國網(wǎng)嘉興供電公司電力調(diào)度控制中心、國網(wǎng)浙江省電力公司培訓(xùn)中心培訓(xùn)管理部的研究人員陳國恩、李偉、張仲孝，在2018年第1期《電氣技術(shù)》雜志上撰文指出，隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電力系統(tǒng)智能化的要求越來越高，電網(wǎng)故障診斷已經(jīng)成為電力系統(tǒng)研究的重點(diǎn)。

本文結(jié)合以往先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，引入知識表示的方法將故障信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化，構(gòu)建了基于知識表示的電網(wǎng)故障診斷策略。采用分布式的架構(gòu)建立了電網(wǎng)故障診斷模型，使得電網(wǎng)故障的診斷的效率得到有效提高。最終通過測試對系統(tǒng)的診斷效率和診斷的準(zhǔn)確性進(jìn)行了測試。

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，設(shè)備的不斷增多，電力系統(tǒng)故障日趨復(fù)雜，其診斷難度也越來越大。目前多種人工智能算法模型被提出并得到應(yīng)用[1]。本文基于以往的研究基礎(chǔ)，利用知識表示的方法，構(gòu)建了電網(wǎng)故障診斷的算法模型，通過分布式診斷架構(gòu)的建立，提高了電網(wǎng)故障診斷的效率和診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，取得了較好的診斷效果，具有一定的參考意義。

1 知識表示的故障診斷算法

圖1 系統(tǒng)躍遷系數(shù)

在故障診斷過程中，將保護(hù)目標(biāo)以托肯的形式封裝并集中到數(shù)據(jù)庫。在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，如圖1所示，NCBi是斷路器庫CBi里托肯的延展系數(shù)，一旦線路變遷導(dǎo)致托肯躍遷，延展系數(shù)則進(jìn)行減1操作，托肯系數(shù)的躍遷將在延展系數(shù)等于零時(shí)終止，最終對final庫中的托肯進(jìn)行分析，確定系統(tǒng)故障設(shè)備[2]。

圖1（a）中線路L1出現(xiàn)故障后，則保護(hù)開關(guān)CB1動作而CB2處保護(hù)不動作，而CB4由于距離保護(hù)Ⅲ段條件滿足而動作。系統(tǒng)中L1、L2以及B1的托肯躍遷如圖1的(b)、(c)、(d)所示。由于L1、CB1以及CB4的托肯能夠躍遷到final庫中，而L2和B1，CB1的托肯無法到達(dá)final庫，則得出可能存在問題的設(shè)備為L1。

知識表示的故障診斷計(jì)算步驟如圖2所示。

圖2 知識表示的故障診斷流程

2 電網(wǎng)故障分布式診斷結(jié)構(gòu)

2.1 故障數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建

如圖3所示，在數(shù)據(jù)收集的集中式處理系統(tǒng)中，廠站側(cè)的故障信息收集完成以后，通過電話向調(diào)度中心服務(wù)人員上報(bào)，再經(jīng)由服務(wù)人員上報(bào)調(diào)度人員，同時(shí)，智能監(jiān)控系統(tǒng)將采集到的系統(tǒng)信息上傳到調(diào)度中心，調(diào)度人員通過對各類信息的匯總分析進(jìn)行故障診斷，對事故進(jìn)行處理[4]。

傳統(tǒng)的傳輸機(jī)制耗費(fèi)力較多的時(shí)間和人力資源，已經(jīng)難以滿足智能電網(wǎng)發(fā)展的需求。其輪詢處理的工作方式，由于下級服務(wù)器大量的傳輸數(shù)據(jù)很容易導(dǎo)致通信數(shù)據(jù)堆積，造成通訊擁堵甚至信息丟失[5]。

針對以上的問題，本文采用了分布式信息收集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，把上層應(yīng)用和信息的獲取相獨(dú)立，利用數(shù)據(jù)網(wǎng)格對故障信息進(jìn)行獨(dú)立分析，從而為上層診斷功能提供了更加簡便統(tǒng)一的接口，并且由于調(diào)度中心只需接收診斷結(jié)果，系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)堵塞的問題得到解決，同時(shí)診斷效率也提高了[6]。

圖3 故障診斷系統(tǒng)優(yōu)化

2.2 故障的分布式診斷架構(gòu)

整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)分為三層。變電站層提供了故障診斷的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。客戶端軟件可以直接讀取保護(hù)和開關(guān)量狀態(tài)，而對于歷史曲線，由于需要占用較大的存儲空間，須在服務(wù)器中進(jìn)行存檔后在進(jìn)行上傳，綜合數(shù)據(jù)服務(wù)器可執(zhí)行其他數(shù)據(jù)信息的上傳[7]。

位于中間位置的網(wǎng)絡(luò)層，其主要功能在于故障數(shù)據(jù)的整理和分配，為確保系統(tǒng)的可靠性和安全性，網(wǎng)絡(luò)層的通訊往往通過電力系統(tǒng)的專用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行。而上層的調(diào)度部分，其主要包括故障診斷分析模型。

故障診斷服務(wù)器將所需的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)以及保護(hù)信息進(jìn)行收集分析，并根據(jù)相應(yīng)的診斷模型進(jìn)行故障分析，得出故障設(shè)備并生成故障分析報(bào)告[8]。診斷系統(tǒng)的分層結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 診斷系統(tǒng)的分層架構(gòu)

基于知識表示的電網(wǎng)故障診斷方法，采用多種知識表示對故障信息進(jìn)行描述，更加完美的表述了元器件間的聯(lián)系，系統(tǒng)中主保護(hù)、后備保護(hù)等各種保護(hù)的性能參數(shù)得到更好的傳承，有利于系統(tǒng)的統(tǒng)一建模，算法和診斷方法更加科學(xué)、完善。

3 診斷系統(tǒng)平臺的應(yīng)用

我們對某地區(qū)的電網(wǎng)為例進(jìn)行測試分析，該地區(qū)中變電站共有9個(gè)，中轉(zhuǎn)路由有4臺，數(shù)據(jù)服務(wù)器有2臺。對診斷系統(tǒng)的診斷消耗時(shí)間以及準(zhǔn)確率進(jìn)行測試。圖5為系統(tǒng)診斷過程。

圖5 故障診斷過程

圖中t1為故障報(bào)警信息采集消耗的時(shí)間，t2為處理分析外圍數(shù)據(jù)消耗的時(shí)間，t3是故障診斷分析消耗的時(shí)間[9]。我們對上文中的故障診斷模型和傳動的診斷模型進(jìn)行對比測試。

當(dāng)系統(tǒng)故障波及的變電站有兩個(gè)，簡單接線和復(fù)雜接線各有兩個(gè)時(shí)，測試結(jié)果如表1所示。

表1 測試結(jié)果

當(dāng)故障波及的變電站數(shù)量為7，簡單接線和復(fù)雜接線數(shù)量分別為3和4時(shí)。系統(tǒng)診斷的測試結(jié)果如表2所示。

表2 測試結(jié)果

從測試結(jié)果可以看出，分布式的故障診斷模型的效率相對較高。其原因在于報(bào)警信息不經(jīng)過路由器直接進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，多個(gè)服務(wù)器共同分擔(dān)故障區(qū)域和保護(hù)可靠性的分析計(jì)算任務(wù)，系統(tǒng)耗時(shí)大大減少，同時(shí)分布式計(jì)算模型的應(yīng)用使得診斷過程消耗的時(shí)間大大縮短[10]。診斷系統(tǒng)綜合耗時(shí)對比如圖6所示。

圖6 診斷系統(tǒng)綜合耗時(shí)對比

此外通過實(shí)際應(yīng)用對比，傳統(tǒng)診斷系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確率大約為0.96，而分布式診斷模型的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了0.99，可見該模型診斷結(jié)果具有較高的可靠性。

4 結(jié)論

電網(wǎng)故障診斷是電力系統(tǒng)日常運(yùn)行維護(hù)面臨的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。本文采用知識表示的方法對電力系統(tǒng)故障進(jìn)行分析和判斷。并針對傳統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)存在的問題，引入了分布式的故障診斷架構(gòu)模型，對診斷系統(tǒng)進(jìn)行分層，使得電網(wǎng)故障診斷的時(shí)間消耗大大減少，從實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果可以看出，分布式架構(gòu)的診斷效率和診斷的準(zhǔn)確性都比較高，整個(gè)診斷系統(tǒng)獲得較好的效果。