基于大数据的单站端故障诊断及辅助决策方法

谭文忠，陈 浩，石 辉，梅红兴

（国网湖南省电力有限公司电力调度控制中心，湖南 长沙 410004）

0 引言

故障诊断是根据不同故障的特征量进行故障性质的判定过程，电网故障诊断的目的就是在故障发生后能够迅速、准确地判断出故障元件。由于所有电网故障都可分解为基本的元件故障组合，而元件又隶属于基本间隔单元，所以单元故障是电网组合故障分析的基础［1-3］。

1 主站单元故障信息处理过程

单元故障信息涉及保护动作、开关变位、潮流变化、录波测距等不同结构类型的数据融合［4－5］，从逻辑的角度来看，既涉及间隔层元信息和站控层开关量等离散数据的逻辑耦合，又包含智能终端、故障录波参数、PMU及潮流变化等连续变化过程数据的融合［2，6］，根据电网异常，其故障处置流程，如图 1 所示。可将故障过程信息分解为两个过程［7］：

1）耦合预判。根据故障的状态元素逻辑耦合结果S（k）！作为监控员第一次故障汇报的预判信息（S（k）！ =0 代表“故障”态，S（k）！=1 代表“正常”态）。

2）融合终判。基于耦合预判结果，综合故障连续变化过程数据等特征量进一步确定故障性质，作为监控员向调度第二次故障详细汇报的依据。

图1 单元故障信息处理过程

2 单元故障信息的融合

单元故障特征辨识过程中涉及多元信息的融合是一个多变量决策问题，其基础问题是围绕融合单元和融合结构展开。每个融合单元都涉及3个基本组成部分：信息元、耦合算法／融合方法和决策结果。信息融合过程中，融合单元都可能采取数据、特征、决策等不同的形式，于是形成了数据层融合、特征层融合和决策层融合 3 个层次的划分［1-2，6］。

在上述特征量对应数据中，根据保护开关状态、保护开关动作时序、节点电压、相角、潮流特征的分析处理，来获取故障诊断结果［2，6-8］：① SCADA 与RPMS系统中保护及断路器动作行为进行逻辑耦合得到保护、断路器的动作特征z1（k）和故障元件的识别；②SCADA潮流变化信息与WAMS节点电压信息进行耦合得到故障支路电流特征信息 z2（i，u）；③SCADA电压变化信息与WAMS电压、相角信息进行耦合得到故障节点电压相角特征信息z3（u，θ）。根据上述②、③任何一个方面与预想故障下相关特征匹配程度来辨识故障类型。

由此可得到单元故障特征量多源信息融合决策过程，如图2所示。

图2 单元故障信息融合过程

其中，F（x）=z1（k）∩｛max z2（i，u）∪max z3（u，θ）｝

F（x）∈［0，1］，正常态逻辑值为“1”，异常态逻辑值为“0”。

3 单站故障诊断和辅助决策流程

根据单元故障信息触发过程和数据融合方法［6，8-10］，根据电网故障特征量按照“节点电压相角匹配、支路潮流变化扫描”进行动态在线扫描，进而得出了基于电网监控系统的单站端电网故障诊断和辅助决策流程［11-13］，如图 3 所示。

图3 单站故障诊断和辅助决策流程

该流程具体包括如下步骤：

1）建立专家数据库：包括预想事故集，以及构建与预想事故集对应的专家决策数据库。

2）将事故信息分类为两类：一类是反映变电设备运行状况的开关量信息，二类是事故期间过程数据的连续变化信息。

3）对一类信息以对应的状态元素描述。

4）对步骤3）所述的各状态元素进行逻辑耦合，用逻辑与的关系进行运算，只要有一个状态元素为故障，则该状态元素涉及的元件确定为故障元件。

5）对步骤2）所述的二类信息进行多源信息融合。

6）将步骤5）的多源信息融合结果与所述预想事故集中的相关特征进行匹配，根据匹配程度辨识故障类型。

7）根据步骤4）和步骤6）的判断结果，依照步骤1）所述的专家决策数据库，进一步确定事故发生的性质，并进行事故处置的辅助决策。

根据上述流程，将步骤4）～7）所述的数据与变电站监控系统相关图元进行关联，全过程进行实时显示和跟踪故障的发展过程和决策依据。

4 算例

结合算例对基于电网监控系统的单站端电网故障诊断和辅助决策方法进行说明。

某500 kV变电站220 kV线路604断路器U相故障跳闸重合不成功，主站监控显示604断路器V、W相合位。

其耦合决策步骤如下：

线路间隔出现故障，状态元素表如下表1所示，其中k为状态元素的编号，取值为1、2、3…。

根据状态元素的耦合逻辑结果可知：S1（k）!＝S1（1）·S1（2）·…·S1（5）…·S1（13）＝1·1·…·0·…·1＝0；初步判断“线路跳闸，重合不成功，非全相运行”；再次检视状态元素表可知故障状态元素为 “线路604第一／二套保护U跳闸出口”、“604线路第一／二套保护重合闸动作出口”；该故障设备运行方式：“运行”；故障状态元素告警类别：“故障”；故障状态元素故障类别：“单站端单纯故障”；故障状态元素开关状态：“非全相”。

表1 断路器事故状态元素集合表

故障信息融合如表2所示，与建立的专家决策数据库进行比较，进一步得出融合终判：“604线路发生故障，纵联保护动作跳开604断路器U相，重合不成功，V、W相合位，非全相运行”。

耦合推理：“设备元件（2）即线路L2发生U相故障，第一／二套主保护动作出口，重合不成功，V、W相非全相运行”。

处置决策：根据专家库得出终判结论，即“拉开604断路器+试送604断路器+启动故障处置流程”。

算例2：某500 kV变电站1号主变故障，主变差动保护动作跳1号主变三侧断路器5011、5012、610、410，主站监控显示1号主变三侧断路器均在分位。

表2 线路故障信息融合

其耦合决策步骤如下：

主变间隔出现故障，状态元素表如下表3所示，其中：其中k为状态元素的编号，取值为1、2、3…：

表3 主变事故状态元素集合表

主变事故状态元素S1（k）序号 名称 状态元素取值状态元素16 主变高压侧开关失灵保护出口 S2（16） 1 17 主变中压侧开关机构三相不一致跳闸出口 S2（17） 1 18 主变中压侧开关失灵保护出口 S2（18） 1 19 主变灭火装置启动灭火 S2（19） 1 20 主变高压侧断路器A/B/C相分位 S2（20） 0 21 主变中压侧断路器A/B/C相分位 S2（21） 0 22 主变低压侧断路器A/B/C相分位 S2（22） 0

根据状态元素的耦合逻辑结果可知：S2（k）!＝S2（1）·S2（2）·…·S2（6）…·S2（22）＝1·1·…·0·…·1＝0；初步判断“1号主变故障”；再次检视状态元素表可知故障状态元素为 “1号主变间隔事故信号”、“主变第一／二套保护差动保护出口”、“1号主变高／中／低压侧断路器U／V／W相分位”；

故障信息融合：如表4所示，进一步得出融合终判“1号主变故障，差动保护动作跳开三侧断路器”。

耦合推理结果为“设备元件（3）即1号主变发生本体故障，第一／二套差动保护动作出口跳开三侧断路器”。

处置决策：对比之前建立好的对电网的各种异常状态所对应的解决办法构建专家决策数据库，得“隔离故障+启动故障处置流程”。

5 结论

根据上述分析，将组合电网故障分解为基于单站端单元故障的新一代智能电网大数据分析系统，可以综合主站开关变位、保护动作、故障录波、行波测距、潮流变化、电网拓扑等多源异构过程数据进行融合，并触发信息融合智能分析模块按照“节点电压相角匹配、支路潮流变化扫描”与预想故障集比对，进而判断电网故障性质和处置决策，有效避免了对复杂电网故障在线解算，在处置多线程、多数据源的电网异常和故障信息具有显著优势。

表4 主变故障信息融合