王 璐，王 文，戴佳寧

(國網(wǎng)宣城供電公司，安徽 宣城 242000)

0 引言

變電運維主要內(nèi)容為面對變電站等大型設(shè)施的維護與監(jiān)督工作。電力信息故障在變電運維作業(yè)過程中對作業(yè)進(jìn)度與用電安全等方面的影響巨大，因此，本研究針對變電運維過程中電力信息的故障處理進(jìn)行研究與討論[1-5]。

針對電力系統(tǒng)中變電運維處理的應(yīng)用，現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[1]提出了利用數(shù)據(jù)融合對變電運維中的安全防護進(jìn)行監(jiān)控，通過多傳感器技術(shù)對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行互補，這一方法擴展了數(shù)據(jù)監(jiān)控的范圍，但現(xiàn)有算法無法完整實現(xiàn)這一技術(shù)。文獻(xiàn)[2]基于硬件模塊化設(shè)計對電力信息的安全防護進(jìn)行監(jiān)控，但是該技術(shù)方案只能實現(xiàn)硬件監(jiān)控范圍內(nèi)的保護，無法對變電運維系統(tǒng)的整體進(jìn)行檢測。

針對上述研究的技術(shù)缺陷，本研究提出了基于數(shù)據(jù)融合的算法創(chuàng)新，通過軟件平臺設(shè)計的云平臺服務(wù)，主要將現(xiàn)場安全防控平臺與集中管理平臺相結(jié)合，對變電運維中的電力故障進(jìn)行綜合處理。

1 基于數(shù)據(jù)融合和定位的算法創(chuàng)新

壓縮感知算法在電力信息故障數(shù)據(jù)信息采樣過程中對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，通過對稀疏可壓縮的故障信號進(jìn)行迭代，可以使用較少的運算量對故障信息信號進(jìn)行處理[3]。

1.1 壓縮感知算法在變電運維中的應(yīng)用

變電運維過程中，主要考慮對故障地點的排查與故障形式的確定，以此能夠用最快的速度對故障的處理方式與處理過程進(jìn)行規(guī)劃，這一點在運維處理過程中尤為重要。

傳統(tǒng)運維定位系統(tǒng)算法由于數(shù)據(jù)的精細(xì)度不高，算法模糊值過多導(dǎo)致最終計算出的定位也有較大的差異[5]。故障信息的特點，將壓縮感知算法應(yīng)用于定位系統(tǒng)中去，通過權(quán)值的設(shè)置將故障信號定位進(jìn)行精細(xì)化處理，具體算法架構(gòu)如圖1所示。

圖1 壓縮感知算法架構(gòu)

如圖1所示，壓縮感知算法中，通過故障信號的算法定位和多傳感器定位給出基礎(chǔ)定位信息，然后將基礎(chǔ)定位信息進(jìn)行權(quán)值判斷，定位信息清晰的賦予高權(quán)值，定位信息模糊的賦予零權(quán)值，定位信息規(guī)定區(qū)域但不確定的賦予低權(quán)值，將權(quán)值賦予后的信息可以再次調(diào)整定位，反饋到定位匹配中，將信息更加精細(xì)化，從而使得定位的準(zhǔn)確性得到保證[1-5]。

在故障信息定位過程中，假設(shè)從獲取的數(shù)據(jù)信息中輸出多種信號矩陣，設(shè)定信號矩陣為Φ∈RM×N(M?N)，然后再定義未知信號的定義域和屬性，則未知信號可以記作為X∈RN，在其他數(shù)據(jù)信息中，假設(shè)信號矩陣的線性測量值可以定義為Y∈RM，那么對于Y的計算公式可以定義為：

YM×1=ΦM×NXN×1

(1)

在公式(1)中，Y為信號X在故障信息矩陣Φ下的投影，通過壓縮感知算法，將已知投影結(jié)果Y的信息，通過壓縮算法還原出X信號。因為初始X信號中，X信號的維數(shù)要遠(yuǎn)大于Y信號的維數(shù)因此公式(1)的解有無數(shù)個，但在壓縮感知算法的理論之下，對故障信號進(jìn)行求解時，能夠通過最小最優(yōu)化問題來進(jìn)行精確重構(gòu)，因此在面對故障信息處理的問題下使用壓縮感知算法能夠大大增加計算的精確度。

在公式(1)中，也可以作為測量矩陣進(jìn)行計算，比如ΦM×NXN×1，必要時，需要對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行壓縮，假設(shè)測量矩陣記作為：

y=Φx

(2)

則y表示壓縮后的數(shù)據(jù)信息，其中數(shù)據(jù)維度可以為M等。由于電力數(shù)據(jù)在運行過程中容易出現(xiàn)多種數(shù)據(jù)信息，在進(jìn)行壓縮感知時，Φ矩陣需要滿足約束等距原則，該規(guī)則通過以下關(guān)系式進(jìn)行表達(dá)：

(3)

公式(3)中的δ需要滿足最小值能夠使約束等距原則的應(yīng)用達(dá)到最佳值。

1.2 貪婪匹配重構(gòu)算法對壓縮感知算法的補充

貪婪算法主要面向于定位模糊和不確定定位的故障信號。將這些低權(quán)值甚至無權(quán)值的故障信號通過貪婪算法所擁有的篩選機制，對原信號庫進(jìn)行選擇整理，利用迭代逐步逼近設(shè)定的閾值，從而達(dá)到原始信號在一個壓縮后的稀疏感知域的模糊表示[6]。本研究主要通過正交匹配和跟蹤采樣相結(jié)合的貪婪匹配重構(gòu)算法，將計算的復(fù)雜度降低，減少對運算速度的要求，由于經(jīng)過多次迭代，計算得出較為適合的系數(shù)，通過系數(shù)區(qū)域閾值的選擇漸漸縮小故障信號間的線性組合，從而產(chǎn)生高速的重建效率和非常優(yōu)秀的重建效果，并且在對變電運維中的電力信息故障進(jìn)行處理的過程中，能夠保證信息計算的穩(wěn)定性[3-6]。

假定給出稀疏度為1的一個故障信息樣本，在算法中輸入研究中的故障信息矩陣PM×N和測量結(jié)果YM×1，輸出重構(gòu)信號為X，則求解稀疏度的公式可以表示為：

(4)

式中，z為稀疏度為1的故障信息的列向量，且z≠0，則經(jīng)過故障信號重構(gòu)的結(jié)果即為X。通過凸松弛法將算法定位設(shè)計進(jìn)行處理，在處理過程中，將公式(5)的步驟代入公式(4)中，在公式(4)中執(zhí)行一遍，進(jìn)行一次迭代，迭代訓(xùn)練如公式(5)所示：

y′=y′-Pz，X=X+z

(5)

式中，y′為匹配的余量，公式(4)和公式(5)通過算法將測量的電力故障信息矩陣中每個信息的關(guān)聯(lián)性利用信號逼近與余量更新等途徑進(jìn)行處理，保證每一次迭代都處于最優(yōu)解。

基于上述理論分析，下面對步驟進(jìn)行以下說明。

1)實現(xiàn)對輸入的電力信息故障數(shù)據(jù)信息進(jìn)行初始化處理，以測量矩陣y=Φx作為輸出對象，為了計算方便，在初始化時，將數(shù)據(jù)模型內(nèi)部的列向量進(jìn)行施密特正交化處理，其中數(shù)據(jù)的采樣信號為y，稀疏度記作為k，完成初始化后，進(jìn)行下一步工作。

2)在多種電力信息數(shù)據(jù)集合中找出索引集Λt，則存在以下關(guān)系式：

Λt=argi=1,2,…,N

(6)

完成數(shù)據(jù)索引后，進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)計算。在完成索引后，數(shù)據(jù)結(jié)合最大值滿足以下條件：max|17|。

3)然后進(jìn)行數(shù)據(jù)計算，則滿足以下條件則表示計算完成：

bt=10，rt=Y-bt

(7)

4)然后進(jìn)行迭代計算，則在t=t+1情況下，當(dāng)t

1.3 超聲信號網(wǎng)格定位算法對故障精細(xì)化定位的處理

超聲信號因傳播速度快，在測量精度方面能夠達(dá)到微秒級別的測量精度。因此，在變電運維中，通過使用超聲信號對不易定位的故障信號進(jìn)行網(wǎng)格定位，網(wǎng)格大小的初始值選擇根據(jù)運維區(qū)域的大小進(jìn)行選擇，每次篩選將網(wǎng)格平均分為4分，細(xì)化到其中的1份，如圖2所示。

圖2 網(wǎng)格細(xì)化定位圖

如圖2所示，將網(wǎng)格沿著對角線進(jìn)行劃分，能夠劃分為4塊相同的區(qū)域，通過4個角與中心點連線的中點，可以連接成一個面積為原網(wǎng)格四分之一的新區(qū)域，對目標(biāo)網(wǎng)格的細(xì)分最小偏差計算公式：

(4)

如公式(4)所示，W為權(quán)重值，di為測量之后得出的故障點與原點的距離，d0為上次測量得到的故障點與原點的距離，此迭代的終止條件為距離值或精細(xì)值達(dá)到壓縮感知算法中得到的閾值[5]。

超聲波網(wǎng)格精細(xì)算法就是利用此方法將故障信號集合比作一個網(wǎng)格，不斷對其進(jìn)行精細(xì)化，輔助壓縮感知算法對故障點的精細(xì)化過程進(jìn)行處理，進(jìn)而使得最終結(jié)果的精細(xì)度更加穩(wěn)定[7]。

2 電力信息故障監(jiān)測平臺的設(shè)計

變電運維的電力信息故障因素具有多樣性與不確定性]，因此本研究通過搭建安全防護平臺對電力信息故障進(jìn)行監(jiān)測[8-10]。

2.1 平臺的功能設(shè)計

本研究平臺主要通過對傳統(tǒng)安全防護平臺進(jìn)行創(chuàng)新，從而設(shè)計一款能夠面對變電運維過程中故障發(fā)現(xiàn)與處理的實用型平臺[10]。該平臺將作為變電運維工作中的核心，通過對現(xiàn)場的安全管理作為切入點，突出安全管理的及時性與準(zhǔn)確性[11]。功能設(shè)計圖如圖3所示。

圖3 功能設(shè)計圖

如圖3所示，在平臺的功能設(shè)計中，選擇物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為平臺的搭建技術(shù)，通過GitHub技術(shù)添加web交互，利用移動應(yīng)用終端技術(shù)的引進(jìn)擴大電力信息的調(diào)控，使得變電運維人員能夠通過專用的移動終端實時地對電力情況進(jìn)行監(jiān)視與調(diào)控[12]；在可視化的方面，本研究運用可視化圖表與GIS三維建模等方法，將每個信息進(jìn)行可視化處理，努力改進(jìn)傳統(tǒng)電力信息監(jiān)控平臺對數(shù)據(jù)分析不明顯，解釋度不足的情況，通過可視化的引入，在實時數(shù)據(jù)的處理方向增加效率。在網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)方面，運用服務(wù)調(diào)度框架、系統(tǒng)總線與異步通信框架相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)通信方式，對系統(tǒng)整體提供網(wǎng)絡(luò)支持[13-14]。

2.2 平臺的架構(gòu)設(shè)計

平臺架構(gòu)主要分為硬件架構(gòu)與軟件架構(gòu)，在硬件架構(gòu)方面主要通過對服務(wù)器的架構(gòu)與通信設(shè)施的架構(gòu)支撐系統(tǒng)的硬件架構(gòu)，具體硬件架構(gòu)如圖4所示。

圖4 運維系統(tǒng)硬件架構(gòu)

如圖4所示，硬件架構(gòu)的平臺布局分為三層，第一層為數(shù)據(jù)存儲和SAN交換機，主要實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)的保存；第二層主要包含數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、數(shù)據(jù)監(jiān)控服務(wù)器、管理服務(wù)器、運維監(jiān)控站和手動維護站，通過第二層的部署，實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)處理功能，同時對異常數(shù)據(jù)的報警、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和數(shù)據(jù)的采樣等功能均有所安排，在整個硬件系統(tǒng)中處于決策執(zhí)行的一層；第三層通過數(shù)據(jù)采集與通信交換機和時間同步采集裝置，將信息處理結(jié)果第一時間反饋到運維人員手中，實現(xiàn)系統(tǒng)的實時性與穩(wěn)定性[15-20]。

2.3 運維系統(tǒng)的軟件架構(gòu)

運維系統(tǒng)的軟件架構(gòu)也分為三層，這三層分別為應(yīng)用層、核心層和傳感層[21]。應(yīng)用層主要提供運維過程中的應(yīng)用服務(wù)和應(yīng)用持久化服務(wù)；核心層通過前端通信及計算中心對信號進(jìn)行處理，同時核心層作為中間層，向上面對應(yīng)用層有服務(wù)作用，向下面對傳感層有調(diào)控作用，同時利用前端通信能夠?qū)⑿畔⒓皶r反饋，因此核心層需要支持多通道和持久化的服務(wù)；傳感層主要通過超聲波對故障進(jìn)行定位傳感，將故障信息傳遞到核心層處理，是整個系統(tǒng)“五官”的代表[22-24]。軟件系統(tǒng)的三層設(shè)計如圖5所示。

圖5 軟件監(jiān)控平臺的設(shè)計

如圖5所示，變電運維過程中的電力故障信息經(jīng)由傳感層網(wǎng)絡(luò)采集交由前端通信，核心層計算甄別，最后交由應(yīng)用層對處理后的信息進(jìn)行應(yīng)用可視化，對故障信息進(jìn)行報警，運維人員通過應(yīng)用操作，能夠選擇不同的運維信息作為關(guān)注點，針對不同權(quán)值的信息也具有不同的報警方式。保證了大故障與小故障處理緩急程度的排序[24]。

3 仿真結(jié)果與分析

3.1 試驗環(huán)境

在試驗時，采用的硬件計算機操作系統(tǒng)為Microsoft Windows 2020，64 位。運行環(huán)境硬件參數(shù)為CPU：Inter(R)Core(TM)i7；主頻為2.59 GHz；內(nèi)存128 G。

本研究通過模擬湖南省長沙市岳麓區(qū)國際企業(yè)港的變電運維配置來驗證本研究的技術(shù)優(yōu)越性。據(jù)初步了解，長沙市在十五年內(nèi)預(yù)計將變電站提高到五百余座，其中包括兩座一千千伏特高壓變電站、十五座五百千伏變電站、一百余座220千伏變電站和四百余座110千伏變電站，因此，在變電運維方面壓力巨大。

3.2 試驗過程

給定一個含有變電運維中故障信息的信息集，分別輸入本研究系統(tǒng)(下文簡稱系統(tǒng)a)的傳感層與文獻(xiàn)[1]系統(tǒng)(下文簡稱系統(tǒng)1)及文獻(xiàn)[2]系統(tǒng)(下文簡稱系統(tǒng)2)中，通過對比3種系統(tǒng)對故障信息的檢測概率和信息反饋的延遲來對比傳統(tǒng)變電運維安全防護系統(tǒng)與本研究所設(shè)計的電力信息檢測系統(tǒng)方案的技術(shù)優(yōu)越性。

本試驗實驗對象選擇一百組含有簡單故障原因的故障信息的數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)群一號，再選擇一百組含有多種復(fù)雜故障信息的數(shù)據(jù)群信息建立數(shù)據(jù)群二號，每隔一定的時間對變電運維安全防護系統(tǒng)輸入一次故障信息數(shù)據(jù)，檢查數(shù)據(jù)輸入后系統(tǒng)的報警情況，通過系統(tǒng)的報警次數(shù)和報警的時間延遲來對比3種系統(tǒng)面對故障的反應(yīng)情況及反應(yīng)時間，建立對照組。最后將仿真結(jié)果列為表格。

3.3 試驗結(jié)果

將故障數(shù)據(jù)集一號分別輸入系統(tǒng)a、系統(tǒng)1和系統(tǒng)2中，對3種系統(tǒng)的報警結(jié)果進(jìn)行整理，最終列出表格如表1所示。

表1 一號數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果對比

檢測故障個數(shù)結(jié)果分析如圖6所示。

圖6 一號數(shù)據(jù)群檢測系統(tǒng)延遲柱狀圖

由表1和圖6可得，本研究所設(shè)計的系統(tǒng)對單個元器件故障檢測識別率高達(dá)100%，并且平均延遲在14 ms；而系統(tǒng)1對單個元器件的故障識別率僅為95%，在系統(tǒng)延遲上也達(dá)到了獎金32 ms的延遲；系統(tǒng)2在判別率上比系統(tǒng)1高出3個百分點，達(dá)到98%，但是仍然比系統(tǒng)a判別率低，在延遲方面，系統(tǒng)2比系統(tǒng)1優(yōu)化了15.6%，達(dá)到27 ms的延遲，但是仍超系統(tǒng)啊大概一倍的時間。經(jīng)過上述實驗結(jié)果的分析，明顯看出在面對簡單的系統(tǒng)故障，本研究在甄別準(zhǔn)確率和甄別時間上都有很大的優(yōu)勢。

對數(shù)據(jù)集二號的輸入后的系統(tǒng)反饋結(jié)果進(jìn)行整理，最終列出表格如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)集二號檢測結(jié)果對比

檢測故障個數(shù)結(jié)果如圖7所示。

圖7 二號數(shù)據(jù)群檢測系統(tǒng)延遲柱狀圖

由表2和圖7可知，本研究所用的系統(tǒng)在面對復(fù)雜的故障信息時仍有98%的檢測識別率；系統(tǒng)1在故障信息變得復(fù)雜的情況下，識別準(zhǔn)確率只有85%，系統(tǒng)延遲也增加至65 ms；系統(tǒng)2在故障檢測中識別率為93%，對比簡單故障識別率下降明顯，比系統(tǒng)1的識別率高九個百分點，但是仍比系統(tǒng)a的識別率低，在延遲上也是，優(yōu)于系統(tǒng)1的延遲，但是比系統(tǒng)a的延遲高。

3.4 結(jié)果分析

由上述試驗可以得出結(jié)論，不論是在檢測準(zhǔn)確度上還是延時問題的處理上，本研究所設(shè)計的系統(tǒng)都要優(yōu)于文獻(xiàn)[1]的系統(tǒng)與文獻(xiàn)[2]的系統(tǒng)。在面對復(fù)雜故障信息的處理甄別時，文獻(xiàn)[1]系統(tǒng)無法準(zhǔn)確進(jìn)行報警，且報警反饋延時過長，文獻(xiàn)[2]系統(tǒng)雖然有所改良，但仍然有不小的誤差，本研究所用系統(tǒng)不僅能準(zhǔn)確地對故障信息進(jìn)行檢測與定位，并且延遲短，效率高，更有利于運維人員對故障進(jìn)行處理與記錄。

4 結(jié)束語

本研究基于變電運維中的電力信息故障處理技術(shù)、通過貪婪匹配算法對壓縮感知算法進(jìn)行改良，讓其更適用于電力信息的處理中，使用超聲信號網(wǎng)格定位算法對區(qū)域內(nèi)的故障點進(jìn)行定位。構(gòu)建出新型的三層運維系統(tǒng)物理模型與三層軟件模型，進(jìn)一步改進(jìn)了傳統(tǒng)變電運維系統(tǒng)精度不高與時延過長等缺點，實現(xiàn)了簡單迅速且高準(zhǔn)確率對區(qū)域內(nèi)變電運維的安全運行與檢修，這使得變電運維電力信息故障處理領(lǐng)域提升了一個新的技術(shù)高度。

通過對安全防護系統(tǒng)的研究，進(jìn)而對整個變電運維領(lǐng)域進(jìn)行研究，增加了變電運維的安全性也就是減少了停電事故的產(chǎn)生，這能夠直接體現(xiàn)在日常的生產(chǎn)與生活之中。