郑格玲

(国网陕西省电力公司 经济技术研究院， 西安 710075)

0 引言

在智能变电站中，智能告警属于一项基础高级应用，以构建故障信息逻辑和推理模型，利用专家系统[8-10]等人工智能分析方法，针对电网故障，以此提高变电站故障诊断的准确性和故障排除的及时性。但是，就实际的运行效果而言，智能告警的实用性并不是很高。首先，调控中心和变电站端都分别实现了智能告警，此模式存在一定的不足，即功能反反复复，导致人力和物力严重浪费，而且调控中心进行智能告警分析的时候，依旧需要处理庞大的数据信息，从而直接增加了调控中心通信和运行维护的工作量，变电站实时推理工作没有充分发挥作用，以及变电站端量测局部冗余度和敏捷度相对较高[11]的优势尚未得以充分发挥。其次，推理分析过程主要是依靠专家系统。在专家系统中，知识数量和质量在很大程度上决定着专家系统的水平，而且知识库在经历精简时，难度相对较大。在建立专家知识库的时候，周期和难度都是主要难题，而且很难满足电网运行的具体特性。智能告警系统实现相对繁杂，不同的厂家，模型命名也大相径庭，难以自动映射变电站的业务模型，需要人工配置，而且其可重用性比较低，这就在很大程度上影响了应用效率和水平。据此，设计基于智能变电站[12,13]的智能告警验收系统。

1 智能告警验收系统设计

1.1 系统流程设计

智能告警系统中，对所有告警信息进行了过滤和分类处理，通过电流测量值，获取设备的具体带电状态，通过告警信息和设备带电状态，进一步推理故障，自动报告变电站故障，并提出有效的应对策略。具体的系统流程如图1所示。

1.2 信息预处理服务设计

智能变电站告警验收系统所接收的信息，主要是自动化系统所收集的，其中信息并没有经过加工，其中存在噪声和错误信息。如果大量数据信息被直接输入专家系统，就会加大推理工作量，从而影响最终结果的准确性。因此，在输入专家系统之前，需要预处理告警信息。在接收的信息内，包含事故总信号或者告警信息的时候，及时启动告警预处理服务，以站控层遥测信息为载体，获得断路器电流值的相关信息。把断路器节点的电流值作为BP神经网络输入节点值，在输出之后，所得到的就是修正之后的断路器带电状态，可以以“0和1”来表示。具体智能告警信息预处理服务流程如图2所示。

图1 智能告警系统整体流程图

图2 告警信息预处理服务流程图

告警信息预处理服务的BP神经网络处理流程，具体如图3所示。

图3 BP神经网络处理流程图

系统在拓扑分析时，需要利用断路器的带电状态。在告警系统启动之后，预处理服务会实时获取断路器电流值，并按照既定顺序输入到网络输入端，通过BP神经网络方法，计算电流值，其权值和阀值会提前计算，储存于文件，经过输出端获得的带电状态，以0、1表示。

1.3 专家系统结构

1.3.1 系统结构模型

专家系统具有其自身的独特优势，即尽管信息不完整，依旧可以保证结论的合理性，可以解决无法构建数学模型，主要依赖经验和知识的难题。通过生成故障元和实例，构建故障集知识库，在推理事故时，把逻辑时序告警信号，以含时序和不含时序的特征信号为推理机制的推理判断依据，通过定义1、2级决策推理方法，启动推理机，合理选择方法，判断故障性质，促使其尽快推理，实现相同根源事故告警信号的全面融合[5]。其中，专家系统主要包含知识库与推理机，具体如图4所示。

图4 专家系统结构

1.3.2 基于专家经验的知识库

据相关文献综述，变电站常见故障告警信号大约有90种，几乎覆盖了所有信息。而故障影响因素各式各样，其彼此密切相关。由于故障相关性，将其划分为单一故障与组合故障。为了整合复杂的事故，需要组织知识库结构，以单一故障为单位进行划分，变电站事故集划分成为多个故障元，通过构建具备因果和逻辑关系的故障元之间的联系，描述变电站故障，以此将变电站事故集描述成若干单一故障之间的联系。

1.3.3 单一事件的知识表示

变电站故障的类型划分主要体现的是涵盖范围从大到小，不断细化的形势。通过梳理和整合故障集，按照包含关系逐渐细化，具体过程如图5所示。

已经划分的故障元，通过经验丰富的员工构建告警信号数据链，存放到知识库，以此进行推理机检索，以故障发展时序信号正向排序。而为了提高知识检索的容错能力，数据链的信号应来于现场，并尽量覆盖故障样本空间。

1.3.4 组合故障的知识表示

在故障元的内部，没有清除故障，就会导致事故转移，即通过联络信息，从单一故障元扩展到多个故障元，构成组合故障。由于断路器拒动，导致组合故障发生，具体如图6所示。

图5 变电站单一故障

图6 断路器拒动引起的组合故障

220 kV以下的母线尚未配置，失灵保护的网络，在失灵时，会越级跳闸，从变压器后备保护第1时限跳开分段/母联断路器，第2时限跳开变压器进线开关。

1.3.5 面向对象知识库模型

故障元与故障元联络需要数据结构进行描述，变电站单一故障同时具备共性和个性，且具有面向对象性。在分类时，针对各种元件类型重复定位位置，促使其产生耦合性，通过UML语言定义的面向对象建模，可以解决这一难题。模型具体如图7所示。

图7 面向对象知识库模型

主要是用来描述保护元件变压器类、母线类、输电线路类的共性的父类，即保护元件类，其提供共享对象相似性一种抽象方式。故障元通过一对多关联，描述保护元件类，并描述可有故障类和告警信号数据链，通过声明，变电站故障类型那个作为故障元实例。对多个故障元组成的组合故障，通过构建故障元和故障联络间的关联关系，描述彼此之间的联络，知识库容器类可以包含变电站的单一故障和组合故障实例。通过知识库模型，集合知识、规则、经验等，构成专家系统知识库，以此管理知识之间的关联性，并以面向对象的方法，便于系统修正知识的准确性，扩展知识的总量。

1.3.6 专家系统分析和推理

(1) 1级故障推理

一类故障一般具备一些特定告警信号，需要通过判断是否存在这些特征的信号和信号出现的次数，据此，诊断事故根源。此推理方法因为单纯利用统计信号，在判断时比较模糊，会出现错误，但是比较而言，其具有一定的优势，即高效和容易实现，比较适合告警信号比较少的故障元诊断。1级故障推理算法的实现，需要先整理和提取故障特征信号，制定判断规则，并检索触发的1个故障元特征告警信号和出现几率，判断是否符合相关规则。

(2) 2级故障推理

在1级基础上，2级故障推理继续探索证据，判别故障部位，以此保证诊断结果的准确性。2级推理需要积极关注告警信号的时序信息，在更具依据的支持下，判断结果的准确性。特征信号分布的告警信息数据链，接收的特征告警信号会遵守时间的先后顺序，如图8所示对于其中的其他告警信号，可以先评审，判断其事都属于同一故障信号，是则忽略，不是则可能发生了另一故障元事故。

瞬时接地故障

永久性接地故障

图8 按时序排列的告警信息数据链

对事故特性进行综合考虑，在运用时，1级决策融合证据不足，推理可以从2级开始，直到找出事故根源[4]。

1.4 人机交互界面功能设计

智能告警验收系统人机交互界面所具备的功能。首先，显示变电站的主接线图，查询并修改操作断路器与一次设备的具体连接情况。其次，展示并清除告警系统中的站控层信息，在信息窗口显示的是时序信息，根据设备列表，按照分类查询。再次，自动提示告警信息，显示、清除系统推理的所有告警信息，并根据故障推理分析结果，给予有效的建议。然后，在知识库信息表维护窗口，显示告警信息知识库的所有信息，以及处理措施的相关规定，还可以适当添加、修改。最后，管理用户，在界面下，可以修改登录密码，添加用户。[3]

2 变电站集中监控信息验收装置AXY-MSAD16

2.1 功能介绍

变电站集中监控信息验收装置，主要功能[14]：主站适配；远动适配；模拟主站；支持多路同时验收；人机交互界面；自动生成验收报告。

2.2 部署方案

在信息验收时，将装置对接到远动后端交换机上，在主站验收时，对接到主站前置交换机上。

2.3 利用装置规范验收过程

规范各部门职责→规范监控信息表→规范验收流程→规范验收记录。[15-16]

2.4 装置在变电站验收中的应用

(1) 根据电压不同，验收时间不同，110kV变电站正常验收时间为20-30d，装置验收的有效时间为55h，大约7d，其大大节约了时间，由此可见，使用此验收装置，能够明显提高效率和水平。[17]

(2) 利用链路连通前的时间，及时解决验收中的问题。

(3) 和变电站后台同时就地验收，链路连通之后，监控再一次验收，只需要利用远动模拟进行操作，只需要花费2-3d时间，效率提高了大约5倍。

(4) 点表就地修改，并导出，以此有效节省协调时间。

(5) 使用验收装置，规范验收流程，一次性验收，发现问题集中解决。

3 总结

总之，深入开发智能告警系统，是提高变电站自动化水平的必然要求，是减轻监控工作人员劳动量，确保电力系统运行安全性与可靠性的重要途径。通过探究告警信息与故障间的关系，划分故障与异常情况，整改以专家系统为基础的智能告警推理策略，并在此基础上，对信息预处理、推理分析、界面等部分进行了设计。同时，利用监控信息验收装置AXY-MSAD16，在很大程度上提高了验收效率和水平，并缩短了验收时间，明确了各个部门的具体职责，从而明显提高了变电站集中监控信息验收工作质量。这一装置直接改变了既有的调试验收工作模式，进一步实现了便捷化、规范化、智能化目标。