基于模糊Petri网的有载分接开关故障诊断方法研究*

2022-06-17徐海军李彦斌

中国安全生产科学技术 2022年5期

徐海军，李彦斌，王进，李赟，张峰，李浩

(1.国家电网有限公司直流技术中心，北京 100052;2.华北电力大学经济与管理学院，北京 102206；3.华北电力大学国家能源发展战略研究院，北京 102206;4.国网山东省电力公司检修公司，山东济南 250118)

0 引言

在电力系统中，有载分接开关(On-Load Tap Changer,OLTC)承担调节功率、稳定电压的重要作用，是有载调压变压器的重要组成部分，也是保障系统正常运转的关键设备[1]。由于OLTC具有高精密机电一体化特征，在运行过程中动作频繁，且长期承受电、热、力、振动等复杂应力联合作用，常常出现滑档、拉弧、烧损等故障。据国内变压器故障统计分析结果，分接开关引起的变压器故障占变压器总故障的20%[2]，不仅会带来巨大的经济损失，还对电力系统稳定运行造成严重威胁。因此，研究分接开关故障诊断方法，对提升分接开关运行可靠性，保障电力系统安全稳定运行具有重要价值。

OLTC切换时触头开闭时的振动信号中包含大量设备机械状态信息，部分学者以检测分接开关动作过程中的振动信号为切入点，对分接开关发生的故障进行分析:文献[3]通过对切换开关切换过程触头闭合期间振动信号进行分析，判断触头故障类型;文献[4]将经验模态分解与希尔伯特变换方法相结合，对变压器有载分接开关进行故障特征提取分析;文献[5]根据有限元分析理论，提出基于声振动分析技术的OLTC机械状态特征诊断方法。但OLTC动作机理复杂，仅通过振动信号分析难以对分接开关故障进行有效诊断。

为提升故障诊断的科学性与准确性，国内外学者提出专家系统、粗糙集理论、模糊集理论等方法，并逐步应用到电力系统故障诊断中。其中，以Petri网为基础的故障智能诊断方法由于其描述与推理过程直观简单、运算方法便捷而受到学者关注。目前，模糊Petri网模型已被运用于电网故障诊断中[6-8]，在信息不完备的情况下能给出较准确的诊断结果。但运用模糊Petri网方法对分接开关故障类型和故障元件进行研究的文献较少。

基于此，本文在对分接开关主要结构及常见故障类型进行分析基础上，建立基于模糊Petri网的分接开关故障诊断模型，通过对分接开关典型故障案例进行分析，验证该模型能够有效处理故障概率中不确定性因素，具有容错性好、运行效率高等优势，研究结果可为进一步提高我国OLTC故障诊断准确性与效率提供借鉴。

1 分接开关主要结构及故障分类

1.1 分接开关基本结构

OLTC通常由开关本体、传动机构和电动机构3个主要部分组成。其中，开关本体包括切换开关与分接选择器2部分，切换开关用于连接绕组的不同抽头，切换电流负荷；分接选择器用于在切换前选择不同的分接头以承载电流，但不接通和开断电流。传动机构主要保障分接开关分接头档位数量，并使其准确停在所需位置。电动机构可供电动、手动、遥远电动和自动调压装置控制操作。

1.2 分接开关主要故障类型

通过收集国内分接开关177条运行故障的相关资料，并与分接开关运维专家进行研讨，对目前我国分接开关的主要故障进行分类，具体可分为“分接头不同步、分接开关滑档、分接开关跳闸、内部放电异常、分接开关渗漏油、异响或压力释放阀误动、远方与就地档位不一致、系统异常告警、机械位置显示异常” 9类故障。

“分接头不同步”指在功率升降或者降压转全压过程中，故障相分接开关与正常相分接开关档位不一致；“分接开关滑档”指在功率升降过程中，开关出现滑档，且伴随滑档保护继电器动作、故障相分接开关电机电源跳开等现象；“分接开关跳闸”指在进行主变分接开关档位调整过程中，发生有载调压开关重瓦斯动作及主变开关跳闸；“内部放电异常”指内部拉弧放电、形成短路电流，导致运行异常；“分接开关渗漏油”指在实际运行或者巡检过程中，监控后台系统发出轻瓦斯信号警报，且运维人员在现场检查中一般会发现故障相分接开关油枕呼吸器油杯或变压器本体油管法兰面存在溢油现象；“异响或压力释放阀”指分接开关内部发生异响，以及内部压力升高造成压力释放阀误动作；“远方与就地档位不一致”指后台监控系统中显示的分接开关档位与现场机械显示的档位不同；“系统异常告警”指后台监控系统中出现如分接开关电源故障、分接开关位置故障等异常报警情况；“机械位置显示异常”指由于行程开关故障导致分接开关行程表盘指针不在阴影区域内的现象。

2 模糊Petri网的定义及推理算法

2.1 模糊Petri网定义

结合一般Petri网相关理论，定义模糊Petri网为八元组[9]如式(1)所示：

FPN={P,T,I,O,D,U,θ,λ}

(1)

式中：P={p1,p2,p3,…,pn}(n≥1)是有限个库所的集合；T={t1,t2,t3,…,tn}(n≥1)是有限个变迁的集合，表示模糊规则；I为模糊Petri网的输入矩阵；O为模糊Petri网的输出矩阵；D={d1,d2,d3,…,dn}是有限命题的集合；U=diag(u1,u2,u3,…,un)为变迁的置信度矩阵；θ表示各库所可信度，为n维向量；λ表示各变迁规则对应阈值。

2.2 模糊Petri网的产生式规则

模糊Petri网的基本模糊推理规则如式(2)所示[10]:

Ri:Ifdi,Thendj(CF=ui)

(2)

式中：di，dj表示模糊Petri网的模糊命题；di表示前提命题或命题状态；dj表示动作或结论命题；ui∈[0,1]是规则的置信度。

变迁的触发指如果给定输入库所的可信度(fi)大于阈值(λ)，则此变迁可以触发，输出库所的可信度为fi=λ×fi；如果给定输入库所的可信度小于阈值(λ)，则变迁不能触发。

2.3 模糊Petri网的推理算法

1)正向推理算法

根据模糊Petri网的推理规则，为方便进行计算，引入极大代数中的3个算子即加法算子、直乘算子和neg算子[11]。

①加法算子⊕如式(3)所示：

A⊕B=D,dij=max{aij,bij}

(3)

式中：A，B，D均为m×n维矩阵；i=1,2,…,m;j=1,2,…,n；。

②乘法算子⊗如式(4)所示：

A⊗B=D,dij=max{ajk×bkj}(1≤k≤p)

(4)

式中：A，B，D分别为m×n，p×n，m×n维矩阵；i=1,2,…,m;k=1,2,…,p；j=1,2,…,n；。

③neg算子如式(5)所示：

neg(e)=Im-e

(5)

式中：Im为元素全为1的m维向量；e为m维向量。

令negθk=Im-θk，并设置中间变量ηk=IT⊗(negθk)，γk=negηk=neg(IT⊗(negθk))。则ηk为规则tj前提为假的可信度，j=1,2,…,n；γk表示规则为真的可信度。

本文采用MYCIN可信度推理法进行结论事件可信度的推理，结合模糊Petri网的结构特点，推理公式如式(6)所示[12]：

θk+1=θk⊕{(O×U)⊗[neg(IT⊗negθk)]}

(6)

具体推理过程包括以下4个步骤：

步骤1：令k=0；。

步骤2：根据式(2)由θk求θk+1；。

步骤3：若θk+1≠θk，令k=k+1，重复步骤2。

步骤4：若θk+1=θk，结束推理。

2)反向推理算法

在故障原因诊断中，多采用反向推理算法，针对已发生的故障进行倒推，推出可能的传播路径，以寻找具体原因，具体推理算法如下所示[13]：

①列出库所的可达库所RS与即达库所IRS。

②选择对应故障现象的库所p0，并对比以此库所为即达库所的置信度，选择置信度大的pi。

③对pi进行标记，避免重复检索。

④对比以库所pi为即达库所的置信度，选择置信度大的pj，并进行标记，直至找到具体pn。

⑤系统询问具体pi对应命题，若选择是，由专家经验给出可信度。若大于阈值，则此变迁被触发，再计算库所p0的可信度，转步骤⑧。

⑥若可信度小于阈值，则该故障命题未被激活，则对比其他库所的置信度，根据置信度最高的原则继续查找，直到找到具体故障库所。

⑦若询问具体库所pn对应命题，操作用户选择否，则重复步骤①～⑤。

⑧结束推理。

3 基于模糊Petri网的分接开关故障诊断模型

3.1 正向推理算法

本文基于分接开关基本结构，将可能出现的故障部位分成二次回路、开关本体、传动机构3类。其中发生在二次回路部位的故障主要有分接头不同步、分接开关异响或压力释放阀误动等；开关本体部位发生的故障一般与切换开关、分接选择器有关；传动机构部位发生的故障一般会影响分接开关内部动力的传递。

基于此，本文建立基于模糊Petri网的分接开关故障诊断模型，如图1所示。库所与规则描述见表1。按照不同故障类型引发分接开关3大部位故障的故障规则对其进行正向推理。

表1 分接开关故障模型的库所与规则描述Table 1 Description of libraries and rules of fault model of tap change

图1 基于模糊Petri网的分接开关故障模型Fig.1 Fault model of tap changer based on fuzzy Petri net

根据模糊规则、专家经验等设定初始可信度值θo、变迁规则置信度U、变迁的阈值λ分别如式(7)～(13)所示[14]：

(7)

(8)

λ=0.1

(9)

(10)

(11)

(12)

θ1=θ2

(13)

正向推理结束，获得各故障库所的重要度。分接开关故障概率重要度由大到小的排序依次为二次回路、传动机构、开关本体，二次回路部位发生故障可能性最高，可根据重要度依次检查相关部位，以提高分接开关运行可靠性。

3.2 反向推理算法

由于分接开关故障容易造成换流变受损、阀组闭锁，为更快速定位故障原因，在正向推理后，还应进行溯源，找到引发故障类型的具体组部件，以缩小检修范围。

二次回路部位发生的分接头不同步主要由继电器故障、端子松动导致，这些组部件的损坏易导致分接开关不同相换流变档位不同；二次回路部位发生的分接开关跳闸现象一般由继电器、行程开关等组部件故障导致。在此基础上结合相关计算，为迅速有效地检修分接开关故障源提供依据。

本文以二次回路为例，建立基于模糊Petri网的分接开关故障诊断模型，展开反向推理，将故障进一步定位至具体故障组部件，以提高诊断效率。

基于模糊Petri网的二次回路故障结构示意如图2所示，其库所与规则描述见表2。由图2可知，初始库所事件的集合为{P14,P15,P16,P17,P18,P19,P20,P21,P22,P23}。

表2 二次回路故障模型的库所与规则描述Table 2 Description of libraries and rules of schematic diagram of fault structure of secondary loop

图2 基于模糊Petri网的二次回路故障结构示意Fig.2 Schematic diagram of fault structure of secondary loop based on fuzzy Petri net

步骤1：已知故障现象为“二次回路故障”，对应库所P10，能引发P10的事件有P1，P3，P5，P7，P9，P11，P15，其中CF1最大，为0.56，根据选择置信度最高的原则，选择P1→P10路径，并对P1事件进行标记，避免重复检索。

步骤2：P1非初始库所，引发P1的事件有P14，P15，P16，P17，P18，P19，P20，P21，P22，其中CF19最大，为0.90，则选择P14→P1路径，则P14为8初始故障库所。

步骤3：系统询问“继电器故障”，若操作用户选择是，则P10对应故障原因已找到，为继电器故障。根据专家经验给出P14事件的可信度0.78，高于阈值，P14位置被激活；CF19为0.90，则P1位置CF19×0.78=0.7，高于阈值，则P1位置被激活；CF1为0.56，则P10为CF1×0.7=0.392，此时“继电器故障”导致二次回路故障的可信度为0.392，与正向推理结论一致。

若操作用户在回答“继电器故障”时，回答“否”，则P14对应事件没有被激活，系统按照置信度大的原则重新选择路径，重复步骤1～3，直到找到初始故障事件。

4 实证分析

选取韶山换流站极Ⅱ高端换流变B相分接开关故障作为典型故障案例，并通过现场故障诊断结果与基于模糊Petri网的分接开关故障诊断模型的推理结果对比分析，验证模型有效性。

4.1 故障案例简介

2018年10月07日17时07分，韶山站极Ⅱ高端换流变分接头不一致报警，检查发现极Ⅱ高端Y/YB相换流变现场实际档位为16档，后台显示档位17档，即发生“分接头不同步”故障。故障发生后，厂家与现场运维人员开展故障诊断与原因分析工作，经反复多次远方操作后发现，Y/YB相换流变分接开关切换提前完成时间不固定，但现场人员通过判断切换动作声音未发现切换不同步现象。因此，初步推断为信号回路出现故障。

信号回路包含信号发送回路和信号接收回路，系统根据信号发送回路发出的“分接开关正在操作”信号对分接开关是否完成档位切换进行判断。“分接开关正在操作”信号是由分接开关操作机构内保持连续开关S12和双稳继电器K4共同控制。经现场检查发现，二次回路的双稳继电器K4损坏，现场更换双稳继电器K4后故障消失。

4.2 基于模糊Petri网的分接开关故障诊断案例推演

1)故障案例正向推理

根据具体描述，韶山站极Ⅱ高端换流变发出分接头不一致报警，基于模糊Petri网的分接开关故障正向推理模型，判断其故障类型为分接头不同步，由此进行正向诊断，判断分接开关最可能发生故障的部位。具体推理过程如下：

根据模糊规则、专家经验等设定初始可信度值θo=(0.7,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)T，变迁规则置信度矩阵U如式(14)所示：

(14)

依据式(6)，可得式(15)～(21)：

η0=(0.3,0.3,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)T

(15)

γ0=(0.7,0.7,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)T

(16)

θ1=(0.7,0,0,0,0,0,0,0,0,0.392,0.203,0,0)T

(17)

(18)

(19)

θ2=(0.7,0,0,0,0,0,0,0,0,0.392,0.203,0,0.259)T

(20)

θ3=(0.7,0,0,0,0,0,0,0,0,0.392,0.203,0,0.259)T

(21)

由正向推理结果可知基于分接头不同步，韶山换流站极Ⅱ高端换流变B相分接开关可能发生故障的部位有二次回路与传动机构，依据θ3=(0.7,0,0,0,0,0,0,0,0,0.392,0.203,0,0.259)T，二次回路可信度较高，因此分接头不同步故障类型最可能导致的故障部位为二次回路，可信度为0.259。

根据故障描述，系统对于分接头是否同步的判定与工作人员感受出现偏差，初步推断是信号回路出现故障，而信号回路属二次回路，这与本文推理结论一致。

2)故障案例反向推理

根据故障案例具体描述，系统显示Y/YB相换流变分接开关切换分接位置的提前完成时间不固定，但现场人员初步推断是信号回路出现故障，可判断韶山换流站极Ⅱ高端换流变B相分接开关故障部位为二次回路，由此，结合3.2中基于模糊Petri网的二次回路故障模型对其进行反向故障诊断。

依据3.2中步骤1，可推知故障部位对应P10。在故障路径中，由于分接头不同步引发二次回路故障的置信度最高，为0.56，因此选择P1→P10路径，并对P1进行标记，这也与韶山站极Ⅱ高端换流变分接头不一致报警现象一致，极Ⅱ高端Y/YB相换流变现场实际档位为16档，后台显示档位17档。

在追溯引发分接头不同步的具体故障组部件中，依据3.2中二次回路故障诊断步骤2，继电器故障置信度最高，为0.90，选择P14→P1路径，判断继电器故障的具体组部件，与现场检查结果及整改结果一致：双稳继电器K4损坏导致了此次分接开关调档不同步，现场更换双稳继电器K4后故障消失。

根据专家经验给出P14可信度为0.78，高于阈值，依据3.2中步骤3，可得P1可信度为CF19×0.78=0.7，高于阈值；CF1为0.56，则P10为CF1×0.7=0.392，继电器故障导致二次回路故障的可信度为0.392，与正向推理一致。