南方電網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務有限公司 楊榮霞

為了提高電網(wǎng)設備故障診斷的準確度，提出一種融合多源數(shù)據(jù)的電網(wǎng)設備風險預警方法，通過構建變電站設備明細表、描述電網(wǎng)設備運行風險，進行多源故障數(shù)據(jù)的融合，以此為依據(jù)，掌握電網(wǎng)設備風險事件之間的邏輯關系。在此基礎上，調(diào)用設備風險數(shù)據(jù)，按照數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結(jié)構轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成、樣本刪除的順序，對電網(wǎng)設備風險數(shù)據(jù)進行預處理。

通過診斷風險與設定安全閾值的方式，實現(xiàn)對電網(wǎng)設備風險的預警。以此數(shù)據(jù)作為支撐，可構建具有“態(tài)勢感知、生產(chǎn)指揮、分析決策”三類應用功能的變電智能運維管控平臺，為設備、作業(yè)、人員、環(huán)境的集中管控和變電生產(chǎn)工作作業(yè)提供有力支持，從而實現(xiàn)關鍵指標、流程等作業(yè)行為的實時監(jiān)控，滿足現(xiàn)場技術人員對電網(wǎng)設備運行場景信息的有效展示，在真正意義上達到為決策提供可視化輔助的目的?？傊?，加大對電網(wǎng)設備風險預警相關研究的投入，可提升設備狀態(tài)感知、輔助決策及生產(chǎn)指揮能力[1]。

基于物聯(lián)網(wǎng)與移動終端展示技術，可對電網(wǎng)設備的運行信息等進行全景可視化展現(xiàn)，保障終端可實時觀看到設備的運行情況；深度融合多源數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)電網(wǎng)風險、設備風險、作業(yè)風險、環(huán)境風險等安全風險信息互聯(lián)互通；通過動態(tài)分析預警，可實現(xiàn)全面掌控風險、全局視角動態(tài)分析風險、智能指揮消除及防范風險；應用“云、大、物、移、智”等現(xiàn)代信息技術，匯集多源數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)智能分析，可在變電智能運維管控平臺輔助開展變電站各類生產(chǎn)操作指令執(zhí)行，輔助校核智能作業(yè)及程序化操作完成情況，同時將操作過程和實時信息展示。

1 融合多源數(shù)據(jù)的電網(wǎng)設備風險預警方法

1.1 融合多源數(shù)據(jù)分析電網(wǎng)設備風險事件邏輯關系

為實現(xiàn)對電網(wǎng)設備運行風險的有效預警，采用融合多源數(shù)據(jù)的方式構建一個針對電網(wǎng)設備的故障樹體系，以此為依據(jù)，掌握電網(wǎng)設備不同風險之間的邏輯關系[2]。在此過程中，需先進行電網(wǎng)設備運行故障信息的提取與描述，并調(diào)用變電站設備明細表，進行電網(wǎng)設備相關信息的統(tǒng)計。變電站設備明細表中的字段類型為string，字段名/字段描述分別為：SUBSTATION_ID/變電站ID；SUBSTATION_STATUS/狀態(tài)；SUBSTATION_STATUS/電壓等級ID；TRANSFORMER_AMOUNT/主變壓器數(shù)量；OUTLET_COUNT_500kV/500kV出線總回路；OUTLET_COUNT_220kV/220kV出線總回路。

對照以上內(nèi)容，對電網(wǎng)設備風險進行描述，其指標名稱/統(tǒng)計維度分別為：嚴重狀態(tài)設備數(shù)/機構：局/所/巡維；異常狀態(tài)設備數(shù)/機構：局/所/巡維；注意狀態(tài)設備數(shù)/機構：局/所/巡維；風險設備總數(shù)/機構：局/所/巡維；各變電所下異常設備數(shù)/機構：局/所/巡維。

在完成對電網(wǎng)設備多源風險的描述后，綜合專家評估結(jié)果，將風險按照由高到低的方式進行排列。假定在此過程中不同風險的發(fā)生概率表示為P，P的分布可取值在[0，1]之間，但由于不同類型的風險均具有不確定性特點，因此又可將P看作一個模糊集合A，使用A%表示模糊隸屬度：A%=(n(1-a),n,n(1+a))，式中：n表示為模糊集合A隸屬度的平均值；a表示為層級關系，通常需根據(jù)風險集合的總數(shù)對其進行判定。

在此基礎上，需根據(jù)底層風險事件的模糊關系，按照層層遞推的方式將事件的風險進行映射處理[3]。此時假定電網(wǎng)設備故障E和其他多源故障風險事故呈現(xiàn)“與”的關系，則可認為E和其他多源故障風險事故之間的關系為PE-AND=Πni(1+ai)，式中：PE-AND表示為電網(wǎng)設備故障E與多源數(shù)據(jù)之間的關系；i表示為故障事件總數(shù)。按照上述計算公式依次對E1、E2…Ei間的邏輯關系進行計算，也通過此種方式，實現(xiàn)對多源數(shù)據(jù)的有效融合。

1.2 電網(wǎng)設備風險數(shù)據(jù)預處理

在掌握電網(wǎng)設備多源風險事件之間的邏輯關系后，應調(diào)用設備風險數(shù)據(jù)，按照數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結(jié)構轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成、樣本刪除的順序，對電網(wǎng)設備風險數(shù)據(jù)進行預處理。

在進行設備風險數(shù)據(jù)清洗過程中，需根據(jù)多源數(shù)據(jù)間的邏輯關系進行數(shù)據(jù)結(jié)構中空缺位置的填補、異常值數(shù)據(jù)的專項處理、冗余數(shù)據(jù)或重復數(shù)據(jù)的處理等。當前端導出數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)格式難免會受到外界相關因素的干擾，出現(xiàn)部分數(shù)據(jù)字節(jié)丟失的問題，針對此種類型的風險數(shù)據(jù)需采用一個有效的方法，使用“1”或“0”進行數(shù)據(jù)的填充，并在此基礎上篩查數(shù)據(jù)，檢索其中是否存在重復數(shù)據(jù)、與均值或隸屬度差異較大的數(shù)據(jù)值，在完成對所有數(shù)據(jù)的處理后，重整數(shù)據(jù)組，完成數(shù)據(jù)清洗處理。

在進行電網(wǎng)設備風險數(shù)據(jù)結(jié)構轉(zhuǎn)換過程中，需將原有數(shù)據(jù)集合中結(jié)構較為復雜、對應層次過高的數(shù)據(jù)進行量化，使復雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成結(jié)構較為簡單的數(shù)據(jù)，以便于后期對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析。在完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理后，將所有符合標準的數(shù)據(jù)導入一個標準的數(shù)據(jù)庫內(nèi)并設定一個專項表格，用于存儲電網(wǎng)設備饋線反饋的風險[4]?？紤]到不同的饋線數(shù)據(jù)來源渠道不同，因此在進行風險數(shù)據(jù)集成處理過程中，需對原始數(shù)據(jù)進行合并。

在進行電網(wǎng)設備風險數(shù)據(jù)樣本刪除處理時，應區(qū)別原始數(shù)據(jù)集合中的異常樣本數(shù)據(jù)，此部分數(shù)據(jù)被稱之為離群樣本，針對此部分數(shù)據(jù)，可通過鄰近值或聚類集合的方式進行處理與識別[5]。按上文所述步驟完成電網(wǎng)設備風險數(shù)據(jù)的預處理，在此基礎上將數(shù)據(jù)集合按照x=(x-xmin)/(xmax-xmin)進行歸一化處理。式中：x表示為歸一化處理后的電網(wǎng)設備風險數(shù)據(jù)集合；x表示為電網(wǎng)設備風險源數(shù)據(jù)集合；xmin表示為風險變量取值的最小值；xmax表示為風險變量取值的最大值。按此公式完成對數(shù)據(jù)的預處理與集成。

1.3 基于小波轉(zhuǎn)換的電網(wǎng)設備風險診斷與決策

考慮到不同類型設備或不同頻段的電網(wǎng)設備出現(xiàn)的風險是不同的，不同風險對應的能量也是不同的。為實現(xiàn)對風險的有效預警，需根據(jù)風險能量的分布進行電網(wǎng)設備風險的診斷。在此過程中引進小波轉(zhuǎn)換技術對風險能量進行度量，并將系數(shù)的基準值作為能量分布信號，此時可根據(jù)能量值的大小進行風險信號強弱的劃分[6]。假定在此過程中，能量的分布表示為e1，e2，…，em， 小波轉(zhuǎn)換能量的過程可表示為W=ej/m,式中：W表示為小波轉(zhuǎn)換能量分布過程；ej表示為第j個信號的能量分布值；m表示為信號總數(shù)。

在完成上述相關研究后，按照能量信息獲取→風險特征提取→決策融合的流程，進行電網(wǎng)設備風險診斷（圖1）。根據(jù)電網(wǎng)的實際運行需求，進行電網(wǎng)設備異常的診斷，與此同時在終端控制設備上設定一個安全閾值，前端在進行電氣設備掃描時，每發(fā)送一個電氣信號，改進模糊模型將對信號的異常特征進行提取，與此同時，小波將發(fā)生轉(zhuǎn)換，后端根據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)果輸出一個奇異值與能量度結(jié)果。此結(jié)果將自動與閾值進行對接，一旦數(shù)據(jù)值超出閾值范圍將自動觸發(fā)預警，以此種方式便可實現(xiàn)對電網(wǎng)設備風險的有效預警。

圖1 電網(wǎng)設備風險診斷流程

2 實驗

本文通過上述論述實現(xiàn)對融合多源數(shù)據(jù)的電網(wǎng)設備風險預警方法的理論設計，為進一步驗證該方法在實際應用中的效果，將本文提出的預警方法帶入真實電網(wǎng)設備運行環(huán)境當中完成如下實例測試：設定電力企業(yè)中存在某一電網(wǎng)設備W1出現(xiàn)故障問題的現(xiàn)象發(fā)生。同時該電網(wǎng)設備的故障問題具有一定不確定性，因此可能出現(xiàn)故障程度以及影響范圍不斷擴大的問題，進而造成與該電網(wǎng)設備所連接的其他電網(wǎng)設備出現(xiàn)故障問題。詳細記錄在該電網(wǎng)設備W1出現(xiàn)故障后整個電網(wǎng)的故障過程：

首先，W1電網(wǎng)設備出現(xiàn)接地短路故障問題，此時W1電網(wǎng)設備的連接送端和受端都發(fā)生了保護動作，與W1電網(wǎng)設備相連接的B1斷路器發(fā)生跳閘動作；其次W1電網(wǎng)設備的另一側(cè)連接的B2斷路器并未出現(xiàn)跳閘動作，使得在W2電網(wǎng)設備的B3斷路器一側(cè)的零序段上出現(xiàn)了跳閘保護動作；最后，由于受到W1和W2電網(wǎng)設備的影響，在W4和W5電網(wǎng)設備上同樣出現(xiàn)了跳閘動作，影響其正常運行。將W1電網(wǎng)設備出現(xiàn)故障問題前后整個過程的電流信號變化情況進行記錄，并繪制成圖2。

圖2 電網(wǎng)設備故障前后電流信號變化記錄

從圖2中可看出，W1電網(wǎng)設備出現(xiàn)故障的時間在0.2s～0.4s?；谏鲜鰧嶒灉y試條件，利用本文提出的預警方法對電網(wǎng)設備風險進行診斷和決策，并將得出的電網(wǎng)設備故障融合結(jié)果記錄如表1。

表1 基于本文預警方法的電網(wǎng)設備故障融合結(jié)果表

從表1得出的基于本文預警方法的電網(wǎng)設備故障融合結(jié)果可看出，通過本文預警方法的判斷和決策，得出W1、W2、W4、W5電網(wǎng)設備出現(xiàn)了融合結(jié)果不為0的現(xiàn)象，說明在上述四個電網(wǎng)設備上存在故障問題。表3中得出的結(jié)果與本文測試用例具體故障現(xiàn)象完全一致，可實現(xiàn)對電網(wǎng)故障的準確預警。同時，在實驗過程中，本文預警方法能夠準確預測得出各個設備出現(xiàn)故障問題的主要原因，并明確具體故障產(chǎn)生原因是：由于W1電網(wǎng)設備在0.2s～0.4s時間范圍內(nèi)出現(xiàn)了故障問題所導致其他三個電網(wǎng)設備運行故障。因此，通過實驗證明，本文提出的電網(wǎng)設備風險預警方法在實際應用中能夠?qū)崿F(xiàn)對故障電網(wǎng)設備的準確判斷，并且判斷和決策效率更快，可為電網(wǎng)設備的穩(wěn)定運行提供更高保障。

3 結(jié)語

基于“多屏全網(wǎng)跨平臺”理念在電網(wǎng)建設工程中的應用，以“云大物移智”為代表的多種現(xiàn)代信息網(wǎng)絡技術被提出，在社會高新技術的支撐下，PMS系統(tǒng)、EMS系統(tǒng)、OMS系統(tǒng)、設備狀態(tài)評價系統(tǒng)、GIS系統(tǒng)、應急管理系統(tǒng)及變電站內(nèi)設備在線監(jiān)測系統(tǒng)、輔控系統(tǒng)等，在運行中產(chǎn)生的工程數(shù)據(jù)越來越多，此種數(shù)據(jù)被稱之為多源數(shù)據(jù)。為提高電網(wǎng)設備的綜合運營能力，本文以多源數(shù)據(jù)作為支撐，采用融合多源數(shù)據(jù)的方式，設計一種針對電網(wǎng)設備的風險預警方法。在完成此次設計后，通過實例應用的方式，對此方法的實用性進行了驗證，證明此方法具有真實的風險預警能力。因此，可在后期的相關研究中，將此方法集成到變電站系統(tǒng)與配電網(wǎng)集成運維系統(tǒng)中，通過實時預警電網(wǎng)設備故障的方式，提高供電與配電工作的綜合能力。