浙江運達風電股份有限公司 盧妙政 陳 靖

1 引言

風力發(fā)電技術不需要消耗傳統(tǒng)的化石燃料，在未來能源比重中提升風電占比有助于提升資源利用效率、實現可持續(xù)發(fā)展目標。但是與傳統(tǒng)的電力生產模式相比，風能本身具有間歇性、隨機性的特征，所以在風電并網的背景下，應保證電力系統(tǒng)在任何情況下的運行穩(wěn)定性，這樣才能讓風電并網更好的服務于社會生產實踐。為實現這一目標，相關人員應進一步發(fā)揮電氣自動化技術的功能，做好電力系統(tǒng)運行的監(jiān)控與控制，這也是本文研究的主要目的。

2 大規(guī)模風電并網條件下的電網電氣自動化分析

電力系統(tǒng)的主要包括輸電線路、換流站以及變電站等，具體可以劃分為電力線路、區(qū)間電網以及連接線路等，并且現在當前大規(guī)模風電并網背景下，電氣自動化技術可以快速采集電網運行的相關資料以及元件參數，同時也能根據電網運行的狀態(tài)數據提供技術參數數據，并為管理人員決策提供支持。電氣自動化系統(tǒng)可以協調系統(tǒng)各個層次與元件之間的協調運作，最終在采集數據的情況下形成最優(yōu)化的協調運作。

從功能設定來看，電網系統(tǒng)的電氣自動化控制可以完成整個電網系統(tǒng)的自動控制與調度，在維持穩(wěn)定運行的基礎上保證系統(tǒng)的安全、可靠運行，最終達到減少能耗損失、提升電網運行經濟效益的目的[1]。所以在電氣自動化中，應在不斷完善系統(tǒng)功能的基礎上，堅持發(fā)揮系統(tǒng)功能，其中的關鍵點主要包括以下幾方面：

一是電力系統(tǒng)運行檢測的功能。電氣自動化系統(tǒng)可以提供電網的實時運行數據，在發(fā)揮電網系統(tǒng)安全管理功能的基礎上，通過對運行數據的檢測以及采集風電并網后的運行資料，判斷出有無異常數據實現風險識別。如針對風電運行的不確定性，調度部門通常會調度風電場棄風運行，造成風能資源浪費，這一問題的出現會影響可再生能源的利用效果，無法判斷風能這一清潔能源的利用價值，這也都是電氣自動化系統(tǒng)運行中需要重點解決的問題。

二是保證電網運行的安全性。電氣自動化系統(tǒng)在運行過程中可能出現諸多安全事件，所以該系統(tǒng)應借助實時數據分析結果來判斷出可能發(fā)生安全風險的危險因素，在檢測風電大規(guī)模并網后出現的電力系統(tǒng)數據誤差總結風險問題，避免將電網系統(tǒng)的安全隱患控制在萌芽狀態(tài)，尤其是要避免因為設備過載或者電壓不穩(wěn)定等問題引發(fā)安全事件等。

3 關鍵技術分析

3.1 狀態(tài)數據采集

電網電子自動化控制系統(tǒng)應以數據采集為核心，在自動化運行過程中可以針對每個子站系統(tǒng)、主站系統(tǒng)以及并網后的調度數據網設備等進行監(jiān)督。其中，在主站系統(tǒng)的電氣自動化技術中應采集主調控自動化系統(tǒng)與備用調控自動化系統(tǒng)的資料，通過該系統(tǒng)識別每個監(jiān)視度一項的運行數據之后，識別系統(tǒng)對應的軟件狀態(tài)、硬件狀態(tài)以及機房環(huán)境。在子站系統(tǒng)的數據采集中，電氣自動化技術需要采集監(jiān)控主機、交換機、時間同步裝置等設備的運行數據，以及不間斷電源（UPS）、直流電源裝置等。安防設備的數據采集主要分為專用安防設備與常用安防設備兩種。

在具體實施階段，電氣自動化技術主要通過以下形式完成數據采集：一是在主站系統(tǒng)、子站系統(tǒng)的數據采集中，主要通過簡單網絡管理協議（SNMP）來收集相關資料；二是機房環(huán)境檢測主要是通過機房管理系統(tǒng)提供的第三方接口來識別數據；三是安全防護設備信息則是借助安全監(jiān)視平臺與對應的網絡設備、第三方接口等實現數據采集的。

3.2 偏差實時控制技術

從技術特征來看，偏差實時控制技術是根據電網系統(tǒng)運行的標準產生，相互規(guī)范來控制電網系統(tǒng)運行數據的一種技術，該技術的主要功能是避免在大規(guī)模風電并網之后，而出現的電能數據波動最終引發(fā)嚴重的安全事件[2]。正如上文所言，風能本身具有不穩(wěn)定性，若因為風電并網后的電能功輸出差異而引發(fā)故障，則需要消耗大量的人力物力進行排查。為避免上述問題發(fā)生，可采用偏差實時控制技術來解決問題。

本文所介紹的偏差控制技術的具體結構如圖1所示。

在圖1介紹的系統(tǒng)結構下，該技術可以采集并網后電力系統(tǒng)運行的數據，并根據數據偏差實現自動控制，在該結構中，可通過采集模塊了解電網的數據信息，在對該數據信息進行長期監(jiān)控之后，將采集的電網數據資料經4G基站通過路由器將其傳送至電力系統(tǒng)監(jiān)控中心，當監(jiān)控中心采集到關鍵數據之后就可以總結有無潛在的數據偏差問題。在電氣自動化系統(tǒng)中，通過該技術可以將DTU無線終端設備與電纜終端等聯系在一起，經DTU無線終端設備連接之后，將偏差實時監(jiān)控數據可轉變?yōu)镮P數據來控制運行大數據異常問題，因此該技術可以在較短的時間中識別電力系統(tǒng)的運行數據[3]。

圖1 偏差實時控制技術

因此，借助電氣自動化技術可以在偏差實時控制的基礎上，完成配電網各個環(huán)節(jié)的控制與編組，如在大規(guī)模風險并網之后比較并網前后的數據誤差，并根據誤差的數據變化對并網后的系統(tǒng)運行狀態(tài)做出精確的判斷。

3.3 健康評估

在大規(guī)模風電并網之后，電力系統(tǒng)運行穩(wěn)定性可能會受到影響，在這種情況下，電氣自動化技術中可采用健康評價系統(tǒng)作出分析。

3.3.1 評價體系架構

該健康評價系統(tǒng)的關鍵是將風電并網之后，調動自動化系統(tǒng)運行過程中的數據，以及告警信息展開綜合分析之后，借助相關算法來獲得的一種量化分析方法，通過該技術能夠反映出系統(tǒng)各個部位的運行數據情況。

在本次研究中，電力系統(tǒng)運行中的電氣自動化技術可以對電力系統(tǒng)的業(yè)務邏輯層進行梳理，其中系統(tǒng)的運行效能主要可以分為三個層次。其中，第一層則是電網控制的總體健康情況，而第二層與第三層則是由若干個具體采集的狀態(tài)量組成，如在評估電力系統(tǒng)服務器的健康度情況下，需要評價的內容包括CPU的使用率、系統(tǒng)的內存使用率、磁盤使用率等；且為滿足硬件健康管理的相關要求，則可以在當前系統(tǒng)架構的基礎上，對電力系統(tǒng)中網絡設備、存儲設備等關鍵功能模塊組成。

同時，在該系統(tǒng)中為了能夠強化電氣自動化技術的效能，則可以引入健康度評價指標，該指標數據自動化系統(tǒng)中的常見技術，該功能模塊的主要業(yè)務包括識別公共服務、數據采集應用等功能。如在引入該技術之后，可以判斷出大規(guī)模風電并網后電力系統(tǒng)中關鍵設備的運行數據，以及工作狀態(tài)的合格率等。

3.3.2 評價方法的選擇

本次研究中，為進一步強化電氣自動化技術的功能，在技術運用中主要借助系統(tǒng)健康評估評價的方法，來對電力系統(tǒng)中的最底層運行指標展開分析，并按照專家經驗來計算每個指標權重的和，因此可以獲得三個層次電網運行的安全度；之后重復上述過程依次向上評價，最終計算出整個電力系統(tǒng)的安全性。同時，針對大規(guī)模風電并網的要求，在并網之后可能因為風能供給不及時所引發(fā)的電力系統(tǒng)安全問題，則可以利用并網后的歷史數據評價結果進行判斷。如相關學者在該問題研究中，通常會構建數值型分數的評估方法，通過分段函數指標來判斷整改電力系統(tǒng)運行的數據，并且分段函數指標可以與電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)一一對應[4]。

3.4 故障分析技術

3.4.1 故障檢測

大規(guī)模風電并網之后，電力系統(tǒng)運行過程中發(fā)生故障的風險會明顯提升，此時通過電氣自動化技術可以完成電力系統(tǒng)故障檢測、故障診斷以及故障定位三方面的功能。其中，故障檢測主要是用于判斷電力系統(tǒng)運行過程中已經出現的故障，且該故障難以發(fā)現，運維人員也沒有接收到與該故障相關的報警信息，因此通過該技術可以指導運維人員第一時間確定故障并制定處理措施。

故障診斷則是對自動化技術下已發(fā)現的故障問題展開分析與標注，判斷故障出現的原因以及可能造成的損失，為運維人員提供一手的故障資料，并為接下來的電力系統(tǒng)故障定位奠定基礎。故障電位技術主要是按照故障診斷結果判斷出系統(tǒng)在運行中故障的位置點，并配合調控自動化系統(tǒng)的業(yè)務拓撲關系來掌握故障的關鍵資料，完成故障的定位。而因為在大規(guī)模風電并網之后系統(tǒng)可能會出現諸多運行風險問題，所以在電氣自動化技術中應考慮到整個系統(tǒng)邏輯控制的復雜性，并認識到狀態(tài)數據采集自身所具有的數量龐大、邏輯層級關系復雜等特征，因此本次故障檢測技術應適應電力系統(tǒng)快速更新的基本要求。

為實現該目標，該電氣自動化技術在故障檢測中引入孤立森林算法技術，該算法的優(yōu)點就是可以在短時間內構建數據計算模型，且各類數據的運行效率高，能夠提供準求額的學習策略；該技術可通過業(yè)務相關進程來判斷資源的占用情況，并梳理并網之后電力系統(tǒng)的運行異常數據。

在電氣自動化技術中，故障檢測的基本技術流程包括：一是采集大規(guī)模風電并網前后的相關進程資源情況。二是根據歷史數據，經孤立森林異常檢測算法對告警閾值k進行運算，并形成異常檢測模型。三是采集業(yè)務相關進程的實時資源占用信息分布情況，通過將該信息納入異常檢測模型中，在對數據進行檢測后可以判斷電力系統(tǒng)在特定時間下的狀態(tài)分數，該分數的取值范圍為0～1，其中若系統(tǒng)的檢測結果顯示數據處于0～k的范圍內時則證明系統(tǒng)的運行狀態(tài)正常；反之若超過該范圍，則證明系統(tǒng)的運行數據異常。四是在對已經檢測結束的數據展開抽樣檢測之后判斷數據信息，一般當累積采集的數據符合故障分析要求時，該系統(tǒng)可以對異常檢測模型進行分析，此時該技術能夠判斷改進前后電力系統(tǒng)運行的參數信息，參照上文介紹的數據處理流程判斷狀態(tài)，直至運維人員正確處理電網運行故障之后，數據回歸0～k區(qū)間內，此時系統(tǒng)檢測結束。

從上述過程可以認為，在大規(guī)模風電并網的背景下，風電并網必然會改變傳統(tǒng)電網的運行環(huán)境，因此通過基于孤立森林算法的故障檢測技術，可以對系統(tǒng)的運行數據做多次檢測與仿真分析，最終在連續(xù)的數據檢測后可以尋找到系統(tǒng)運行故障的原因。

3.4.2 故障診斷技術

故障診斷技術主要依照故障檢測功能實現的，該故障檢測之后電氣自動化控制系統(tǒng)的運行狀態(tài)可以通過人機交互系統(tǒng)展示出來，此時通過對上述異常狀態(tài)發(fā)生的數據進行人工處置之后，了解故障的類型。此時需要注意的是，系統(tǒng)的故障可能是一種或者幾種。因此，在通過異常檢測系統(tǒng)來判斷裝置的運行數據后，可以采集電力系統(tǒng)的不同故障類型的異常數據信息（通常為保證故障信息全面，應采集超過100條以上的故障數據）[5]?；蛲ㄟ^多種故障類型的異常數據，經分類器算法訓練展開測試之后，即可構建故障分類模型，在該模型的基礎上完成故障分類，并將電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)與對應的功能區(qū)匹配，最終實現功能的異常診斷，完成故障的診斷。

3.4.3 故障定位

故障定位技術是在綜合考慮電網調控自動化系統(tǒng)業(yè)務邏輯拓撲的基礎上，根據拓撲結構以及告警先后時間等關鍵資料，能夠在源頭上判斷電網的故障類型，此時數據處理的一般流程為：一是系統(tǒng)在讀取數據庫的業(yè)務邏輯映射表與進程信息之后，可以直接經數據庫獲得對應的告警信息。二是按照業(yè)務數據可將各類告警信息整合在一起，并根據不同業(yè)務類型實現二次分類。三是針對單業(yè)務告警信息，可從業(yè)務內部入手按照故障對應的進程號與對應的故障源進程實現及快速匹配；而針對多業(yè)務告警形式，則可以不斷重復單業(yè)務告警的業(yè)務處理過程，并借助約束關系定位的方法判斷故障源。

同時，在故障定位中還需要相關人員能夠引入具有約束與關系的數據處理流程，此時在約束關系下，電氣自動化的業(yè)務處理流程發(fā)生改變，對應的定位邏輯的重點包括以下幾點：一是在系統(tǒng)中檢測是否存在硬件資源業(yè)務類型異常的問題，能夠從業(yè)務源頭入手判斷告警進程對應的節(jié)點號，并且將該節(jié)點號上所有占用的資源類型關聯在一起，此時受到資源約束關系的影響，整個系統(tǒng)可以快速顯示電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)問題，判斷哪些故障問題占用了原始進程。

二是系統(tǒng)軟件資源占用類型異常問題。該技術可按照軟件資源占用率變化形成映射表，并按照軟件類型展開分類之后，此時系統(tǒng)能夠快速將共享故障有關的異常原始程序關聯在一起，此時電力系統(tǒng)故障的定位質量會有明顯提升。

三是數據庫類型異常問題。該技術主要是在同一數據的基礎上所進行的各項操作關聯在一起，并按照數據庫操作情況判斷數據庫中的相關數據有無異常等。

四是業(yè)務邏輯類型的異常。該類型異常問題則證明電力系統(tǒng)在運行中出現了無法識別的故障，此時可將其劃分為業(yè)務邏輯類型異常。

3.5 應用實例

在某地區(qū)大規(guī)模風電并網的背景下，當地電力系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性問題得到了社會的廣泛關注。根據早期的應用經驗可以發(fā)現，因為并網早期的技術手段不成熟，導致棄風問題嚴重，影響了風電并網的實施效果。因此，為能夠更好順應未來電網系統(tǒng)的發(fā)展要求從，要求相關技術人員能夠解決問題，提升風險系統(tǒng)的占比，最終實現資源的高效利用。同時，為能夠實現該目標，相關技術人員提出了完善電氣自動化技術的發(fā)展目標。

在具體操作中，為實現電氣自動化的目標，該系統(tǒng)引進了信息化平臺實現電氣自動化生產目標，整個系統(tǒng)可以分為三個功能區(qū)，其中一區(qū)與二區(qū)可以記錄并網后電力系統(tǒng)設備運行的相關資料，備用區(qū)可以存儲設備運行的狀態(tài)信息以及相應的數據匯聚節(jié)點等。

目前，該自動化技術在應用中，能夠對電力系統(tǒng)中主站機房內的所有設備的運行狀態(tài)展開監(jiān)，并同時可以識別相應的網絡設備狀態(tài)以及存儲信息以及安防資料等。在運行階段，電氣自動化技術可以經過WEB訪問的形式，查閱各種設備的運行狀態(tài)資料。該系統(tǒng)自投入使用以來產生過三次安全預警，包括縱向網關機磁盤空間占滿異常1次、實時告警安全故障兩次，系統(tǒng)在應用階段可以經過健康度評價判斷出整個系統(tǒng)中有無安全問題，并指導運維人員開展日常操作，保證了系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性，取得了預期效果，推動了當地電力系統(tǒng)“24×7”模式下的安全穩(wěn)定生產目標實現。

4 結語

綜上所述，在風電并網的背景下，電力系統(tǒng)正常運行面臨更多新的問題，所以為了能夠達到實現安全生產的目標，則需要相關人員能夠認識到相關技術的優(yōu)勢，在對故障處置與分析技術進行創(chuàng)新之后，強化故障處置系統(tǒng)的功能，該技術的出現可以提升電力企業(yè)的經濟效益，在當前大規(guī)模風電并網中發(fā)揮著積極作用，符合未來電力系統(tǒng)發(fā)展的要求，值得推廣。