智能變電站二次系統可靠性評估指標研究*

俞 斌，張 理，高 博，丁津津，汪 玉，李遠松

(1.國網安徽省電力公司電力科學研究院，安徽合肥230601;2.國網安徽省電力公司經濟技術研究院，安徽合肥230022)

0 引言

目前，電力一次系統和二次系統結合日益緊密，由電力二次系統不可靠運行造成電力一次系統事故的事件也日益增多，電力二次系統的可靠性已經是電力系統一個緊迫的問題［1-3］。智能變電站是電力一次系統和二次系統融合的樞紐，研究智能變電站二次系統可靠性，對提高電力系統安全穩定性具有重要意義。

針對變電站二次系統可靠性問題相關的研究已有一些，如文獻［4-5］分別采用GO 和圖論等方法對數字變電站自動化系統的可靠性評估模型和方法進行了研究;文獻［6-7］從邏輯節點和邏輯連接層面入手，對數字變電站自動化系統進行了可靠性分析;文獻［8-9］在分析智能設備和網絡特征的基礎上，以節點和支路為元素，分析智能變電站二次系統可靠性;文獻［10］以保護系統整體功效為可靠性評估目標。但以上文獻在可靠性評估時，大多將軟件、二次設備、網絡等分開單獨評估其可靠性，并采用較為單一的可靠性指標。

然而，智能變電站二次系統支持功能自由分布，單個功能一般由多個設備和軟件配合執行，單個設備或者軟件也往往參與多個功能的執行。將軟件、設備、網絡等分開單獨評估其可靠性易丟失其間的交互關系，僅采用單一的系統可靠性指標也不能滿足實際運行要求。因此，文獻［11］和文獻［12］提出面向功能對二次系統可靠性和風險評估進行研究，并將風險評估指標分為安全風險指標和運行風險指標，但是文獻對二次系統可靠性指標尚未進行深入研究。

本研究面向功能提出了將功能穩態不可用率(steady unavailability of function，US)，系統功能失效概率(loss of function probability，LOFP)和系統期望功能失效量(expected functions not working，EFNW)作為智能變電站二次系統的可靠性評估指標，并在此基礎上設計了基于非序貫蒙特卡羅仿真方法的可靠性評估算法，實現了智能變電站二次系統可靠性量化分析，并驗證了所述可靠性指標的適用性和有效性。

1 智能變電站二次系統功能信息模型

IEC61850 標準對智能變電站二次系統的功能信息模型進行了較為詳細的闡述，其中與智能變電站二次系統功能相關的各要素闡述如下:

物理裝置。二次系統中客觀存在的二次設備、電力軟件等，符號e。

邏輯節點。二次系統中交換數據或執行任務的最小部分，符號ln。邏輯節點是物理裝置整體或部分的行為和方法的抽象。

物理連接。二次系統的采集回路、控制回路、通信網絡等，用于連接不同物理裝置并傳遞信息，符號c。

邏輯連接。邏輯節點之間的通信鏈路，是信息傳送的途徑，是對通信信道和通信設備的抽象，依托于物理連接，符號lc。

功能。二次系統中獨立執行某個任務的信息和物理裝置的集合，也可以表示為邏輯節點和邏輯連接的集合，符號f。

系統。執行一系列綜合任務的所有功能的集合，用sys=F={f1，f2，…，fn}表示。

功能樹。對二次系統基于功能分解形成的樹狀結構圖譜。

功能圖。表示功能包含的邏輯節點、邏輯連接之間交互關系的圖譜，即功能完成流程圖。

基于以上功能信息模型，便可以基于功能對智能變電站二次系統進行分解。系統功能圖如圖1所示。變電站二次系統sys 先被分為第一層的f1，f2，f33 個大功能，f1，f2，f3再分別被分為第2 層的5 個，3 個和2 個功能，最終系統被分為k 層得到w 個功能，形成完整的二次系統功能樹，而最后一層功能可以稱為葉功能，也是本研究可靠性評估的主要對象。

圖1 系統功能樹

2 面向功能的智能變電站二次系統的可靠性評估指標

實際運行中，電網運行人員往往更為關心業務功能的可用性，即二次系統既定的業務功能能否完成、完成效果如何、若不能完成將帶來什么后果。單獨給出某個設備或軟件的可靠性分析結果不能很好地回答上述問題。

因此，智能變電站二次系統可靠性評估應該以二次系統的功能為基礎，建立相對應的可靠性評估指標，從而全面分析功能和二次系統的可靠性。本研究建立了以下智能變電站二次系統可靠性指標:

(1)功能穩態不可用率(steady unavailability of function，Us):

式中:Af(t)—功能可用率;tfailure—功能故障時間;ttotal—總時間。

(2)系統功能失效概率(loss of function probability，LOFP):

式中:S—二次系統中有功能失效的所有狀態集合;pi—二次系統在狀態i 的概率。

(3)系統期望功能失效量(expected functions not working，EFNW):

式中:Ci—二次系統在狀態i 的功能失效數量，pi—二次系統在狀態i 的概率。

3 實驗及結果分析

3.1 仿真系統及參數

為驗證可靠性評估指標的有效性，本研究在Matlab 上編程實現了基于非序貫蒙特卡羅仿真方法的智能變電站二次系統可靠性評估算法。仿真算法以T1-1 型智能變電站二次系統為對象，為方便計算，算例只分析主要運行、控制功能。

依據功能信息模型對T1-1 型智能變電站二次系統進行分解，得到總計20 個葉功能，具體如表1所示。分布在D1Q1，E1Q1，E1Q2，E1Q3 4 個間隔中，各功能包含邏輯連接和邏輯節點及其名稱含義參見文獻［13］，其分布如圖2所示，部分不同間隔里完全相同的功能邏輯節點沒有體現在圖上，如間隔E1Q1 和E1Q3 完全一致，圖中只給出E1Q3 間隔。

表1 T1-1 型智能變電站二次系統功能

圖2 T1-1 型智能變電站二次系統主要功能及邏輯節點

邏輯節點和邏輯連接的可靠性數據主要參考文獻［14］，具體如表2所示。

表2 邏輯節點和邏輯連接可靠性數據

3.2 算法設計與流程

基于非序貫蒙特卡羅仿真方法的智能變電站二次系統可靠性評估流程如圖3所示。主要包含以下步驟:

(1)根據二次系統各邏輯節點和邏輯連接故障率和修復率進行非序貫蒙特卡羅抽樣。

(2)根據二次系統功能圖，構建可靠性模型得到不同功能的狀態。

(3)判斷二次系統功能是否存在冗余配置，若是，對冗余功能進行抽樣，計算冗余的功能狀態;若否，保持功能狀態不變;從而得到最終的二次系統狀態集。

(4)計算當前系統狀態下的二次系統功能失效量FNW。

(5)判斷FNW 方差系數是否滿足條件，若否，則重復進行1 ～4 步;若是，則執行下一步。

(6)計算二次系統的可靠性指標US，LOFP 和EFNW。

圖3 基于非序貫蒙特卡羅仿真方法的可靠性評估流程

3.3 結果分析

為分析智能變電站通信網絡結構和冗余配置等不同對二次系統可靠性的影響，仿真算例分以下幾種方式進行。

Case1:單星型網絡拓撲結構，即二次設備和網絡都是單重配置。

Case2:雙星型網絡拓撲結構，二次設備和網絡都是雙重配置，但網絡互為獨立。

Case3:并行冗余網絡拓撲結構［15］，二次設備和網絡都是雙重配置，網絡并行冗余。

對上述3 種情況分別進行智能變電站二次系統可靠性指標計算，結果如表3、表4所示。

表3 功能穩態不可用率US* 10－4

(續表)

表4 系統可靠性指標

通過以上仿真算例可以看出，本研究所述功能穩態不可用率US能夠反映具體功能的可靠性，同時系統功能失效概率LOFP 和期望功能失效量EFNW 兩個指標能夠反映智能變電站二次系統全局運行的可靠性。如Case1 中，通過US可以看出功能20 母差保護的不用率比其他功能的不可用率都要大，主要原因是母差保護涉及的邏輯節點和邏輯連接分布在多個間隔中，因而受影響因素更多;而功能5 和功能11 的結果表明，盡管與其相關的邏輯節點的MTBF 較小，但由于間隔連鎖功能分布比較集中，其不可用率反而要小。通過LOFP 和EFNW 兩個指標可以看出單星型網絡在所給相同可靠性數據下，系統功能失效量和失效概率都比較大。Case1 與Case2 結果比較可以看出，單個功能的US在雙網冗余情況下比單網配置下降明顯，前者基本約為后者的0.02 倍;而智能變電站二次系統的LOFP 和EFNW 指標，Case2 分別下降為Case1 的0.061倍和0.024 倍，表明目前智能變電站采用的雙星型冗余網絡能夠顯著提升二次系統可靠性。而Case3相比Case2，各個可靠性指標依然有顯著提高，可見并行冗余網絡在今后智能變電站中有實際應用意義。

另外，本研究對3 個Case 進行對邏輯節點和邏輯連接的故障率的靈敏度分析，采用改變邏輯節點和邏輯連接的故障率系數K，再對智能變電站二次系統的可靠性指標進行計算，系統可靠性指標如圖4、圖5所示。

由圖4 三條EFNW 曲線斜率比較可知，單個星型網絡具有最高的故障率敏感性，雙星型次之，并行冗余最小，即最可靠，這與已有的研究具有一致性。而由圖5 可以看出，相比EFNW 指標，LOFP 能更快的反映二次系統可靠性隨邏輯節點和邏輯連接故障率的變化程度。可見，本研究所述的LOFP 和EFNW 兩個指標確實能很好地反映智能變電站二次系統的可靠性及其變化規律。

圖4 系統期望功能失效量靈敏度分析

圖5 系統功能失效概率靈敏度分析

4 結束語

本研究依據智能變電站二次系統的共性提出了把功能穩態不可用率US，系統功能失效概率LOFP 和系統期望功能失效量EFNW 作為智能變電站二次系統的可靠性指標，同時設計了基于非序貫蒙特卡羅仿真方法的可靠性評估算法。

算例分析表明，本研究所提出的智能變電站二次系統的可靠性分析指標具有良好可行性和可操作性，能為智能變電站二次系統功能分布的合理性，運行的可靠性提供切實有效的依據。

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