吉林电网调度自动化时钟监测系统

1 系统整体结构

按照国家电力监管委员会《电力二次系统安全防护总体方案》的要求，各系统分布在不同安全控制区(安全Ⅰ区、安全Ⅱ区、安全Ⅲ区)，系统整体结构如图1所示。

EMS分布在实时控制区，利用调度数据网络或专线网络与厂站自动化装置进行双向数据传输，支持CDT、IEC870-5-101和 IEC870-5-104通讯规约，实现厂站频率、功率、电流、电压等遥测，以及断路器、隔离开关、刀闸等遥信数据传输和自动发电控制(AGC)、自动电压控制(AVC)。

电量计量系统分布在非实时控制区，系统利用调度数据网络与厂站电量采集装置进行双向数据传输，支持软件测试管理平台SCTM和IEC870-5-102通信规约，实现厂站关口电能表表读数和周期电量采集及远方传输，为电量结算、计量设备运行监测和辅助服务管理提供技术支持。

燃煤机组脱硫监测系统分布在非实时控制区，系统利用调度数据网络，支持IEC870-5-102通讯规约，与发电厂脱硫监测数据采集装置进行双向数据传输，具备烟气排放监测、脱硫装置运行考核和脱硫效率考核功能，满足在线监管和网、厂结算的需求。

图1 调度自动化系统结构

综合考虑自动化设备时钟监测系统功能和数据交换整体方案，时钟监测系统部署在非实时控制区(安全Ⅲ区)，通过防火墙装置可访问分布在实时控制区的能量管理系统，并可直接访问分布在非实时控制区的电量计量系统和燃煤机组脱硫监测系统。

2 系统时钟信息源获取方案

2.1 系统标准时钟信息获取

为实现设备时钟信息准确分析，系统自身具备准确时钟系统。系统通过网络方式利用NTP技术，获取主站GPS时钟信息，并自动校对主机时钟。

2.2 EMS厂站装置时钟信息获取

EMS获取厂站装置时钟信息可采用以下2种方式:

a.利用调度数据网络通道，主站与厂站装置建立数字通讯链路，通过IEC870-5-104规约，获取厂站装置时钟信息。此方式具有物理连接结构简单、采集信息精确、标准化程度高、维护简单等优点，但存在需修改厂站装置参数、调试工作量大等问题;

b.利用专线通道串行接口RTX端信息“监听”技术，同步获取主站与厂站装置数字通讯信息，通过IEC870-5-101或CDT规约解析，获取厂站装置时钟信息。此方式具有厂站装置参数不需改变、采集信息精确、标准化程度高等优点，但存在物理连接复杂、维护量大等问题。

为克服传统获取厂站装置时钟信息方式带来的问题，最大限度利用网络资源，减少系统影响，提高系统运行稳定性，系统利用EMS获取厂站装置SOE(事件顺序记录仪)信息进行解析，获取主站和厂站装置对应时钟信息。

2.3 TMS、燃煤机组脱硫监测系统厂站装置时钟信息获取

TMS、燃煤机组脱硫监测系统与厂站装置通讯支持调度数据网络方式，系统分布在非实时控制区，允许远程多主站访问。利用调度数据网络通道，主站与厂站装置建立 TCP/IP数字通讯链路，通过IEC870-5-103规约，直接获取厂站装置时钟信息。此方式不需要修改厂站装置参数，也不需要增加物理连线;同时，因系统数据采集频率低，数据传输量少，同属非实时控制区，不会对主系统运行产生影响。方案具有物理连接简单、采集信息精确、标准化程度高、运行免维护等优点。

3 系统功能设计

3.1 运行环境

系统采用企业级的网络系统平台Windows NT网络操作系统，支持面向对象的编程方法，提供完备的基础类库和组件。软件设计采用Client/Server方式，数据库连接采用ODBC数据库引擎。系统具有信息显示实时性强、运行稳定、数据保存量大、维护量小等优点。

3.2 数据库信息表

为方便系统数据管理，提高数据访问效率，系统精练数据表结构，建立系统设备参数表、历史数据表和系统分析数据表。

3.3 数据采集

系统采用软件定时技术，周期处理系统画面更新、自动(或人工)数据采集、数据管理、统计分析等任务。系统任务流程如图2所示。

a.EMS的SOE数据文件下载与解析，数据交换平台定时启动事件记录提取及压缩服务进程，剔除非SOE信息，形成各厂站SOE信息记录数据文件，提交到数据交换平台。系统利用其文件传输服务，登录数据交换目录，获取SOE格式化文件。系统自动解析SOE格式化文件，获取厂站名称、事件发生时间、主站记录时间。综合考虑数据传输延迟时间，修正主站记录时间，并计算时间偏差值。

b.电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置时钟获取，采用Client/Server方式，分别与EQMS、脱硫监测系统厂站装置建立通讯链路，依据IEC-870-5-104规约技术规范进行时钟帧通讯。

3.4 系统数据分析

a.数据标准化处理，考虑简化数据处理，系统自动预处理SOE事件记录，将剔除主站修正时间与厂站记录事件发生时间年、月和日值不等记录，并将时间格式化信息转化为整数类型时间计数值。

b.样本集数据相关系数评估，相关系数是著名统计学家卡尔·皮尔逊设计的用以反映变量之间线性相关密切程度的统计指标［3］。相关系数在－1～+1范围内变动，其绝对值愈接近1，两个变量间的线性相关愈密切，愈接近0，相关愈不密切。相关系数α计算式为:

式中:PMi为i个的主站系统时间计数值;PPi为i个的厂站装置时间计数值为所有样本主站系统时间计数值的平均值为所有厂站装置时间计数值的平均值;n为样本数量。

图2 系统任务流程图

c.样本集数据线性拟合是利用数理统计分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。线性回归拟合方程利用最小二乘法求出其一次线性方程:

其斜率β和截距γ经验拟合方程如下:

d.样本集数据平均误差ε:

3.5 系统运行分析

分别利用EMS、TMS和DMS厂站装置与主站时钟量化数据样本点，计算相应系统样本集数据相关系数、线性拟合系数和平均误差。依据相关数据指标，判定厂站设备时钟和系统主站时钟运行状态。

a.主站系统时钟运行分析判别条件为:当厂站设备时钟线性相关率大于90%时，判断主站时钟运行趋势稳定，否则主站时钟运行存在不稳定趋势。

在主站时钟运行稳定前提下，当厂站设备时钟超前率大于90%时，主站时钟可能滞后;当厂站设备时钟滞后率大于90%时，主站时钟可能超前。

b.厂站设备时钟运行分析判别条件为:当α≥0.90时，数据线性相关，设备时钟运行稳定，否则设备时钟运行存在不稳定趋势。在α≥0.90前提下，当0.95≤β≤1.05时，设备时钟运行趋势稳定;当 β＞1.05时，设备时钟有加快趋势;当 β＜0.95时，设备时钟有减慢趋势。当|ε|≤10时，时间基本准确;当ε＞10时，时间偏差超前ε秒;当ε＜－10时，时间偏差滞后ε秒。

4 结束语

系统充分利用现有自动化系统资源，建立统一时钟信息采集平台，获取厂站自动化设备时钟信息，建立系统主站时钟、能量管理系统、电量管理和燃煤机组脱硫监测系统厂站装置时钟运行分析量化评价指标，计算相应系统样本集数据相关系数和线性拟合系数，依据相关数据指标，自动判别系统时钟运行状态。

目前，该系统在吉林电网运行效果良好，实现了调度自动化设备时钟的在线监测，提高了设备故障处理速度和运行维护水平，保证了远动装置时钟信息和事件顺序记录信息准确性，为电网一次设备异常分析提供了技术支持;同时，保证了关口电量采集系统和脱硫监测系统时钟信息准确性，为网、厂考核和结算提供准确数据信息。

［1］李育发，胡可为，蒋宪军.电能量计量系统在吉林电网网厂结算中的应用［J］.吉林电力，2011，39(4)::34-36.

［2］王晓波，李育发，马立新.吉林电网并网燃煤机组脱硫监系统建设方案研究［J］.吉林电力，2008，36(6):3-5.