電力信息通信故障智能診斷方法研究

毛曉冬

（國網江蘇省電力有限公司靖江市供電分公司，江蘇 靖江 214500）

0 引 言

隨著科學技術的大規模、高速度發展及IEC91020統一標準的使用，將技術和標準以統一的標準通信手段聯交到統一的電力系統平臺，以完成電力資源的交流與共享。智能通信涵蓋了統一的電力交流共享平臺和傳輸標準，將一、二級運轉信息統一使用到一體化的電力平臺中，從而完成了智能信息的智能化、規范化和標準化。高速電力信息通信技術與高標準時間同步技術的迅猛進步，極大可能即時獲得和聯交共享電網中的多個關鍵電力節點，為電力系統的持續運轉提供智能化的保護[1]。

1 電力信息通信故障智能診斷方法

1.1 建立故障診斷知識庫

當大量電氣儀器發生通信故障時，檢測到的振動頻率與電力信息并不是一直都能直接當做故障診斷解析的解決信息，而是以適當的調頻信號形式存在于電力信息通信通道。因此，需要利用某種轉換手段初始化處理檢測信號，獲取到能用來解析決定的故障一般特征，從而保證儀器的故障位置和故障發生種類[2]。處理過程必須保證通信故障的原始信息的標準性和精準性，因為智能信息電力系統發生的故障預警信息并不能明確保障其信息被百分百獲取，且在線檢測也不一定百分百監測出電力信息通信故障的位置并發出有關的預警信息。預警信號通常情況下是不可完全匹配的，造成其信息匹配程度較低。正向處理是根據已知條件推理一般性結果，從一組已知情況出發，應用一定處理原則證明已知事實或命題的成立。反向處理則是根據已知事實或命題，使用一組原則證明發生事實或命題的成立。換言之，即提出假設條件，再逐一檢驗假設的成立[3]。

1.2 通過小波轉換解析行波信息

小波轉換是一種嶄新的頻波解析工具，能夠解析指定寬頻與時段內發射的通信信號成分。現實生活中的四相電線之間存在一定范圍的電力磁場耦合，不能直接利用四相電路電流，需先通過相模轉換進行解耦模擬的初始化，得到四相獨立式的電路電流行波信息量。由于采取的是一種信息量解析，可能會造成某些故障的發生和診斷無法進行短時間的行波解析，導致其保護在一定條件下失靈，而這在高壓電網電力運轉系統中是不被允許的。為最大限度地提升通信故障診斷的靈敏度，需適當采取組合信息處理手段。電路電流組建信息套路是對初始電流、電壓行波進行小波轉換，程序基本如下：通過CLAOK轉換和信息量采集法得到要求的初始電流、電壓行波；對初始化的信息量進行逐一小波解析，得到不同時段內的小波解析系數；基于小波轉換最大值的相關理論，監測到初始化信息最大值到達峰值的時間；篩選合適的小波解析系數信息名稱，聯合參與到運算環節，運算過程見圖1。

假設電力運轉系統有N個子系統，根據電力運轉系統各子系統中電力節點的裝置設立相應的小行波監測信息，獲得子系統中電壓與聯系支流的電流信息。利用相模轉換與小行波的解析，得到子系統電力節點初始化電流的小行波信息，并傳輸給集中式范圍小行波保護決定中心集合地點。搜集到子系統的傳輸信息后，決定中心集合地點對各個子系統電力設備監測到的電路初始電流小行波信息儲量空間大小進行有序排列，其中信息含量最大的子系統距離故障發生地點最近，可判斷該子系統就是故障發生位置。

圖1 故障診斷運算過程

1.3 診斷輸出

為實現故障診斷的要求，行之有效地解決問題，需要對系統運轉環境、描述對象以及具有相同信息數據的映射結構加上限制條件。數據信息的采集主要是采集和干預感應器中原始數據的相關信息，生成供數據解析系統進行解析的新數據。數據解析系統主要負責信息采集環節中初始化處理的數據，提取到故障發生信息的特征，并給出適當的處理路徑。故障發生的歷史數據庫中記載、儲存的諸多相關儀器運轉情況、故障信息及處理手段等一系列數據，可為故障診斷的及時解決提供參照；處理決策中心是按照分析解決的處理過程，對儀器運轉情況做出相應的處理，結構如圖2所示。

圖2 智能故障診斷示意圖

一方面，驅動遠程終端儀器RTU（Remote Terminal Unit）、即時反饋線路遠程終端TFTU（Time FeederTerminal Unit）和轉壓器遠程終端CTTU（Change Transformer Terminal Unit）把配電網設備的運轉數據通過通信軌道上傳到SCDA的子系統，再存入SCDA的備用數據庫內部。另一方面，智能電力信息設備的在線檢測系統會把電氣儀器監測出的反饋數據的運轉狀態變化，經過數據模擬處理后傳輸到即時數據儲存庫。電力信息通信故障智能診斷從即時數據儲存庫中獲得有效數據，判定儀器變化信息是否異常，同時探尋出與異常變量有關的位置和儀器變量數據。利用智能故障診斷方法可有效診斷電力通信故障的種類和發生位置，并作為初步診斷結果傳輸到調適中心的故障智能診斷庫中。

2 實驗論證分析

為保證電力信息通信故障智能診斷方法的有效性，采用相同電力系統中具備相同通信故障的電力信息通道進行論證實驗。為保證實驗的嚴謹性，采用傳統診斷方法進行論證對比，統計診斷時間和準確率，結果曲線如圖3所示。

圖3 實驗論證結果曲線

由圖3可知，本文設計的診斷方法最大限度地保持了診斷的穩定性，且故障診斷準確率近乎100%，相較于傳統診斷方法，提高顯著。

3 結 論

本文分析了電力信息通信故障智能診斷方法，結合電力信息采集數據，根據通信傳輸的效率和數據分析對通信故障進行診斷。實驗論證表明，本文設計的方法具備極高的有效性，以期為電力信息通信故障智能診斷方法提供理論依據。