基于人工智能技術(shù)的110kV變電保護(hù)器故障診斷與智能分析

北京金風(fēng)科創(chuàng)風(fēng)電設(shè)備有限公司 郝 鵬 中國人民解放軍91515部隊(duì) 郝 強(qiáng) 王建國

某電力設(shè)備生產(chǎn)企業(yè)的110kV 變電站的主變?nèi)萘渴?3MVA，其型號是SZ11—63000/110。在變電站的運(yùn)行過程中：高壓的額定電流是330.7A；低壓狀態(tài)下的額定電流是3649.4A；低壓側(cè)的互感器電流比為5000:1；高壓測的電流互感器電流比是800:1。如上所述，再結(jié)合事故發(fā)生時(shí)的現(xiàn)場情況，了解到變電站在正常運(yùn)行時(shí)，1號的主變帶通過10kV 1M 母線設(shè)置；2號的主變帶通過2甲M 設(shè)置，包括2乙M 母線；3號區(qū)域的主變帶依靠10kV 的3M 母線輔助運(yùn)行，這其中還包含了10kV 的母聯(lián)500斷路器、550斷路器的分閘位置等。

在事故發(fā)生后，了解3號區(qū)域可能存在的跳閘情況，而10kV 的均分負(fù)荷已經(jīng)投入備用動作。此時(shí)，掌握變電保護(hù)單元的情況，實(shí)現(xiàn)對保護(hù)設(shè)備和元件的綜合分析操作。觀察110kV 變電保護(hù)器在運(yùn)行過程中的情況，分析其測量環(huán)節(jié)、輸入環(huán)節(jié)、輸出環(huán)節(jié)以及邏輯分析階段的情況，促使相關(guān)工作充分落實(shí)。這樣一來，某廠員工則可觀察110kV 變電保護(hù)器在使用過程中可能存在的問題。如此，加強(qiáng)對各區(qū)域內(nèi)情況的檢查，確認(rèn)110kV 變電保護(hù)器本體是否出了故障問題，了解其變高套管、本體油位等區(qū)域是否存在異常。

1 某廠110kV 變電保護(hù)器故障與原因

某廠110kV 變電保護(hù)器在投入使用后，對變電站內(nèi)其他的電力系統(tǒng)及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行保護(hù)。但由于在過去110kV 變電保護(hù)器發(fā)生過多次故障，容易對電網(wǎng)的安全性以及可靠性造成影響，所以基于110kV 變電保護(hù)器的運(yùn)行情況，對歷次故障原因展開論述，具體如下。

1.1 元件故障

由于110kV 變電保護(hù)器內(nèi)的元件質(zhì)量問題、或者出于設(shè)備維護(hù)者的原因未規(guī)范使用元器件，則會造成110kV 變電保護(hù)器中組件的故障[1]。曾經(jīng)由于某廠某些員工疏忽對設(shè)備的觀察，造成元件的質(zhì)量缺陷問題頻發(fā)，無法保證繼電保護(hù)裝置發(fā)揮出其自身的性能，影響到了整個變電保護(hù)器的運(yùn)行。

1.2 繼電器保護(hù)裝置

若110kV 變電保護(hù)器中的繼電器無法維持正常的工作狀態(tài)，則無法保證110kV 變電保護(hù)器核心的穩(wěn)定性。因?yàn)槔^電器主要用于確認(rèn)電網(wǎng)是否正常運(yùn)行，若發(fā)現(xiàn)問題繼電器會及時(shí)制定保護(hù)方案，防止繼電器保護(hù)裝置的故障問題。所以，若其發(fā)生異常，不僅會對系統(tǒng)的正常運(yùn)行影響，還會威脅著變電站的運(yùn)行[2]。

1.3 電流變送器

對于變電站內(nèi)的電流變送器而言，其在運(yùn)行過程中會采用變電站的繼電保護(hù)方式實(shí)現(xiàn)對電路系統(tǒng)中電流大小的測量。所以，若電流變送器運(yùn)行期間發(fā)生故障，其容易影響繼電保護(hù)系統(tǒng)，讓其無法正常去感知電流情況。若電流出現(xiàn)異常而工作人員未及時(shí)處理，容易導(dǎo)致變電站出現(xiàn)癱瘓等嚴(yán)重的情況。加強(qiáng)對電流變送器情況的掌握，及時(shí)運(yùn)用保護(hù)措施，以防止其發(fā)生故障[3]。具體如表1所示。

表1 電力系統(tǒng)參數(shù)響應(yīng)表

1.4 短路故障

在110kV 變電站運(yùn)行期間，變壓器若出現(xiàn)問題，容易造成其在低壓側(cè)發(fā)生短路的情況。因此，基于變電站的實(shí)際運(yùn)行，了解系統(tǒng)是否存在短路的情況，及時(shí)掌握變壓器中存在的電流沖擊情況，以防止變電站受到電流的影響。若在變電站運(yùn)行過程中，工作人員無法掌握系統(tǒng)的短路問題，則容易造成變電器出現(xiàn)燒毀等情況，而且在實(shí)踐過程中，短路故障所帶來的影響不僅限于變壓器，對其他設(shè)備也會造成影響，所以工作人員應(yīng)加強(qiáng)對變電站運(yùn)行狀況的改善，預(yù)防短路故障的出現(xiàn)。

1.5 通信故障

對于110kV 變電保護(hù)器來講，若其在運(yùn)行過程中出現(xiàn)通信故障，則無法保證各個裝置傳遞信息，難以保證繼電保護(hù)系統(tǒng)的通道暢通性，所以在其發(fā)生故障后，系統(tǒng)無法接收到相關(guān)構(gòu)件傳遞的命令以及信號造成系統(tǒng)，無法正常運(yùn)行。

2 基于人工智能技術(shù)的110kV 變電保護(hù)器的故障處理措施

2.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析潛在故障隱患

在人工智能技術(shù)投入到110kV 變電保護(hù)器故障處理工作后，工作人員可基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對潛在故障問題的排查。采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對110kV變電保護(hù)器能力的提升，利用及時(shí)處理以及排查的方式，規(guī)劃電力系統(tǒng)在運(yùn)行期間的全生命周期，防止其在運(yùn)行期間造成故障，為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失[4]。

首先，工作人員通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式了解變電保護(hù)器的運(yùn)行情況，采用模擬器運(yùn)行的方法，合理應(yīng)用人工智能手段對電力系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行預(yù)測。工作人員采用系統(tǒng)數(shù)據(jù)內(nèi)容獲取的方式，運(yùn)用學(xué)習(xí)及分析的方式，了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法在110kV變電保護(hù)器中的規(guī)律與模式，以精準(zhǔn)預(yù)測故障原因，具體如表2所示。

表2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的110kV 變電保護(hù)器的故障分析項(xiàng)目

其次，采用線性回歸的方式，運(yùn)用預(yù)測連續(xù)數(shù)值的方式實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的監(jiān)督及學(xué)習(xí)管理；采用擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)并通過線性方程的計(jì)算的方式，實(shí)現(xiàn)對最佳監(jiān)督點(diǎn)的確認(rèn)；采用分析數(shù)據(jù)以及預(yù)測數(shù)據(jù)走向的方式，開展估算工作。比如，工作人員可以基于線性方程，利用代數(shù)方程式給定系統(tǒng)中的一個m屬性，按照實(shí)例x=（x1，x2，…,xm）的方式，創(chuàng)建線性模并且通過下述方程式來預(yù)測函數(shù)：f（x）=w1×x1+w2×x2+…+wm×xm+b，其中：f（x）表示數(shù)學(xué)表達(dá)式；w，w1，w2，…，wm表示本方程中的一個變電站變化系數(shù)；x1，x2，…，xm為序列中x的參數(shù)變化值；b表示回歸系數(shù)。此時(shí)工作人員通過線性模型的組建方式，則可依靠機(jī)器學(xué)習(xí)的手段構(gòu)建出線性模型，確認(rèn)引入層級的結(jié)構(gòu)狀態(tài)并運(yùn)用高維映射方式，確認(rèn)系統(tǒng)是否存在故障問題。

最后，工作人員結(jié)合系統(tǒng)的情況，增加32位模塊的設(shè)置，運(yùn)用數(shù)字信號處理的方式實(shí)現(xiàn)對變電站內(nèi)各個模塊情況的觀察。但因?yàn)榭赡艹霈F(xiàn)所設(shè)置的32位微機(jī)芯片精度不準(zhǔn)確的情況，所以容易增加在A/D 轉(zhuǎn)換器在應(yīng)用過程中的分辨率限制。所以，工作人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過微機(jī)芯片集成了解變電保護(hù)器的運(yùn)行情況，運(yùn)用對多輸入以及輸出口的檢索方式將數(shù)據(jù)總線等規(guī)劃為32位，有助于對系統(tǒng)的情況進(jìn)行分析。同時(shí)，工作人員可采用聯(lián)網(wǎng)共享的方式實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)中信息、數(shù)據(jù)的獲取，可利用語言編程的方式實(shí)現(xiàn)對110kV 變電保護(hù)器故障的分析，以及時(shí)判斷故障所在位置并利用微機(jī)保護(hù)的方式進(jìn)行處理，展現(xiàn)出人工智能技術(shù)所具備的功能[5]。

2.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對故障問題的處理

某廠員工在110kV 變電保護(hù)器的故障診斷工作中，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對人腦的組織模擬，利用微機(jī)軟件開展相應(yīng)的信息處理工作。

基于現(xiàn)場情況，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用自適應(yīng)、分布處理以及記憶聯(lián)想等方式，了解系統(tǒng)所具備的潛力。利用智能化的110kV 變電保護(hù)方式開辟出一條故障診斷的新路徑。此時(shí)，工作人員通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的方式設(shè)置相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸出層。若其中x1，x2，…，xn被設(shè)置為網(wǎng)絡(luò)輸出，則需設(shè)置y1，y2，…，yk為對應(yīng)層；而wij與wjk則可設(shè)置為相鄰層中的系數(shù)；f1代表隱含層。

結(jié)合系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)變化值。某廠員工運(yùn)用柔性化的分析方式，采用過數(shù)據(jù)編程的方法了解在變電器隱含層內(nèi)可能存在的故障問題。也可以增加輸入層以及輸出層的中節(jié)點(diǎn)，分析隱藏層中可能會發(fā)生的問題，并計(jì)算出節(jié)點(diǎn)的數(shù)值，具體如下：其中：h代表隱含層內(nèi)節(jié)點(diǎn)的數(shù)值；m代表輸入層節(jié)點(diǎn)的數(shù)值；n代表輸出層節(jié)點(diǎn)的數(shù)值；a代表從1～10以內(nèi)的常數(shù)。這樣，工作人員則可基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，加強(qiáng)對系統(tǒng)運(yùn)行情況的了解，確認(rèn)是否存在過渡電阻的短路問題。同時(shí)，可以基于故障位置實(shí)行相應(yīng)的判別工作，降低系統(tǒng)出現(xiàn)舉動以及誤動的可能性。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在110kV 變電保護(hù)器中了解大量的故障訓(xùn)練樣本。工作人員基于樣本集中的內(nèi)容判斷故障的距離，實(shí)現(xiàn)對主設(shè)備的保護(hù)。同時(shí)，也可基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層面上實(shí)現(xiàn)對輸電線路的保護(hù)，利用BOP 模型確認(rèn)元件以及相關(guān)設(shè)備的運(yùn)行方向，精準(zhǔn)地掌握其可能發(fā)生的故障問題；通過論證的方式，了解TH 網(wǎng)絡(luò)以及單層感知器的網(wǎng)絡(luò)情況，運(yùn)用最小二乘算法讓網(wǎng)絡(luò)在短時(shí)間內(nèi)完成運(yùn)算?；谧冸姳Ｗo(hù)器的特性掌握其在運(yùn)行過程中的情況，檢索多方信息，基于原理上解決變電保護(hù)器的短路故障，也可通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出其對電力系統(tǒng)的故障檢索以及識別能力，提高電流保護(hù)的靈敏度并確定故障范圍[6]。

若系統(tǒng)內(nèi)存在反方向的故障，可以通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對故障進(jìn)行閉鎖，增加電流保護(hù)過程中的適應(yīng)性。而且，工作人員也可以通過故障診斷的方式控制變電保護(hù)器的使用難度。通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)性，并彌補(bǔ)在系統(tǒng)運(yùn)行過程中存在的不足。某廠員工通過系統(tǒng)規(guī)劃、潮流計(jì)算、模糊控制的方式，及時(shí)分析電力系統(tǒng)的負(fù)荷變化情況，根據(jù)設(shè)備的額定值，確認(rèn)電力生產(chǎn)是否穩(wěn)定，如表3所示。

表3 電力設(shè)備的額定值

2.3 基于模糊邏輯算法，加強(qiáng)對系統(tǒng)故障的處理

為保證110kV 變電保護(hù)器的合理運(yùn)行，需要加強(qiáng)對開關(guān)拒合情況的了解，分析故障的發(fā)生原因并結(jié)合實(shí)際，防止在變電保護(hù)器應(yīng)用過程中出現(xiàn)回路連接不合理及相關(guān)情況。一方面，某廠員工了解110kV 變電保護(hù)器在運(yùn)行期間出現(xiàn)的延時(shí)閉合情況，利用改良線路的方式使合閘在工作時(shí)不會出現(xiàn)過多的電流沖擊。同時(shí)基于供電的負(fù)荷情況，運(yùn)用模糊邏輯算法加強(qiáng)對系統(tǒng)故障的處理，預(yù)判系統(tǒng)是否存在主變差動等問題[7]。

另一方面，某廠員工基于回歸算法了解系統(tǒng)在運(yùn)行過程中的絕對損失等損失函數(shù)，通過GBDT 算法模型的創(chuàng)建了解110kV 變電保護(hù)器中異常點(diǎn)所帶來的損失：

其中：F表示加法模型；X表示輸入樣本；W表示分類回歸樹的具體參數(shù)，屬于一種權(quán)重體現(xiàn)；ft表示第t個學(xué)習(xí)器模型；T表示可變參數(shù)；t=0表示從完整的決策樹出發(fā)。

綜上所述，為保證110kV 變電保護(hù)器正常運(yùn)行，工作人員需加強(qiáng)對110kV 變電保護(hù)器故障原因的了解，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析潛在故障隱患，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對故障問題的處理，基于模糊邏輯算法加強(qiáng)對系統(tǒng)故障的處理等，以輔助變電站的運(yùn)行，減少電力系統(tǒng)在運(yùn)行過程中的安全風(fēng)險(xiǎn)。