基于机器学习与专家规则库的水电站设备一键顺控方法

顾发英，罗 旋，贺增良

(1.国能大渡河流域水电开发有限公司，四川 成都 610041；2.国能大渡河流域生产指挥中心， 四川 成都 610041)

0 引 言

随着水电站建设速度加快，运行压力增大，运行人员减少，水电站设备一键顺控的发展将逐步取代人工操作成为主流。传统的水电站操作票存在管理难度大、出票慢、出票错误多等问题。在操作票系统中加入程序化操作，将极大地提升水电站线路停送电、母线停送电、主变停送电等操作的执行效率。

水电站的运行过程由相关设备的多个协同过程组成，其组成结构复杂，倒闸操作工作量大。一键顺控是电力系统可实现自动倒闸操作的一种方式[1-2]，具有智能化、便捷性、高效率的特点，可实现电力设备运行过程中的自动判断、防误动作智能校验以及结果判断等所有过程。一键顺控执行过程中，顺控操作票的准确顺序是决定该执行过程的重要部分[3-5]。为加速水电站设备倒闸操作的智能化建设进程，极大程度降低人员工作量，一键顺控成为当下水电站调度运行的主要研究方向。

目前，智能化拟票技术研究较多，如范堃[6]和陈威[7]等针对一键顺控拟票实施研究，依据固定程序执行设备的状态检查以及远程的遥控操作，可保障操作票内容具有较高的正确性以及完整性，实现一键顺控的高效操作，改善操作人员由于对设备了解程度较差以及操作人员自身素质造成对设备操控正确性、安全性的影响。

但是水电站运行压力不断提升，设备操控中间环节愈加复杂，为进一步提升一键顺控的操作性能，研究基于机器学习与专家规则库的水电站设备一键顺控方法，将机器学习技术与专家规则库结合，实现水电站设备的一键顺控，对于水电站调度操作执行效率的提升具有重要意义。

1 基于机器学习与专家规则库的水电站设备一键顺控

基于机器学习与专家规则库的水电站设备一键顺控方法总体流程如图1所示。

图1 水电站设备一键顺控流程

由图1可以看出，利用水电站监控数据中包含的水电站水轮机、发电机、励磁系统、变压器等设备之间的间距与设备之间的合解环接线方式建立水电站设备拓扑关系模型。依据所建立的水电站设备拓扑关系模型中的设备间隔合解环接线方式建立专家规则库，专家规则库主要包括成票规则专家库与安全规则专家库。接收水电站调度中心所下发的操作票任务后，利用机器学习的隐马尔可夫模型提取操作票内容，从专家规则库调用设备类型和设备描述字段形成设备信息[8]，依据设备状态变化以及设备操作原则，利用专家规则库搜寻差别项，建立一键顺控操作票生成模型。生成一键顺控操作票后，通过IEC104协议将顺控指令发送给水电站监控系统，进行水电站设备一键顺控。

IEC 60870-5-104协议简称IEC104协议，可实现水电站通信的良好保护。将IEC104协议应用于水电站设备一键顺控中，利用网络通信通道所具有的传输能力，实现一键顺控操作票的高效传输。IEC104协议应用于水电站设备一键顺控时，将主站和分子站分别设置为客户端和服务端[9]。采用104规约通信同计算机监控系统进行数据交互，主站端具有自动判断与处理数据信息的特点，将水电站监控系统端设置为主站，操作票系统端作为子站。多子站同时访问时，利用IP地址、端口以及MAC地址划分安全级别，存在重复IP(Internet Protocol，互联网协议)地址时，禁止执行此控制命令。

1.1 水电站设备拓扑关系建模

拓扑关系模型体现了水电站设备间的物理连接关系。水电站涵盖众多设备，研究将众多设备转化为具有拓扑关系的数据模型。

将水电站设备排图方法应用于设备拓扑矢量图设计中，解析水电站设备拓扑关系模型文件[10]，利用模型文件中不同设备图元明确不同设备在水电站内的显示格式以及位置坐标，确定水电站不同设备所代表图元的连接顺序，利用众多设备连接关系生成水电站的主节点图，避免采用人工画图以及关联设备模型等存在工作量过大缺陷的方式。

采用网络拓扑分析方法建立水电站设备拓扑关系模型，实现海量设备节点的存储。水电站设备拓扑关系分析是将水电站内的众多开关建立节点集合，依据拓扑网络中的母线、线路、变压器等支路的连接关系，和点和点间的关系建立电气网络拓扑图。

节点与节点关系属性描述为：利用点表示水电站内机组、开关、变压器、刀闸、电抗器等设备实体；利用拓扑关系模型中的边表示不同水电站设备间所存在的关系，模型中的拓扑关系存在方向性。水电站设备A与设备B为单向连通或双向连通时，分别用A→B与A↔B表示。通过属性体现水电站设备实体点和设备关系的属性，水电站设备的配置信息、设备名称等属性均可以动态设置。

建立拓扑关系的水电站设备依据设备状态可分为不同节点。最终的水电站设备拓扑关系如图2所示。

图2 水电站设备拓扑关系

利用图2拓扑关系表示设备与设备间的联系，采用以上描述规则体现水电站中全部设备的连接关系，利用节点与关系的属性描述全部设备信息，将各拓扑结构间具有的属性存储于图形数据库中，水电站设备更新时，利用图形数据库中的图形内容实现拓扑关系模型的实时更新。

1.2 专家规则库建立

建立包含成票规则库与安全规则库的专家规则库。成票规则库包含调度规程、设备状态转换、倒闸操作、操作指令[11]，依据设备操作规则建立成票规则库。利用关联规则方法挖掘水电站操作规程、电网操作规程以及电网调度规则建立安全规则库。

1.2.1 成票规则库

成票规则库是生成操作任务的重要依据。操作票操作任务由操作对象目标设备状态与源设备状态确定。操作任务中关联的一次设备由水电站运行方式确定，利用设备状态以及任务类型组成的集合表示一次设备。分解设备利用操作任务的目标状态筛选，利用完成筛选的分解设备建立拟票规则。规则库内所生成的规则越多，操作票出票准确率越高。

设定建立成票规则库的规则如下：

(1)一次设备操作规则。如可将水电站内变压器与线路停送电设置为水电站一次设备操作规则。线路停送电位置位于变电段与发电端间时，将解合环与停送电分别设置于发电端侧与变电端侧；停送电位置位于发电端与发电端间以及变电端与变电端间时，将解合环与停送电分别设置于短路容量小以及大的位置。变压器停送电时，需闭合中性点接地闸刀。

(2)二次设备操作规则。二次压板的投退是水电站二次设备的主要操作规则。利用二次检修安措规则库识别水电站二次设备关联域、检修域和影响域，明确二次设备序列。

成票规则库的操作规则为：线路停送电规则中，线路送电时，可以闭合母线侧隔离刀闸、闭合线路侧隔离刀闸、闭合断路器；线路停电时，可以拉开断路器、拉开线路侧隔离刀闸、拉开母线侧隔离刀闸。变压器停送电规则中，变压器停、送电时，操作负荷侧、电源测；高低压侧存在电源停电时，低压侧解列，高压侧停电；高低压侧存在电源送电时，高压侧充电，低压侧并列；环网运行时变压器时，需要选取正确的充电端。

1.2.2 安全规则库

建立包含设备状态实时校核、拓扑逻辑的电气防误、历史票关联校核、票面术语规范性校核等水电站设备的安全校核规则[12]。依据水电站各设备的操作任务以及设备及其相关设备状态，匹配操作规则库获取操作序列，生成操作票。

1.3 一键顺控操作票生成模型

利用隐马尔可夫模型提取操作票内容，建立一键顺控操作票生成模型。利用水电站监控系统的设备实时状态以及电气设备拓扑关系模型，调度中心下发调度命令后，利用机器学习的隐马尔可夫模型从专家规则库中调取相关数据，实现相关数据的解析[13]，依据专家规则库生成智能成票模型，实现与规程相关的操作票的自动生成。

利用隐马尔可夫模型实现智能生成操作票以及水电站设备一键顺控，充分考虑水电站各设备的交互方式，建立水电站与生产指挥中心协同操作的一键顺控模式。

1.3.1 中文分词

操作票内容的精准识别需将中文分词作为依据，中文分词的精度可提升操作票文本分词的精准性，中文分词需重视未登录词的精准划分。

利用字的序列标准表示中文分词的序列标准是由字构词的中文分词方法的重点[14]，可改善未登录词的处理情况。字的词位依据词语中字的位置分为S、B、M、E4种，其中S与B分别表示词语、词首，M与E分别表示词中与词尾。

当中文语句中包含字数为n时，分词原理利用以下公式表示

P({x1，y1，…，xn，yn})=

(1)

式中，yk∈{S，B，M，E}表示词位为k时的词位，利用n与j上下文的字设置为操作票的词位特征。利用隐马尔可夫模型通过由字构词方式建立中文分词，字和文本分别对应观测值和观察序列，将中文语句与观察序列对应。式(1)的n与j均取值为0时，上一个字的词位决定了当前字的词位，此时利用隐马尔可夫模型可完成由字构词的分词。

1.3.2 词性标注

中文分词的输出设置为词性标注的输入，将所标注的词性作为隐马尔可夫模型的输入。利用隐马尔可夫模型实现操作票的词性标注[15]，将操作票中的词语和文本分别作为观测值和观测序列。用{s1，s2，s3，s4，s5，s6}={v，n，ns，p，d，w}表示隐马尔可夫模型词性标注时的状态空间，全部词语所建立的无重复集合，利用观测空间{o1，o2，…，oM}表示。

通过隐马尔可夫模型完成操作票的中文分词以及词性标注，生成水电站设备一键顺控操作票，并形成一键顺控模式，即：

(1)将设备操作指令通过104协议方式传递给监控系统。

(2)当监控系统方接收到设备操作指令时，监控系统解析设备操作指令并在其系统设备图形展示界面，将相关设备图元设置为一键顺控操作。

(3)操作人员可对该设备进行相应的分合闸操作，根据设备的一键顺控操作情况执行设备的远程操作。

2 实例测试分析

选取瀑布沟水电站作为研究对象，利用Matlab仿真软件测试所研究基于机器学习与专家规则库的水电站设备一键顺控方法对于水电站设备的一键顺控有效性。瀑布沟水电站包含水轮机6台、发电机6台，高压变压器6台，母线2个，开关24个，连接节点148个，将上述信息相关数据存储在自身数据库中，当源端数据更新时，操作票系统自动同步最新数据。

以断路器(开关)类为例，其对应的CIM/E(电网物理模型描述与交换规范)文件如图3所示。其中，断路器类对象表包括(mRID、name等)11个域，其中既包含描述基本特性的属性(mRID，nam等)、描述拓扑的属性(I_node)，也包含描述关联的属性(VoltageLevel和Substatio等)。

图3 断路器(开关)类CIM/E文件

根据图3定义，从CIM/E文件可直接抽取出区域、基准电压、厂站、电压等级、母线段、同步发电机、交流线路、交流线段、交流线端点、换流器、负荷、变压器、变压器绕组、间隔等16类物理节点的数据集，每类节点的数据集对应一类数据块。依次扫描CIM/文件所有对象，可按引用属性类别形成所有表示各类连接关系的节点对，并将节点对按连接关系存储为拓扑连接数据集。

根据智能变电站顺控技术导则，理论上可以实现基于调控中心的全网断路器顺控，但是由于断路器开、合均需要时间，每次断路器动作状态都要传回调度侧，然后再决定下一步的操作，一是增加了通信传输时间和通信延时，二是严重依赖于广域通信网的通信可靠性。因此，本文只考虑合解环断路器均在同一变电站或开闭所的场景来拟定操作工作票，下达到合解环断路器所在的变电站或开闭所，执行所有的合解环操作。这种合、解环组的2进线断路器首先可以实现该站安全、可靠的合解环操作，一旦一个断路器解环失败，也可通过另一断路器实现补救性解环。水电站合、解环组的2进线断路器操作窗口的断路器触头状态如表1所示。

表1 2进线断路器状态

28 ms以内，在表1所示的水电站合、解环组的2进线断路器操作窗口中，分析三相电流与断路器运行结果如图4所示。

图4 电流与断路器运行结果

图4仿真结果可以看出，采用本文方法所建立水电站设备拓扑关系模型的仿真结果与实测结果极为吻合，验证所建立水电站设备拓扑关系模型具有较高的有效性。所建立水电站设备拓扑关系模型的断路器可实现有效运行，仿真结果的输出电流持续时间与仿真持续时间相差较小。

不同操作间隔下，以该水电站的某个“${厂站名称}${设备编号}号主变停电”顺控任务为测试对象，其测试结果如图5所示。在发送对时报文后，如果主站超过一定时间没有下发报文或子站也没有上送任何报文，则为一个周期，一个数值点表示一个启动周期，没有数值点就表示没有启动、不是完整的启动周期，启动周期越少，启动时间越快，且在限时速下的启动时间越少，模型应用效率越高。

由图5实验结果可以看出，在不同的操作间隔下，本文方法所建立的水电站设备拓扑关系模型可以应对多种操作过程，且在同一操作时间下，都只有一个启动周期，可以验证所建立拓扑关联关系模型具有较高的有效性。

图5 三相合环电流值

设置参与测试的水电站设备为5～25个时，筛选相联通设备与停电范围监测结果如图6所示。

由图6实验结果可以看出，不同设备数量时，本文方法监测停电范围所需时间均低于10 ms，且伴随数据量的增加，停电范围监测结果未存在增长情况。本文方法在设备数量有所增加时，筛选相联通设备与停电范围监测时间均在10 s之内，可保持较高的响应速度，为操作票的高效生成提供基础。所研究方法利用较小的拓扑关系生成时间，降低操作票的拟票时间，通过成票术语的规范化降低操作票生成时的运行负担，降低由于操作票误生成造成的安全风险。

图6 不同数量设备监测结果

采用本文方法生成一键顺控操作票命令以及执行结果如表2所示。

表2 一键顺控操作票生成以及执行结果

从表2实验结果可以看出，所研究方法可依据水电站实际运行情况，快速生成操作票，实现不同设备控制操作的一键顺控，并且可依据操作票中的命令术语，成功执行，这是因为本文方法结合专家规则库与机器学习方法，依据水电站设备运行的实际情况快速生成了任务执行命令，可以有效降低水电站工作人员的工作量，避免水电站设备管控过程中存在误操作情况，提升水电站运行的经济效益。

在完成接线图制作、专家库录入、防误规则等的编写工作后，分析后续流程控制效果，对比人工方式控制和顺控过程，统计结果如图7所示。

图7 一键顺控与手工方式对比

由图7对比结果可以看出，采用手工方式进行一次接线图制作需要9 min以上，从图7开列操作票对比结果可以看出，管理人员最终获取复杂倒闸操作的操作票所需时间需要10 min以上，而本文方法仅需45 s，可有效降低水电站工作人员的工作量，提升开票效率，进而提升水电站运行的自动化水平。

3 结 论

水电站已趋于智能化以及自动化，操作票自动生成是一键顺控的重要部分，利用机器学习技术自动生成操作票一键顺控，实现水电站高效管理，节省人力资源，降低水电站的误操作，令水电站智能、安全与高效的运行。利用隐马尔可夫模型与专家规则库实现智能化提取操作票内容。所研究方法可提升水电站的顺控效率，具有较高的通用性，可应用于不同规模的水电站中，提升操作票的操作效果，具有较高的可靠性以及实用性。