基于网络状态感知的变电站一体化运维系统

2022-10-14王国民石智永庄海军

机械与电子 2022年9期

王国民，石智永，张凯，谢彬，庄海军

(国网郑州供电公司，河南郑州 450052)

0 引言

随着自动化和信息化技术的发展，变电站的运维水平也不断提高，逐渐从有人值守发展为现在的无人值守。这主要得益于变电站综合自动化系统的发展和完善。变电站的运维，主要关系到调度SCADA系统、设备资产管理系统和在线监测系统等。利用现阶段不断发展的数据网络，可以对变电站一体化运维进行构建，从管理和技术方面使一体化运维能力得到提升。

目前，针对变电站一体化运维的研究主要集中在运维系统和运维平台方面，文献[1]设计了变电站运维一体化数据智能分析系统；文献[2]分析了视频监控在变电运维一体化中的应用；文献[3]设计了变电站远程运维平台；文献[4]论述了特高压变电站运维一体化移动作业平台；文献[5]设计了变电站一体化运维平台，并对其应用进行了说明；文献[6]针对智能化变电站运维检修管理模式进行了研究。可见现有研究主要针对运维平台，更多关注的是平台的功能架构和应用情况，而对平台结合相关的数据感知技术和网络状态感知在变电站运维中的研究不是很充分。

本文提出了基于网络状态感知的变电站一体化运维系统。根据一体化运维平台的数据需求，提出了一体化数据平台运维结构。针对网络状态感知的具体内容和应用，以网络状态估计、态势估计和态势预测为代表分析了其具体技术，构建了基于网络状态感知分析的一体化运维平台，分析了具体应用效果。

1 一体化运维平台数据需求

现阶段，变电检修运维主要包括变电检修与试验、二次设备检修与试验、设备状态监测与管理、输电系统运检、带电作业中心、综合服务中心和运检指挥中心等。针对这类不同的业务范围，运维平台能够实现多种业务之间的融合和系统管理，提高过程中的运行和管控能力。

变电站运维作业任务主要包括电网运行数据、故障和保护数据、运行分析数据、电能质量数据、作业管理数据、设备状态监测数据和环境监测数据等。而这些数据之间相互联系，主要涉及到调度SCADA系统、安全生产管理系统、设备状态监测系统、电能质量系统和视频监测系统等。

变电站运行和检修是保证电力生产工作管理的重要部分，对于保证电网安全可靠供电承担了重要的作用。在数字化和智能化电网发展的过程中，运行和检修工作也将会以提升设备和环境状态信息的自动感知能力为基础，实现互联网与电网运检的深度融合。现阶段，电网信息化建设不断深入，现场运维系统仍然有改善空间，而变电运维对于系统的需求主要体现在以下4个方面。

a.数据高可靠性。

随着状态感知以及全景自动剖析的应用，系统运行和检修的数据需要不断提高准确性和可靠性，从而打破状态检修评估和判断电力系统设备状态的瓶颈。在电力技术和信息通信技术不断发展的背景下，数据的完备性和准确性逐渐摆脱人工操作的限制，并且在传输方面能够以更高的速率进行传输。另一方面，随着传感器技术和广域量测技术的发展，系统数据的质量也得到提高。因此，一体化运维对于数据的可靠性要求更加苛刻。

b.数据规范性高。

目前，各类带电仪器检测方式众多，生成的数据形式也不统一，并且根据不同的标准，在数据交互性、接口规约方面也存在一定差异。一体化运维需要将这类差异最小化，在形式上对数据的存储和收集形成一定约束，减少数据多样性，从而降低数据收集成本。

c.数据录入效率提高。

现阶段，运行和检修数据主要依靠人工方式进行录入，录入的形式为手工记录，存在一定程度的容错率。这种方式不能够满足现阶段一体化运维的要求，利用移动平台和手持终端等，可以实现设备状态、数据和运行检修数据的实时智能化录入，提高工作效率、降低人力成本、提高数据正确率。

d.设备状态数据实时分析。

现阶段，设备状态数据主要依赖人工分析和处理，难以实时进行统计。在一体化运维背景下，需要对数据进行实时分析、自动化评估分析，从而充分利用现场丰富的数据资源，实现与终端数据的交互，并且将不同系统中的设备状态、数据整合进行统一处理。

一体化平台结构如图1所示。一体化运维平台是基于移动终端和平台操作实现的。随着电力系统与无线传输技术的融合，无线终端能够实现对现场运维数据采集和整理，实现基于蓝牙、红外线和Wi-Fi的无线传输网络全覆盖，提升变电站实时运维检修能力，并且能够提升变电站与上级调度指挥系统和操作运维中心的对接。

图1 一体化运维平台

在带电检测录入方面，移动终端能够根据设备的二维码信息和条形码信息进行扫描录入，省去人工输入的成本，统一各类带电检测装置与移动终端的通信接口规范，能够将数据记录格式形成标准化和统一化，实现特高频、高频电流、超声和温度等检测数据向移动端的无线传输。

在移动平台和数据终端信息传输过程中，能够实现以实时通信的方式进行并行传输数据，并且在运行检修成本方面能够根据手持终端进行实地测量和上报，通过拍照和视频的形式直接快速便捷反馈至运维检修中心，从而减少指令下发环节的冗余，提升工作效率。

2 网络状态感知概述

2.1 状态感知结构

电力系统状态感知的概念较为模糊，没有统一的定义，一般来说，状态感知与态势感知等概念较为相似，均是指通过各种手段对电网的运行状态以及影响运行状态的因素进行收集整理和分析，全面理解电网的运行方式，从而在一定程度上预测和判断可能发生的各种运行情况。网络状态感知结构如图2所示。

图2 网络状态感知结构

电力系统状态感知的研究框架分为察觉层、理解层和预测层[7]。察觉层是根据电网的运行状态进行关键数据和要素的提取。电网的态势，包括通过SCADA系统和广域量测系统得到的潮流数据、调度数据、负荷数据和电源数据等在线数据和离线数据。理解层负责对提取到的关键要素进行分析，并根据相应的规则和算法进行数据初步处理，从而实现对电网运行方式的初步评估。预测层是根据当前得到的分析结果对未来趋势进行预测，由于预测层与电网运行关系的紧密性较高，可以通过预测判断电力系统在运行和调度方面可能发生的问题和运行趋势，因此，在预测层可以接入多种应用来联合判断电力系统的运行方式变化趋势。

2.2 状态感知关键技术

电力系统状态感知的关键技术与电力系统状态感知的研究框架具有密切相关性。随着电力系统的日益复杂，电力系统状态感知也呈现出数据量庞大和交互性更强等特点，需要根据数据特点进行相应的分析。

电力系统状态感知的关键技术包括电网状态估计技术、态势综合评估模型和算法、态势预测技术等。电力系统状态估计技术是电力系统的基本预测技术之一，能够在获得相应量测量和冗余信息的基础上，按照一定估计准则对原始数据进行处理，从而达到对系统运行状态的估计。目前，较常用的方法是基于最小二乘法的状态估计方法，但是其抗差性比较弱，在误差方面不能够满足某些精度较高的要求。

a.电网状态估计技术。

随着新能源和分布式电源在电网中的渗透率不断提高，考虑到这些因素的不确定性，状态估计的方法也随之发生改变，对于某些不良数据具有较强辨识能力的状态估计方法被广泛应用，包括解决收敛性问题、冗余性问题和准确率问题等新的状态感知方法，也不断地应用于电力系统状态感知分析过程中。

b.态势综合评估模型和算法。

电网运行状态评估技术主要分为评估体系构建和指标权重的分配。目前，指标体系中的指标需要结合电力系统运行方式和所要研究的电力系统状态进行选择，在指标选择方面具有一定的抽象性和应用性，而指标体系的构建关系着评判结果和评判方法的选择。在指标权重构造上，主要分为主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。电力系统状态综合评估是综合了指标体系和指标权重分配的综合性评估系统，在一定程度上需要反映决策人的意图，也需要结合客观权重进行分配。因此在评估过程中，需要有机结合主观和客观的比重问题。

c.态势预测技术。

电力系统态势预测主要分为在线预测和离线预测。在线预测技术对数据的实时性能要求较高，而离线性能可以通过相应的层次分析、模糊理论等对电网的趋势进行离线分析。离线分析的精度和准确率不如在线分析高。在电网运行方式和调度运行方式预测过程中，需要满足相应的约束条件，并且考虑相应节点范围内的分布式电源和负荷变动，并且需要考虑电力市场环境下电力系统运行态势的变化。在趋势预测方面，机器学习和人工智能技术等能够利用历史数据形成相应的数据库，通过相应的学习手段对历史数据进行学习和研判，从而对预测模型进行修正。在大数据和云计算等背景下，态势预测变得更加有效和有针对性。

预测需要对大量历史数据进行训练和搜索。神经网络是数据驱动的有力工具，因此神经网络可以应用于负荷预测。通过对负荷的预测可以有效检测负荷中的异常数据。与支持向量回归分析预测不同的是，基于神经网络的负荷预测利用神经网络进行分析。通过改变神经网络的配置，包括隐藏层和隐藏层内的节点数目，可以形成对负荷的不同预测函数。通过神经网络进行的负荷预测准确性较高。

3 基于网络状态感知分析的一体化运维平台

3.1 平台构架

基于网络状态感知分析的一体化运行平台分为标准层、数据信息层和应用层，如图3所示。由于电力系统一体化运维平台需要根据相应的行业标准和规则进行制定，因此需要抽象总结通用的电网，现有规则和通用的行业国际标准，主要针对运维平台和移动终端之间的通信规约，包括模型、消息总线、简单邮件、图形、服务总线和工作流引擎。而相应的行业国际规则能够提供相应的语言规范，主要是指公共信息模型CIM。

图3 平台架构

在满足相应行业标准的前提下，构建电网设备和网络状态的信息模型，应当包括电网运行信息、通信网络信息、作业管理信息、设备状态信息、视频环境信息和设备评价信息等。这类信息模型能够为电力系统一体化运维提供相应的数据基础，从而扩展为厂站信息、设备检修信息、调度日志信息、设备模型、气象信息和通信系统遥测遥控信息等。这类信息是一体化运维平台主要的基础数据来源。由于一体化运维平台需要对网络状态感知进行相应的分析，所以需要数据进行支撑，从提供的数据过程中进行相应的目标元素提取，形成相应的应用模块。本文设计的一体化运维平台应用模块包括实时数据管理、实时预警、运行评估体系和协同分析。由于应用层是平台的顶层设计，因此需要考虑保护故障信息系统、调度SCADA系统、电能质量系统、设备状态检测系统、安全生产管理系统的应用接口，使其满足相应的数据调用和共享条件。

3.2 系统信息数据配置

统一数据平台是一体化运维的重要组成部分，这类数据是基础数据的重要构成，包括基础设备类数据、运行方式类数据和在线应用类数据。

基础设备类数据是指电力系统运行和检修过程中规划的设备参数和运行的设备参数，包括不同生命周期内的同一套设备以及不同设备。设备的新建以及设备参数的修改是需要运维人员对相应工程进行对应之后完成的，并且实现设备与工程关联之后可以进行设备参数的流程化管理。

运行方式的数据是根据调度运行方式制定和采集的调度运行方式，对于电力系统设备的运行状态有着重要影响，因此也关系着电力系统运行和检修等运维工作。

在线应用类数据主要是指一体化运维平台与其他系统进行相应的参数和接口共享。考虑到目前电力系统的参数和平台没有完全统一，不同级别的运维中心可能出现数据共享性不足等问题，因此需要在在线应用类模块中直接体现外系统，可以利用输出的参数进行导入和对比，可以选择按照单个设备、所有设备和一类设备等进行操作。表1给出了变电站内运维检修过程中的状态感知技术在设备的配置情况。

表1 状态感知设备配置情况

根据表1可以看到，设备状态感知的一般功能，在与设备配套的技术基础上进行扩展，可以实现更加丰富的功能。

3.3 应用效果分析

以某工程的智慧能源站为例，构建了变电站、能源站、数据中心站为一体的各层分区自治、平台层交流融合的网络状态感知运维系统。采用统一的IEC 61850规约，实现能源的统一监测和协调控制。设置本文运维系统，针对监控主机的数据采集流量效率、数据处理效率以及上下级数据传输效率进行对比，得到与原有系统的对比结果如表2所示。

表2 应用结果对比 %

可以看出，变电站、储能站、数据中心融合建设的新业务模式下，面临着更为复杂的数据处理压力，网络状态感知系统能够以数据为中心，结合信息网络的分析方法，实现对变电站的数据全方位感知，从而提升运维和处理效率，数据流量采集效率由原来的89%提升至96%，数据处理效率由82%提升至94%，数据传输效率提升至99%，均表现出了良好的数据处理能力。