基于Petri网方法的智能变电站故障诊断方法研究

高炜

（国网山西省电力公司 岚县供电公司，山西 吕梁 035200）

0 引 言

变电站是电网的关键部分，在电网中起着承上启下的作用，是连接发电站与电力用户之间的桥梁。因此，变电站是否能够正常工作，直接影响电力系统的运行，以及用户用电的稳定性。为此，对变电站故障诊断技术进行研究，保证变电站的正常、稳定运行，对保障电力系统的正常运行有非常重要的意义。随着电力信息化的建设，变电站不仅满足于电网信息的日常测量，其自动化与集成度也越来越高，已经逐渐成为电网中重要的信息节点。同时变电站智能化水平不断提升，根据《国家电网公司发展战略纲要》，国家电网规划在2025年前建立7 700座智能变电站，以提高经营效率。智能变电站的结构更复杂，元器件更多，传统的故障诊断技术，已越来越难以满足智能变电站的快速与精准诊断的需求。为此，需要针对智能变电站及其故障的特点，采用更先进的技术进行智能变电站的故障快速、精确诊断。本文将基于智能变电站及其故障特点，采用Petri网技术，进行智能变电站故障快速与精准诊断，达到协助工作人员快速、精确进行变电站故障定位和快速恢复变电站正常工作、减少社会经济损失的目的。

1 智能变电站及其故障特点

1.1 智能变电站的特点

智能变电站是智能电网的重要组成部分，可有效整合站内全部数据，具有“智能化一次设备、网络化二次设备、符合IEC61850标准通信系统”三个基本特征，其内部信息全部数据化，信息通过网络传输，通信模型标准化实现识别和功能共享。与传统变电站相比，智能变电站设备有智能断路器、变压器、电流电压互感器等多种类型的智能设备，可实现保护、控制与报警等附加功能，以实现变电站智能化要求；大量使用光纤以太网，运用网络交换机，将所有测控、保护装置连接至站控层交换机，可以较好的满足智能变电站对电压电流次采样、设备运行状态监控、控制指令采集等信息传递的需求。

1.2 智能变电站的故障特点

智能变电站中的变压器的电气量会因元器件故障而发生改变，故障区域的故障元器件的电气量幅值变大，而非故障元件电量幅值小幅度变化，以故障电流为例，不同类型元件故障时，电流变化特征有以下三种。

1.2.1 变压器故障电流特征

变压器故障主要是因为相间短路、过负荷等因素所致，进而导致气体保护、差动保护等主保护在变压器故障时，驱动变压器保护装置动作的电流与变压器最大负荷电流的关系如式（1）所示：

1.2.2 输电线路故障电流特征

输电线路模型如图1所示。

图1 输电线路模型

线路两端分别为S发送端母线，与R接收端母线，流过的电流分别为和。两端例如电流模值I为标量。

1.2.3 母线故障电流特征

2 变电站故障诊断方法应用

本文用于对变电站故障诊断模型实验的变电站系统如图2所示。在本文所实验研究的变电站局部电网图中包含了7条母线、9条联络线路和18组断路器保护设备。

图2 变电站局部电网图

2.1 故障诊断方法

采用Petri网进行智能变电站故障诊断的具体流程如图3所示。

具体流程为：

（1）根据变电站系统中元件结构的实际情况，构建基于变电站元件的Petri网模型。

（2）当变电站系统发生元件故障时，从电力信息管理系统采集变电站系统的故障监测信息，如保护动作信息以及断路器动作信息。

（3）对所采集到的变电站故障监测信息进行预处理，包括错误信息的修正和缺失信息的监测，以保证所采集到的变电站故障监测信息的正确性。

图3 故障诊断流程

（4）对预处理结束后的变电站故障监测信息进行分析，并且将相应的托肯放入相应的Petri网中，实现Petri网故障诊断模型的初始化，得到Petri网故障诊断模型的初始标识向量。

（5）根据Petri网故障诊断模型的点火规则，依次、并列的方式对满足点火规则的变迁进行点火，并采用矩阵分析方法完成模型内的变迁计算。

（6）在所有的点火完成后，Petri网故障诊断模型进入最终的稳定状态，得到变电站系统对应的终态Petri网，并得到Petri网中对应终态标识向量。

（7）按照预设的变电站故障元件判定规则，和Petri网故障诊断模型的保护设备评价规则，对Petri网稳定终态中仍保存托肯的元件进行分析，最终确定变电站系统内的故障元件以及保护设备动作评价。

2.2 故障诊断流程

根据图2所示的变电站局域电网图，进行Petri网模型的初始化。故障情况：线路L、L同时发生故障，保护R、R、R、R动作，跳开断路器CB、CB、CB、CB。

（1）元件L、L的Petri网故障诊断模型，如图4、图5所示。

图4 L1的Petri网故障诊断模型

图5 L2的Petri网故障诊断模型

（2）元件L、L的Petri网模型的关联矩阵：

下面对线路L的故障诊断流程进行详细分析。

在Petri网故障模型中，根据Petri网所采集到的变电站故障信息，按照初始Petri网故障初始模型中的托肯布入规则，实现L子网的Petri网诊断模型初始化。如图6所示。

图6 模型初始状态

得到初始标识向量：

根据变迁触发规则，变迁t、t点火，托肯转移至R、R中，变迁T满足条件，托肯转移至L中。

整个点火过程的矩阵运算过程为：

第一阶段点火的矩阵分析：

上式中，为第一阶段点火的控制向量。

图7为L的Petri网模型中间状态。相应的Petri网的变化为：

图7 L2的Petri网模型中间状态

第二阶段点火的矩阵分析：

满足条件的变迁全部完成点火后，Petri网进入最终的稳定状态。如图8所示。

通过如上的分析，在得出如图8所示的变电站元件L的最终稳态中，存在一个托肯。根据Petri网模型的判定规则，确定变电站子网中的L发生故障，使用同样的规则，对变电站的L子网进行分析，并据此确定变电站子网中的L存在故障。

图8 L2的Petri网模型稳定状态

对于变电站中，L子网和L子网以外的其他变电站元件的故障诊断，可根据库所资源是否发生变化，而分成两类：对于库所资源没发生变化的变电站内元件Petri网而言，由于在故障诊断过程中，相应的资源并没有发生变迁点火，和托肯的布入和转移等变化，因此可以看出该元件没有发生故障，因此不需要分析该元件的Petri网。

而对于库所资源发生变化对变电站内元件Petri网而言，可以通过L、L的故障诊断推理，得到稳态Petri网。并分析得到其他元件的稳态Petri网。

最终，通过如上的分析可以得出如下的结论：变电站中的元件L和L发生故障，而且变电站在故障发生后所采取的保护设备动作均准确。

通过如上的分析可以看出，在变电站Petri网故障诊断模型中，首先通过对Petri网的划分，分为多个Petri网子网，通过对多个Petri网子网的并列分析，减少Petri网内的元件数量，降低Petri网的子网规模，以提高Petri网变电故障诊断模型的诊断效率，并通过子网类型的分类，使得不同子网类型的故障诊断分析更有针对性，也有助于提高变电站故障诊断的准确性。

3 结 论

变电站是电力系统的重要组成部分，变电站能否正常工作在很大程度上决定了电力系统能否稳定运行。为此，当变电站故障发生时，在短时间内抓住报警实质，快速判断出故障元件或故障部位，对于及时排除电力系统故障，和保障电力系统的正常运行有非常重大的意义。本文采用Petri网技术进行智能变电站故障诊断研究，提高了故障诊断、故障定位的效率和准确性，降低了运行检修人员对于故障排除的时间，提高了故障处理的效率，实现了电力的快速恢复，为电力系统的安全稳定运行提供了保障。