一二次融合柱上开关组合加权模糊状态评价

王东芳，黄国权，黄廷城，张勇军

（1.广东电网有限责任公司河源供电局，广东 河源 517000；2.智慧能源工程技术研究中心，华南理工大学电力学院，广州 510641）

0 引言

作为配电开关设备的重要产品，柱上开关是架空线路配电自动化的核心设备，它的智能化程度直接决定了配电网智能化的水平[1]。然而先前柱上开关一次本体和二次设备相互分离，制约了配电自动化的发展。近些年，基于电力信息物理融合[2-4]的能源互联网技术[5]为配电网运行带来了新的理念，配电设备朝着一体化、集成化的方向发展。为提高柱上开关“智能、安全、互联”水平，同时提升其运行水平、运维质量与效率，国内的电网公司、研究机构和设备厂商相继开展了柱上开关一二次设备融合的研究设计工作。

传统柱上开关的开关本体、控制器等各部分设备相对独立，大部分研究工作都重点关注开关本体，对控制器运行状态评估的手段较少、相关规程尚缺，难以对其开展状态评估[6]。因此柱上开关状态评估研究多是单独针对断路器本体开展而尚未有综合考虑控制器状态指标的研究，如文献[7]考虑了开关本体、支架等方面因素，而未涉及控制器指标。二次控制与保护装置的安全可靠运行是实现一次设备智能化的重要保障。随着智能电网的发展，电力设备物理系统和信息系统的融合程度愈发增强，二次设备会更多地融合到一次设备中[8-10]，呈现一体化和集成化的发展趋势[11]，致使一二次设备间的耦合关系越来越强，而现有的柱上开关状态评估方案无法对其一二次设备的整体运行状态进行综合评估。因此，有必要综合评估柱上开关包括一二次设备及其连接关系在内的整体运行状态。

在评估方法方面，现有设备状态评估研究如文献[12-14]等，指标权重的确定多是以故障率大小为依据的定权，此做法在数据量不足的情况下得出的权重意义不大；而即使数据量足够多，得出的权重也只是一个普适性的值，反映的是各指标对设备状态的表征能力，并不能突出具体设备状态劣化的趋势，存在对表征能力相对较弱的指标劣化识别灵敏度过低的问题。对此，文献[15]提出了利用劣化度计算变权系数，用以依据状态量的变化调整权重。

鉴于此，本文在当前电力信息物理融合的背景下，扩充了现有柱上开关指标体系，提出了一二次融合柱上开关状态组合加权模糊评价方法。该方法采用随状态量变化的数据劣化度变值权重和指标重要度常值权重的组合权重，并借助模糊综合评价法计算状态评估结果。

1 状态指标体系构建

1.1 开关本体运行状态指标

目前开关本体部分状态指标研究较多，本文不再赘述。在结合文献[14-16]基础上，本文选取四个运行状态在线监测指标如下：真空度（表征真空断路器开断电流和灭弧能力）、触头相对磨损程度（影响断路器电寿命的重要因素）、触头温度（触头高温易烧毁触头，威胁断路器安全运行）、振动信号（可以反映多种故障原因，评估范围较广）。

1.2 二次部分运行状态指标

柱上开关运行于环境较恶劣的户外场所，经受日晒雨淋，而其二次设备内部有多种电子元器件，对运行环境要求较高，因此易发生故障。据统计，配电二次设备故障原因中，蓄电池失效占50%以上[17]。其他还有无线通信掉线、配电终端故障等，而配电终端故障原因较为复杂，如设备凝露、电路板短路等等。

早先柱上开关二次设备监测手段较少，难以开展在线监测。但是柱上开关二次设备数量不断增多、分布广泛，且故障率较高，继续采用定期检修方式将带来高成本低效率的问题[18]。近些年微机监控保护设备和通信技术的不断发展使得二次设备监测内容不断丰富。

结合配电二次设备主要故障因素以及现有二次设备主要监测内容[11，17]，本文提出一二次融合柱上开关二次部分运行状态在线监测内容如下：

（1）SOH（电池健康状态）[19]：SOH 可由蓄电池实际容量与额定容量之比ε 表征。

式中：S 为蓄电池实际容量；SN为蓄电池额定容量。

（2）通信通道状态：可由终端在线率ρ 衡量。

式中：ΔT 为终端异常状态总持续时长；T 为从上次检修至今终端的总运行时长。

（3）控制器温度：监视控制器过热现象。

（4）控制器湿度：监视设备凝露现象。

（5）自检异常频率：FTU（馈线终端）可实现多种自检功能，包含较多信息，因此其自检异常频率在对柱上开关运行状态的表征上具有较高的重要性。

1.3 非运行状态指标

除上述运行状态指标以外，一些非运行指标也能在一定程度上体现一二次融合柱上开关的状态演变趋势。本文考虑部分直接影响柱上开关态势的非运行状态因素，具体为包括气温、大气湿度、大气污秽等级在内的环境因素指标和包括累计动作次数和年均故障次数在内的历史数据指标。

2 组合加权模糊综合状态评价研究

一二次融合柱上开关状态的归属具有较强模糊性，因此可通过模糊综合评价法，根据状态隶属度的大小判断柱上开关运行状态。

权重的设置是模糊综合评价的关键之一。一般而言，在综合考虑多个指标时，一般采用的主客观加权法大多是根据指标重要度（或故障率）常值权重。但是，单台设备的指标恶化是概率事件，以确定的权重分析具体设备时对权重较小的指标劣化识别灵敏度将会大大降低。

为解决这一问题，本文采用组合加权的方法，综合考虑数据劣化度变值权重与指标重要度常值权重的进行组合加权，一方面可以避免因重要度差异导致对指标劣化识别灵敏度过低的问题；另一方面也能避免仅从数据角度分析指标的劣变趋势使得权重失衡的问题。

2.1 模糊综合评价

模糊综合评价有三要素：

（1）因素集：假定一二次融合柱上开关的评估指标共有n 个，这n 个评估指标 因素u1，u2，…，un组成的集合为因素集U={u1，u2，…，un}。

（2）评语集：一二次融合柱上开关状态的m 条评语组成的集合V。本文选取正常、注意、异常、严重四条评语组成评语集，即V={正常，注意，异常，严重}。

（3）单因素判断：即一二次融合开关第i 个状态指标ui对于第j 条评语vj（j=1，2，3，4）的隶属度为ri：

式中：rij表示指标ui对于评语vj的隶属度，0≤rij≤1 且满足ri1+ri2+ri3+ri4=1。

进而由单因素判断ri组成隶属度矩阵R。

根据所选取指标的性质，本文采用半梯形分布和三角分布结合计算其隶属度函数。鉴于本文指标较多而篇幅有限，因此只给出如图1 所示的两种类型指标的隶属度函数示意。各指标均满足其中一种类型，区别仅在于具体的区间分布不同。图1 中，u 为状态量值，对于偏小型指标，状态量值越小越优；ua，ub，uc，ud分别为各指标正常、注意、异常、严重状态的状态量边界；对于中间型指标，状态量值处于中间范围最优；ua0，ua1分别为正常状态的下边界和上边界；ub0，ub1分别为注意状态的下边界和上边界；uc0，uc1分别为异常状态的下边界和上边界；ud0，ud1分别为严重状态的下边界和上边界。

图1 隶属度函数

2.2 指标权值的确定

2.2.1 数据劣化度变值权重

设备运行状态的劣化通常有一个过渡阶段，以柱上开关本体为例，其状态劣化的趋势如表1所示。

表1 开关本体在线指标状态演变数据

整个演变趋势大体上可分为三个阶段：T2 时刻前，各指标状态量数据基本波动不大，因此各指标对柱上开关本体运行状态的表征能力基本相同；T2 时刻至T3 时刻，振动信号数据开始显著增长而其余指标数据相对保持平稳，更能反映出柱上开关状态可能出现了劣化；T4 时刻经现场检修排除隐患后，振动信号回归平稳，但此时开关灭弧室真空度下降（灭弧室内气压上升）明显，应受到更多的重视。由此可见，在一台柱上开关完整生命周期中，各状态量指标在不同阶段的演化趋势并不是固定不变的，应受重视的程度也不相一致，权重也相应变化。

对此，评估时分析当前各指标历往数据的劣化度即可在不同阶段分配相应的变值权重。一个巡检周期内每次评估前需不断加入新采样的数据值并累积更新状态量数据集，依此计算当前时刻的数据劣化度权重，因此该权重带有随状态量变化的变权性质。

熵权法基本思路是反映测量数据集的总体离散程度，能基于特定一台柱上开关各状态指标在某个巡检周期内的的所有状态量数据，通过识别指标数据的劣化程度来考量其包含的信息量，依此计算数据劣化度变权w′，具体计算如下：

（1）对指定的柱上开关测取各指标ui在一个巡检周期内的数据并进行标准化处理，得到Nij。以偏小型指标为例，按式（4）进行标准化处理：

式中：uij表示第i 个指标ui的第j 个评价数据；max（ui）为指标ui的最劣区间的临界点；min（ui）为指标ui的最优区间的临界点。

（2）计算反映指标ui数据劣化度的熵值Ei：

式中：k 为指标ui的数据量；，若有Hij=0，则定义lim（HijlnHij）=0。

（3）计算指标ui的数据劣化度变权

式中：n 为指标个数。

2.2.2 指标重要度常值权重

不同指标对柱上开关状态评估的贡献程度不一，若单一考虑数据劣化权重会忽略指标本身重要程度，容易造成权重失衡现象。故可基于专家经验，采用层次分析法对指标分配重要度常值权重。

首先，构建柱上开关三部分二级指标的判断矩阵。根据指标反映的故障类型、对设备运行可靠性的影响以及运行经验，并结合专家经验，利用成对比较法和九级标度法得到三部分判断矩阵分别为：

然后，进行判断矩阵的一致性校验，进而计算权重，具体的计算过程参考文献[20]。

2.2.3 组合权重

为在不忽略指标重要度的前提下发挥数据劣化度权重的作用，本文利用重要度权重wi″对数据劣化度权重wi′进行调整，得到指标ui的组合权重wi如下：

进而，由组合权重wi构成权重矩阵W。

2.3 结果分析

以开关本体指标为例，在得到其评分矩阵RI和组合权重矩阵WI后，使用一级综合评价模型M（∨，·），得到最终模糊评价BI，即：

式中：◦为模糊算子M（∨，·）；max[RI·WI]表示取矩阵元素中的最大值即得分值PIi。

BI的形式由得分值pIi与归属状态一同给出，即pIi（正常/注意/异常/严重）。由于得分矩阵PI（PI=RI·WI）中四个元素值的和为定值1，故pIi可体现开关状态归属程度。例如，若BI最终结果为0.352 3（注意），这说明虽然当前柱上开关本体状态评估结果为“注意”，但其相对值较低，可能不久将会滑向“异常”状态。

根据各部分状态评估结果可安排巡检如表2所示。

表2 巡检策略

2.4 具体评估流程

基于组合加权模糊评价方法对一二次融合柱上开关进行状态综合评价的具体流程如图2 所示。

3 算例分析

以某台ZW20 型10 kV 柱上开关检修前的部分采样数据对本文所提状态评估方法进行校验，其初始运行状态在线监测指标数据见表3。进而查询其对应的非运行状态指标数据见表4。

首先根据表3、表4 中的数据，按式（4）—式（6）分别计算在t4，t5 时刻时开关本体、二次部分和非运行指标的劣化度变权矩阵，接着将劣化度变值权重与指标重要度常值权重按式（7）分别组合后，得到三部分综合权重矩阵，进而根据各指标属性，分别确定t4，t5 时刻各自的隶属度函数分布计算各指标的单因素判断集，上述各计算结果如表5 所示。

表3 某柱上开关运行状态在线监测指标数据

表4 某柱上开关非运行状态指标数据

图2 评估流程

表5 计算结果

对于上述结果，构造总评价矩阵并计算t4，t5 时刻时开关的状态评估结果如下：

在t4 时刻时，该柱上开关本体状态评估结果为0.470 5（正常），二次部分状态为0.952 0（正常），非运行指标状态为0.624 5（异常），根据表1 该柱上开关可延缓巡检计划；对于t5 时刻，该柱上开关本体状态评估结果为0.328 0（严重），二次部分状态为0.610 2（正常），非运行指标状态为0.798 2（注意）。由于开关本体状态“严重”，故该柱上开关需即刻安排现场巡线检查。一般而言，真空断路器触头温度正常工作温度在55 ℃以内，当超过85 ℃时极易发生故障[16，21]。表2 数据显示，当时触头温度已达75 ℃，且在持续上升，若放任不顾可能将造成严重后果。对比t4，t5 时刻的数据劣化度权重，触头温度的权重明显提高。故本文方法效果明显，且所得状态评估结果准确。

若采用文献[14]仅考虑指标重要度的权重分配，即权重矩阵为W*=[0.512 7 0.273 3 0.031 4 0.182 6]，则开关本体的评分矩阵如表6 所示，判定开关本体状态为“正常”，产生误判。因此本文结合数据劣化度变值权重和指标重要度常值权重得到的组合权重相比于定权法更加合理，评价结果更加准确。

表6 t4，t5 时刻得分矩阵

4 结论

本文结合当前电力信息物理融合背景下配电开关一二次融合研究进程，以一二次融合柱上开关作为本文研究对象。构建了以开关本体、二次部分的运行状态在线监测状态量为主，非运行状态量为辅的状态指标体系，更加全面地反映柱上开关一、二次部分整体的运行状态。进而采用组合加权的方式确定各指标权重，避免了因重要度的差异导致指标劣化识别灵敏度过低的问题[22-23]。最后，结合模糊综合评价法给出柱上开关状态评估结果，并且在对具体实例的计算中，验证了本文所提方法的有效性和准确性。