智能电网中电力移动故障诊断平台的设计与实现

王文，王永刚

（1.国网浙江省电力公司信息通信分公司工程中心，浙江杭州 310000；2.沈阳农业大学信息与电气工程学院，辽宁沈阳 110866）

电网是国民经济的支柱，近年来，智能电网更是在经济领域中占据了重要地位。由于智能电网分布较广，气候、自然灾害等原因均会导致电力故障的产生，甚至出现接连性的电力故障，致使智能电网瘫痪。由此可知，尽早发现并排除电力故障是维护智能电网正常运行的基础，智能电网中电力移动故障诊断平台的出现使上述问题得到了解决[1]。

在智能电网中电力移动故障诊断平台需要同时完成数据分析、电网监控以及故障报警等工作，导致平台往往无法具备较高诊断效率和诊断准确率，如文献[2]设计的智能电网中C/S结构电力移动故障诊断平台，是通过改善智能电网通信能力来提高诊断效率的标准诊断平台。C/S结构的抗干扰能力很高，但通信误码率也较高，导致整个平台在工作过程中出现了严重的异构性，影响平台故障准确率；文献[3]以网格算法为电力移动故障诊断算法，通过分布式的诊断方式提高整个平台的诊断准确率，是迄今为止使用最为广泛的平台，但其诊断效率较低；文献[4]在网格算法的基础上计入了云计算功能，使所设计出的智能电网中电力移动故障诊断平台的诊断效率大幅度提升，但平台费用较高，整体实现较为困难，现已经被淘汰；文献[5]提出基于故障录波信息的智能电网中电力移动故障诊断平台，这个平台采用分布式诊断理念，通过各式功能电路对电力故障进行实时监控，扩展性较强，功能可随时添加或删除，因此具备极高的诊断效率，但诊断准确率较为欠缺。

基于上述平台存在的缺陷，以智能电网拓扑结构为诊断基础，设计一种能够进行精准、高效诊断的智能电网电力移动故障诊断平台，并对其进行实现。

1 智能电网中电力移动故障诊断平台设计

设计的智能电网电力移动故障诊断平台主要包括3个模块，分别是智能电网拓扑分析模块、数据采集模块和故障诊断模块。3个模块相辅相成，为平台精准、高效的诊断工作提供了支持。

1.1 智能电网拓扑分析模块设计

对智能电网拓扑结构合理化分析是电力移动故障诊断平台工作的前提，设计的智能电网中电力移动故障诊断平台，主要通过通信容量分析，构建邻接表来挖掘出智能电网中隐含的故障信息[6]。

为了获取邻接表，增加故障诊断效率，首先建立了通用信息模型（communication interface module，CIM），模拟智能电网的拓扑结构，并对其信息通信进行定义。

通过对其它智能电网中电力移动故障诊断平台进行分析，获取智能电网拓扑模型定义的体现电网特征的属性，采用CIM将整个电网领域的属性与待诊断智能电网有机联系在一起，具有很强的通用性[7]。因而，经CIM定义后的智能电网，能够直接映射出其相对应的邻接表，对提高平台诊断效率具有极其重要的意义。

文章以简单结构和复杂结构的智能电网为例，对智能电网拓扑结构工作原理进行分析，如图1、图2所示。

图1、图2中，L表示智能电网中的通信通道，A代表通信支路，AB表示电力设备或线路，0表示智能电网设备不会出现电力故障，当3个0同时在同排列表中出现，则表示空值，即设备或线路不存在。

图1、图2能够看出，CIM将给出智能电网各通信通道以及其支路的定义，并以列表形式输出，再进一步对列表中的内容进行映射，获取邻接表[8]。

智能电网拓扑结构模块将邻接表中未标记“0”的智能电网设备或线路输出，交由数据采集模块和故障诊断模块进行处理。

图1 简单结构智能电网邻接表映射图Fig.1 Adjacency list of smart grid with simple structure

图2 复杂结构智能电网邻接表映射图Fig.2 Adjacency list of smart grid with complex structure

1.2 数据采集模块设计

所有的智能电网中电力移动故障诊断平台均需进行电力故障信息的提取工作，为此，设计了数据采集模块，如图3所示。所设计的数据采集模块使用智能电网设备数据库获取采集规则，构建了信息共享端，用于进行采集规则的修正与更新。

图3 数据采集模块结构图Fig.3 Structure of data acquisition module

考虑到智能电网数据量较大，为防止数据乱码，数据采集模块所进行的电力故障信息提取工作和信息共享工作为相互独立，模块将在不影响信息共享端正常运行的前提下，使用采集规则对智能电网拓扑分析模块给出存在故障概率较大的设备和线路，进行电力故障信息提取，并将提取出的信息按照数据来源进行分类，再传输到信息共享端进行转存[9]。

数据采集模块的信息提取模式有2种，一种是实时提取，另一种是目标提取。

1）实时提取。适用于智能电网中小型设备和简单线路故障的提取工作，其提取结果将直接由总线传送给信息共享端。

2）目标提取。首先利用总线初始化模块中的数据分配端，将设备和线路分成2条支路进行电力故障信息提取，再进行程序归档，最后通过网络适配器传送给信息共享端。

至此，数据采集模块的信息共享端已开始集聚电力故障信息，将这些信息经由故障诊断模块处理，得出智能电网中设备和线路的故障诊断结果。

1.3 故障诊断模块设计

故障诊断模块与数据采集模块中的信息共享端相连，可随时调用其中的电力故障信息进行诊断。图4描述的是故障诊断模块工作流程图。

图4 故障诊断模块工作流程图Fig.4 Flow chart of fault diagnosis module

由图4可知，出现电力故障的智能电网，均存在设备或线路的电能阶跃现象。故障诊断模块中，用表示设备或电路Ai的电能阶跃初始系数，若设备或电路的故障是由线路移位造成的，则为电能阶跃初始系数减1。当无限趋于0时，智能电网设备或线路的电能阶跃现象便会消失，表示其中并未出现电力故障[10]。

在具体的应用中，如果智能电网某一支路上的设备或线路出现电力故障，当故障诊断模块诊断到这条支路时会由于电能阶跃现象而自动架空该支路的主线路，再调用下级线路对主线路进行保护。即模块若检测到该支路的电能阶跃初始系数无限趋于0，便恢复主线路的工作；否则，则证明该支路中有可能存在电力故障，此时应该对该支路中所有设备和各段线路的置信度进行求取。

先构建可能存在电力故障支路的设备和线路集合K，K={A1，A2，…，Ai}，该集合元素中的置信度定义式可表示为

式中：PAB为主线路与其下级线路之间的置信度；j为处于重点保护级别的设备总数量。

在智能电网中，每个设备都拥有自我保护功能，但不是每个设备均会受到智能电网的重点保护，重点保护设备通常是一些昂贵、维修复杂并处于关键节点的设备，这些设备往往受自身功能的影响导致计算不准确，因此不能单纯地用置信度定义式去进行计算。设重点保护设备的自我保护功能有n种，对式（1）中参数进行因子转移，则有：

经由式（1）和式（2）计算出的智能电网设备、线路置信度，如果满足数据采集模块中智能电网设备数据库记录的故障范围，所设计的智能电网中电力移动故障诊断平台便会在第一时间开启警报系统，并同时将电力故障的位置和产生原因发送到维修人员和管理人员手中。

2 智能电网中电力移动故障诊断平台功能的实现

智能电网中电力移动故障诊断平台是一款可直接安装于智能电网调度层，拥有人机交互功能，且可移动的诊断平台，如图5所示。

由图5可知，所设计的平台主要分为3个功能模块，数据库模块、控制模块和人机交互模块。数据库模块包括资源数据库和平台数据库，资源数据库属于外部数据库，平台根据外部数据库提供的智能电网信息构建符合待诊断电网的特征数据库，也就是平台数据库。

图5 平台功能实现图Fig.5 Function realization of platform

控制模块从平台数据库中引出有用信息，汇总成表单，并进行检测和简化，构造专家知识库。推理机根据资源数据库提供的外部信息，对专家知识库中的内容进行索引，给出最终的电力故障诊断结果。

为了实现保密通信，诊断结果需要先进行编译再传送至人机交互模块，推理机也会检查人机交互模块中的数据，保证准确无误后再调用警报系统和故障信息传送系统，进而实现智能电网中电力移动故障诊断平台的设计。

3 实验分析

实验对本文平台的诊断效率和诊断准确率进行了分析。在某市级智能电网中的1条简单支路和2条复杂支路上，分别抽取1 000条数据，均包含200条含有电力故障的数据。将这些数据同时引入本文平台、C/S结构诊断平台、网格诊断算法平台和云计算诊断平台，进行5次实验，得到5组诊断效率和诊断准确率的实验结果，如图6、图7、图8所示。

图6 简单支路实验结果曲线图Fig.6 Experimental results of simple branch

图7 复杂支路1实验结果曲线图Fig.7 Curve of experimental results of complex Branch 1

图8 复杂支路2实验结果曲线图Fig.8 Curve of experimental results of complex Branch 2

由图6、图7和图8可知，本文平台的诊断效率和诊断准确率均要高于其他3个智能电网中电力故障诊断平台。其中，网格算法平台的诊断准确率与本文平台较为接近，但其在2个复杂支路中的诊断准确率相差较大，稳定性欠佳。

为了更好地进行实验数据分析，将图6、图7和图8中的数据汇总成表格，用表1、表2描述。

表1 不同方法诊断效率汇总表Tab.1 Diagnosis efficiency summary of different methods%

从表1、表2中能够得知，本文平台的诊断效率高出C/S结构诊断平台27%；高出网格诊断算法平台3%；高出云计算诊断平台41%，诊断准确率分别高出14%、1%和13%。实验结果证明，相比于其他诊断平台，本文平台拥有较高的诊断效率和诊断准确率。

表2 不同方法诊断准确率汇总表Tab.2 Diagnosis accuracy rate summary of different methods %

4 结论

智能电网分布较广，气候、自然灾害等原因均会导致电力故障的产生，甚至会出现接连性的电力故障，致使智能电网瘫痪。因此，提出并设计一种适合智能电网额电力移动故障诊断平台，由智能电网拓扑分析模块、数据采集模块和故障诊断模块组成。平台以智能电网拓扑结构为诊断基础，并对其进行实现。实验通过将本文平台与C/S结构诊断平台、网格诊断算法平台和云计算诊断平台进行对比，得出本文平台拥有诊断效率和诊断准确率较高的结论。

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