配电终端自诊断方法研究

吴栋萁,凌万水,杨 涛,黄晓明,成晓潇

(1.国网浙江省电力公司电力科学研究院，浙江 杭州 310014；2.上海金智晟东电力科技有限公司，上海 200233)

0 引言

配电终端是配电自动化现场监测与控制设备，其可靠性对配电自动化至关重要[1-2]。配电终端在实际运行过程中，出现故障的原因较多，恶劣运行环境(潮湿多雨等)、人为因素(参数配置错误等)、管理因素(杆塔倾塔)等都可能导致配电终端局部或整体发生故障[3-5]。一般而言，只有在配电终端完全离线、遥控拒动等故障情况下，运维人员才能得知配电终端发生故障，从而降低了配电终端的可靠性[6-8]。

文献[9-11]依据国家电网公司配电自动化、实用化验收准则，对配电自动化、实用化验收内容与考核评价指标分别进行了研究。文献[12-14]提出终端与主站注入的故障启动条件的测试方法。目前，关于配电终端的研究大多集中在馈线自动化和配电自动化指标评价体系，对配电终端故障自诊断的方法鲜有文献加以研究。

配电终端故障自诊断能够及时、正确地对终端各种异常状态或故障状态给出诊断，从而预防或消除故障，保证配电终端安全可靠运行。本文提出了一种基于状态序列进行故障自诊断的方法。根据检测配电终端的运行状态生成状态序列，依据状态判定规则和故障定义对状态序列进行状态判定与故障识别，生成故障信息判别向量与故障信息向量，从而支持对监控服务器和调试服务器进行故障状态反演。

1 配电终端自诊断方法

配电终端主要由中央处理单元、操作控制回路、通信模块、电源模块(充电器和蓄电池)与采集单元组成，其组成如图1所示。

图1 配电终端组成图 Fig.1 Composition diagram of power distribution terminal

根据自诊断的定义，可以将自诊断的过程分为自监控与故障识别两个阶段，如图2所示。自监控阶段需要系统对自身的运行情况进行监控；故障识别阶段需要对可能发生的故障进行定义，描述每一故障的特征，并通过对不同故障间关联关系的分析建立故障模型，使得系统可以根据故障模型，从异常状态中快速找出导致异常的故障。

图2 配电终端自诊断过程图 Fig.2 Self-diagnostic process of power distribution terminal

为了快速识别故障以及故障类型，本文通过使用监控单元来监控系统关键点的状态。这种监控方式简单快速。例如，一个关键点可以是配电终端某模块的物理指标，如采集模块的测量值；也可以是系统内某变量或预设置的关键变量，如限值整定参数。全部关键点监测值评判状态构成了在某一时刻的状态向量M=(M[1],M[2],…,M[n])，即系统在该时刻的状态。其中，M[i]为关键点i在当前时刻的状态值评判值，其状态评价评判依据为自诊断故障模型。

故障识别模块依据系统状态判定和转换规则，形成故障模块向量D=(D[1],D[2],…,D[n])。其中，D[i]为配电终端i模块的故障状态。终端可向监控服务器发送该数据向量，通知其自诊断结果。

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2 配电终端自诊断系统

2.1 配电终端核心模块自诊断原理和方法

配电终端自诊断主要包括中央处理单元、操作控制回路、通信模块、电源模块和采集模块的诊断。在自诊断过程中，如果发现故障，立即报警，显示故障内容或故障代码，并将诊断结果发送至监控服务器。下面详细介绍主要模块的故障自诊断原理和方法。

(1)中央处理单元。

中央处理单元是配电终端的核心，主要负责配电终端数据采集、故障分析、发送遥控命令以及通信处理等任务。

①任务运行状态自诊断。

在中央处理单元运行的过程中，可能会出现由于环境问题(如高温潮湿等因素)或者软件Bug造成任务状态运行异常的现象。通过软件运行状态监测程序，判断软件任务运行是否正常。其在状态判定向量中对应的编号为M[1]。

②参数自诊断。

参数自诊断主要包括诊断配电终端系统参数(IP地址、设备地址)和限值整定参数(防抖时间、遥控保持时间、越死区值)。诊断方法是将终端内参数与自诊断模块中参数进行自诊断。其在状态判定向量中对应的编号为M[2]。

③对时自诊断。

通过设计自诊断对时中断程序，在中断恢复后将对时结果与程序进行比较判定。若相同，则全球定位系统(global position system,GPS)对时无故障。其在状态判定向量中对应的编号为M[3]。

(2)操作控制回路。

通过采集中央处理器下发的遥控指令与采集模块采集得到遥测状态，并进行智能比对，判断两者的因果关系是否匹配。其在状态判定向量中对应的编号为M[4]。

(3)通信模块自诊断。

配电终端通信模块自诊断包含上行通信和下行通信两个部分。通信模块故障自诊断方法是返送校验。自诊断模块向主站或上下游智能设备发出询问命令，通过检验该模块能否收到回应，判定模块是否故障。其在状态判定向量中对应的编号分别为M[5]、M[6]。

(4)电源模块自诊断。

电源模块的自诊断功能包括检测电源电网侧是否失电、接入的蓄电池是否失压或者欠压。其在状态判定向量中对应的编号分别为M[7]、M[8]、M[9]。

(5)采集模块自诊断。

配电终端的采集量包括遥测和遥信数据。遥测量又包括电压值和电流值。为方便描述采集模块自诊断模型，设遥测数据为ξ、阈值为ε、平均值为θ，设定差值大于δ为离群数据，则采集模块自诊断判定原则如下：

若|ξ-θ|>θ，表示数据远离均值，则判定采集单元故障；

若ξ>ε，表示数据大于阀值，则判定采集单元故障；

若ξ=0，表示数据为0，则判定传感器探头失效故障。

上述三种故障类型在状态判定向量中对应的编号分别为M[10]、M[11]、M[12]。

通过对配电终端工作原理、故障自诊断过程以及故障自诊断系统进行分析，建立的状态判定向量征兆类型及对应属性值如表1所示。故障识别向量及对应属性值如表2所示。

表1 状态判定向量征兆类型及对应属性值Tab.1 State decision vector symptom type andcorresponding attribute values

表2 故障识别向量故障类型及证兆类型Tab.2 Fault identification vector fault type and symptom type

2.2 故障自诊断算法

配电终端的自诊断启动包括持续诊断、周期诊断以及监控诊断三种方式。根据自诊断模型及向量数据属性，自诊断算法流程如图3所示。

图3 自诊断算法流程图 Fig.3 Flowchart of self-diagnostic algorithm

在自诊断命令启动后，由自诊断模块的各监控模块持续采集功能模块中的状态信息M[i]，并将其存入状态缓存序列中。定义在j时刻生成状态序列为Sj，则在(j+1)时刻生成状态序列为Sj+1。在(j+1)时刻，将Sj与Sj+1序列中的值分别按照自诊断模型进行故障状态判定，生成状态判定向量值；若此时判定结果全为0，则此时自诊断结果为无故障；若存在非零项，则需进一步进行故障识别。

(2)

3 现场应用

根据上述内容设计了配电终端，并进行了小范围对比试点应用。将560台终端安装在实施区域共140条线路上。其中，65条线路共260台配电终端启动了自诊断模式，其他线路上的300台配电终端未启动自诊断模式。

按供电公司对配电自动化新建区域的规定，投运3个月内必须对新建区域内的开关进行一次遥控操作。因此，对连续100天的运行数据进行对比分析。运行数据表明，启动自诊断模式的配电终端有内部故障发生时，可以在5 s内给监视人员发送预警。对于未启动自诊断模式的配电终端，除了通信故障可以在主站上得到及时反馈外，其他故障只能等待遥控失败或者故障处理失败时才能被发现，从而降低了遥控成功率和自愈成功率。运行数据对比如表3所示。启动自诊断模式的配电终端遥控成功率提升约5.4%，对应配电区域馈线启动率提高22.2%，馈线自动化成功率提高30.2%。试验结束后，所有终端全部启动自诊断模式。

表3 运行数据对比Tab.3 Comparison of operating data

4 结束语

本文提出了一种配电终端自诊断方法。在介绍配电终端的原理与故障特性的基础上，分析了配电终端的中央处理单元、通信模块、电源模块、操作控制回路以及采集模块工作原理。详细给出了各模块的故障自诊断原理和方法，最后定义了状态判定向量与故障识别向量的征兆与属性值。该方法实现了对状态缓存序列中数据的判定与识别。

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