何小兵 陳學(xué)鋒 陳 俊 周朝輝

(1.蘇州市軌道交通集團(tuán)有限公司運(yùn)營一分公司，215100，蘇州；2.上海玖道信息科技股份有限公司，200050，上海∥第一作者，高級工程師)

伴隨城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)規(guī)模的日益擴(kuò)大，為提高生產(chǎn)安全和作業(yè)效率、提高設(shè)備可靠性，全國各地的城市軌道交通運(yùn)營單位都在致力于智能化運(yùn)維的應(yīng)用探索和研究?；谠O(shè)備在線監(jiān)測技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建的智能運(yùn)維系統(tǒng)，已然成為今后城市軌道交通生產(chǎn)運(yùn)維模式變革的重要趨勢。

城市軌道交通超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)化供電系統(tǒng)智能運(yùn)維建設(shè)的關(guān)鍵在于，建立集設(shè)備實(shí)時(shí)感知預(yù)警、設(shè)備全壽命管理、生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程管控、專家分析系統(tǒng)于一體的供電智能運(yùn)維系統(tǒng)[1]，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)的依靠人力、物力疊加式維護(hù)模式向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化運(yùn)維模式的轉(zhuǎn)變，能夠有效解決“能源、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)”多流合一及“管、用、修”業(yè)務(wù)融合的系統(tǒng)管控難題，促進(jìn)對設(shè)備、資源和業(yè)務(wù)的動態(tài)監(jiān)測、優(yōu)化配置、精準(zhǔn)調(diào)度和協(xié)同運(yùn)轉(zhuǎn)，推動供電運(yùn)維技術(shù)與管理模式的創(chuàng)新，確保軌道交通供電質(zhì)量和安全。

設(shè)備實(shí)時(shí)感知預(yù)警是通過運(yùn)用應(yīng)激式自適應(yīng)采集、控制、預(yù)處理、多協(xié)議轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)重構(gòu)等邊緣計(jì)算技術(shù)，綜合應(yīng)用多種監(jiān)測傳感裝置，采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)并根據(jù)預(yù)置規(guī)則報(bào)警和分析預(yù)警。多傳感裝置的并行數(shù)據(jù)采集客觀形成了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以及關(guān)聯(lián)復(fù)雜事件，亟需一種有效的方法實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算處理。在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面，文獻(xiàn)[2]提出了一種基于FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并行可配置采集方法；文獻(xiàn)[3]針對牽引變壓器利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷平臺的設(shè)計(jì)和應(yīng)用；文獻(xiàn)[4]基于電力物聯(lián)網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)研究了變電站智能健康評估的方法。以上研究采用的方法在指定場景得到了有效應(yīng)用，但面向城市軌道交通供電智能運(yùn)維的全場景應(yīng)用，上述方法對大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集后的復(fù)雜事件分析處理深度不足。

針對上述問題，本文提出了一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和復(fù)雜事件的實(shí)時(shí)主動處理技術(shù)，并探討了該技術(shù)在實(shí)際供電智能運(yùn)維場景的應(yīng)用情況，可為軌道交通供電智能運(yùn)維平臺的建設(shè)提供借鑒。

1 復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)主動處理的系統(tǒng)架構(gòu)和系統(tǒng)分層

城市軌道交通供電智能運(yùn)維的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并行采集和復(fù)合事件主動處理技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)包含5個(gè)層次：設(shè)備設(shè)施層、感知層、動態(tài)采集層、復(fù)合事件處理層和應(yīng)用可視化層。采集接入點(diǎn)包括設(shè)備間隔層智能電子設(shè)備(如綜合保護(hù)裝置)、各類傳感裝置，以及變電所綜合自動化系統(tǒng)遙信、遙測、遙脈數(shù)據(jù)等。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并行采集和復(fù)合事件處理技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并行采集和復(fù)合事件處理技術(shù)架構(gòu)Fig.1 Technical architecture of multi-source heterogeneous data parallel collection and compound event processing

文獻(xiàn)[5]定義了CPS(信息物理系統(tǒng))的5C技術(shù)體系架構(gòu)：智能連接、智能分析、智能網(wǎng)絡(luò)、智能認(rèn)知和智能配置與執(zhí)行。根據(jù)CPS理論，設(shè)備設(shè)施層是運(yùn)維對象的實(shí)體空間(或物理空間)，在其基礎(chǔ)上構(gòu)建的智能運(yùn)維系統(tǒng)，屬于賽博空間(或信息空間)，感知層是連接兩者的接口。在本文應(yīng)用研究中，感知層包含了巡檢機(jī)器人、紅外測溫、無線測溫、局放監(jiān)測、溫控儀、環(huán)境溫濕度、臭氧濃度、六氟化硫(SF6)氣體濃度等傳感裝置。

本文設(shè)計(jì)的動態(tài)采集層對應(yīng)CPS 5C中的智能連接層，包括動態(tài)配置管理模塊、并行采集模塊、采集狀態(tài)監(jiān)控模塊、數(shù)據(jù)清洗模塊、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊、數(shù)據(jù)鏈路構(gòu)建模塊和數(shù)據(jù)分發(fā)模塊。其中:數(shù)據(jù)清洗模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn);數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊負(fù)責(zé)內(nèi)部分類編碼、屬性編碼等的統(tǒng)一；數(shù)據(jù)分發(fā)模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)進(jìn)入下一步業(yè)務(wù)邏輯處理過程的數(shù)據(jù)分發(fā)。數(shù)據(jù)存儲設(shè)計(jì)方面，高頻實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示；按照既定頻率采集的數(shù)據(jù)首先緩存于消息隊(duì)列，然后再存儲于時(shí)序數(shù)據(jù)庫。

復(fù)合事件處理層對應(yīng)CPS 5C中的智能分析層，包括規(guī)則配置管理模塊、簡單事件規(guī)則引擎、簡單事件處理模塊、復(fù)合事件規(guī)則引擎、復(fù)合事件合成處理模塊、報(bào)警/預(yù)警模塊、趨勢分析模塊和多維關(guān)聯(lián)分析模塊，分析數(shù)據(jù)存儲于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)。應(yīng)用可視化層是人機(jī)界面，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)可視化展示。

復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用方法如下：首先，在啟動時(shí)加載數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理策略，并加載報(bào)警規(guī)則，進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)；其次，基于采集數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則運(yùn)算，完成單一事件處理；然后，按照規(guī)則進(jìn)行復(fù)合事件的合成處理，生成報(bào)警、預(yù)警或分析結(jié)果；最后，根據(jù)報(bào)警和預(yù)警信息，動態(tài)調(diào)整為故障狀態(tài)下的采集策略并跟蹤故障處理狀態(tài)，待故障關(guān)閉且取消報(bào)警后，恢復(fù)常規(guī)采集策略。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并行采集和復(fù)合事件主動處理過程設(shè)計(jì)如圖2所示。

圖2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并行采集和復(fù)合事件處理狀態(tài)機(jī)

2 城市軌道交通供電智能運(yùn)維的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)成

城市軌道交通供電系統(tǒng)由外部電源、主變電所、中壓供電網(wǎng)絡(luò)、牽引供電系統(tǒng)、動力照明供電系統(tǒng)、電力監(jiān)控系統(tǒng)、雜散電流防護(hù)系統(tǒng)、防雷和接地系統(tǒng)等部分組成，本文的應(yīng)用研究對象是正線站的牽引/降壓混合變電所。

城市軌道交通供電智能運(yùn)維系統(tǒng)在充分利用傳統(tǒng)電力監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，需加強(qiáng)對供電設(shè)備本體及運(yùn)行環(huán)境的智能巡檢和在線監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知預(yù)警。主流的監(jiān)測方法包括智能巡檢機(jī)器人[6]、紅外在線監(jiān)測[7]、局放在線監(jiān)測[8]、斷路器機(jī)械特性監(jiān)測[9]等。感知層傳感裝置主要包括巡檢機(jī)器人、云臺攝像機(jī)、紅外熱像儀、無線測溫傳感器、局放監(jiān)測傳感器、臭氧傳感器、六氟化硫(SF6)傳感器、溫濕度傳感器等。感知層多源異構(gòu)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)Tab.1 Multi-source heterogeneous data

3 復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的核心構(gòu)成

牽引/降壓混合變電所內(nèi)的主要設(shè)備包括整流變壓器、動力變壓器、35 kV開關(guān)柜、1 500 V直流開關(guān)柜、400 V開關(guān)柜等，本文主要以變壓器和35 kV開關(guān)柜為例開展多源處理分析，并探討有限空間環(huán)境監(jiān)測的多源處理和基于復(fù)合事件的聯(lián)動處理，研究結(jié)果有助于明晰復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的核心構(gòu)成。

3.1 變壓器狀態(tài)的多源處理

針對整流變壓器和動力變壓器，采用局放監(jiān)測、紅外測溫、溫控儀測溫、臭氧濃度監(jiān)測和環(huán)境溫濕度監(jiān)測等多維度監(jiān)測，可綜合判定變壓器設(shè)備的健康狀態(tài)。變壓器設(shè)備健康狀態(tài)判定指標(biāo)如表2所示。

表2 變壓器健康狀態(tài)判定條件Tab.2 Judgment conditions of transformer health state

根據(jù)表2所示的判定指標(biāo)及變壓器工作原理所構(gòu)建的判定變壓器設(shè)備健康狀態(tài)的復(fù)合事件處理如下：

1) 復(fù)合事件1：局部放電過高報(bào)警+臭氧濃度超限報(bào)警(局放-臭氧)的組合報(bào)警。變壓器局部放電產(chǎn)生高頻電磁波，特高頻傳感器能夠感知并通過特征計(jì)算發(fā)出報(bào)警信息；局部放電使空氣中產(chǎn)生臭氧，臭氧濃度傳感器產(chǎn)生超限報(bào)警。局放-臭氧復(fù)合事件可加強(qiáng)變壓器局放問題確認(rèn)，降低單一傳感器故障引起的誤報(bào)。

2) 復(fù)合事件2：局放過高報(bào)警與環(huán)境濕度超限報(bào)警(局放-環(huán)境濕度)的組合報(bào)警，可對局放的裂化趨勢進(jìn)行預(yù)判，提醒問題跟蹤。

3) 復(fù)合事件3：變壓器監(jiān)測點(diǎn)超溫+輸入電流有效值過高(溫度-電流)的組合報(bào)警。反映由大電流引起的變壓器溫度過高問題。變壓器測溫點(diǎn)包括內(nèi)部的三相繞組、鐵芯，以及外部高、低壓側(cè)的電纜終端接頭和連桿接頭等部位。

4) 復(fù)合事件4：變壓器監(jiān)測點(diǎn)超溫報(bào)警+局放過高報(bào)警(溫度-局放)的組合報(bào)警。反映局部放電引起的變壓器溫度過高問題，并可結(jié)合測溫點(diǎn)輔助故障定位。

3.2 35 kV開關(guān)柜狀態(tài)的多源處理

針對35 kV開關(guān)柜(以下簡稱開關(guān)柜)，采用電流監(jiān)測、局放監(jiān)測、臭氧濃度監(jiān)測、進(jìn)/出線電纜溫度監(jiān)測和環(huán)境溫/濕度監(jiān)測等多維度監(jiān)測，綜合判定開關(guān)柜設(shè)備的健康狀態(tài)。開關(guān)柜設(shè)備健康狀態(tài)判定指標(biāo)如表3所示。

表3 35 kV開關(guān)柜健康狀態(tài)判定條件Tab.3 Judgment conditions of 35 kV switchgear health state

根據(jù)表3所示的判定指標(biāo)及開關(guān)柜工作原理所構(gòu)建的判定開關(guān)柜設(shè)備健康狀態(tài)的復(fù)合事件處理如下：

1) 復(fù)合事件1：局部放電過高報(bào)警+臭氧濃度超限報(bào)警(局放-臭氧)的組合報(bào)警。開關(guān)柜局部放電產(chǎn)生高頻電磁波，特高頻傳感器能夠感知并通過特征計(jì)算發(fā)出報(bào)警信息；局部放電使空氣中產(chǎn)生臭氧，臭氧濃度傳感器產(chǎn)生超限報(bào)警。局放-臭氧復(fù)合事件可加強(qiáng)開關(guān)柜局放問題確認(rèn)，降低單一傳感器故障引起的誤報(bào)。

2) 復(fù)合事件2：局放過高報(bào)警與環(huán)境濕度超限報(bào)警(局放-環(huán)境濕度)的組合報(bào)警，可對局放的裂化趨勢進(jìn)行預(yù)判，提醒問題跟蹤。

3) 復(fù)合事件3：進(jìn)/出線電纜監(jiān)測點(diǎn)超溫+輸入電流有效值過高(溫度-電流)的組合報(bào)警。反映由大電流引起的進(jìn)/出線電纜溫度過高問題，三相電纜測溫點(diǎn)選在開關(guān)柜電纜室內(nèi)電纜終端接頭附近。

4) 復(fù)合事件4：開關(guān)柜監(jiān)測點(diǎn)超溫報(bào)警+局放過高報(bào)警(溫度-局放)的組合報(bào)警。反映局部放電引起的開關(guān)柜溫度過高問題，并可結(jié)合測溫點(diǎn)輔助故障定位。

3.3 35 kV開關(guān)柜斷路器狀態(tài)的多源處理

通過巡檢機(jī)器人或攝像機(jī)對35 kV開關(guān)柜設(shè)備進(jìn)行智能巡檢，通過對指示燈狀態(tài)和開關(guān)位置的圖像識別處理，綜合判定斷路器分/合閘狀態(tài)，判定指標(biāo)如表4所示。

表4 35 kV開關(guān)柜斷路器狀態(tài)判定條件

根據(jù)表4所示的判定指標(biāo)及35 kV開關(guān)柜工作原理所構(gòu)建的判定斷路器分/合狀態(tài)的復(fù)合事件處理如下：

判定條件0100，狀態(tài)為合閘；判定條件1011，狀態(tài)為分閘；判定條件00XX或11XX，判定為指示燈故障或圖像識別錯(cuò)誤，可下達(dá)再識別指令進(jìn)行二次確認(rèn)；判定條件XX01或XX10，判定為機(jī)械位置故障或圖像識別錯(cuò)誤，可下達(dá)再次識別指令進(jìn)行二次確認(rèn)。

3.4 35 kV開關(guān)柜氣室壓力狀態(tài)的多源處理

SF6氣體處于密封的氣室內(nèi)，主要作用于主回路的絕緣，SF6氣體壓力過高或過低均會對設(shè)備造成影響。SCADA系統(tǒng)只有SF6壓力過高或過低的報(bào)警信息，沒有氣室壓力值的數(shù)字量?？赏ㄟ^巡檢機(jī)器人或攝像機(jī)對開關(guān)柜SF6壓力表讀數(shù)進(jìn)行圖像識別處理，結(jié)合SF6傳感器和SCADA系統(tǒng)報(bào)警信息，綜合判定35 kV開關(guān)柜氣室壓力狀態(tài)，判定指標(biāo)如表5所示。

表5 35 kV開關(guān)柜氣室壓力狀態(tài)判定條件

根據(jù)表5所示的判定指標(biāo)及35 kV開關(guān)柜工作原理所構(gòu)建的判定氣室壓力狀態(tài)的復(fù)合事件處理如下：

通過智能巡檢圖像識別SF6壓力表讀數(shù)，根據(jù)閾值設(shè)定過高/過低報(bào)警，同時(shí)結(jié)合SCADA系統(tǒng)SF6壓力過高/過低報(bào)警，互為判定，加強(qiáng)報(bào)警事件的雙確認(rèn)；對SF6氣室壓力值巡檢數(shù)據(jù)生成歷史曲線，比較環(huán)境SF6氣體濃度變化歷史曲線，進(jìn)行趨勢判斷，實(shí)現(xiàn)預(yù)告報(bào)警。

面對多傳感器和異構(gòu)系統(tǒng)產(chǎn)生的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，研制感知數(shù)據(jù)智能網(wǎng)關(guān)軟件,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、匯聚，并基于復(fù)合事件的實(shí)時(shí)主動處理，基于可視化技術(shù)的人機(jī)界面，實(shí)現(xiàn)了供電設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)的全覆蓋，多維展示設(shè)備健康狀態(tài)。

4 應(yīng)用實(shí)例

本文研究設(shè)計(jì)的復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)主動處理技術(shù)，在蘇州軌道交通4號線吳江人民廣場站進(jìn)行了測試和試點(diǎn)應(yīng)用。該站變電所類型為牽引、降壓混合變電所，主要設(shè)備用房包括35 kV/1 500 V開關(guān)柜室、400 V開關(guān)柜室(含動力變壓器)、整流變壓器室和控制室，現(xiàn)場感知層設(shè)備安裝部署如圖3所示。通過設(shè)備安裝調(diào)試和軟件開發(fā)測試，實(shí)現(xiàn)了復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)主動處理技術(shù)在供電智能運(yùn)維站級系統(tǒng)的有效應(yīng)用，部分應(yīng)用如圖4～6所示。

5 結(jié)語

本文基于多傳感器協(xié)同監(jiān)測問題，提出了一種基于精確感知多種不同傳感器可能在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生大量多層次數(shù)據(jù)的并行采集方法，研究了復(fù)合事件多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)主動處理技術(shù)。該技術(shù)以單一傳感器的狀態(tài)監(jiān)測作為簡單事件，通過邏輯操作和時(shí)序操作，將不同層次的簡單事件融合為復(fù)雜事件，從多個(gè)維度描述設(shè)備的健康狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了供電設(shè)備狀態(tài)、表計(jì)、指示、環(huán)境等參數(shù)的全覆蓋，在具體的工程實(shí)踐中獲得應(yīng)用。

圖3 感知層設(shè)備安裝部署Fig.3 Installation and deployment of perception layer devices

圖4 35 kV開關(guān)柜斷路器狀態(tài)多源處理軟件截圖

圖5 整流變壓器、動力變壓器狀態(tài)多源處理軟件截圖