基于关键字符匹配的虚端子自动关联方法

陈 盼，林传伟，汤惠芳，黄皖生

（福建省电力勘测设计院，福建 福州 350003）

0 引言

在智能变电站二次设计中，为了最小化对传统设计方法的改动，业界提出了虚端子的概念[1-3]，它与传统变电站中的端子排相对应，相当于IED（intelligent electronic device，智能电子设备）的功能接口索引。随着智能变电站的发展，虚端子设计已成为二次设计的主要内容，在此基础上构建的SCD（Substation Configuration Description，全站系统配置文件）文件已成为智能变电站工程调试及运行检修的核心文件。

在一些已投运的智能变电站试点工程中，虚端子设计遇到的主要问题之一是在变电站调试过程中，一旦厂家需要修订 ICD（IED Capability Description，IED能力描述文件）模型文件，与该装置相关的虚端子关联关系将全部被删除，设计单位、集成商厂家、调试单位需重新关联虚端子，大量重复性劳动导致调试时间增长，直接影响工程工期，降低设计调试质量[4]。

解决上述问题的有效途径之一是利用计算机进行设计规则的自学习，从而实现虚端子的自动关联。这样，当需要替换ICD模型文件时，虚端子的关联工作将由计算机完成，原来繁复的手动关联将变成简单的数据刷新等操作，节省时间的同时减少了错误率。

目前，关于虚端子自动关联的研究较少，国内已出现一些智能变电站辅助设计工具[5]，可实现虚端子可视化设计，自动生成SCD文件，一定程度上提高了设计效率。但这类软件大部分只具备“典型间隔复制”、“相同模型替换”等功能，要求互相复制或替换的虚端子完全相同，无法应对设备配置不同的情形。

针对虚端子图文双重表达、语义性强、可读性好等特点，本文提出基于关键字符匹配的虚端子自动关联方法：以关键字符为纽带，通过查找关键字符和调整虚端子顺序使待关联文件和模板文件中功能相同的虚端子位置一致，从而实现虚端子自动关联。

1 虚端子数据格式、命名规范及应用

现阶段，变电站中的二次设备均按照IEC 61850进行建模。IEC 61850采用面向对象的建模方法，定义了树形、层次化的数据模型结构[6-8]，从上到下依次可分为物理设备（physical device，PD）、逻辑设备（logical device，LD）、逻辑节点（logical node，LN）、数据对象（data object，DO）、数据属性（data attribute，DA）。在此基础上，对每个对象生成一个全局唯一的索引[9]，即虚端子名称的数据格式为

IEC 61850定义了数据结构、数据类及对象，但未明确如何建模，即未定义各种具体的物理设备分别包含哪些逻辑设备，不同的逻辑设备包含哪些逻辑节点等。为指导IEC 61850规范的实施和工程应用，国网公司2010年发布了《IEC 61850工程继电保护应用模型》[10]，对于如何建模、命名规则等予以细化和补充，以规范化国内不同厂家虚端子格式和命名。

从应用的角度看，一些已建设的智能变电站试点工程中，设备建模及虚端子表达有以下特点和问题：

（1）由于引用了规范中的类名及对象名，不同厂家的虚端子名称具有一定的相似性。

（2）国内二次厂家数量较多，各厂家对规范的理解存在偏差，依照同一规范设计出的虚端子仍具有一定的差异性。

（3）目前智能变电站的发展尚未成熟，同时各厂家对产品的研发求变是一个不间断的过程，规范中对具体实施留有一定的自由度，各厂家内部模型不一，虚端子实现完全统一还需较长时间。

综上所述，各厂家的虚端子设计现阶段及相当长的一段时间内将呈现相似性与差异性共存的现象，要求不同厂家的虚端子完全一致是较难实现的，只能对其进行模糊匹配。

2 基于关键字符匹配的虚端子自动关联方法

2.1 关键字符矩阵及提取原则

一般二次设备厂家提供的虚端子包含编号、名称、定义及软压板情况，如表1所示。

表1 虚端子示意Table 1 Interpretation of virtual terminals

本文将虚端子的关键字符定义为：从表达方式不同、功能相同的一系列虚端子名称及定义中提取出的具有共同语义的特征字符。通过查找关键字符，可对具有某个功能的虚端子实现精确定位。

对每一个虚端子分别提取关键字符，即构成了关键字符矩阵。例如，可设置表1中虚端子的关键字符矩阵，如表2所示。

表2 虚端子关键字符矩阵Table 2 Key-character matrix of virtual terminals

为提高关键字符的查找定位功能，可遵循下列原则设定关键字符：

（1）对于每个虚端子都包含的字符，可不设为关键字符，以减少程序运行时间，如表1中的“MU”不必设为关键字符；

（2）关键字符应当是面向某一类功能的虚端子，而非某个具体的虚端子；

（3）对于能显著区分某类虚端子特征的字符，可适当增加权重。

2.2 关联矩阵

若虚端子A的名称或定义中包含关键字符B，则认为A和B是相关联的，关联系数为1，反之，则认为二者无关联，关联系数为0。

一组关键字符一般含多个字符，某虚端子对组内所有关键字符的关联系数之和称为该虚端子对该组关键字符的关联系数。每一个虚端子对每一组关键字符求关联系数，即得到关联矩阵，如图1所示。

关联矩阵中，行表示同一个虚端子对每一组关键字符的关联系数；列表示不同虚端子对同一组关键字符的关联系数。关联系数越大，则虚端子中包含该组关键字符的字符数量越多，这意味着通过该组关键字符查找该虚端子的概率越大。

图1 关联矩阵示意图Fig. 1 Schematic of connection matrix

2.3 虚端子自动关联方法

虚端子自动关联流程如图2所示，具体步骤为

（1）首先，选择某个间隔进行手动虚端子关联，关联好的文件定义为模板文件；其他未关联的虚端子定义为待关联文件。

（2）比较模板文件与待关联文件输入输出虚端子名称是否相同，若相同，则直接复制模板文件的虚端子，转向（9），若不同，则转至（3）。

图2 虚端子自动关联流程图Fig. 2 Flow chart of automatic connection

（3）分析待关联文件与模板文件的虚端子规律，对于规律不明显的可进行数据预处理。比如测控装置，虚端子量大，各厂家规律不一，很难设置关键字符，此时可通过增加一个附加项（遥信开入1，遥信开入2，…）作为虚端子定义以提高匹配率。

（4）分析待关联文件与模板文件的虚端子名称及定义的语义特征，设置关键字符矩阵。

（5）求模板文件对关键字符矩阵的关联矩阵。

（6）根据关联矩阵调整关键字符的排列顺序，使之与模板文件的顺序一一对应，调整后得到新的关键字符矩阵。

（7）求取待关联文件对于新关键字符矩阵的关联矩阵。

（8）根据关联矩阵调整待关联文件的虚端子顺序，使之与新关键字符矩阵一一对应，也即与模板文件中具有相同功能的虚端子顺序一一对应。

（9）将待关联文件输入输出虚端子按调整后的顺序依次对应，完成虚端子的自动关联。

（10）检测是否所有虚端子关联完，若是，则转向（11），否则，对其进行手动关联后转向（11）。

（11）检测所有待关联文件的虚端子是否关联完，若没有，则转至（2），反之，则结束程序。

需特别注意的是，由于是模糊匹配，难免存在一对多（即一组关键字符查找出多个虚端子）的情况，此时可通过调整关键字符进行改善。另外，一般此类虚端子数量较少，也可直接手动关联。由于经过关键字符筛选，此时手动关联的选择范围显著减少（一般为2~4个），相应工作量也显著减小。

3 实例分析

3.1 实验数据及平台

以某220 kV智能变电站为例进行实验分析。线路1间隔的保护装置、合并单元、智能终端均选用国电南自的设备，线路2间隔选用南瑞继保的设备。选择线路1间隔配置的虚端子作为模板文件，线路2间隔为待关联文件，模板文件和待关联文件的输入输出虚端子均不相同，字符相似度在50%左右。

在2.0 G-Hz，2.0 G-RAM个人电脑，WindowsXP操作系统上使用Matlab R2009a编程实现。

3.2 实验步骤

以合并单元输出至保护装置为例，简要说明虚端子自动关联的步骤。

第一步：手动配置模板文件，如表3所示。

表3 模板文件虚端子配置表Table 3 Configuration table of virtual terminals in template file

第二步：设置合并单元的关键字符矩阵。

分析模板文件和待关联文件合并单元的数据，提取关键字符矩阵如表4所示。

表4 合并单元的关键字符矩阵列表Table 4 Key-character matrix of merging unit

第三步，计算模板文件合并单元对关键字符矩阵的关联矩阵如式（1）。

第四步：根据关联矩阵调整关键字符矩阵的行位置，得到新的关键字符矩阵。

表5 合并单元新的关键字符矩阵列表Table 5 New key-character matrix of merging unit

关联矩阵中，每一行中关联系数最大的列号即为与该行虚端子关联性最强的关键字符的序号。如关联矩阵中第一行中关联系数最大为“6”，在第“7”列，则说明关键字符矩阵中第7行（7 'TVTR' 'VOL1''UA' '电压' 'A' '采样值1' '电压1'）与合并单元的第一个虚端子（SVOUT17 MU/UATVTR1.Vol1 电压A相:电压采样值1）关联性最强，因此，将该组关键字符位置提至第一行，与虚端子的位置保持一致。同理对每一行进行调整得到新的关键字符矩阵如表5所示。

第五步：求待关联文件中合并单元对新关键字符矩阵的关联矩阵。

计算可得关联矩阵为

第六步：根据关联矩阵调整待关联文件中合并单元的位置。

与上一次关键字符位置调整不同的是本次应调整合并单元虚端子的位置，即根据列调整。关联矩阵每一列对应一组关键字符，每一列中关联系数最大的行号即为与该组关键字符关联性最大的虚端子的序号，由于关键字符已被调整与模板文件中虚端子顺序对应，因此调整后待关联文件与模板文件中功能相同的虚端子位置一致，待关联文件合并单元的顺序调整如表6所示。

表6 待关联文件中合并单元调整后位置表Table 6 Adjusted position of merging unit in the file waiting for connection

第七步：同理对待关联文件中保护装置进行上述步骤，并将调整后的合并单元和保护装置虚端子依次对应，完成虚端子的自动关联。

关联好的虚端子结果如表7所示。

表7 自动关联虚端子配置表Table 7 Configuration table for virtual terminals automatic connection

第八步：检查是否完全匹配，对于少量不完全匹配的情况，可通过调整关键字符或手动关联的方式完成所有虚端子关联。

观察自动关联结果发现，关键字符“5 'TCTR''Amp1' 'PC' '电流' 'C' '采样值 1' '电流 1'”同时有两个虚端子与之相对应。通过分析可知，这是由于关键字符中含“PC”，而虚端子“SVOUT 7”中“AmpChB”也含有“pC”字符，程序中不区分大小写，从而增大了关联系数导致误判。由于此类型的虚端子数量较少，且已缩小虚端子的选择范围，因此可通过调整关键字符或手动方式完成关联。

3.3 结果分析

分析、归纳实验结果得到如下结论：

（1）从匹配正确率上看，虚端子正确匹配率90%以上，可完成大部分虚端子的自动关联。

（2）从工作效率上看，自动关联虚端子的工作由计算机完成，省略了人工查找、拖拽、连线等工作，关联时间在秒级（0.6 s左右），具有绝对优势。

（3）从适用度上看，由于采用了基于部分关键字符的模糊查找，只要求虚端子有一定的相似度即可，能兼容现有的国内大部分二次厂家的产品。

4 结语

针对智能变电站虚端子的语义特征，提出了基于关键字符匹配的虚端子自动关联方法，通过该方法，对于一种类型的关联，仅需设计一个模板即可自动完成其他虚端子的关联。设计人员的工作内容可从过去繁琐的重复机械劳动转变为对系统的优化和对数据的分析，从而提升设计效率和质量。由于基于模糊匹配，所提方法不局限于设备型号的限制，能很好地兼容不同厂家、不同型号的设备，具有可观的推广应用前景。

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