陳寧， 史金偉， 王強(qiáng)， 孫文彥， 彭志強(qiáng)， 張琦兵

(1.國網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司，江蘇 南京 211106； 2.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學(xué)研究院，江蘇 南京 211103；3.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司，江蘇 南京 210024)

0 引 言

變電站二次系統(tǒng)的監(jiān)測和故障診斷隨著科技的發(fā)展不斷更新。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法采用定期斷電監(jiān)測，不僅耗費(fèi)人力、物力，還無法監(jiān)測出設(shè)備的突發(fā)狀況，造成安全隱患；同時(shí)傳統(tǒng)的故障診斷方法需要工作人員對(duì)電路的一一排查，不僅耗時(shí)、耗力，而且在一個(gè)元件處出現(xiàn)故障會(huì)引起其他回路的故障，這使檢修人員更難以判斷。

針對(duì)上述變電站二次系統(tǒng)的監(jiān)測和故障診斷中存在的不足，文獻(xiàn)[1]研究了一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成的故障診斷方法，該方法能夠處理變電站的多種故障問題，但如果出現(xiàn)新的故障問題，無法補(bǔ)充到此系統(tǒng)上，因此系統(tǒng)無法更新知識(shí)。文獻(xiàn)[2]介紹了一種故障樹的診斷方法，此方法是以故障樹圖為基礎(chǔ)，取其關(guān)聯(lián)性最高的最小集合，計(jì)算估計(jì)方差。這種方法雖然可以準(zhǔn)確地判斷出故障，但由于要求出最優(yōu)解，需要一段時(shí)間的過程，因此在故障診斷的速度上有一定的影響。

1 變電站二次系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計(jì)

實(shí)現(xiàn)變電站二次系統(tǒng)的在線監(jiān)測與故障診斷，首先要有高技術(shù)的硬件電路做支持，本文使用了ARM系列的LPC2214微處理器對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)[3-4]，變電站二次系統(tǒng)硬件電路總體結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示。

由圖1可知，變電站二次系統(tǒng)硬件電路分為：信號(hào)預(yù)處理模塊、A/D信號(hào)轉(zhuǎn)換模塊、外部存儲(chǔ)單元、JTAG接口、電源模塊、RS-232串行接口、晶振電路和復(fù)位電路。由這些系統(tǒng)硬件電路共同完成變電站二次系設(shè)備的新型在線監(jiān)測和故障診斷[5]。

本文采用ARM7系列的LPC2214微控制器，該芯片是一款基

圖1 系統(tǒng)硬件電路總體結(jié)構(gòu)圖

于支持實(shí)時(shí)仿真和跟蹤的32位CPU的微控制器，頻率高達(dá)60 MHz，并且?guī)в懈咚倨瑑?nèi)存儲(chǔ)器和4個(gè)32位的外部存儲(chǔ)器接口，具有低功耗、高性能和封裝小便捷的優(yōu)點(diǎn)。并且LPC2214可以直接通過數(shù)據(jù)總線和控制信號(hào)利用外部存儲(chǔ)器訪問的方式直接控制液晶顯示模塊，這解決了I/O口資源緊張的問題。

由于變電站采集到的數(shù)據(jù)大，并且有大量的噪音，因此在信號(hào)預(yù)處理模塊中采用了多通道開關(guān)電路和放大濾波電路。多通道開關(guān)電路如圖2所示。

圖2 多通道開關(guān)電路

多通道開關(guān)電路選用的是CD4051電子開關(guān)，該芯片是單8通道數(shù)字控制模擬電子開關(guān)。此芯片的優(yōu)點(diǎn)是可以依據(jù)輸入信號(hào)范圍和數(shù)字控制信號(hào)的邏輯電平來選擇電壓值[6]。

由于采集到的數(shù)據(jù)含有噪聲，因此在信號(hào)預(yù)處理模塊中設(shè)計(jì)了放大濾波電路。放大濾波電路如圖3所示。

圖3 放大濾波電路

放大濾波電路選用的是AD8400可編程電位器和NE5532p運(yùn)算放大，再加一個(gè)負(fù)電壓轉(zhuǎn)換器，組成一個(gè)可調(diào)節(jié)的運(yùn)放電路，在NE5532p濾波的基礎(chǔ)上，又加了一節(jié)濾波，有效提高了電流波形的輸出，避免噪聲的影響[7]。

在電源電路中選用的是LM1117MPX-3.3和LM1117MPX-1.8兩個(gè)電源芯片，使電壓能夠穩(wěn)定在3.3 V和1.8 V，利用電容隔離的方法，防止振蕩信號(hào)干擾。該硬件電路中設(shè)計(jì)了JTAG仿真調(diào)試接口，用來對(duì)芯片進(jìn)行測試，并能對(duì)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)進(jìn)行測試，此外JTAG接口還能實(shí)現(xiàn)在系統(tǒng)編程，對(duì)存儲(chǔ)器等器件進(jìn)行編程。此系統(tǒng)還設(shè)計(jì)了RS-232串行通信接口，實(shí)現(xiàn)了與上位機(jī)接口的連接[8]。為了確保轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確度，本文還加了A/D轉(zhuǎn)換模塊，采用MAX197芯片來實(shí)現(xiàn)模數(shù)轉(zhuǎn)換的功能，此芯片具有12位測量精度高速轉(zhuǎn)換的特點(diǎn)，不需要外接元器件就可以獨(dú)立完成模數(shù)轉(zhuǎn)換的功能，并且時(shí)序要求嚴(yán)格，當(dāng)一次轉(zhuǎn)換結(jié)束后，通知處理器可以讀取轉(zhuǎn)換結(jié)果。

2 變電站二次設(shè)備的新型在線監(jiān)測系統(tǒng)

變電站二次設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)的整體思路如圖4所示。

圖4 變電站二次設(shè)備在線監(jiān)測的總體思路

變電站二次設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)管理單元、通信通道和調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)二次設(shè)備在線監(jiān)視模塊組成。二次系統(tǒng)在線監(jiān)測總體結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

1) 數(shù)據(jù)采集單元

數(shù)據(jù)采集單元通過相量計(jì)算，實(shí)時(shí)解析SV、GOOSE、PTP報(bào)

圖5 二次系統(tǒng)在線監(jiān)測總體結(jié)構(gòu)圖

文。根據(jù)配置控制塊來完成對(duì)異常情況的分析，完成模擬通道U、I、P、Q、功率因數(shù)、F和諧波等的計(jì)算和開關(guān)通道的狀態(tài)采集。過程層網(wǎng)絡(luò)具有完善的原始報(bào)表解析，SV、GOOSE、PTP報(bào)文按照標(biāo)準(zhǔn)對(duì)字節(jié)流量、包流量、SV離散度超差、SV序號(hào)跳變、SV失步、雙AD異常、GOOSE突變、GOOSE虛變、鏈路中斷和網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴等進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，此時(shí)與交換機(jī)進(jìn)行協(xié)議通信，得到交換機(jī)的實(shí)時(shí)性信息，進(jìn)而再對(duì)過程層的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行分析[9]。

2) 數(shù)據(jù)管理單元

數(shù)據(jù)管理單元的功能有：二次設(shè)備SCD模型文件管理，獲得SCD模型文件，文件包含了二次系統(tǒng)的配置信息、過程層回路信息以及二次回路端子連接和網(wǎng)絡(luò)信息等；二次設(shè)備和回路狀態(tài)監(jiān)測，數(shù)據(jù)采集單元所獲得的信息進(jìn)行分類篩選，選出數(shù)據(jù)中的異常信息，對(duì)異常信息做出報(bào)警處理，同時(shí)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)報(bào)文信息進(jìn)行在線監(jiān)測；二次系統(tǒng)可視化，使用更加形象生動(dòng)的圖形來展示設(shè)備監(jiān)測出的結(jié)果。

3) 調(diào)度主站實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警應(yīng)用平臺(tái)

調(diào)度主站使用的是D5000調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)，此系統(tǒng)分為硬件層、操作程序?qū)?、支持系統(tǒng)層和應(yīng)用層四個(gè)層次。硬件層采用的是國內(nèi)生產(chǎn)的服務(wù)器系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施配置；操作程序?qū)右彩沁x用國產(chǎn)安全操作系統(tǒng)來完成，確保信息系統(tǒng)的安全性；支持系統(tǒng)層又可分為數(shù)字化監(jiān)控、信息交互、公共服務(wù)以及功能管理四個(gè)層面，以面向SOA為基礎(chǔ)來進(jìn)行平臺(tái)構(gòu)架。此系統(tǒng)軟硬件結(jié)合共同完成了實(shí)時(shí)監(jiān)測與分析、調(diào)度計(jì)劃與調(diào)度管理，能夠有效地對(duì)硬件資源、數(shù)據(jù)及軟件功能模塊進(jìn)行良好的組織。

3 基于Apriori算法的變電站二次系統(tǒng)故障診斷

本文采用了Apriori算法，建立關(guān)聯(lián)性規(guī)則對(duì)變電站二次系統(tǒng)故障進(jìn)行分析。

步驟一：找到二次系統(tǒng)故障的所有頻繁項(xiàng)集，并計(jì)算其支持度和置信度。

采集到的數(shù)據(jù)設(shè)定一個(gè)數(shù)據(jù)集I,關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式通常表示為：

A→B,(s,c)

(1)

式中：A和B為兩個(gè)不相交數(shù)據(jù)集的子集；s為關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度；c為關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度[13]。

計(jì)算支持度和置信度，即：

s=support(A→B)=P(A∪B)

(2)

c=confidence(A→B)=P(B|A)=P(A∪B)/P(A)

(3)

式中:P為概率。如果關(guān)聯(lián)性規(guī)則A→B的支持度和置信度大于或等于最小支持度和最小置信度，則關(guān)聯(lián)性規(guī)則A→B是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，關(guān)聯(lián)規(guī)則最終挖掘的目標(biāo)就是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

由于Apriori算法需要多次反復(fù)檢索事務(wù)數(shù)據(jù)庫，因此在Apriori算法的基礎(chǔ)上引入了粗糙集理論(rough set theory，RST)，RST把知識(shí)理解為對(duì)對(duì)象的分類能力，成為論域U，設(shè)R是U上的一個(gè)等價(jià)關(guān)系，R/U表示R所有的等價(jià)類，或U上的劃分構(gòu)成的集合。

變電站二次系統(tǒng)故障診斷的信息系統(tǒng)是有序?qū)=(U,C∪D,V,f)，其中C∩D=?，C表示條件屬性值，D表示決策屬性值。有

RX=∪{Y∈U/R|Y?X}

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

式中:bnR(X)為R的邊界域；posR(X)為X的R正域；negR(X)為X的R負(fù)域。屬性約簡可對(duì)二次系統(tǒng)故障診斷的數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡，解決了Apriori算法中反復(fù)檢索事務(wù)數(shù)據(jù)的不足。

步驟二：比較項(xiàng)集中的支持度和最小支持度，確定二次系統(tǒng)故障診斷的頻繁項(xiàng)集。

s=min(R,X)

(9)

從項(xiàng)集中找到最小支持度，表示項(xiàng)集中的最小支持度，進(jìn)行支持度與最小支持度相比較，如果支持度大于或等于最小支持度，則稱為項(xiàng)集中的頻繁項(xiàng)集。

步驟三：比較頻繁項(xiàng)集的置信度和最小置信度，確定二次系統(tǒng)故障診斷的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

c=min(R,X)

(10)

式中:c為頻繁項(xiàng)集中的最小置信度，從頻繁項(xiàng)中找到最小置信度，進(jìn)行置信度與最小置信度相比較，如果置信度大于或等于最小置信度，則稱c為頻繁項(xiàng)集中的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

本文采用的是某市的110 kV智能變電站，為了使試驗(yàn)結(jié)果更準(zhǔn)確，在試驗(yàn)前對(duì)此變電站進(jìn)行了分析，得到了變電站的二次系統(tǒng)回路圖，如圖6所示。

圖6 變電站二次系統(tǒng)回路圖

針對(duì)基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成的故障診斷、故障樹的診斷和基于Apriori算法的故障診斷三種系統(tǒng)，驗(yàn)證所構(gòu)建的故障系統(tǒng)的正確性。在110 kV的智能變電站中，保護(hù)均采用雙重配置。利用變電站以往采集的數(shù)據(jù)作為此次試驗(yàn)的數(shù)據(jù)庫，三種系統(tǒng)以所測得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性來進(jìn)行對(duì)比。

線路保護(hù)故障分為保護(hù)裝置組網(wǎng)斷鏈和測控裝置組網(wǎng)斷鏈等。使用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)系統(tǒng)、故障樹系統(tǒng)和基于Apriori算法的系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷訓(xùn)練，得到各系統(tǒng)對(duì)此智能變電站的適應(yīng)度，如圖7所示。

圖7 線路保護(hù)中系統(tǒng)的適應(yīng)度曲線

由圖7可知:基于Apriori算法的故障診斷系統(tǒng)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成系統(tǒng)和故障樹系統(tǒng)三種系統(tǒng)的適應(yīng)度都高于平均適應(yīng)度，并且三種系統(tǒng)都達(dá)到了最優(yōu)適應(yīng)度。

使用基于Apriori算法的故障診斷、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成和故障樹三種達(dá)到最有適應(yīng)度的系統(tǒng)對(duì)189個(gè)驗(yàn)證樣本進(jìn)行診斷，以檢修專家得出的判別結(jié)果作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)過5 h的數(shù)據(jù)記錄和分析進(jìn)行故障診斷，結(jié)果如圖8所示。

由圖8可知:基于Apriori算法的故障診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率在前期上升最快，并且準(zhǔn)確率高達(dá)98.65%；而基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成的故障診斷系統(tǒng)，準(zhǔn)確率上升速度慢，并且在前期準(zhǔn)確率一直在上升，最后達(dá)到穩(wěn)定，最高達(dá)到95.12%；故障樹故障診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率前期上升速度最慢，中期加速上升，最終達(dá)到準(zhǔn)確率為95.24%。

在試驗(yàn)中不僅測得了準(zhǔn)確率，還測得了每個(gè)系統(tǒng)對(duì)故障診斷的數(shù)量，結(jié)果如圖9所示。

圖8 診斷結(jié)果對(duì)比圖

圖9 故障診斷的數(shù)量圖

5 結(jié)束語

本文研究了變電站二次設(shè)備的新型在線監(jiān)測系統(tǒng)和基于Apriori算法變電站二次系統(tǒng)的故障診斷。在線監(jiān)測系統(tǒng)利用D5000調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)，對(duì)變電站實(shí)時(shí)監(jiān)測與分析、調(diào)度計(jì)劃與管理。變電站二次系統(tǒng)故障診斷，采用Apriori算法比較支持度與最小支持度的大小，得到頻繁項(xiàng)集。通過頻繁項(xiàng)集中的置信度，進(jìn)行置信度與最小置信度的比較，得到強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障診斷的結(jié)果。本文雖然能實(shí)現(xiàn)變電站二次系統(tǒng)的在線監(jiān)測和故障診斷，但對(duì)于區(qū)域較大的變電站受到了一定的限制，還需進(jìn)一步深入研究。