考慮不確定性因素在電網故障診斷中的研究綜述

,,,

( 三峽大學電氣與新能源學院，湖北 宜昌 443002)

1 引言

隨著電力系統向大機組、大電網、高電壓和遠距離輸電發展，目前我國正在加緊進行各大區域電力系統聯網，最后達到全國聯網，實現電力“西電東送”、“南北互供”，這對于合理利用資源，提高經濟效益和保護環境具有重要意義[1]。但是也給電力系統的安全運行帶來了一些新問題，其中保證大區域電力系統能在正常情況下安全、穩定、經濟運行；發生事故時，能迅速判斷、及時有效的進行處理，使電網盡快恢復正常供電，是各電網公司對電網調度人員提出的新要求。

現在電網發生故障后所呈現的故障形式越發復雜，如擴大性故障、越級故障和多重故障，在這些故障中我們能夠利用的信息包括：開關信息、電氣量信息、保護信息、開關和保護所帶時標的時間順序記錄信息，以及這些信息之間固有的邏輯關系。電網故障后有點保護和斷路器發生了誤動或拒動，上報到調度中心的告警信號發生了誤報和漏報，至使電網故障診斷的結果不準確[2]?，F在國內外許多研究者利用各種方法如：專家系統、人工神經網絡、模糊集、粗糙集、Petri網、貝葉斯網絡、信息論和基于優化算法的方法等，再結合各監測系統的數據源，利用數據信息的時序性和邏輯性對電網故障診斷中保護和斷路器發生誤動或拒動、告警信號發生誤報或漏報時，能進行有效準確診斷，提高了故障診斷的容錯性和準確性。

2 電網故障診斷常用方法

2.1 專家系統方法

專家系統(expert system)是目前發展最早、也是最成熟的一種人工智能診斷方法，它利用專家推理方法的計算機模型來解決問題[3]。在電力系統故障的專家系統診斷中，常用的表示方法有：基于知識模型表示法、謂詞邏輯表示法，語義網絡表示法、產生式規則表示法，基于框架式表示法、面向對象技術和過程表示法。根據故障診斷的知識表示和所用推理策略的不同,專家系統主要兩種推理，分別是：基于啟發式規則推理系統和結合正反推理系統[4]。

基于啟發式規則推理的系統,將保護、斷路器的動作邏輯以及運行人員的診斷經驗用規則表示出來,形成故障診斷專家系統的知識庫,采用數據驅動的正向推理將所獲得的征兆與知識庫中的規則進行匹配,進而獲得故障診斷的結論[5]。現在大多數故障診斷屬于這一類。結合正、反推理的系統，它結合了正反向混合推理方法,根據斷路器和繼電保護與被保護設備之間的邏輯關系建立推理規則,同時通過反向推理,有效地縮小可能故障的范圍,以動作的繼電保護與故障假設的符合程度計算可信度。文獻介紹了基于事例推理和基于規則推理的混合推理的故障診斷專家系統。由于采用了混合推理,提高了故障診斷專家系統的適應性與自學習能力[6]。

2.2 人工神經網絡方法

基于人工神經網絡的診斷方法主要是避免了專家系統故障診斷所面臨的知識庫構造難得問題，它不需要構造推理機，容錯能力強、學習能力強且具有很好的魯棒性等特點[7]。人工神經網絡用于電力系統故障診斷主要集中在對電網故障樹的處理上。電網中不同故障組合會產生不同的故障信息組合，可以將故障診斷表示為模式識別問題，這樣就適合用于人工神經網絡來處理。其基本原理為：把故障告警信息進行數字量化作為神經網絡的輸入量，而神經網絡的輸出量則代表故障診斷結果，通過神經網絡輸入量的計算就可以完成故障診斷[8]。

2.3 模糊集理論方法

模糊集理論是在經典模糊理論的基礎上發展起來的,它善于處理不確定性、不精確對象。在電力系統故障診斷中，告警信號存在不完備,不精確的特性，應用模糊集理論能很好的處理此類問題。文獻[9]指出電網繼電保護存在保護動作的可靠性和保護范圍的不確定性問題(線路主保護的范圍為線路全長的80%左右，后背保護范圍則延伸到線路全長的110%～140%),在此基礎上用模糊有向圖建立了故障元件與保護及斷路器之間不確定的關聯關系。文中首先假設所用的故障信息為可靠、完全信息，用近似推理的方法推出各元件的故障程度，然后將可疑故障元件按繼電保護的邏輯配合關系對比校驗，找出動作不正確的保護和斷路器，同時也可找出錯誤的警告信號[10]。

2.4 Petri網方法

Petri是可用圖形和矩陣運算進行嚴格數學表示，用網絡描述系統中同時發生、次序發生或循環發生的各種活動的一種通用模型[11]。Petri網可用位置節點和變遷節點對系統進行靜態結構分析，用于描述電力系統故障及切除的離散事件動態行為。文獻[8]針對電力系統故障診斷問題的特點，以Petri網為工具，并結合概率信息加權的表示方法，從而提出了建模和診斷分析的決策方法。文獻[12]首先建立繼電保護切除故障的Petri網模型(稱為前向Petri網)，將有向圖反向后即得到故障診斷Petri網(稱為反向Petri網)。每個假想故障元件根據其拓撲連接和保護關系都對應著一個Petri網，采用令牌反向傳播的矩陣運算即可判斷該元件是否發生了故障。

2.5 優化技術診斷方法

基于優化技術的電力系統故障診斷是根據其故障特點，設定假想事故集，構建故障目標函數，通過各種優化算法根據適應度值對假想事故集進行更新，直至搜索到適應度最大的假想事故集以作為最終故障診斷的結果。通常將故障診斷問題表示為0-1整數規劃問題，通過優化算法尋找使構造的目標函最小或最，此最小或最大解就是所選故障區域內各個元件的故障情況以及保護和斷路器的動作情況[13]。

3 數據源及其特性對診斷影響

3.1 基于SCADA系統數據源

基于SCADA數據源信息的故障診斷是最早應用于電力系統的，在故障診斷中信息的有效提取對后面的診斷具有重要的影響。文獻[14]基于SACDA信息平臺提出一種故障診斷信息的在線獲取方法。該方法采用動態事件窗生成技術，先對含有電網故障信息的告警信號進行截獲，然后結合故障元件、保護動作和斷路器跳閘的關聯性，從截獲的告警信號中提取電網故障診斷信息。動態事件窗生成技術可有效地克服錯誤告警信息影響，保證所獲取電網故障信息的正確性和完整性。文獻[15]利用SCADA系統的元件狀態信息即保護和斷路器信息進行電網故障診斷數學模型的建立，開發了相應關聯矩陣進行故障診斷，能夠為調度人員提供及時、有效的電網故障診斷結果。

3.2 基于廣域量測系統數據源

廣域量測系統是基于GPS的同步相量測量技術和現代通信技術，對地域廣闊的電力系統進行實時動態監測，來獲取電網拓撲實時數據，為電網故障診斷提供更加豐富的數據信息。文獻[16]在進行初始網絡拓撲分析的基礎上，提出一種基于廣域測量信息的網絡拓撲分析方法，該方法適用于非故障情況下及故障后的對網絡拓撲進行實時追蹤，為故障診斷提供及時有效的數據。文獻[17]針對數據源中保護和開關動作信息上傳不及時、時標不一致和信息缺失以及保護和斷路器誤動、拒動問題，提出基于廣域量測系統的電網故障快速診斷與分析的解決方案。該方法具有診斷速度快、結果準確，尤其在誤動、拒動問題上可達到實時精確地分析，目前在智能輸電網中已經使用，停電事故發生的概率也大為降低。

3.3 基于故障錄波數據源

為了提供更為豐富的數據，現在很多輸電線路網安裝了故障錄波器來記錄輸電線路中電壓、電流和功率變化情況。在系統發生復雜故障或保護與斷路器發生較多誤動、拒動以及因傳輸信道的影響而發生信息丟失等諸多不確定因素的影響下,目前基于SCADA系統或EMS系統的故障診斷方法已經不能取得滿意的結果,必須尋找新的信息源。文獻[18]提出了考慮故障錄波信息系統的診斷方法，提出了一種合理利用采集信息進行分層故障診斷，面對復雜故障情況時利用故障錄波信息作進一步診斷的方法進行了研究，再結合虛擬保護的診斷思想,并建立了相應的面診斷模型有效地彌補了利用開關、保護信息診斷的局限性。

4 結論

電網故障診斷對保證電網安全穩定經濟地運行具有重要意義，它需要診斷結果及時、準確、可靠，近幾十年國來許多學者也對此多了大量的研究工作，并取得了不錯的成果，但是隨著電力系統規模日趨龐大和復雜對診斷結果提出了更高的要求。本文通過綜述了目前國內外對電網故障診斷中所采用的一些通用方法，以及這些方法在故障診斷中所采用的不同數據源信息，分析這些方法在面對診斷中保護和斷路器的拒動或誤動，告警信號發生誤報或漏報等不確定因素時，利用不同的數據源有效的診斷出準確的結果。我們應該更好的立足于電網故障診斷的實用化進程，通過結合實際情況考慮更全面、細致的影響因素，這樣才能更有利于電網故障診斷的發展。

[1] 李紅衛,楊東升,孫一蘭.智能故障診斷技術研究綜述與展望[J].計算機工程與設計,2013,34(2)：632-637.

[2] Lee H J,Park D Y,Ahn B S,et al.A fuzzy expert system for the integrated fault diagnosis [J].IEEE Trans on Power Delivery,2000,15(2):833-838.

[3] 梅念,石東源,李銀紅,等.計及信息畸變影響的電網故障診斷分級優化方法[J].電工技術學報,2009,24(9):178-185.

[4] 周子冠，白曉民，李再華，等.采用知識網格技術的智能輸電網故障診斷方法[J].中國電機工程學報，2010，30(4)：8-15.

[5] 束洪春，孫向飛，司大軍.基于粗糙集理論的配電網故障診斷研究[J].中國電機工程學報，2001，21(10)：73-78.

[6] 謝紅濤，童曉陽.基于分層模糊Petri網的電網故障綜合診斷方法[J].電網技術，2012，36(1)：246-252.

[7] 郭文鑫，文福拴，廖志偉，等.計及保護和斷路器誤動與拒動的電力系統故障診斷解析模型[J].電力系統自動化，2009，33(24)：6-10.

[8] 汪成亮,沈文武.以因果網為理論核心的網絡故障診斷方法[J].計算機工程與應用，2004(4):151-154.

[9] CHO H J,PARK J K.An expert system for fault section diagnosis of power systems using fuzzy relations [J].IEEE Transactions on Power Systems,1997,12(1):342-348.

[10] 任感,趙洪山,米增強,等.基于編碼Petri網的電網故障診斷[J].電網技術，2004，28(5):64-68.

[11] 張耀天，何正友，趙靜，等.基于粗糙集理論和樸素貝葉斯網絡的電網故障診斷方法[J].電網技術，2007，31(1)：37-42.

[12] LO K L,NG H S,TRECAT J.Power systems fault diagnosis using Petri net[J].IEEE,Proceeding:Generation,Transmission and Distribution,1997,144(3):231-236.

[13] 朱林,蔡澤祥,劉為雄.Petri網描述的繼電保護動作邏輯時序建模[J].2005,33(20):9-14.

[14] 顧雪平，劉道兵，孫海新，等.面向SCADA系統的電網故障診斷信息的獲取[J].電網技術，2012，36(6):65-69.

[15] 孟祥萍，劉春玲,等.基于EMS、SCADA狀態信息的電網故障診斷方法[J].電網技術，2006，30：221-224.

[16] 周子冠，白曉民，李文鋒，等.基于廣域測量系統的電網故障在線智能化診斷與分析方法[J].中國電機工程學報，2009，29(13):1-6.

[17] 徐巖，宋艷爭，張亞剛,等.基于廣域測量系統的改進電網拓撲結構識別[J].電網技術，2010，34(9):88-93.

[18] 顏晟，蘇廣寧，張沛超，等.基于故障錄波時序信息的電網故障診斷[J].電力系統保護與控制，2011，39(17):114-119