不確定的相關(guān)性,這是通過模糊指令鏈定量描述的;其次是報警信息的可靠性,根據(jù)系統(tǒng)和故障檢修操作的網(wǎng)絡(luò)布局,判斷斷路器的狀態(tài),提供報警信息的可信度,從而使專家系統(tǒng)或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷結(jié)果不清晰。在專家系統(tǒng)的幫助下,模糊理論還可以與其他人工智能技術(shù)相結(jié)合。為了提高診斷的準確性,分析了不確定性對智能診斷系統(tǒng)的影響,指出模糊集理論的應(yīng)用不足以達到指令級,無法建立和識別模糊復(fù)雜系統(tǒng)模型,語言規(guī)則的獲取、遺忘和變化限制了這些規(guī)則的應(yīng)用。
為了更有效地研究和應(yīng)用與電力故障診斷相關(guān)的診斷理論現(xiàn)狀,該診斷系統(tǒng)實施的條件和實際需求如下:
(一)信息不完整情況下的電力系統(tǒng)故障診斷方法研究。在許多實際的能源供應(yīng)系統(tǒng)中,現(xiàn)有方法的前提條件不能滿足。這些方法的應(yīng)用必須以這些簡化假設(shè)為基礎(chǔ)。認為繼電保護不能獲取狀態(tài)信息的假設(shè)是閑置的。這可能與實際情況不符,可能會對數(shù)據(jù)的可靠性產(chǎn)生不利影響。目前,在電力系統(tǒng)故障中發(fā)現(xiàn)的主要問題之一就是對繼電保護信息的不完整性。
(二)一種智能故障診斷方法有很大的局限性,如利用多智能理論建立故障診斷模型,為了診斷和提取知識,采用熱點搜索理論和粗糙度理論來適應(yīng)這些特點,存在大量的故障信息,信息冗余、信息丟失或噪聲污染。
(三)在電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的同時,隨著電網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)故障診斷將成為一種現(xiàn)實設(shè)備并及時維護。
(四)由于大多數(shù)診斷理論都是以知識體系為基礎(chǔ)的。因此實際過程的傳播在診斷領(lǐng)域、整個智能領(lǐng)域和電力系統(tǒng)故障診斷的實踐研究中非常重要。結(jié)合電力系統(tǒng)的實際情況,重視綜合故障信息的收集和處理,包括建立故障診斷數(shù)據(jù)庫,建立和實施區(qū)域網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng),從實際應(yīng)用中提取關(guān)鍵問題。智能診斷方法用于分析和排除診斷范圍內(nèi)的故障,為操作人員和維修人員提供分析和決策支持工具。以確定故障原因。
電網(wǎng)故障診斷對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要,各種診斷方法和技術(shù)層出不窮。然而。這一問題并沒有在實際系統(tǒng)中得到很好地解決。電力系統(tǒng)對故障診斷網(wǎng)絡(luò)、模糊理論提出了更高的要求,上述方法可以從不同的角度解決診斷問題,但在如何將各種診斷算法進行集成,更好地滿足實際區(qū)域的要求這些問題上,解決方案還不成熟,需要進一步探討。