基于聚類的智能變電站SCD文件內部比對

鐘文，呂飛鵬，廖小君，王星宇

(1.四川大學 電氣信息學院，成都 610065； 2.國網四川省電力公司技能培訓中心，成都 610065)

0 引 言

智能變電站SCD文件描述了整個變電站IED的實例配置和通信參數信息、IED之間的連接結構以及變電站一次系統構架[1-3]。該文件配置正確性對智能變電站安全運維起到十分重要的作用。

為保證智能站配置正確性與繼電保護可靠性，智能變電站在正式投運之前必須進行資料驗收、設備驗收、網絡驗收、屏柜及接線驗收、輔助設備驗收等工作[4-5]。現場驗收人員運用試驗裝置對一次功能進行模擬，同時操作監控后臺下發操作命令，驗收人員通過觀察設備接收報文的情況來判斷功能的完成情況[6-9]，需要大量人力及時間成本，且難以發現潛在的隱藏設計錯誤。

為減少驗收工作量，文獻[10]設計SCD/ICD標準化檢驗程序，對SCD和ICD文件做規范性校驗，保證虛端子信息準確傳遞；文獻[11]開發了虛回路檢驗工具并提出雙重驗收方案，能夠檢測AB套設備配置的獨立性。文獻[10-11]沒有檢驗IED之間連接關系及虛端子信號的確切含義，因此不能發現IED連接與虛端子配置具體差異和缺失；文獻[12]提出并構建220 kV智能站驗收模板，通過二次系統網絡間報文傳遞判斷二次功能執行的合格性，但模板類型不完整，且通用性不高；文獻[13]基于位置的文文中件對比算法，對比前后不同版本的SCD文件生成檢修策略。不同版本SCD文件比對能發現SCD文件配置信息變化，但難以發現SCD文件本身存在的配置信息差異及配置錯誤，對同一SCD文件內部同類IED之間進行配置比對研究尚未見報道。

文中提出了一種SCD文件內部比對校驗方法，首先通過聚類算法分別對IED按變電站間隔與設備類型聚類。其次根據聚類結果，以SCD文件同類間隔、同類IED以及雙重化配置的A、B套IED存在的相似性作為依據，對同類間隔IED配置數量及連接結構進行比對、對同類IED以及雙重化配置IED的連接及虛端子具體內容進行比對，發現并輸出差異。通過同類間隔、同類IED以及雙重化配置三個方面的SCD文件內部比對，容易在智能變電站現場驗收之前發現配置差異及錯誤，減少校驗工作量及站內SCD文件的頻繁升級、反復設備調試，且對不同電壓等級及接線方式的智能站有良好的通用性。

1 聚類分析原理

1.1 馬爾科夫隨機游走

將IED視為頂點，IED間虛端子信息傳遞視為邊，則智能變電站IED及其虛端子信息可映射為圖。

G=(V,E)

(1)

式中V={V1，V2，……Vn}為n個IED集合；E={|1≤i，j≤n}為邊集合。

對圖頂點的聚類稱為圖聚類。圖聚類將網絡中的頂點劃分為多個簇，使簇內頂點間聯系相對緊密，不同簇頂點間聯系盡可能稀疏[14]。馬爾科夫聚類算法(MCL)[15]是基于隨機游走過程的圖聚類算法。該算法通過修改狀態轉移概率矩陣，使頂點在簇內游走的概率變大，走出簇的概率變小。在SCD文件不同IED之間絕大多數的信息連接主要存在于本間隔內多個IED之間[16]，即在間隔內IED聯系較緊密，間隔間IED聯系較稀疏，因此MCL算法適合對IED按間隔聚類。

使用鄰接矩陣A來表示無向圖G。其中：

(2)

式中Vi為頂點；E為邊；ω為邊的權重。

為防止在偶數次隨機游走過程中出現永不可達的情況，為每一頂點添加自環，即:

A′=A+eye(n)

(3)

式中eye(n)為n維單位矩陣。

將矩陣A′按列歸一化，可得從任意頂點出發，經一步游走到的其他頂點的概率矩陣，稱其為狀態轉移概率矩陣P，其中:

(4)

為連接圖的不同區域，計算第n-1次狀態轉移概率矩陣的e次冪，可得在以狀態n-1為起點，狀態n為終點，經過e步轉移的概率，這個過程稱為擴張(Expansion)。

(5)

為改善Expansion過程的概率趨同問題，增加膨脹(Inflation)操作，可使大概率增大，小概率減小，增大簇間區分度。

(6)

式中r為Inflation過程參數。

重復Expansion和Inflation過程，直到轉移概率矩陣收斂，列數值相近表示節點游走概率相似，可聚類為一簇。MCL聚類并不直接得到聚類簇結果，而是給出一個可以度量IED相似性的矩陣，通過密度聚類可以自動尋找這些簇。

1.2 密度聚類

基于密度的聚類方法通過低密度區域分割高密度區域[17]，將每個獨立的高密度區域作為一個簇，不屬于任何簇的對象為噪聲。DBSCAN是一種聚類速度較快的密度聚類[18]，給定半徑Eps和簇內對象個數最小值MinPts，能自動決定將聚類數目，并降低“噪聲”影響而發現任意形狀的聚類。

首先選取樣本數據矩陣，并采用歐氏距離度量節點間相似性，集合V中節點i與j的歐氏距離定義為：

(7)

式中xik和xjk分別為數據對象i和j個的第k個樣本值。其次檢查i的Eps鄰域，即以i為中心，以Eps為半徑的超球體空間。

NEps(i)={j∈N|d(i,j)≤Eps}

(8)

若i的Eps鄰域至少包含minPts個對象，標記為核心點；若i在核心點Eps鄰域內，但其Eps鄰域內點的數量小于MinPts，標記為邊界點；若i不是核心點和邊界點，標記為噪聲點。標記完成后，刪除噪聲點，連接距離在Eps內的所有核心點，將每組連通的核心點形成一個簇，并將每個邊界點指派到與之關聯的核心點的簇中。

DBSCAN聚類的準確性與Eps和minPts 2個參數的選擇有關[19]。由于最少2個IED就可以完成間隔保護工作，設定minPts=2。對于i∈N，采用k最鄰近算法查找與i距離最近的第k個對象的距離distk(i)。遍歷n個對象，得到集合Distk，排序并繪制成KNN-dist曲線，合適的Eps在曲線的拐點即斜率突增處取得。文中通過與模塊度Q結合，自動選取最優Eps，如圖1所示。

圖1 KNN-dist曲線圖

1.3 聚類質量評估

使用模塊度Q評估聚類質量，其值越接近1，則類內部節點相似度越高，類間節點相似度越低，在實際的網絡分析中，Q值的最高點一般出現在0.3～0.7之間。計算公式為：

(9)

式中m為網絡中邊的總數；ki為節點i的度；aij為式(2)中取w=1的值，函數δ(Ci,Cj)取值如下，Ci為節點i的聚類類別：

(10)

2 IED聚類

2.1 按變電站間隔聚類

以IED鄰接矩陣作為樣本數據矩陣，通過MCL與DBSCAN算法，將同一間隔的IED聚為一類。若IED連接配置滿足間隔內連接緊密，間隔間稀疏的特征，則一個間隔的聚類結果應包含該間隔所有相關的保護、測控、合并單元及智能終端IED。若IED連接配置存在潛在錯誤如出現漏連、錯連，使其與間隔內的IED連接不再緊密，則不會與同間隔的IED聚為一類。根據此聚類結果，一方面設計人員通過查看聚類情況，能了解變電站配置結構，并初步判斷發現配置缺漏，另一方面，根據聚類結果尋找同類型間隔，并通過后續比對，方便查找間隔差異。對IED按間隔聚類的步驟如下。

(1)解析SCD文件可得IED連接矩陣L，設共有n個節點，m條連接信息。

(11)

式中i為源節點；j為目標節點；weightij為邊的權重。由于某些IED如母線保護裝置需要接收多個間隔信息，導致不同間隔的節點均向其游走，干擾聚類結果，對比節點i，j的英文簡寫名稱的間隔類型位，若相同，則邊權重為1，否則邊權重為0.1;

(2)由IED連接矩陣L計算無向加權連接圖的鄰接矩陣A;

(3)以A為樣本數據矩陣，進行MCL聚類。根據對多個不同電壓等級和不同規模智能站的試驗與計算，選取e=2，r=2時聚類效果最好;

(4)以MCL聚類得到的轉移概率矩陣的轉置PT為樣本數據矩陣，計算k=2的KNN-dist曲線，計算曲線每個點的差分，并從大到小排列，依次取差分值點distk(i)作為Eps，對樣本數據矩陣做DBSCAN聚類并計算模塊度Q，令取得最大Q值的distk(i)為最終Eps參數;

(5)間隔名稱自動識別。對步驟4聚類出的每一個間隔，使用最長公共子序列(LCS)算法，將間隔內所有IED功能描述的公共字符串作為間隔名稱。

間隔聚類的噪聲節點為兩類：(1)僅與一個非同類間隔IED相連接的節點，無法構成間隔，又難以向連接緊密的節點游走，如文中算例中35 kV電容保護裝置；(2)連接的間隔多，但連接不緊密的節點，如變壓器保護裝置，由變壓器高中低壓側三個間隔共用，因此不適合歸于某一側間隔。

2.2 按IED類型聚類

對IED按類型聚類，即同一電壓等級且功能相同的IED聚為一類，著重在于區別IED內部的邏輯設備、邏輯節點、虛端子連接。若兩個IED的內部配置相同，則通過聚類算法能夠聚為一類，若配置不同，則IED歸為噪聲。在按類型聚類結果基礎上，通過后續IED連接及虛端子比對查找可能存在的配置錯誤。

解析SCD文件可得IED節點矩陣Node。

(12)

式中nodei保存節點i的信息，依次為IED節點入度、出度、度，訪問點個數，通信子網個數，LD總數量，分別接于G1、S1、M1訪問點的LD數量，輸入、輸出虛端子信息數量。

選用Node矩陣作為樣本數據矩陣，取Eps=0，minPts=2，進行DBSCAN聚類，得到每個簇至少包含兩個配置無差別IED的聚類結果。聚類完成后，使用LCS算法，識別每類IED類型。

按類型聚類的噪聲節點為三類：(1)配置有差異的IED；(2)SCD文件中僅配置一個，無相同功能的IED；(3)有相同功能的IED，但配置均不相似的IED。對于第一類噪聲節點，尋找其與已聚類節點的差異是有意義的。

3 SCD文件內部比對

3.1 間隔結構比對

SCD文件中同類型間隔，如所有220 kV線路間隔，包含的IED數量及連接結構應該是高度相似的，根據這種配置上的相似性，將每一個間隔與同其類間隔比對，可得到此間隔IED數量及連接結構上的差異，設計人員應特別注意核查。

首先將LCS算法得到的間隔名稱規范化為“電壓等級+間隔類型”，若某兩類的規范化后間隔名稱相同，則為同類型間隔。按IED名稱字母順序對間隔內節點排序，以保證不同間隔節點對應性，生成間隔內節點鄰接矩陣，比對鄰接矩陣的每個元素，若不同，則為連接結構差異，找出差異元素對應行列的IED節點，可解析出差異連接。

3.2 同類IED比對

同類型IED如PL2201A與PL2202A功能相同，其配置也應該是高度相似的。由于按類型聚類能保證已聚類節點IED內部配置在數量上相同，因此對同類型IED配置具體內容比對，若有差異則可能為誤連。將第一類噪聲節點與參照節點相比對，若有差異，則設計人員可根據差異的具體內容對SCD文件進行修改。

對于SCD文件中的每一個IED，若IED非噪聲，將其與其同類IED依次比對，查找本類中每個IED連接及虛端子信息配置內容差異。若IED為第一類噪聲，通過名稱及IED描述，尋找非噪聲的相同功能IED并比對其連接、虛端子差異，如通過名稱識別，將已聚類節點SL1104作為噪聲節點SL1113的參照節點。若為第二類，則判定此節點無相似節點。若為第三類，則判定此節點無可參照節點。

進行連接比對時，根據間隔聚類結果，將IED之間的連接類型分為間隔內與間隔間連接。匹配連接類型，若相符，再比對其連接節點的設備類型與電壓等級，若相符則認為兩條連接對應。進行虛端子比對時，將SCD文件中虛端子的配置整理為“源節點-外部引用地址-外部虛端子信號描述-目標節點-內部引用地址-內部虛端子信號描述”。首先判斷兩條虛端子信息的源節點與目標節點是否對應，若是，再比對其外部引用地址、外部虛端子信號描述、目標節點、內部虛端子信號描述，只要其中之一相符，則認為兩條虛端子傳遞內容相同。為保證比對過程中每一條內容一一對應，防止重復比對，為每一條比對內容添加比對標記屬性，若查找到對應連接或虛端子，則比對標記置1。比對完成后，若比對標記為0，則表示此條內容無對應。

3.3 雙重化配置比對

雙重化配置節點理論上A套和B套設備總體結構以及兩套之間數據連接包括其拓撲和虛端子連接應大部分相似。通過AB套IED配置內容比對，輸出的差異除了因生產廠家不同而存在的配置差異外，還包括AB套都應該配置卻僅在一套IED中配置的內容，若此類虛端子配置有缺失，設計人員可根據需求進行修改。

對于雙重化配置節點，查找AB套IED的連接配置差異。分別將AB套IED的連接與虛端子配置信息儲存在ListA、ListB中，按上一節方法比對并輸出差異。

完整SCD文件內部比對流程如圖2所示。

圖2 SCD文件內部比對流程

4 算例分析

以220 kV智能站ZTB作為算例進行分析。該站有220 kV、110 kV和35 kV三個電壓等級，主變兩臺。ZTB共有139個IED，463條IED連接信息，6 079條虛端子連接信息。

4.1 按間隔聚類結果

根據IED聚類步驟4，算法自動取Eps=0.511 3，聚類模塊度Q=0.334 6。將IED連接信息轉化為圖，節點標簽為IED類別，標簽下方為IED名稱，使用力導算法布局，結果見圖3所示。由圖知，MCL與DBSCAN結合，聚類效果良好。cluster1為220 kV母聯間隔；cluster2-7為220 kV線路間隔；cluster8為110 kV母線間隔A；cluster9-10分別為220 kV母線間隔A、B；cluster11-12為110 kV母線分段間隔；cluster13-18為110 kV線路間隔；cluster19為110 kV母線間隔B；cluster20-21為主變本體間隔；cluster22-23為變壓器110 kV側間隔；cluster24-25為變壓器220 kV側間隔；cluster26-27為變壓器35 kV側間隔。

圖3 按間隔聚類結果

與文獻[12]解析IED名稱與功能描述構建全站層次數據模型尋找間隔的方式相比，文中聚類算法(1)以IED之間連接拓撲結構作為聚類依據，根據聚類結果能反映連接可能存在錯誤的IED，是后續比對的基礎；(2)可避免因IED信息缺失或命名不規范而產生無法解析與錯誤識別節點間隔的問題；(3)IED間隔區分更細致，根據拓撲結構可區分變壓器高中低壓側間隔；可區分出不共用測控裝置的母線AB套保護間隔；另外，在500 kV的智能站測試中，可識別3/2接線方式按照串進行布置的間隔。

4.2 按類型聚類結果

IED按類型共聚為28類，46個節點為噪聲，結果展示為圖4，縱坐標為聚類的類別，橫坐標為IED實例編號。形成節點表時，節點按類型順序輸出，所以聚類結果呈現階梯形狀。cluster1為220 kV母聯保護裝置；cluster2為220 kV線路保護裝置；cluster3為35 kV電容器保護測控裝置；cluster4為110 kV線路保護測控裝置等。由結果可知，此算法將不同類型的IED做出了準確的區分，將同類型且內部配置相同的IED聚為一類。

圖4 IED按類型聚類結果

與解析IED名稱與功能描述對IED分類的方式比較，采用聚類算法(1)目的不同，聚類算法以IED內部結構配置數據為依據不僅能找出相同功能節點，且保證已聚類節點IED內部配置在數量上相同；(2)通過查看噪聲節點，設計人員能初步定位配置可能存在配置錯誤的IED；(3)可避免因IED信息缺失或命名不規范而產生無法解析與錯誤識別問題。

4.3 按間隔聚類比對結果

對變電站間隔結構比對結果見表1。由表可知，同類間隔比對能夠找出結構不同的間隔及具體差異。內佛一線間隔連接結構有差異，其合并單元ML2205B沒有與PL2205B連接。110 kV母線間隔B，相較于110 kV母線間隔A缺少一套測控與合并單元裝置。

表1 變電站間隔結構比對結果

4.4 按類型聚類比對結果

對同類型節點連接及虛端子比對結果見表2，表中15條虛端子差異為ML2201B向PL2205B發送的全部15條虛端子信息。由于已聚類節點其IED內部配置在數量上相同，根據結果容易分析出連接ML2201B-PL2205B為錯連。

表2 同類型IED比對結果

對于噪聲節點，其與參照節點的部分比對結果見表3，共查找出6條連接差異，174條虛端子差異，差異具體內容可見附件，連接差異比例為1%，虛端子差異比例為2.8%，極大減少檢驗工作量。

表3 噪聲節點比對結果

4.5 雙重化配置節點比對結果

雙重化配置的IED部分比對結果如表4所示，共查找出雙重化配置連接差異33條，虛端子差異915條，差異具體內容可見附件。由表可知，雙重化對比能找出AB套設備之間全部配置差異。

表4 雙重化節點比對結果

文中所提SCD文件內部比對檢測方法利用SCD文件同類間隔、同類IED本身存在的相似性作為比對依據，無需創建多個驗收模板，因此通用性高。以多角度(間隔、類型、雙重化配置)查找IED配置信息差異，方便設計人員發現配置錯誤。

5 結束語

文中提出了一種通過聚類算法分析SCD文件并對其進行內部比對檢驗SCD文件配置的方法，得到如下結論：

(1)通過聚類算法以IED間連接拓撲結構和IED內部配置作為依據對IED按間隔與按類型劃分，聚類結果良好，并便于后續比對發現SCD文件配置差異；

(2)從同類型間隔、同類型IED與雙重化配置三個方面比對并展示IED配置信息差異，使設計人員及時檢查差異發現配置錯誤，減少校驗工作量與現場驗收SCD文件更新的頻率，消除設計中可能存在、難以發現的隱藏錯誤及缺失，提高智能站配置正確性、運行可靠性；

(3)所提方法對不同電壓等級及接線方式的智能站有良好通用性。