基于神經網絡專家系統的智能變電站檢修測試安措自動生成方法研究

楊向飛，趙子涵，鄭 中，向 博，吳躍康

(1.國網四川省電力公司，四川 成都 610041;2.電子科技大學 電力系統廣域測量與控制四川省重點實驗室，四川 成都 611731)

0 引 言

變電站是電網體系中的一個關鍵樞紐環節[1]。隨著智能變電站的逐年推廣和投運，對智能站定期進行檢修測試成為了電網公司的一項重要任務，由此，在檢修測試變電站相關設備的工作過程時對于變電站內的其他關聯設備的安全問題，也是檢修人員在進行作業時必須考慮的一個重要方面。從現階段變電站檢修工作人員制定安措票方式總結，可以將工作方法分成兩種：第一種是作業人員憑借過往經驗及其專業能力來制定安措；第二種是基于事先編制的典型檢修測試安措票對應待檢修對象，采用一致性套用的原則制定檢修安措票，即相同對象則使用同一張過往安措票，當待作業設備的檢修測試條件與過往已制定的存在差異時，此時仍由作業人員依照檢修規定進行現場更改，制定新的安措票。

上述第一種方法中，所編寫安措票的完整性對檢修測試專業人員專業素質有強大的依賴性，這完全依賴于專業人員的技術水平和經驗，不同操作人員專業水平的不同會直接影響安措票安措措施的完整性。第二種方法制定的安措票缺乏靈活性，不具備可移植性，當檢修對象某些檢修測試條件發生變化時，仍需技術人員臨時添加安措項，在一定程度上來說依然需要依賴于專業人員的檢修測試經驗，這兩種開票方法對于檢修結果的正確性來說均具有一定的誤差風險。

智能變電站有明確的安全機制，電力部門根據長期運行經驗制定了保證檢修安全的具體措施，本文試圖以此為基礎，研究一種基于神經網絡專家系統的安措自動生成方法。本方法提出利用檢修邊界的概念實現智能變電站安措自動生成方法，該方法在專家系統與神經網絡混合模式下生成智能變電站檢修安措[2]，能夠最大程度保證生成安措的正確性。

1 概念提出

1.1 專家系統與神經網絡

專家系統在多個行業內被廣泛應用，其通過替代人類專家大腦的思想活動及問題解決方法，能夠類似專家活動對問題進行處理與判斷。而專家系統中能夠類似專家一樣處理對應活動的的基礎則是將豐富的專家知識以及經驗存儲在知識庫中[3-4]。

神經網絡能夠類似生物神經的神經元進行自學習過程，通過給定輸入及對應支路相關權重進行計算，進而得出最終學習的結果[5- 6]。

本文采用專家系統與神經網絡混合模式，充分利用兩者優勢進行設計，最大程度保證生成安措正確性。

如圖1所示為神經網絡與專家系統混合模式下系統結構。

圖1 混合模式系統結構圖

1.2 檢修測試相關概念

1）檢修測試設備

在制定檢修計劃最終實施作業的電氣設備。

2）陪停設備

在檢修測試工作中，對于某個設備按照規定計劃實施方案進行時，其方案實施時產生的結果可能對站內其他的正常運行設備功能產生影響，進而出現非預期結果，造成更加嚴重的后果，為了保證變電站能夠安全穩定的運行，需要對可能會在對設備檢修時誤動或引起故障的其他設備進行退出。并且在工作過程中，此類設備需一直保持退出狀態，不得在此類設備上進行工作。

3）關聯運行設備

上述1）和2）中兩種類型設備間，存在輸入輸出傳輸數據關聯、可能會受到如2）類設備在進行檢修時造成的本設備功能影響的設備。因此，可根據前面描述將此類設備歸為兩類：與檢修二次設備存在信息互操作的以及與需陪停的二次設備存在信息互操作的運行設備。由2）類和3）類描述兩類設備可構成“關聯運行設備組”。

4）檢修測試邊界

1）類與3）類所述設備之間存在的輸入輸出數據相互關聯的邊界。檢修測試安全措施作用于“檢修測試邊界”上的信息交互點。

2 混合系統實現

2.1 知識庫設計

知識庫是根據專家對二次設備的信號傳輸及互連關系，對二次設備關聯關系及信號傳輸關系進行梳理，總結專家經驗而建立的庫[7- 8]。

本文通過分析智能變電站結構和功能特點，依據從業人員多年工作經驗及規定的技術知識，總結出站內各設備間以及一、二次設備間的復雜的邏輯及輸入輸出數據關聯模型；并且通過對一些變電站相關文件如系統配置文件（system specification description，SSD）、變電站配置文件（substation configuration description，SCD）的解析，分析文件內部內容可總結出站內設備配置信息、接線形式及交互關系等內容，得出一個面向設備的庫。

知識庫中建立了線路、變壓器、母聯、母線保護裝置以及變電站監控主機功能關聯模型。本文以線路保護裝置功能關聯模型為例展示所建知識庫內容。線路關聯模型中包含與線路相關的變電站裝置設備，其相互關聯關系如同圖2所示。

通過圖2可知，當線路保護裝置檢測故障發生，即向與其有信息交互的裝置發送相關信息，驅動/通知相關設備動作。根據圖中關聯關系，可為檢修測試邊界劃分及相關設備分類、安措制定提供基礎。如線路保護裝置需進行檢修測試，則線路合并單元、線路與母線間連接交換機、線路與監控后臺間連接交換機、線路智能終端都需納入陪停設備[9]。

圖2 線路保護裝置功能關聯模型示意圖

2.2 推理機

根據1.2節1）類設備描述，以及國網公司發布的調繼〔2015〕92號《智能變電站繼電保護和安全自動裝置現場檢修安全措施指導意見》（文中簡稱“意見”）對于變電站站內裝置的樣例原則[10]，結合1.2節1）和2）所述兩類設備間輸入輸出交互關系，利用如圖3所示神經網絡三層結構進行推理計算，根據各路徑權重及對應函數對給定設備類型參數數據進行計算學習，最終得出對應結果，即對應設備的檢修安措。通過計算可生成含有地刀、開關、電子式電流互感器、電子式電壓互感器、主變、母線等主要一次設備和諸如合并單元、保測一體、保護、測控、過程層交換機、智能終端、合智一體等主要二次設備[11]。

圖3 神經網絡三層結構

通過對給定數據進行計算學習，最終可得出對特定設備進行檢修前的檢修安措，其結果可歸納為圖4所示。

圖4 設備檢修安措結果邏輯圖

根據2.1節所建立的各站內設備關聯關系模型及圖3設備檢修安措推理過程，即可劃分出1.2節2）、3）類與4）類設備間檢修邊界，如圖5所示。

圖5 檢修邊界及設備類別劃分

表1列出的是檢修測試某220 kV線路間隔中A套合并單元時需要進行陪停的設備。

表1 220 kV線路間隔合并單元A套檢修測試

圖5所示已將檢修測試邊界及設備分類劃分完成，再根據圖3所示推理過程，即可對特定設備檢修進行推導，構建對應檢修測試安措。如圖2所示線路保護裝置檢修時，可產生對應檢修安措如表2所示。

表2 線路保護裝置檢修測試安措

2.3 通用規則模型

基于“意見”所述原則和案例整理，可將現場檢修安措規則主要分為兩部分——通用以及特殊規則。通用部分顧名思義具體較好的通用性，電力系統十分龐大，接線方式各有不同，相同等級變電站也略有不同，因此通用部分更加適宜此種情況。而變電站電壓等級也有好幾種，相同等級變電站存在差異，不同電壓等級更是如此，特殊部分則是為此提出，為用戶提供可擴展功能。

建立通用規則模型的目的是為建立正確的安措提供幫助。需要建立的通用性規則模型包括：建立檢修邊界的規則、對于站內設備根據相關特性及功能分類的規則、針對檢修設備所制定的計劃的執行順序及相應的計劃過濾規則、相同類型設備間輸入輸出數據交互完整性及展示順序規則。

圖6所示為通用性規則模型，是推理機中所述設備安措可被選的要求，即在符合通用性規則的前提下，才可自動生成正確的檢修安措票。

自動生成安措流程如圖7所示。

圖6 通用性規則模型

圖7 自動生成安措流程

3 自動生成安措實例

以資鐵220 kV新一代智能變電站的220 kV線路保護A套檢修為例說明基于神經網絡專家系統的安措自動生成過程，實例界面如圖8所示。

圖8 檢修安全幫助模塊操作界面

1） 檢修安措界面

本文以該智能站內220 KV某條線路保護裝置為研究對象，當選中二次設備中的某保護裝置時，在檢修設備列表、陪停設備列表以及關聯設備列表中均出現相對應設備。然后點擊生成作業，即可看到檢修安措信息框彈出的檢修安措，如圖9所示。

在自動生成的檢修安措中，按照檢修設備、與檢修設備有關聯關系的運行設備、陪停設備3種類型分類，生成的檢修安措中，會顯示當前運行下需要執行的安措條例。利用網絡報文實時獲取并刷新每一步安措的當前狀態，服務于后續監督安措執行情況。

圖9 檢修安全界面

2） 圖形化展示

圖8中界面右下角有“實時驗證”控件，可通過該控件，切換到安措的實時驗證界面。本文提出的基于專家系統的安措核較方法及所建立的軟件系統可以將待檢修裝置的安措及對應檢修邊界直接圖形化呈現，將抽象的邏輯模型轉換成圖像模型。與此同時，左邊的圖像模型所展示的檢修邊界展示的安措信息會與右側文字顯示的檢修安措具有一一對應關系，即左側檢修裝置變化或者發生其他安措變化時，右側對應顯示內容將跟隨發生變化。通過此種方式可讓檢修操作者根據圖像直觀的對所制定的安措合理性進行判斷，并且可以根據狀態信息查看安措是否執行，檢修作業圖形化展示及監督執行界面如圖10所示。

圖10 檢修作業圖形化展示及監督執行界面

4 結束語

本文提出基于神經網絡專家系統的安全措施自動生成方法，能夠自動生成檢修測試設備所需安全措施，并與檢修測試工作人員開具的安措票進行對比分析，通過此種方式來降低因為檢修測試工作者的不正確制定安措而帶來的設備運行風險。本方法是基于智能變電站檢修測試安全原則以及在電力部門規定的在保證安全檢修測試的原則上建立的，在確定檢修設備以后，利用知識庫中設備間互連關系，采用推理技術能夠快速準確地得出陪停/退出設備，制定出明確、安全的檢修測試安全措施，可以降低因變電站維護人員誤操作以及安措制定不當造成的其他設備誤操作或檢修事故的發生。