劉雪鋒,王紅平,鐘汶兵,畢澤民,金鑫
(云南電網(wǎng)有限責任公司玉溪供電局,云南 玉溪 653100)
隨著國民經(jīng)濟和社會不斷發(fā)展,電力剛性需求持續(xù)增加,區(qū)域骨干電網(wǎng)規(guī)模持續(xù)擴大,輸電線路從數(shù)量和長度上快速增長。輸電線路覆蓋面積越來越大,所處環(huán)境越來越復雜,安全運行面臨技術性與條件性挑戰(zhàn)。因此,有必要按照“失效-異常-正?!钡娜袛嗄P?,對輸電線路在線監(jiān)測及其可靠性進行專題研究。研究表明,數(shù)據(jù)驅動技術下,輸電線路在線監(jiān)測功能與可靠性評估,能根據(jù)相關概率對故障原因進行判斷,提高故障處理效率。不影響電力傳輸?shù)那闆r下,基于數(shù)據(jù)驅動的輸電線路在線監(jiān)測及可靠性評估,能實現(xiàn)更高效的連續(xù)監(jiān)測,對故障征兆進行預判,為輸電線路的缺陷和隱患處理提供決策依據(jù)。
FTA分析法主要是根據(jù)可靠性工程對已經(jīng)產(chǎn)生的較為復雜的系統(tǒng)故障進行判斷與分析的技術手段,經(jīng)過不同層級的逐一分解,找到故障出現(xiàn)的直接誘因與間接誘因。為保證在線裝置檢測系統(tǒng)能夠及時識別出線路中的故障,將以系統(tǒng)異常原因為切入點,通過FTA分析法創(chuàng)建在線監(jiān)測裝置故障樹圖,明晰故障監(jiān)測的原理與過程,內容如圖1所示。
通過圖1內容可知,能夠影響在線監(jiān)測系統(tǒng)并使其發(fā)出異常的原因通常在于外部環(huán)境的干擾、裝置本體的故障以及裝置狀態(tài)的變化。具體因素描述如下[1]。
圖1 裝置異常故障樹
外部環(huán)境的干擾因素包含高電壓大電流、超高或超低溫、雷電等,受到這些外部環(huán)境的影響,在線監(jiān)測裝置可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)跳變、抖動的問題。外部環(huán)境可以進一步細分為惡劣工況與環(huán)境干擾。
輸電線路在線監(jiān)測裝置由軟、硬件共同組成。在線監(jiān)測裝置的硬件包括電源單位、主控單位、傳感器單位、通信單位以及信號處理單位。在線監(jiān)測裝置中信號處理單元、主控單元及傳感器單元主要負責數(shù)據(jù)的采集和處理,電源單元為裝置提供能量,通信單元利用無線傳輸方式,將信息進行傳遞。在線監(jiān)測裝置在運行過程中出現(xiàn)的故障與原因有以下幾點。
一是傳感器故障,外部環(huán)境惡劣、安裝不當會影響測量效果,數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏移;傳感器超壽命運行,影響測量效果的準確性與靈敏性;檢測單元出現(xiàn)故障會使傳感器徹底失效。
二是通信故障,SIM卡欠費停機、通信模塊受損會使數(shù)據(jù)出現(xiàn)停斷現(xiàn)象;通信質量不佳會造成數(shù)據(jù)在短期內的中斷。
三是軟件故障,參數(shù)設置出現(xiàn)偏差或錯誤、軟件版本內部存在缺陷都會造成裝置數(shù)據(jù)長期或瞬時的中斷。
受到安裝位置、實施技術、外部環(huán)境等諸多因素的影響,輸電線路在線監(jiān)測裝置第一時間檢測到故障的幾率較低,即便在第一時間發(fā)現(xiàn)了故障,也很難及時對故障進行類型判斷與原因查找。因此,明晰在線監(jiān)測裝置具備非線性及非平穩(wěn)性的基礎上,提出了將貝葉斯網(wǎng)絡與裝置異常故障樹相結合的解決辦法。利用異常模式修正的方式,創(chuàng)建裝置故障概率模型,這種方法能夠有效提高故障識別率,并具備解釋性強、診斷速度快的特征。
貝葉斯網(wǎng)絡是建立在概率理論與圖論建立概率推理有向無環(huán)圖的方法,有向無環(huán)圖由節(jié)點與有向邊共同構成,其中,節(jié)點表示隨機變量,有向邊表示變量從起點到終點的影響。裝置故障樹與貝葉斯網(wǎng)絡的結合,突顯出系統(tǒng)的雙向推理與強解釋性的優(yōu)勢,并以此做為可靠性評估的主要方法。
明確在線監(jiān)測裝置發(fā)生故障的實際部件與誘因后,應對裝置進行可靠性評估,為之后在線監(jiān)測裝置的運維工作提供往期數(shù)據(jù)支持。經(jīng)統(tǒng)計得出,裝置故障狀態(tài)分為正常、異常以及故障,三個故障狀態(tài)之間存在一定模糊性。根據(jù)模糊綜合評價應用于在線監(jiān)測裝置的可靠性評估方法[2]。因為模糊綜合評價方法能夠有效的將模糊問題進行量化處理,所以已經(jīng)受到工程領域的廣泛應用,實際評估方法如下。
3.2.1 創(chuàng)建裝置可靠性評價指標體系
首先,對指標集進行定義,指標中各元素含義如表1所示。N={N3,N4,N5,…,N17},評語集V={V1,V2,V3},評語集中V1,V2,V3分別表示裝置的正常、異常、故障狀態(tài)。
表1 節(jié)點名稱與符號注釋
3.2.2 計算可靠性評價指標權重
由于指標權重和故障概率的重要程度有關,所以將指標風險作為計算權重的主要依據(jù)??紤]到各項指標的重要程度是通過層次分析法來進行計算的,因此,首先將各項指標進行對比,并建立矩陣;其次,對矩陣進行計算,明確矩陣的相對權重及特征向量;最后,將相對權重展開一致性檢驗,確保兩項指標的結果相一致[3]。
3.2.3 確定隸屬函數(shù)
常用于權重計算的隸屬函數(shù)有梯形型、正態(tài)型、k次拋物線等,本次計算將采用中間型梯形分布。
3.2.4 創(chuàng)建模糊評價矩陣
指標代入相應公式得到模糊評價矩陣,矩陣R如下所示。
(1)
式中,rij指的是i指標對j評語的隸屬度;n表示數(shù)量;m表示評語數(shù)量。
3.2.5 得出評價結果
將模糊評價矩陣和權重矩陣進行乘運算,就是模型的評價結果,矩陣如下所示。
b2,…,bm)
(2)
按照隸屬度最大的原則,將評價結果B的最大值與評語相對應就是最終的評價結果。
結合上述研究與規(guī)定,得出輸電線路在線監(jiān)測裝置可靠性評估的運行步驟,過程如圖2所示。
步驟1:結合裝置監(jiān)測到的頻率和特性,通過在線監(jiān)測裝置獲取實時前推時間的數(shù)據(jù)集。
步驟2:檢查數(shù)據(jù)是否重復、缺失以及跳變,如存在異常情況就進入下一步驟,如不存在則回到步驟1。
步驟3:對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)展開異常模式判斷,有多種異常模式并存的概率。
步驟4:將故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)設為先驗概率,并完成故障貝葉斯網(wǎng)絡的計算。
步驟5:以裝置異常模式為補充性信息,將貝葉斯網(wǎng)絡計算得出的結果進行修正。
步驟6:對異常模式數(shù)據(jù)量占正常數(shù)據(jù)量的比重進行計算,即對模糊指標得分的計算。
步驟7:結合模糊指標得分與異常故障的概率,創(chuàng)建模糊評價矩陣。
步驟8:通過模糊評級矩陣與權重矩陣的乘運算,得出在線監(jiān)測裝置的可靠性評價結果。
通過研究在線監(jiān)測裝置在故障異常模式與其相關的關系中,結合FTA、模糊評價法、貝葉斯網(wǎng)絡等,提出數(shù)據(jù)驅動下輸電線路在線監(jiān)測裝置對于故障識別與可靠性評估的原則和方法。此方法可以有效提高裝置可靠性評估的自動化、實時性、精準性水平,及時提供故障原因,提高輸電線路缺陷和隱患處理效率。