摘 要：【目的】在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，常規(guī)在線監(jiān)測(cè)方法只能通過(guò)濾波操作對(duì)繼電保護(hù)回路運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)化處理，使得在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度低。為了解決這一問(wèn)題，提出基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法?！痉椒ā渴紫?，在使用常規(guī)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波操作處理的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)輸入到物聯(lián)網(wǎng)的傳輸層和應(yīng)用層中，改變特征圖大小；其次，通過(guò)構(gòu)建電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)特征模型對(duì)數(shù)據(jù)處理結(jié)果進(jìn)行特征提取，從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路的在線監(jiān)測(cè)?！窘Y(jié)果】實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于深度學(xué)習(xí)模型、基于PLC技術(shù)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法相比，基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度較高，其對(duì)四類(lèi)運(yùn)行標(biāo)簽的監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度分別為98.7%、92.2%、75.0%和100%，應(yīng)用效果較好。【結(jié)論】由此證明，應(yīng)用所提方法可對(duì)電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行良好監(jiān)測(cè)，能有效保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；電力系統(tǒng)；繼電保護(hù)；在線監(jiān)測(cè)；運(yùn)行狀態(tài)

中圖分類(lèi)號(hào)：TM77 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1003-5168（2024）21-0013-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.21.003

An Online Monitoring Method for the Operation Status of Power

System Relay Protection Circuits Based on the IoT

SONG Shaojie MA Minzhi

（Baoji Electric Power Supply Company， State Grid Shaanxi Electric Power Co.， Ltd.， Baoji 721004，China）

Abstract： [Purposes] Conventional online monitoring methods only process the operation data of the relay protection circuit through filtering operations during the data processing process， without further precision processing of the data， resulting in low accuracy of online monitoring data. In response to the above issues， a method for online monitoring of the operation status of power system relay protection circuits based on the Internet of Things（IoT） is proposed. [Methods] Firstly，on the basis of using filtering operations to process data in conventional methods， the data is input into the transmission and application layers of the IoT for feature map changes. Then， the data processing results are extracted by constructing a feature model for the operation status of power system relay protection circuits， thereby achieving online monitoring of power system relay protection circuits.[Findings] The experimental results show that compared with the online monitoring method of power system relay protection circuit operation status based on deep learning model and PLC technology， the online monitoring method of power system relay protection circuit operation status based on IoT has higher monitoring data accuracy， whose monitoring accuracy of the four types of operation labels is 98.7 %， 92.2 %， 75.0 % and 100 % respectively， and the application effect is great. [Conclusions] It can be proved that the proposed method can well monitor the operation status of the relay protection circuit of the power system， which can effectively guarantee the stable operation of the power system.

Keywords： IoT; power system; relay protection; online monitoring; operation status

0 引言

在電力系統(tǒng)中，繼電保護(hù)回路是保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。然而，隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和設(shè)備的復(fù)雜化，對(duì)繼電保護(hù)回路的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)與管理變得愈發(fā)重要。繼電保護(hù)回路的故障或誤動(dòng)作可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)癱瘓或設(shè)備損壞，從而帶來(lái)巨大損失。傳統(tǒng)的在線監(jiān)測(cè)方法存在諸多局限，如人工巡檢和定期試驗(yàn)受限于人為因素和周期性，存在數(shù)據(jù)不全、效率低下的問(wèn)題，無(wú)法滿足現(xiàn)代電力系統(tǒng)的需求。因此，對(duì)基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行研究具有重要意義。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在電力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中已取得一定成果。例如，鄭濤［1］提出基于深度學(xué)習(xí)模型的繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法，深度學(xué)習(xí)模型作為一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，能自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，被廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)中，能提高繼電保護(hù)系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。楊雨涵［2］提出基于PLC技術(shù)的繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)線上檢索和線下傳感這兩種方式來(lái)采集回路信息，并利用PLC技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)保護(hù)裝置運(yùn)行時(shí)的溫度變化和環(huán)境光影變化態(tài)勢(shì)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析，為繼電保護(hù)回路的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供了新途徑。該方法具有實(shí)時(shí)性、全面性、智能化和可擴(kuò)展性等特點(diǎn)，能實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)、全面監(jiān)測(cè)狀態(tài)、智能判斷故障，并能根據(jù)需求來(lái)擴(kuò)展功能。對(duì)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)方法的研究與應(yīng)用不僅能提高電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，還能降低監(jiān)測(cè)成本、提高管理效率和監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度，并為系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度和決策提供有力的支持。

1 電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法設(shè)計(jì)

1.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理

為實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)，需要對(duì)繼電保護(hù)回路的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析和處理。在本研究的設(shè)計(jì)中，需要將采集到的數(shù)據(jù)輸入到物聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行預(yù)處理。物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化，可以自動(dòng)提取信號(hào)數(shù)據(jù)的特征，并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。物聯(lián)網(wǎng)的感知層可以對(duì)電壓和電流信號(hào)的特征進(jìn)行有效提?。?］，并對(duì)這些信號(hào)特征進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，在使用物聯(lián)網(wǎng)預(yù)處理采集到的繼電保護(hù)回路數(shù)據(jù)時(shí)，可采用以下步驟：首先，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波等預(yù)處理操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。物聯(lián)網(wǎng)采集的繼電保護(hù)回路數(shù)據(jù)包括電壓、電流、功率等參數(shù)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中會(huì)用到濾波操作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。將重要的數(shù)據(jù)以濾波形式進(jìn)行保存，見(jiàn)式（1）。

[ya=sumi=0^B-1mxa-i-sumj=1^]

[A-1nya-j] （1）

式中：y［a］為電力系統(tǒng)回路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；x［a］為物聯(lián)網(wǎng)感知層輸入數(shù)據(jù)；m和n分別為濾波處理前、后的反饋系數(shù)；A和B分別濾波處理前、后反饋系數(shù)的數(shù)量。

其次，將上述經(jīng)過(guò)物聯(lián)網(wǎng)濾波預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸層中，通過(guò)傳輸行為對(duì)數(shù)據(jù)中的信號(hào)特征進(jìn)行有效處理。最后，將網(wǎng)絡(luò)傳輸層輸出的特征圖輸入物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用層中，通過(guò)應(yīng)用對(duì)特征圖進(jìn)行大小改變［4］。至此，基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理完成。

1.2 構(gòu)建電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)特征模型

以上述電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果為基礎(chǔ)，對(duì)其進(jìn)行特征提?。?］。根據(jù)提取出的數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)特征模型。繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)特征提取過(guò)程具體如圖1所示。

由圖1可知，繼電保護(hù)回路的電流和電壓特征可以反映運(yùn)行狀態(tài)，電流和電壓的波形、峰值、均值等多個(gè)參數(shù)能體現(xiàn)繼電保護(hù)回路的工作質(zhì)量。

根據(jù)上述特征提取的結(jié)果，對(duì)提取出的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，從而識(shí)別出描述繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。在此過(guò)程中，通過(guò)計(jì)算分析出繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)，并對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)，得到的分類(lèi)結(jié)果即為模型最終結(jié)果。繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)分析過(guò)程見(jiàn)式（2）。

[K=K1uθ+T-sduθ=cosθ] （2）

式中：K表示處理后的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；[θ]表示不同運(yùn)行數(shù)據(jù)的峰值；T表示繼電保護(hù)回路特征的數(shù)量；s表示分析運(yùn)行狀態(tài)權(quán)值；d表示繼電保護(hù)回路總數(shù)。

通過(guò)公式（2）計(jì)算出不同繼電保護(hù)回路狀態(tài)的特征，以此為基礎(chǔ)對(duì)回路運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)。具體分類(lèi)結(jié)果見(jiàn)式（3）。

[hK=Krh?rcosφ+β] （3）

式中：[hK]表示回路運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)值；r表示回路特征函數(shù)；[?]表示數(shù)據(jù)特征表達(dá)函數(shù)量，一般取值［-1，1］；[φ]和[β]表示分類(lèi)權(quán)重和特征分類(lèi)權(quán)重。

通過(guò)公式（3）得到最終的繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分類(lèi)，以此為模型的輸出值。至此，電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路狀態(tài)特征模型構(gòu)建完成。

1.3 電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路在線監(jiān)測(cè)的實(shí)現(xiàn)

在上述設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)特征模型，并對(duì)繼電保護(hù)回路的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)。在線監(jiān)測(cè)過(guò)程見(jiàn)式（4）。

[V=I2Nrcos2φt+ω] （4）

式中：V表示利用繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)特征模型監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)；I表示通過(guò)繼電保護(hù)回路的電流值；N表示特征分類(lèi)數(shù)量；t表示繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)特征模型的運(yùn)行時(shí)間；[ω]表示電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路在線監(jiān)測(cè)系數(shù)。

在得到在線監(jiān)測(cè)過(guò)程結(jié)果后，將其放入設(shè)定好的標(biāo)準(zhǔn)閾值中進(jìn)行分析：若上述在線監(jiān)測(cè)過(guò)程結(jié)果在標(biāo)準(zhǔn)閾值范圍內(nèi)，則說(shuō)明繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)正常；若在線監(jiān)測(cè)結(jié)果在標(biāo)準(zhǔn)閾值范圍外，則說(shuō)明繼電保護(hù)回路運(yùn)行出現(xiàn)異?；蚬收稀Ｔ诒O(jiān)測(cè)過(guò)程中，如果繼電保護(hù)回路出現(xiàn)故障，在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)迅速動(dòng)作，判斷出故障位置，并進(jìn)行保護(hù)。繼電保護(hù)回路在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵在于迅速定位出故障的精確位置，縮小查找時(shí)間，并對(duì)繼電保護(hù)回路在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的故障進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警，保證其監(jiān)測(cè)效果。在線監(jiān)測(cè)機(jī)制如圖2所示。

至此，基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法設(shè)計(jì)完成。

2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

為了驗(yàn)證本研究設(shè)計(jì)方法的實(shí)際精準(zhǔn)性能，設(shè)置三組對(duì)比實(shí)驗(yàn)：本研究設(shè)計(jì)的基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法為對(duì)照組（方法一）；基于深度學(xué)習(xí)模型的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法為參照組（方法二）；基于PLC技術(shù)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法為參照組（方法三）。具體實(shí)驗(yàn)流程如下。

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，從平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中采集帶標(biāo)簽的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行數(shù)據(jù)635例。其中，所有采集到的繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)類(lèi)型均為數(shù)值型，標(biāo)簽類(lèi)型為字符型。所采集的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本標(biāo)簽及數(shù)目見(jiàn)表1。

以上述繼電保護(hù)回路運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。對(duì)上述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，通過(guò)構(gòu)建好的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路狀態(tài)特征模型進(jìn)行驗(yàn)證，完成對(duì)電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)流程如圖3所示。

在得到評(píng)估結(jié)果后，即可對(duì)這三種方法的實(shí)際精準(zhǔn)性能進(jìn)行對(duì)比，并進(jìn)行后續(xù)的實(shí)驗(yàn)。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論

為了驗(yàn)證上述三種方法的實(shí)際精準(zhǔn)性能，采集電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路的運(yùn)行數(shù)據(jù)，以這三種方法與實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)上述三種方法的在線監(jiān)測(cè)效果進(jìn)行分析。具體監(jiān)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知，方法一的在線監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)與實(shí)際電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)最接近，四類(lèi)運(yùn)行標(biāo)簽的監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度分別為98.7%、92.2%、75.0%和100%；方法二的四類(lèi)運(yùn)行標(biāo)簽監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度分別為93.4%、44.1%、8.2%和50%；方法三的四類(lèi)運(yùn)行標(biāo)簽監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度分別為95.6%、6.8%、9.7%和11.1%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，方法一的在線監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度最高。

綜上所述，本研究設(shè)計(jì)的基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法在實(shí)際運(yùn)用時(shí)的監(jiān)測(cè)效果最好，監(jiān)測(cè)結(jié)果最穩(wěn)定，監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)度最高，能有效監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)，并保證其能穩(wěn)定運(yùn)行。

3 結(jié)語(yǔ)

本研究通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)，提高電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。在研究過(guò)程中，構(gòu)建了一個(gè)高效、準(zhǔn)確的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)收集繼電保護(hù)回路的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)繼電保護(hù)回路運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)測(cè)和智能判斷。這不僅能大大提高監(jiān)測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，也為電力系統(tǒng)的故障預(yù)警和故障處理提供了有力的支持。然而，電力系統(tǒng)具有復(fù)雜性和多樣性，本研究所提出的監(jiān)測(cè)方法可能無(wú)法完全適應(yīng)所有類(lèi)型的繼電保護(hù)回路。針對(duì)以上不足，未來(lái)的研究可以進(jìn)一步完善和優(yōu)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的功能和性能，提高其對(duì)不同類(lèi)型繼電保護(hù)回路的適應(yīng)性。

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