分层模型及开关量时序下的电力系统故障元件诊断探讨

1、分层模型及开关量时序下的电力系统故障元件诊断探讨摘要：电力系统故障诊断是电力系统运行可靠性的重要保证，通过对保护器和断路器动作信息的判断和分析，及时、准确的判断发生故障的元件，为电力系统发生故障后快速的恢复供电提供重要的信息支持，帮助电气运行人员恢复供电，保证电力系统运行的可靠性。专家系统是目前电力系统故障诊断中常用的诊断方法，但是其在实际的运用过程中诊断的效率较低、冗余信息过量造成严重影响诊断的准确率和速度。本文从电力系统故障诊断的研究现状入手，分析专家系统存在问题，并提出一种基于专家系统的分层模型及开关量时序的电力系统故障诊断方法，通过构建分层模型和分析开关量的时序进行电力系统故障元件的诊

2、断，大大提高了故障诊断的效率，以期为我国的电力系统故障诊断工作提供参考。关键词：分层模型；开关量时序；电力系统；故障诊断随着我国经济的快速发展，我国电力系统的规模不断扩大，对电力系统可靠性的要求也越来越高。但是由于受到自然环境、系统自身缺陷以及操作不当等因素的影响，造成电力系统不断的出现各种故障，因此需要对电力系统故障诊断进行研究具有积极的意义。电力系统故障诊断能够在发生故障时，帮助电力系统运行人员及时、准确的判断故障类型，找到故障元件的所在，快速地处理故障，降低停电事故对人民生活和社会生产造成的损失，提高电力系统的运行的可靠性。电力系统故障诊断主要是通过对发生动作的保护器和断路器的报警信息和

3、状态信息的收集、整理、分析，判断发生故障的类型，并识别发生故障的电气元件。在电力系统故障诊断中故障元件的识别是关键，同时通过对发生保护的保护器和相关电气量的推理分析，从而形成完整的、全面的电力系统故障诊断结果，以供电力系统运行人员及时的采取相应的措施，快速的恢复供电。一、电力系统故障诊断的研究现状（一）电力系统故障诊断的研究现状电力系统故障诊断是随着电力系统的智能化、规模化发展而诞生的，经历过近30年的发展，已经形成了许多重要的诊断方法。传统的电力系统故障诊断主要是运用电力运行人员的知识和工作经验，并根据系统中电器元件与发生动作的保护器、断路器的动作逻辑分析故障的类型，判断发生故障的电气元件。

4、但是随着电力系统规模的不断扩大，系统的复杂程度日益增加，电器元件和保护器的动作逻辑随之复杂化，传统的电力系统故障诊断方法已经无法满足电力系统安全运行的需求。随着人工智能技术的发展，研究人员开始讲其引入到电力系统故障诊断中，人工智能技术可以使实现模拟人类思考从而分析、处理问题，对于难以运用数学模型描述且缺乏计算方法的电力系统故障诊断来说特别适合，为故障诊断开辟了新途径。现阶段电力系统故障诊断常用方法有：专家系统、解析模型、模糊理论、贝叶斯网络、人工神经网络以及Petri网络等。（二）专家系统故障诊断专家系统是发展最早的智能诊断处理方法，其具备一套丰富的知识与经验程序，在对电力系统进行故障诊断的过

5、程中根据系统自身的知识和经验对发生的故障进行分析、推理，并且模拟专家的决策，并将处理结果显示在客户端以供电气运行人员进行核查与处理。在专家系统故障诊断中可以根据诊断知识的表示形式与推理策略的不同将其分为：基于生产式规则的专家系统、基于模型的专家系统和正反向推理专家系统三中类型。其中应用较为普遍的是基于生产规则的专家系统，其通过将保护、断路器的动作逻辑和运行人员的诊断经验用规则的形式表现出来，并形成完善的专家诊断系统知识库，将系统收集到的故障报警信息与知识库中的规则进行匹配，推理、分析故障的类型与故障元件，形成相应的故障诊断结果。基于模型的专家系统则是通过建立电力系统的保护结构和功能模型，对故障

6、报告进行分析，假设产生故障的元件，并在功能模型中进行模拟，根据模拟结果与报警信息判断假设故障元件是否成立。正反向推理专家系统根据保护开关的动作信息提出相应的假设，并进行进一步的检验，以验证假设的准确性确定故障的元件与故障范围。专家系统在电力系统的故障诊断中发展最为成熟，应用较为广泛，故障的诊断效率也较高，但是在实际的运用中还存在诸多的问题。首先，专家系统在应用的过程中需要建立完整的知识库，如果系统知识库不够完善，在应用的过程中会造成推理的混乱，并会出现错误的诊断结果。其次，专家系统在对电力系统故障进行推理的过程中，需要将故障信息与知识库内的规则集进行匹配，这也就需要一定的匹配时间，如果电力系统

7、过于复杂，则匹配速度将会变慢，匹配时间增加。再次，专家系统不具备学习的能力，当发生的故障在知识库中无法匹配时，系统将会输出错误的诊断结果或者无结果。最后，专家系统的容错能力不足，通常情况下电力系统中的保护器或断路器会发生误动作，专家系统由于缺乏识别错误信息的方法，将会输出错误的结果。专家系统的这些不足严重限制了其发展，因此需要对系统进行优化、改进，以提高故障诊断的有效率。二、分层模型及开关量时序下的电力系统故障元件诊断（一）专家系统中知识结点和连接弧在专家系统电力系统故障诊断中，知识结点是构成系统知识网络的基本单位，而知识结点之间连接的基本方式就是有向弧，这也就构成了专家系统的知识网络。根据类

8、型的不同知识节点之间的连接弧可以分为普通弧、助判弧和竞争弧三种类型，普通弧是存在与专家系统知识网络中的基本有向弧，其与知识点的连接方式如图1所示。ABCTrueFalseRtABRfAC图1 知识结点连接弧的方式由图1可知，在知识网络结构中，知识结点之间的连接主要有“f”弧和“t”弧两种形式，知识结点之间的连接与其逻辑状态有关，若为真时，则通过“t”弧连接，否则通过“f”弧与其他结点连接。在知识网络结构中不同的连接弧具有不同的权重，表示在进行推理的过程中上级知识结点置信度对下级知识结点的影响，且在推理的过程中需要通过判决函数对知识结点的逻辑状态进行判断，其表达公式为： （1）根据知识结点的可信

9、度情况，可以得到知识结点的置信度平面，如图2所示。TrueUnknownFalse10.500.51 图2 知识结点置信度平面由图2可知，通过判断知识结点的置信度在置信度平面的位置就可以对其逻辑状态进行判断，通常将知识结点的逻辑状态分为真、假、未知三个状态。当知识结点的逻辑状态为“真”时，根据图2的显示可知其置信度大于0.5，如果逻辑状态为“假”，则其置信度大于0.5。设知识结点N的“t”弧置信度影响因子为NtN，“f”弧的置信度影响因子为NfN，则其表达式分别为： （2）从上式可以看出，当知识结点的置信度位于“True”区域时，“t”弧置信度影响因子必为大于零的数；当知识结点的置信度位于“F

10、lase”区域时，“f”弧的置信度影响因子必为小于零的数，说明在应用专家系统进行逻辑推理时置信度值在逐渐减小；对于置信度处于“Unknown”区域的知识结点，其连接弧的置信度影响因子均小于零。上级知识点在与下级知识点连接的过程中通过权重和置信度因子决定下级知识结点的置信度。根据连接弧的不同，分为两种类型，其中“t”弧的影响公式为： （3）“f”弧的影响公式为： （4）此外，助判弧和竞争弧均是连接两故障结点的连接弧，两者具有相反的意义，两个故障结点之间存在助判弧时，一个结点出现故障的可能性会增加另外一个故障结点的置信度落入True的可能性，而竞争弧则会导致另一故障点落入Flase的可能性增大。（

11、二）电力系统分层模型随着电力系统规模的不断扩大，如果电力系统发生故障将会出现大量的警报信息传递到监控信息处理中心，处理中心通过对故障报警信息的分析、推理，形成最终的诊断结果。在处理中心分析故障报警信息时，首先需要对报警信息进行分类整理，以启动专家系统。本文采用将监控信息四个信息层，各层之间相互联系，实现对信息的归类整理，并将归类整理的信息作为系统故障诊断的基础判据。分层模型的结构示意图如图3所示。中心变电站变电站输电线路变压器断路器控制回路线路保护测控设备CT、PT跳闸信号刀闸信号回路异常信号第一线路保护动作第二线路保护动作异常信号异常信号机构异常信号 图3 分层模型结构示意图（三）知识点连接

12、弧的初始化在电力系统故障诊断中，监控系统收到的遥信变位信息并不一定都是正常的，因此需要对变位信息进行确定，而确定变位信息的主要依据则是信号的时序和变为信号。通常情况下如果电力系统的一次设备发生故障，则系统中的主保护器首先跳闸，然后才是系统配电线路中的断路器跳开，在电力系统中，如果断路器由于自身机构异常而出现失灵时，系统中的后备保护和断路器失灵保护将会发生动作及时的故障线路切除，保证非故障线路的正常运行。对于电力系统中的继电保护设备和断路器，在发生故障后均会产生遥信变位信号，但是这些动作信号是具有一定时序性的，这也是对知识结点连接弧进行初始化必备的条件。表1为其初始化的要求。表1编号变位信息时序

13、要求（t1t2）状态描述123有有无满足不满足不满足TFF正常变位误变位无变位完成知识结点连接弧的初始化后，需要对个元件结点的权重值进行赋值，本文将机电主保护遥信变位信号结点的权重值设置为0.5，后备保护机电设备的权重值设置为0.2，将断路器遥信变位信号的权重值设置为0.15，系统中其他电气元件的遥信变位信号权重值则处在0.150.5之间。（四）监控信息知识结点的分层根据系统监控信息的不同，将其监控信息知识结点分为现象层、中间层和故障层三层结构，其中现象层知识结点主要是对监控系统收集到的信息进行整理、归类，并按照“或”的形式形成间隔总信号，通过间隔总信号出发专家系统进行对中间层知识结点的推理、

14、分析。中间层知识结点则是进行故障推理的信号结点，根据其类型的不同又可以分为初始值和运行值两大类，如表2所示。故障层知识结点则是用于存储通过中间层的推理形成的诊断结果，其内部知识结点是用于推理得出诊断结果的，根据存储内容的不同又可以分为存储一次设备诊断结果和中间结点逻辑状态值与存储故障层结点的推导值。表2编号内容描述1224初始值名称置信度初始值指针权重保护继电器或者断路器的遥信变位信号知识结点的初始化值指向推理的下一个结点需要根据电力系统的实际情况进行设置567运行值置信度影响因子发送值置信度影响因子接收值置信度最终值发送给下级结点的影响因子值接受上级结点的发来的影响因子值根据系统置信度的初值

15、与接收值计算所得三、算例分析为了进一步验证本文提出的电力系统故障诊断方法的可行性，本文将该方法引入到实际的故障诊断案例中进行分析，图4为某电力系统的接线图，根据设定的故障探讨其诊断的过程。图4 某电力系统的接线图根据电力系统的接线图，假设该系统内部3号变压器的差动保护发生误动作，造成变压器两侧断路器跳闸，低压侧断路器CSB14动作，而断路器CSB13无反应，在经过系统的延时及反馈后，高压侧的后备保护装置发出保护动作，并发出断开高压侧断路器的命令，但是断路器CSB13仍无反应。随后变压器保护设备发出启动正母线的断路器保护信号，使断路器CSB4和断路器CSB7动作，从而将故障切除。在对故障进行诊断

16、时，首先需要设置故障的起始时间以及各个信号的接收时间和遥信变位时间，以确保信号的时序，根据故障的发生过程，各个信号的接收时序如表3所示。表3顺序信号类型状态时间（ms）时序（ms）知识结点弧12345673号主变保护CSB14CSB133号主变后备保护正母线失灵保护CSB4CSB7动作动作未变化动作动作变位变位501402804906106300707024070240240400400600600800600800ttftttt首先以间隔总信号为现象层启动推理结点，根据初始化的知识结点连接弧进行推理。由于监控信息中，出现变压器主保护动作信号和断路器失灵信号，所以知识网络有两条推理路径，最终在

17、故障层得到两个故障节点，其中主变故障的置信度影响因子为0.08736 置信度最终值0.094；断路器失灵的置信度影响因子为0.1217置信度最终值为0.1161 。以( 05，0 3) 作为起始置信度值，随着推理的深入，置信度值往“True”移动，当没有收到断路器信号时，置信度值往“False”区移动，最终诊断为“变压器故障”和“断路器失灵”符合实际情况。传统的专家系统在实际的电力系统故障诊断中由于受到种种限制，发展较慢，本文通过设定分层模型和开关量时序进行电力系统故障元件的诊断，大大提高了故障诊断的准确率和效率，更好的为电力系统故障诊断与处理提供有力的支持。同时，我国的电力研究者应该积极的探索新的故障诊断方法，进一步提高故障诊断的效率，促进电力系统故障诊断的快速发展，保证我国电力系统运行的可靠性。参考文献：1胡友琳,叶康,肖飞,邓祥力,陈亚杰. 基于分层模型和开关量时序的电力系统故障元件诊断研究J. 华东电力,2014,11:2271-2276.2肖艳梅. 计及信息多源化条件下的电力系统故障诊断模型与体系的研究D.华南理工大学,2015.3苏宏升. 软计算方法及其在电力系统故障诊断中的若干应用研究D.西南交通大学,2007.4陈靖秋. 基于信息融合的电力系统不确定性故障诊断的研究D.西南交通大学,2014.5吴文可. 电力系统故