變電站二次系統故障閉環定位技術研究

張宏偉,朱國海,王海龍,張 文,張 莎

(國網甘肅省電力公司金昌供電公司,甘肅 金昌 737100)

0 引言

電網是重要的能源生產、傳輸、消費,以及資源優化配置、調節、分配的平臺[1]。變電站作為電網的重要組成部分,擔負著控制電能流向和變換電壓等級的任務[2],是電網網架中“承上啟下”的重要環節[3]。二次設備和系統作為變電站的核心組成部分,主要作用是對所有一次設備進行監察、測量、保護、調節和控制,是電網中不直接與電能產生聯系的重要輔助設備。其安全、可靠是保證電網安全、穩定、可靠運行的基礎。因此,二次設備和系統的安裝與聯調至關重要。二次設備的聯調又稱聯合調試,主要是將獨立的系統單元組合成一整套具有完整、完善、完備功能的繼電保護或安全自動裝置系統后,測試系統整體功能是否正確、是否符合規程和電網安全運行要求、是否存在潛在隱患和故障,以此驗證二次設備設計方案是否合理、安裝是否正確[4]。

基于上述背景,關于變電站二次系統聯調及故障智能診斷定位的研究有很多。例如,文獻[5]提出1種電磁暫態仿真方法。該方法模擬二次系統電磁暫態計算過程,以此獲得測試數據,并分析、判斷二次系統功能是否正常。文獻[6]從風險擴散的角度,首先針對智能變電站二次系統風險構建1種評估模型;然后通過建立仿真模擬,分析得出二次系統風險擴散的特征;最后根據得到的特征參數進行風險評估,判斷二次系統故障出現的概率。文獻[7]針對二次設備故障,提出1種診斷方法。該方法以被測試變壓器的阻抗值為基礎建立診斷模型,利用該模型對二次設備故障進行檢測。文獻[8]提出1種面向智能變電站的二次系統故障定位方法。該方法無論故障信息是否完備都適用。與采用神經網絡直接對全網元件進行故障定位的方法相比,該方法縮小了神經網絡的訓練規模,降低了“不關鍵”的特征量對故障定位的干擾,突出了“關鍵”特征量的價值,有效提高了故障定位的準確率。

結合目前國內外現狀和研究成果,本文提出1種基于閉環自動驗證模型的變電站二次系統高效聯調及故障智能診斷定位技術。閉環自動驗證模型指首先構建1個二次系統閉環,然后模擬運行,通過采集運行中的數據實現故障診斷和定位。應用閉環自動驗證模型模擬不同類型的暫態故障狀態,可保證故障模擬的全面性。本文在對數據進行去噪處理后,提取信號特征(包括平均值、均方值、峰值、脈沖、歪度),以增強運行數據分析的全面性,從而完善故障判定過程、提高故障診斷和定位的精度。

1 故障智能診斷定位技術

變電站包括兩種類型的電氣設備,一類是用于直接供電的一次系統,另一類是服務于一次系統的二次系統。在變電站一次系統建設完成后,需要將二次系統按照設計方案布設到變電站系統中。通過二次系統能夠有效實現遠動對點、主站對點、監控后臺對點的自動化;實現智能變電站二次設備及網絡故障診斷分析和精準定位,以及輔助決策;有效防止和減少由二次設備系統引起的電網事故;改變目前完全依賴廠家、依賴人工運維經驗判斷設備故障的現狀,減少故障排查時間;提高變電站設備檢測系統自動化、智能化技術水平[9]。二次系統布設需要進行高效聯調,即在系統中運行二次系統。高效聯調用于判斷是否存在故障,以此確定二次系統布設方案的合理性[10]。基于上述背景,本文開展了基于閉環自動驗證模型的變電站二次系統高效聯調及故障智能診斷定位技術研究,即高效聯調、故障智能診斷以及故障精確定位研究。

1.1 變電站二次系統高效聯調研究

與其他供電環節相比,變電站對運行設備的整體性、配合度要求更高,一旦某個電氣設備出現問題,就極易造成整體癱瘓。因此,變電站二次系統必須整體高效聯調,而不是僅僅進行單一設備調試。因為單一設備正常并不代表在組網后也能夠運行正常[11]。在此背景下,為保證變電站整體設備在正式運行中都能夠正常發揮功能、縮短調試周期、及時發現問題,以降低后期二次系統整改工作量和難度,本文對變電站二次系統進行高效聯調研究。變電站二次系統高效聯調具體步驟如下。

①確定需要進行聯調的變電站二次系統。

②各廠家向設計院提供各自裝置的電壓表切換開關、通用面向對象的變電站事件(generic object oriented substation event ,GOOSE)輸入/輸出端子。

③根據調試大綱完成單裝置測試。

④設計院根據各二次系統之間的邏輯聯系設計連接線方案。

⑤集成商使用模型檢測工具檢測各廠家裝置的智能電子設備能力描述(intelligent electronic device capability description,ICD)文件的模型文件一致性。

⑥使用 ICD工具進行全站系統的配置,主要根據設計圖紙提供的虛擬端子進行電壓表切換開關、GOOSE鏈接,實現全站設備模擬現場組網,并生成變電站配置描述(substation configuration description,SCD)文件。

⑦各廠家根據SCD文件生成智能電子設備實例配置描述(configured intelligent electronic device description,CID)文件和各自內部配置文件,將文件下載到保護裝置,并檢查裝置是否正常工作。若正常,進行下一步驟;否則,檢查CID文件及虛擬端子連接是否正確,并回到步驟⑥。

⑧將SCD文件導入后臺自動進行信息聯調,查看裝置是否正常工作。若正常,進行下一步驟;否則,檢查CID文件及虛擬端子連接是否正確,并回到步驟⑥。

⑨判斷聯調過程是否增加功能。若是,回到步驟⑤;否則,變電站二次系統高效聯調過程結束。

基于上述步驟,本文完成變電站二次系統在變電站系統中的組網聯調。

1.2 變電站二次系統故障智能診斷

經過聯調,變電站二次系統在正式投入運行前,必須驗證其是否存在潛在隱患或故障。本文借助實時數字仿真(real time digital simulation,RTDS)平臺[12]構建閉環自動驗證模型,再利用該模型進行變電站二次系統故障診斷。構建的閉環自動驗證模型如圖1所示。

閉環自動驗證模型進行變電站二次系統故障診斷的步驟如下。

(1)閉環自動驗證模型初始化。

(2)在RTDS平臺上構建一次系統(電源、斷路器、變壓器、線路、負荷)仿真模型。

(3)對一次系統中電氣設備仿真模型進行離散化。

(4)通過設置故障進行一次系統仿真求解,得到閉環測試過程所需要的電壓和電流值[13]。

(5)在RTDS平臺上構建二次系統仿真模型[14]。

(6)設置二次系統模型的接入關系以及信息訂閱情況。

(7)將步驟(4)得到的電壓和電流值輸入二次系統模型中。

(8)設置不同類型暫態故障,生成如表1所示的測試方案。

表1 測試方案

(9)啟動測試系統,執行定值功能測試方案,以GOOSE報文方式輸出測試數據或者信號。

(10)對測試數據或者信號進行解析,以形成閉環測試。測試過程如下。

①對電流、電壓信號去噪。

②提取信號特征。具體的信號特征有5種。其計算式分別如式(1)～式(5)所示。

平均值為:

(1)

均方值為:

(2)

式中:B為電流、電壓信號均方值,用于描述信號能量。

峰值為:

(3)

式中:C為電流、電壓信號峰值,用于描述信號波動特征;X為單峰最大值;X′為有效值。

脈沖為:

(4)

式中:D為電流、電壓信號脈沖,用于描述信號的短暫起伏變化。

歪度為:

(5)

式中:E為電流、電壓信號歪度,用于描述信號的非對稱性[15]。

③構建分類器,進行故障診斷。

(11)生成測試結果,完成變電站二次系統故障的自動驗證。

上述步驟基于閉環自動驗證模型,完成故障自動診斷,以驗證二次系統功能是否符合規程要求、是否滿足設計方案。

1.3 變電站二次系統故障精確定位

基于概率計算的變電站二次系統故障定位流程如圖2所示。

圖2 基于概率計算的變電站二次系統故障定位流程圖

圖2中:PK為前K個故障關聯的告警信息集;PN為已經得到的告警信息集。

故障元件發生故障概率的計算式如下。

Q=α(fi)×β(fi)

(6)

式中:Q為故障元件發生故障概率,當Q>70%時認為發生故障;α(fi)為告警信息完備度參數;β(fi)為故障概率可靠度參數;fi為強故障元件。

2 技術應用與測試

2.1 試驗設置

為實現變電站二次系統高效聯調及故障智能診斷定位技術應用與測試,二次系統配置如表2所示。

表2 二次系統配置表

表2給出的變電站二次系統為500 kV變電站。根據表2設計的變電站二次系統聯調方案如圖3所示。

圖3 變電站二次系統聯調方案

基于圖1搭建的閉環測試仿真模型如圖4所示。

圖4 閉環測試仿真模型

2.2 故障診斷結果

本文設置不同設備各運行1 000次,隨機選擇故障發生類型及次數,進行故障自動診斷,并統計故障診斷的準確性。故障診斷結果如表3所示。

表3 故障診斷結果

表3中,Gini為基尼系數。其值越大于60,則故障診斷越準確。

由表3可知,Gini都達到60以上。這表明閉環自動驗證模型在故障診斷中具有良好的有效性和準確性。

2.3 故障定位結果

按照表1給出的測試項目,本文在構建了仿真模型的基礎上,通過故障生成模型進行故障采樣。故障類型共13種,包括合并單元雙采樣模塊某一故障、合并單元輸出端口故障(合保)、合并單元采樣失步、合并單元輸入光口故障、縱聯通道故障、保護裝置內部存儲器故障、保護裝置輸入端口故障(合保)、保護裝置輸出端口故障(保智)、保護裝置GOOSE板故障、保護裝置電壓表切換開關板故障、智能終端GOOSE板故障、智能終端輸入端口故障(保智)、智能終端輸出端口故障。這13種故障依次編號為1～13。本文將故障數量設置為一重故障,每種故障持續2 s以上,采樣了1 056組數據以組成數據集。不同故障類型的數字編碼如表4所示。

表4 不同故障類型的數字編碼

本文將變電站二次系統故障數據集隨機分為10組,保證每組均覆蓋全部故障類型。其中:7組為訓練集;剩余3組為測試集。訓練集和測試集采用十折交叉驗證。數據集驗證數字編碼標識結果如表5所示。

表5 數據集驗證數字編碼標識結果

由表5可知:第一組驗證數字標識準確率為92.31%;第二組準確率為92.31%;第三組準確率為100%。

因此,應用本文提出的方法在對變電站二次系統故障進行定位時,定位結果僅在第一組和第二組數據集數字標識中分別出現了1次定位錯誤,在第三組數據集數字標識時全部故障定位成功,平均定位準確率達到了94.87%。這說明本文提出的方法具有較好的定位性能。

3 結論

變電站二次系統聯調可以測試各系統單元的性能及其互操作能力,驗證二次系統的可靠性和安全性,測試系統對標準、規程的執行情況。隨著智能電網技術、設備、設計等方面的突破[16],測量數字化、控制網絡化、狀態可視化、功能一體化等新特點對變電站聯調和故障診斷、定位提出了更新、更高的要求[17]。本文提出1種基于閉環自動驗證模型的變電站二次系統高效聯調及故障智能診斷定位技術,創新性地構建了閉環自動驗證模型,設計了高效聯調方案。本文利用RTDS平臺構建一次系統(電源、斷路器、變壓器、線路、負荷)仿真模型,并對仿真模型進行離散化,通過設置故障求解閉環測試過程所需要的電壓和電流值,生成測試項目。本文模擬二次系統故障診斷過程,通過計算故障發生概率,準確分析故障診斷結果并精確定位故障節點[18-19]。測試結果表明,本文提出的研究方法具備二次系統聯調高效、智能故障診斷準確、故障定位精確等優勢,對提高變電站,特別是智能變電站的安全、穩定、經濟運行具有重要的借鑒意義。