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        基于AI加速模塊的換流站控制保護(hù)二次回路預(yù)警系統(tǒng)

        2021-05-23 06:29:50劉英男李亞錦
        電氣技術(shù) 2021年5期
        關(guān)鍵詞:換流站直流波形

        周 源 鞠 翔 劉英男 李亞錦

        (1. 中國南方電網(wǎng)超高壓輸電公司昆明局,昆明 650000;2. 山東大學(xué)電氣工程學(xué)院,濟(jì)南 250061)

        0 引言

        自三峽直流輸電工程建設(shè)以來,我國直流輸電技術(shù)高速發(fā)展,相繼建成了數(shù)個(gè)特高壓直流工程。直流輸電工程是一項(xiàng)龐大的系統(tǒng)工程,直流輸電控制保護(hù)技術(shù)是其中的關(guān)鍵技術(shù)之一[1-3]。

        近幾年,直流控制保護(hù)二次回路隱蔽故障導(dǎo)致的繼電保護(hù)不正確動作事件多次發(fā)生[4-6]:文獻(xiàn)[4]分析了電流二次回路中性線開路和電流二次回路兩點(diǎn)接地導(dǎo)致保護(hù)誤動作原因,并提出繼電保護(hù)采用獨(dú)立二次回路的方案;文獻(xiàn)[5]介紹了二次回路空開異常導(dǎo)致?lián)Q相失敗和直流電壓采集傳感器故障引起直流電壓波動而導(dǎo)致閉鎖的事故案例;文獻(xiàn)[6]分析了直流線路電壓測量異常情況下對控制保護(hù)系統(tǒng)的影響。

        針對直流控制保護(hù)二次回路隱蔽性故障,研究人員提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施和智能化方法。文獻(xiàn)[7]采用因果網(wǎng)絡(luò)診斷測量,對換流站保護(hù)控制設(shè)備的的互感器數(shù)據(jù)進(jìn)行異常識別[7]。文獻(xiàn)[8]設(shè)計(jì)了交流二次回路、開關(guān)量輸入二次回路、斷路器操作二次回路等繼電保護(hù)相關(guān)重要二次回路的狀態(tài)在線檢測方法。上述研究內(nèi)容僅從設(shè)備角度進(jìn)行研究,未從站級運(yùn)維角度考慮,對換流站控制保護(hù)二次回路進(jìn)行系統(tǒng)全面監(jiān)測。

        綜上,本文提出一種基于AI邊緣計(jì)算的監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析預(yù)警系統(tǒng),在故障錄波器裝置端配置每秒鐘可進(jìn)行16萬億次計(jì)算的AI加速模塊,搭建換流站控制保護(hù)多源數(shù)據(jù)模型,在故障錄波器端采用統(tǒng)計(jì)分析和波形分析的多維數(shù)據(jù)處理算法,對換流站控制保護(hù)二次回路數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線計(jì)算,以及時(shí)發(fā)現(xiàn)二次回路隱蔽性缺陷并預(yù)警。

        1 換流站控制保護(hù)多源在線監(jiān)測數(shù)據(jù)

        1.1 在線監(jiān)測數(shù)據(jù)源

        換流站控制保護(hù)多源在線監(jiān)測數(shù)據(jù)包括故障錄波數(shù)據(jù)和保護(hù)裝置采集的電氣量:故障錄波數(shù)據(jù)從故障錄波裝置采集、保護(hù)裝置數(shù)據(jù)從保信子站和直流保護(hù)裝置采集、控制數(shù)據(jù)從站控系統(tǒng)采集。

        1.2 換流站直流控制保護(hù)多源數(shù)據(jù)模型

        換流站保護(hù)二次回路數(shù)據(jù)按照交流場和直流場進(jìn)行劃分,采集數(shù)據(jù)見表1和表2。

        表1 ±800kV直流場保護(hù)采集數(shù)據(jù)

        (續(xù)表1)

        表2 500kV交流場保護(hù)采集數(shù)據(jù)

        2 多維度分析算法

        采用統(tǒng)計(jì)分析算法和波形分析算法,在AI邊緣計(jì)算終端對監(jiān)測量進(jìn)行快速計(jì)算分析。

        2.1 統(tǒng)計(jì)分析算法

        統(tǒng)計(jì)分析算法對控制保護(hù)電氣量依次進(jìn)行閾值比較、趨勢分析和橫向?qū)Ρ取?/p>

        1)閾值比較分析算法,獲取直流站控系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)下,對采集控制保護(hù)電氣量進(jìn)行閾值比較,當(dāng)電氣量大于閾值時(shí)進(jìn)入波形異常分析算法流程,監(jiān)測電氣量的閾值在不同運(yùn)行模式下,對應(yīng)不同的閾值向量,在不同運(yùn)行模式下,電氣量閾值不同,見表3。

        表3 運(yùn)行模式及電氣量閾值

        2)趨勢分析算法是在直流控制系統(tǒng)中獲取運(yùn)行模式、電流指令、電壓指令、功率指令,在相同運(yùn)行模式下對不同時(shí)間尺度的電氣量進(jìn)行變化率計(jì)算,計(jì)算的變化率根據(jù)當(dāng)前的電壓、電流和功率控制指令閾值進(jìn)行對比分析,對監(jiān)測量相鄰時(shí)刻的監(jiān)測值進(jìn)行差值比較,并比較閾值,當(dāng)差值大于閾值時(shí),進(jìn)入橫向?qū)Ρ确治鏊惴ā?/p>

        當(dāng)前時(shí)刻的監(jiān)測值的變化率為

        式中:xt為當(dāng)前時(shí)刻t的狀態(tài)量x的監(jiān)測值;x0為切換到該運(yùn)行模式初始時(shí)刻的狀態(tài)量x的監(jiān)測值。

        3)橫向?qū)Ρ仁菍﹄p重化或三重化配置的保護(hù)裝置電氣量進(jìn)行比對,即兩套或三套保護(hù)裝置上采集的電氣量來自相同測點(diǎn)不同互感器線圈,則有

        式中,W1和W2為同一測量點(diǎn)不同線圈采集的電氣量。偏差ΔW大于閾值時(shí)異常。當(dāng)t時(shí)刻和t?1時(shí)刻的同一監(jiān)測量|ΔWt?ΔWt?1|>δ時(shí),判斷異常。同一時(shí)刻監(jiān)測量各項(xiàng)的差值大于閾值,則進(jìn)入波形異常分析算法流程。

        2.2 波形分析算法

        波形分析算法是對發(fā)現(xiàn)的采集的控制保護(hù)二次回路異常電氣量進(jìn)行波形特征量提取,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為設(shè)備運(yùn)行特征量,特征量為波形上某一給定數(shù)據(jù)窗所提取出的特征信息,表征給定數(shù)據(jù)窗的局部某個(gè)特征,特征提取的變量包括瞬時(shí)值、有效值、諧波、直流分量、差流、頻率、電阻、測距、時(shí)間、跳閘等,從而將波形特征對應(yīng)到故障特征,給出故障點(diǎn)和故障原因[9]。

        根據(jù)突變量原理確定故障發(fā)生時(shí)刻,為故障前后特征量提取做好準(zhǔn)備。錄波數(shù)據(jù)記錄故障前后的波形數(shù)據(jù),為了提取準(zhǔn)確的故障前后特征信息,區(qū)分故障前后的數(shù)據(jù)非常重要,這涉及如何準(zhǔn)確地判斷故障時(shí)刻的問題[10-13]。

        故障的發(fā)生必然會導(dǎo)致波形的突變,基于這一現(xiàn)象,AI加速模塊采用突變原理來判斷故障發(fā)生的時(shí)刻。為了快速準(zhǔn)確查找到故障時(shí)刻,本文采用有效值突變檢測和采樣值斜率突變檢測相結(jié)合的方法,即以周波為單位計(jì)算有效值并判斷相鄰周波是否有突變,一旦檢測出有效值發(fā)生突變,在發(fā)生有效值突變的周波內(nèi)采用前后兩周波采樣值的斜率突變值來判斷準(zhǔn)確的突變點(diǎn),這種突變檢測方法既可保證快速性也可保證準(zhǔn)確性。

        2.3 站級監(jiān)控分析流程

        換流站控制保護(hù)二次回路站級監(jiān)控分析流程如圖1所示,控制保護(hù)二次回路監(jiān)測電氣量采用統(tǒng)計(jì)分析算法進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算,當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常電氣量后,進(jìn)入波形分析算法。

        圖1 換流站控制保護(hù)二次回路站級監(jiān)控分析流程

        考慮控制保護(hù)二次回路缺陷的小樣本特點(diǎn),本文基于大量正常波形數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)建立正常波形樣本庫,特征量包括電氣監(jiān)測量和波形提取的狀態(tài)量。利用聚類算法獲得多維度分析指標(biāo)下的預(yù)警閾值。將AI加速模塊上傳的數(shù)據(jù)加入樣本集,可以動態(tài)修改閾值,適應(yīng)環(huán)境的變化,從而更加準(zhǔn)確地辨識缺陷。其中聚類算法屬于常規(guī)通用算法,在此不再闡述。所述站級監(jiān)控分析算法通過閉環(huán)修正,不斷提高算法模型的識別精度;通過將參數(shù)傳輸?shù)紸I加速模塊,提高AI加速模塊的本地識別精度。

        3 工程方案

        根據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)[14-16],設(shè)計(jì)了基于AI邊緣計(jì)算的換流站二次保護(hù)多維度分析系統(tǒng),系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

        圖2 換流站控制保護(hù)多維度分析系統(tǒng)架構(gòu)

        AI加速模塊通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)IEC 61850協(xié)議獲取交直流保護(hù)裝置、故障錄波器和直流控制系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)量,分析系統(tǒng)界面如圖3所示。

        圖3 基于AI邊緣計(jì)算的換流站二次保護(hù)多維度分析系統(tǒng)

        4 系統(tǒng)驗(yàn)證

        某±800kV換流站有96套交流保護(hù)裝置和86套直流保護(hù)裝置,該換流站為運(yùn)行站,為驗(yàn)證該系統(tǒng)的有效性,只對500kV站用變間隔低壓側(cè)電壓進(jìn)行采集監(jiān)測。

        每個(gè)采集量分別有兩套獨(dú)立的保護(hù)采集裝置,加裝1套交流保護(hù)AI加速模塊,AI加速模塊通過網(wǎng)線與保護(hù)采集裝置連接,通過IEC 61850協(xié)議進(jìn)行通信,61850模型配置如圖4所示。

        圖4 61850模型配置

        對站用變低壓側(cè)電壓A和B套裝置進(jìn)行監(jiān)測,監(jiān)測量見表4。其中自產(chǎn)零序電壓為計(jì)算值,外接零序電壓為測量值,根據(jù)文獻(xiàn)[17]測量元件誤差:橫向屏間同間隔互感器采集數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,同一測量位置的不同傳感器間測量值誤差不大于5%或相位誤差不大于31°。根據(jù)上述規(guī)定,結(jié)合運(yùn)行經(jīng)驗(yàn),設(shè)置計(jì)算閾值,通過AI加速模塊進(jìn)行分析預(yù)警。

        表4 站用變間隔監(jiān)測量

        部署后AI加速模塊獲取A和B套測量裝置的監(jiān)測量,每5min對監(jiān)測量進(jìn)行橫向?qū)Ρ扔?jì)算,加速模塊可根據(jù)計(jì)算結(jié)果,判斷采集裝置的正常異常狀態(tài),超出閾值及時(shí)預(yù)警,監(jiān)測數(shù)據(jù)及計(jì)算橫向差值見表5。通過AI加速模塊,對站用變間隔電壓進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析。

        表5 監(jiān)測數(shù)據(jù)及計(jì)算橫向差值

        針對站用變,單獨(dú)加裝零序電壓傳感器采集外接零序電壓,監(jiān)測其有效值,當(dāng)發(fā)生不對稱故障時(shí)AI加速模塊將外接零序電壓與計(jì)算的自產(chǎn)零序電壓進(jìn)行比較,當(dāng)外接零序電壓小于自產(chǎn)零序電壓,且持續(xù)時(shí)間超過設(shè)定值時(shí),則預(yù)警二次回路零序電壓斷線異常。外接零序電壓趨勢圖如圖5所示。

        圖5 外接零序電壓趨勢圖

        5 結(jié)論

        本文提出一種基于AI邊緣計(jì)算的故障錄波器的換流站二次回路智能分析子站,通過搭建換流站控制保護(hù)多源數(shù)據(jù)模型,采用AI加速模塊,對換流站二次回路數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和計(jì)算,可實(shí)現(xiàn)換流站交直流控制保護(hù)系統(tǒng)二次回路多維度分析及缺陷預(yù)警。

        本文在某±800kV換流站的站用變間隔低壓側(cè)進(jìn)行了系統(tǒng)測試部署,針對站用變低壓側(cè)電壓測量回路,給出了相應(yīng)的采集方式、監(jiān)測量和相應(yīng)的故障判斷方法。后續(xù)研究擴(kuò)展到整個(gè)換流站控制保護(hù)二次回路參量的采集監(jiān)測,擴(kuò)大數(shù)據(jù)樣本庫,通過AI加速模塊快速的計(jì)算能力,及時(shí)預(yù)警換流站二次回路隱蔽缺陷。

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