基于模糊綜合評判法的繼電保護裝置狀態評估

徐海瑞，林永清，于德明

（1.東北電力大學 電氣工程學院，吉林 吉林 132012；2.江蘇和網源電氣有限公司，江蘇 南通 226400；3.太平灣發電廠，遼寧 丹東 118100）

為保證電網系統的穩定運行，繼電保護裝置的數量也正逐漸增加。如果仍按周期性定檢，將不合時宜，容易影響故障的及時發現和消除，增加工作人員的工作量，且難以滿足精益化管理和電網發展的需要。所以，關于繼電保護裝置運行狀態評估的研究逐漸開展。

目前，對繼電保護裝置運行狀態進行評估的方法已經取得一定成果，卻尚存不足之處。如劉一民等[1]采用G1法確定裝置評估體系的指標權值，但未兼顧權重求解的客觀性。趙曉明等[2]基于變權理論實時變動裝置的指標權值，但多項指標同時出現嚴重偏離的情況，會造成變權失效。張雪松等[3]憑借馬爾可夫法分析裝置可靠性，但自檢信息并未被全部使用。

首先，本文建立了可反應繼電保護裝置狀態的指標體系，并對其進行狀態等級劃分和空間構造。其次，關于隸屬度矩陣的建立，引入相對劣化度和專家評分法用于分別量化定量和定性指標隸屬度。再次，為保證權重求解過程的主、客觀性，將基于最小方差理論求解指標權重。最后，基于模糊合成算子完成底層指標隸屬度向目標層指標隸屬度的轉換，并憑借最大值評判原則判定繼電保護裝置的運行狀態。

1 構建評價指標體系

本文按指標能否直接量化分成定性和定量兩大類，又按照硬件類型將定量指標分成電源插件、CPU插件和光模塊3大類，再按照各自性能分成電源溫度、電源電壓、電源紋波等9種，最終構建如圖1所示的評價指標體系。

（1）定性指標選取：通過專家建議、歷史運行資料和檢修資料等，將自身缺陷情況、家族性缺陷情況、絕緣情況、反措情況和正確動作情況歸屬為定性指標。

（2）電源插件：電源模塊可保證裝置內的CPU插件、光模塊等正常運轉，其中，電源溫度、電源電壓、電源紋波對其影響顯著。溫度過高會縮減電源插件的使用壽命，電源電壓和紋波系數過大會導致其他插件擊穿，過小導致其他模塊無法正常運轉。

（3）CPU插件：通過CPU插件對信息進行采集和預處理，控制保護裝置動作等，其中，溫度與負荷率對其影響較為明顯，負溫度和負荷率過高均會導致系統運行速度。

（4）光模塊：通過光模塊上送裝置信息，其中，激光偏置電流、發送光功率和接收光功率對數據傳輸的影響較為顯著，如果傳輸信息受阻，會導致保護不動作。

2 繼電保護裝置狀態評估流程

2.1 構建狀態空間

狀態空間的構造，便于指標隸屬度的求解。劃分狀態等級和選取構造函數是構造狀態空間的基礎。本文將按照群體專家意見，將評估對象狀態劃分為4個等級，即嚴重、注意、一般、良好，對應的維修策略及分值如表1所示。

表1 二次設備狀態等級劃分

相比梯形分布、嶺型分布、正態分布等空間構造函數，三角形分布得出的結果差別較小，故選用三角形分布構建狀態空間，如圖2所示。

圖2 狀態空間

2.2 建立隸屬度矩陣

（1）確定定量指標隸屬度：引入相對劣化度不僅可表征定量指標相對正常狀態的偏離程度，還能對其進行無量綱化處理。對越大越優型指標，采用升半梯形模型，其評分表達式：

對越小越優型指標，采用降半梯形模型，其評分表達式：

式中，x，xmin，xmax分別為狀態指標的實測值、極限最小值以及極限最大值，xmin和xmax可以通過設備說明書、規程規范、測試技術及運行經驗獲得。

利用式（1）和式（2）求解出定量指標的相對劣化度，可將其送入狀態空間直接確定定量指標在各狀態等級的隸屬度。

（2）確定定性指標的隸屬度。通過群體專家對定性指標進行打分，計算每個狀態等級下的專家占有率，將其作為定性指標的隸屬度：

（3）建立隸屬矩陣。設繼電保護裝置的n個指標在某狀態等級vk(k=1,2,3,4) 的隸屬度為rjk，指標隸屬度矩陣如下：

2.3 確定指標權重

狀態評估的一個關鍵環節為權重計算，權重計算的合理性直接關系到最終綜合狀態評估結果。因此，本文基于經典數學中“最小方差”理論，根據不同專家評估的歸一化權重與穩態權重（采用平均值）的差異水平確定指標權重，過程如下：

（1）邀請m位行業專家對n個基礎層指標賦予權重值，形成初始權重矩陣A：

其中，amn代表第m位行業內專家對第n個指標賦予權重值。

（2）為保證同一專家分配給n個指標的權值和為1，于是對同性能下的各指標權重進行歸一化處理bij：

（3）從客觀角度，利用算數平均數得到較為客觀的穩態權重λi：

（4）利用最小方差理論對權重進行誤差分析，表征歸一化權重與穩態權重的接近程度，得到誤差系數ci：

（5）利用“倒數法”獲取權重的有效系數βi：

（6）利用加權運算得到綜合權重wj：

2.4 基于模糊合成算子獲取評判結果

利用模糊合成算融合各級指標隸屬度與權重，得到目標層指標隸屬度：

式中，⊙為模糊合成算子，加權平均型較為適用；P為上一級指標隸屬度；W為同級指標權值組成的權重矩陣，p1～p4為融合后的4種狀態隸屬度。

根據式（9），可取與最大評估值的pmax=max{pi|i=1, 2,3, 4}作為最終評判結果，或把目標層的pi供給運維人員，以便制定契合實際的維修計劃。

3 實例分析

以某運行線路中的保護裝置為例進行模糊綜合評價。由于篇幅所限，直接給出指標隸屬度和權重如表2所示。

通過式（9）對各級指標隸屬度和權重進行融合，得出P=（0.561 8，0.432 8，0.016 2，0）。根據最大值評判原則，判定該設備正處于“良好”狀態，可不比提前檢修。然而，“注意”狀態的隸屬度為0.016 2，仍具發生風險性故障的可能性。因此，為預防威脅性故障的發生，也可提前制定檢修計劃。

表2 指標隸屬度和權重

4 結語

本文將梯形分布函數和最小方差理論引入到繼電保護裝置的狀態等級評判中，為繼電保護裝置的狀態評估提供了一種新的途經。將完成特定相同功能的幾種繼電保護裝置合成為一個項目作為評估對象，依照相應規程規范建立了比較全面、合理的評估指標體系。實例分析表明，建立的層次模糊評判模型可對繼電保護裝置做出有效的評估，并具有較強的操作性。