葉 華，王國平，陳 飛，郭云鵬

（云南電力調(diào)度控制中心，云南昆明 650217）

電力自動(dòng)化系統(tǒng)包含繼電保護(hù)裝置、自動(dòng)化裝置、故障錄波器等電子裝置[1]，各類電子裝置的投入越來越多，導(dǎo)致電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障發(fā)生概率顯著上升[2]。以往診斷電力自動(dòng)化系統(tǒng)通常采用基于故障樹的故障診斷系統(tǒng)[3]和基于多維信息融合的故障診斷系統(tǒng)[4]，但上述系統(tǒng)均存在易受主觀因素影響、運(yùn)行功率高的缺陷。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為解決上述問題提供了有效途徑。利用人工智能技術(shù)分析數(shù)據(jù)得到相關(guān)知識的過程即數(shù)據(jù)挖掘，該過程獲取的知識一般為概念、規(guī)則、特征等[5]。將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于電力自動(dòng)化系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)挖掘的電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)，準(zhǔn)確診斷電力自動(dòng)化系統(tǒng)的故障，降低故障診斷系統(tǒng)的運(yùn)行功率。

1 數(shù)據(jù)挖掘的電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

基于數(shù)據(jù)挖掘的電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖1 所示，其采用多層多模塊設(shè)計(jì)理念[6]，整體分為3 個(gè)層次：實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互功能的應(yīng)用表現(xiàn)層、包含處理業(yè)務(wù)邏輯的業(yè)務(wù)處理層和存放支持系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)層。

圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

1）應(yīng)用表現(xiàn)層是人機(jī)交互的工具[7]，可將系統(tǒng)操作者的需求傳遞至業(yè)務(wù)處理層內(nèi)，同時(shí)利用顯示器顯示業(yè)務(wù)處理層數(shù)據(jù)處理結(jié)果，完成信息交流。基于數(shù)據(jù)挖掘的電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)中應(yīng)用表現(xiàn)層即系統(tǒng)的控制界面，故障顯示界面。

2）業(yè)務(wù)處理層在接收應(yīng)用表現(xiàn)層發(fā)送的控制命令后，根據(jù)設(shè)定邏輯完成命令。在此過程中，系統(tǒng)程序會(huì)依照命令調(diào)度相關(guān)數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)后將相關(guān)結(jié)果反饋至應(yīng)用表現(xiàn)層。業(yè)務(wù)處理層中包含的主要功能有基本信息采集、故障分析與判斷、故障追蹤、預(yù)警分析等。

3）數(shù)據(jù)層中包含系統(tǒng)初始化設(shè)置信息、電力自動(dòng)化系統(tǒng)信息、設(shè)備信息、錄播數(shù)據(jù)信息、電力自動(dòng)化系統(tǒng)分布圖等。數(shù)據(jù)層為業(yè)務(wù)處理層提供信息服務(wù)，數(shù)據(jù)層內(nèi)各項(xiàng)信息存儲模型各不相同[8]：部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)庫內(nèi)、部分?jǐn)?shù)據(jù)以XML 文件形式存儲、電力自動(dòng)化系統(tǒng)分布圖等均以圖片形式存儲。

1.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)電力自動(dòng)化系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行需求，提升電力自動(dòng)化系統(tǒng)信息化、智能化整體水平，使自動(dòng)診斷系統(tǒng)運(yùn)行的不同環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)可控與能控[9-10]，設(shè)計(jì)了電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)功能模塊，如圖2所示。系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲存、故障診斷、故障追蹤以及警告管理等功能模塊，利用這些功能模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體有效的運(yùn)行。

圖2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

1.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的故障自動(dòng)診斷算法

電氣自動(dòng)化系統(tǒng)狀態(tài)參量通常具有多變性，針對電氣自動(dòng)化系統(tǒng)參量間相關(guān)性挖掘分析的不足，造成系統(tǒng)參量缺少系統(tǒng)性認(rèn)知。組合電力自動(dòng)化系統(tǒng)多參量，提取特征量并對其實(shí)施合并，分析狀態(tài)參量間相關(guān)性等均可由狀態(tài)參量關(guān)聯(lián)規(guī)則分析完成。電氣自動(dòng)化系統(tǒng)狀態(tài)參量關(guān)聯(lián)規(guī)則可通過A=＞B的形式描述，代表“假設(shè)存在A，則存在B”[11-12]。其中A和B分別表示前項(xiàng)狀態(tài)參量與后項(xiàng)狀態(tài)參量，A既可以是一個(gè)狀態(tài)參量也可以是狀態(tài)參量集合，B通常是一個(gè)狀態(tài)參量。用W表示電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障，U表示待挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則庫，假設(shè)電力自動(dòng)化系統(tǒng)中包含n個(gè)故障，則U={W1,W2,…,Wj,…,Wn}，各故障中又包含m個(gè)項(xiàng)，W={V1,V2,…,Vi,…,Vm} 。

用Z表示項(xiàng)集A的支持度，其計(jì)算公式如下：

式（2）表示A=＞B關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度：

式中，Z和N(A?W)分別為支持度和集合數(shù)量。

K為A=＞B關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信度，具體為：

式中，K描述的是項(xiàng)集內(nèi)同時(shí)存在A項(xiàng)集與B項(xiàng)集的幾率[13]。

針對電力自動(dòng)化系統(tǒng)狀態(tài)參量的關(guān)聯(lián)規(guī)則，狀態(tài)參量可通過定義最小支持度與可信度的閾值確定，獲取Z值與K值均較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則，由此判斷電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障類型。

1.4 基于數(shù)據(jù)挖掘的故障追蹤流程

根據(jù)相關(guān)規(guī)則確定電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障類型后，根據(jù)決策樹算法提出基于數(shù)據(jù)挖掘的故障追蹤流程對故障進(jìn)行追蹤，分析電力自動(dòng)化系統(tǒng)數(shù)據(jù)，確定故障產(chǎn)生原因[14-16]。基于數(shù)據(jù)挖掘的故障追蹤包含兩部分，分別是電力自動(dòng)化系統(tǒng)各廠站端的局部決策樹歸納和故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)內(nèi)的最終決策樹。局部決策樹歸納的主要功能是采集對應(yīng)廠站的不同報(bào)警信號，經(jīng)由監(jiān)督模型將其遞歸劃分成決策樹的枝子樹；最終決策樹中包含故障區(qū)域內(nèi)各監(jiān)督模型和決策子樹，將整體信息增量最高的決策子樹作為優(yōu)先確定的子樹，構(gòu)建故障原因預(yù)測模型。通過上述過程構(gòu)建的故障原因預(yù)測模型既可防止數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的大量存放，還能夠?qū)Q策樹模型緊密結(jié)合，提升故障原因追蹤效率。電力自動(dòng)化系統(tǒng)中基于數(shù)據(jù)挖掘的故障追蹤流程如圖3 所示，其中實(shí)現(xiàn)和虛線分別代表控制流和數(shù)據(jù)流。系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷模塊利用基于數(shù)據(jù)挖掘的故障自動(dòng)診斷算法確定故障類型后，調(diào)用故障追蹤流程。故障區(qū)域中不同廠站內(nèi)調(diào)用局部算法，實(shí)時(shí)預(yù)處理對應(yīng)站內(nèi)報(bào)警信息，構(gòu)建訓(xùn)練集合，依照監(jiān)督模型劃分局部報(bào)警信息模型。廠站確定當(dāng)前監(jiān)督模型，并且根據(jù)確定的監(jiān)督模型向全局算法傳遞當(dāng)前樣本。全局算法匯總不同廠站的監(jiān)督模型與樣本增益，逐次計(jì)算全局信息增量上限值反饋至不同廠站的局部算法。局部算法依照接收的反饋信息生成報(bào)警信息節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建以信息增量值、報(bào)警記錄和故障類型分別為根節(jié)點(diǎn)、枝節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)的局部決策樹。不同廠站的樣本類型劃分成功后生成的局部決策樹傳輸至全局算法內(nèi)，選取信息增量上限值作為優(yōu)先決策。全局決策樹依照分類數(shù)據(jù)與增益數(shù)值確定故障原因，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)故障診斷性能。

圖3 故障追蹤流程

2 電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)的測試分析

為驗(yàn)證設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)挖掘的電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)的實(shí)用性，選取某市電力自動(dòng)化系統(tǒng)為研究對象，其中包含相鄰7 座220 kV 變電站的電力系統(tǒng)調(diào)度相關(guān)信息，這些信息均來自于在線監(jiān)測系統(tǒng)，利用模擬通信信息將其匯總至該文系統(tǒng)中作為參照數(shù)據(jù)。設(shè)定故障類型與故障原因，采用該文系統(tǒng)進(jìn)行故障自動(dòng)診斷實(shí)驗(yàn)。表1 所示為實(shí)驗(yàn)過程中主要狀態(tài)參量名稱。

表1 主要狀態(tài)參量名稱表

2.1 數(shù)據(jù)采集結(jié)果

圖4 所示為該文系統(tǒng)采集的研究對象調(diào)度數(shù)據(jù)結(jié)果與實(shí)際在線監(jiān)測系統(tǒng)采集結(jié)果的對比情況。分析圖4 可知，該文系統(tǒng)采集的研究對象電力調(diào)度數(shù)據(jù)與在線監(jiān)測系統(tǒng)采集結(jié)果基本一致，由此說明該文系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集結(jié)果具有較高精度，側(cè)面驗(yàn)證該文系統(tǒng)故障診斷精度。

圖4 數(shù)據(jù)采集結(jié)果

2.2 故障類型診斷結(jié)果

設(shè)定研究對象故障類型為W2，采用該文系統(tǒng)診斷研究對象故障類型，結(jié)果如圖5所示。分析圖5得到，各項(xiàng)狀態(tài)參數(shù)中W2(套管接地)與W10(絕緣油帶電傾向)的支持度較高，而W2(套管接地)、W5(主絕緣介損)和W7(主絕緣電阻)的可信度相對較高。將各項(xiàng)狀態(tài)參數(shù)的支持度與可信度相結(jié)合，得到W2(套管接地)為研究對象故障類型。該文系統(tǒng)診斷結(jié)果與設(shè)定結(jié)果一致，說明該文系統(tǒng)能夠自動(dòng)、準(zhǔn)確診斷研究對象故障類型。

圖5 故障類型識別結(jié)果

2.3 故障原因診斷結(jié)果

設(shè)定研究對象的故障原因，采用該文系統(tǒng)診斷研究對象故障原因，與設(shè)定原因進(jìn)行對比，以驗(yàn)證該文系統(tǒng)故障原因診斷精度，對比結(jié)果如表2 所示。分析表2 得到，該文系統(tǒng)故障原因診斷結(jié)果與設(shè)定故障原因基本一致，由此說明該系統(tǒng)能夠自動(dòng)、準(zhǔn)確診斷研究對象的故障原因。

表2 故障原因的診斷結(jié)果

2.4 系統(tǒng)運(yùn)行功率測試

為測試該系統(tǒng)運(yùn)行功率，分別以基于故障樹故障診斷系統(tǒng)(文獻(xiàn)[3])和基于多維信息融合的故障診斷系統(tǒng)(文獻(xiàn)[4])為對比系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。測試該文系統(tǒng)和對比系統(tǒng)在不同工作時(shí)長條件下的運(yùn)行功率，設(shè)定測試時(shí)間為600 min，測試結(jié)果如表3 所示。分析表3 能夠得到，在研究對象不同運(yùn)行時(shí)長條件下，采用該文系統(tǒng)診斷研究對象故障過程中，該文系統(tǒng)運(yùn)行功率均值43.95 W；對比系統(tǒng)診斷研究對象故障過程中的運(yùn)行功率均值分別為49.55 W和48.63 W，由此可知該文系統(tǒng)運(yùn)行功率較低。同時(shí)分析表3 中數(shù)據(jù)還能得到該文系統(tǒng)運(yùn)行功率狀態(tài)波動(dòng)并不顯著，平緩性顯著優(yōu)于對比系統(tǒng)。上述結(jié)果說明該文系統(tǒng)故障診斷時(shí)具有較高的穩(wěn)定性。

表3 各系統(tǒng)的運(yùn)行功率測試

3 結(jié)束語

該文設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘的電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)，利用基于數(shù)據(jù)挖掘的故障自動(dòng)診斷算法和故障追蹤流程進(jìn)行電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障自動(dòng)診斷，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確診斷電力自動(dòng)化系統(tǒng)故障類型與故障原因。受環(huán)境條件制約，該文系統(tǒng)還需進(jìn)一步完善，例如提升系統(tǒng)存儲空間利用率等，期望通過進(jìn)一步優(yōu)化與開發(fā)完善系統(tǒng)性能。