智能电网调度控制系统监控信息“事件化”功能实现及应用

梁智，赵静，路轶，张旭波，王昊，郝旭亮

(1.国网四川省电力公司检修公司，四川 成都 610041；2.国网四川省电力公司，四川 成都 610041；3.北京科东电力控制系统有限责任公司，北京 100192)

0 引 言

随着电网的快速发展，智能电网的持续建设，已经初步形成了调控一体、运检合一的格局，部分变电站实现了远方集中监控和站端无人值守，切实降低了人工成本。但多站监视、多站多设备操作和多个设备同时发生事故，出现异常等情况日渐频繁，对监控工作及电网安全的影响日益凸显。采用传统的针对单一厂站，面向信号的监视方法给监控人员带来了巨大的信息监视压力。以四川省调为例，仅500 kV变电站集中监视的信息就已达到几十万条。特别是在电网和设备发生故障时，大量告警导致监控员遗漏重要告警，延误处理。监控业务相应的技术支撑能力亟需提升。

事件通常是对应着一组具有相同特征的状态转移的集合,具有两个典型优点：①系统的事件数目通常远小于系统的状态数，事件驱动的优化模型在克服维数灾方面具有独特的优势；②许多事件的状态难以观测或难以准确估计,但却能比较容易的观测到事件[1]。同时，能源互联网是一个复杂的大规模动态系统, 该系统的某些部分具有明显的“事件”特性[2]。因此，把握监控工作的特性和规律，开发切实有效的“事件化”支撑功能，已经引起了科研和调控运行人员的高度重视。

目前，国内外已就离散事件动态系统模型、事件驱动故障判断方法和复杂事件处理算法等方面进行了理论研究及试探性实践[3-9]。但面向电网监控专业的事件化，相关研究更多采用新建辅助系统，将事件分析与电网设备状态实时数据隔离(时间或空间)，独立于实时状态进行分析，以非实时方式分析决策事件影响范围及程度[10-14]。现有方案将实时监视与事后分析割裂，关注信号而非电网和设备事件本身，同时电网设备故障时联动信息(状态信息和辅助决策信息)不足，生产控制大区与信息管理大区数据交互不足，致使各自优势无法充分融合。

本文提出一种“事件化”建模方法，并基于该模型开发了精准描述故障异常、辅助专业处理的监控信息“事件化”的功能，实现对电网异常信息精准展示，支撑监控运维专业对故障的快速分析和响应。

1 监控信息“事件化”架构和功能

监控信息“事件化”告警功能按照平台层、感知层和功能层三层进行架构。在平台层实现反应设备信息的监控信号对象化和事件化建模，形成监控信息事件化模型库；在感知层应用事件化模型，实时扫描系统中接收到的监控信号状态和量测变化数值等信息形成“事件”告警；在功能层使用输出的“事件”告警，分析“事件”中信息的完整情况，联动展示相关信息并按照监控专业异常处置流程推送流程化处置建议，引导监控员按步骤开展信息处置。图1为“事件化”告警功能全程示意图。

图1 “事件化”告警及流程化处置全过程示意图

监控信息“事件化”告警功能主要包括：

1) 监控信息“事件化”告警功能

基于监控信息“事件化”模型，将若干条调度控制系统中的实时告警消息转化为告警事件，实时辅助监控人员监视电网和设备运行工况。

2) 联动展示功能

联动展示，实现“事件化”结论的关联信号展示，包括信号完整性研判和伴生信号研判，呈现“事件”的全貌。

3) 流程化处置功能

流程化处置功能通过将监控人员信息处置的在线化，将业务固化到操作流程中，确保工作按规开展，辅助监控人员快速决断是否下放集控权、汇报调度、通知站端和缺陷提报等事务性工作。

2 关键技术

2.1 信息对象化建模

电网设备模型是调度控制系统高级应用的分析基础。传统意义上的EMS模型(主要是指一次设备模型，如线路、断路器等)未充分考虑监控业务的需要，主要面向调度员实现潮流计算和灵敏度计算等业务，监控业务信息离散、零碎，缺乏有效的二次设备、辅助设备以及相关监控信号等模型定义。本文在平台层对监控信息实现了面向电网及设备的对象化建模。

本文使用“特征提取、分类建模、组合筛选、属性固化”的方法，实现了“监控信号”到“信号字典”的映射，建成了典型信号字典模型和典型二次台账模型等监控信息模型。具体创建思路如下：

(1) 特征提取。目前变电站大量反映一二次设备运行状况的监控信号上送至调度控制系统在命名上尚未完全实现规范化，对于不同厂家生产的装置，反映同一事件的信号命名不同。且文本形式不利于程序实现自动化判断，需对监控信号进行“特征”提取，具体做法为：根据其反映的电网、设备特性和逻辑结果，将每个监控信号分解到“厂站类型”、“电压等级”、“一次设备类型”、“二次设备类型”和“特殊字典”等特征属性，通过统计历史告警信息与事件对应关系，将具体监控信号描述为结构化和可分类的信息，便于后续逻辑处理。

(2) 分类建模。对于离散事件建模，必须要考虑模型描述的可用性和便利性[15]。同时，为更利于后期模型的清晰表达，将各类特征模块分别细化，将各类特征模块分别细化，实现分类建模：“厂站”模型3类、“电压类型”模型8类、“一次设备类型”模型17类、“二次设备类型”模型64类以及“特殊字典”模型225类。以“二次设备类型”模型为例，共建模64类，如表1所示，包括线路保护装置、主变保护装置、非电量保护装置、线路辅助保护装置、合并单元和智能终端等二次设备，并通过ID进行唯一标识。

表1 二次设备类型模型

六类特征中，特别注意“特殊字典”类特征模型建立。为便于表述，将特殊字典分为共性字典、个性字典和独立字典三大类。

① 共性字典。可广泛适用于不同的一或二次设备、厂站类型和电压等级等特征的特殊字典。

② 个性字典。仅适用于极少部分特殊一次或二次设备等特征的特殊字典。

③ 独立字典。针对关注度不高的告警，避免监控信息模型过于细化，导致事件模型创建重复性穷举，建立的较为概括性的特殊字典。

(3) 组合筛选。组合信号特征模型(又称模块模型，包括厂站模型、电压类型模型、一次设备类型模型、二次设备类型模型和特殊字典模型等)，规则化筛选。将独立创建的模块模型进行排列、组合拼接，形成“中间模型”,即排列组合为“厂站模型/电压等级模型/一次设备模型/二次设备模型/特殊字典模型”格式，以此诠释一个监控信号。再根据电网、设备及运维监控工作的特性、规律和经验，依照设备说明书等出厂资料、电力系统相关规程规范、典型监控信号告警原因、释义和处置原则对中间模型按预设规则进行筛选，最终抽象并提炼出实用性强、完全匹配信号且符合规范要求的对象化、事件化的监控信息模型。

(4) 属性固化。为保证监控信息模型的可用性和“事件化”逻辑判断的准确性，进一步实现了模型属性固化，使得监控信号与监控信息模型完全匹配，从而使监控信息模型具有可解释性和可验证性。模型属性与事件信息联动展示相关，通过对告警释义、处置原则、故障源类型和告警原因等属性的固化，存储于告警字典表、字典关系表和台账信息表等表域中，供后续进行异常、事故处置时使用，如表2所示。

表2 部分典型信号字典模型及属性固化举例

2.2 监控“事件化”模型及告警

电网“事件”发生时，自动化系统中反映为设备运行状态的突变和告警信号产生等特征[16]。“事件化”主要实现将原本需要监控员通过广泛观察、关联和经过大脑思考的信息转变为显性的具有可操作性的事件，改变为计算机根据模型库自动关联系统中的相关信息，应用最大匹配算法[17]实现信息到事件的映射，通过构建“事件”模型，实现从主站量测数据变化和告警动作等消息到“事件”发生的映射。

监控“事件化”告警判断基于对监控信号的捕捉[18-20]，结合“事件化”分析模型实现对事件的在线判断，将离散的监控信号形成可驱动监控业务开展的事件，最终，向用户提供监控信息“事件化”告警。

1) 层类划归

根据电网、设备的影响范围和严重程度，事件按“三层四类”划分。根据事件影响的范围，划分为三层：设备层事件、厂站层事件及网架层事件。每层又根据严重程度划分为四类：事故类、异常类、疑似类和单一事件类，如图2(a)所示。划归依据来自设备说明书等出厂资料、电力系统相关规程规范、典型监控信号告警原因、释义、处置原则以及监控员运行经验。

图2 事件逻辑层级及创建流程

2) 逻辑实现

监控“事件化”告警基于分析模型，由对象化的监控信息模型(包括典型信号字典模型、典型二次台账模型等)、模型的固化属性和设备量测(包括电流、电压等)等因子，以及“时间逻辑”、“空间逻辑”、“或与非逻辑”等判断条件共同构成。对象化的监控信息模型实现了由监控信号向字典模型的映射。“事件化”分析模型中，通过提取不同事件的共性信息，将“事件”用一种递归的方式描述，即将某些事件作为“过程事件”或“虚拟监控信息模型”再次参与另一个更为复杂逻辑的判断，形成新的“综合事件”，从而简化逻辑模型，提高匹配效率。

如图2(b)所示，通过实时监视功能模块中的监控信号，以一个时间窗口内的消息为辨识对象，首先，通过监控信号映射到对应的监控信息模型，再以监控信息模型为基准，固化属性和设备量测为辨识条件，经三类逻辑(时间、空间、或与非)组合判断形成“标准事件”和“过程事件”。第二步，将第一步形成的事件作为“虚拟监控信息模型”，与过程事件(或新产生监控信号对应的监控信息模型)一起参与第二步逻辑计算，可重复执行步骤，最后形成“综合事件”，至此完成监控信号到监控事件的辨识。“标准事件”和“过程事件”的区别在于：“标准事件”能够独立作为“综合事件”，也可作为其他“综合事件”的一个条件；而“过程事件”不能独立作为“综合事件”，仅能与其他“过程事件”堆积或作为条件再次通过三类逻辑判断形成“综合事件”。

2.3 联动展示及流程处置

告警事件的处置依赖于监控专业判断和流程管理，事件相关信息的联动展示能有效辅助监控人员快速、准确地把控事件影响范围和程度，为业务决策提供可靠的分析原理，并快速作出专业反应。特别是事件相关设备状态、故障定位等生产数据，以及事件告警释义、原因、后果和处置建议等分析信息的同步联动，能进一步指导监控人员快速决断是否下放监盘权、是否汇报调度、是否通知站端以及是否提报缺陷等专业问题处理。

为实现以上功能，除利用模型的属性固化外，还需设计针对性的流程化处理程序，包括“事故事件处置流程”、“异常事件处置流程”、“疑似事件处置流程”和“单一事件处置流程”四个流程。“事故事件处置流程”最为典型，且包含异常流程处置。以此为例，包括以下三大步骤：

(1) 查看事故，确认信息。此步联动展示该事件反馈的电网、设备的基本状态信息和智能诊断分析结果，包括相关设备状态、动作未复归告警以及事件基于固化模型得到的相关告警信号的释义、原因、后果和处置建议等。

(2) 状态汇聚，联络核实。此步联动展示电网更多非实时的外部感知数据(包括天气、行波测距、保信等)以及变电站人为数据反馈，综合判断故障原因，决定是否试送，是否汇报调度。

(3) 调度下令，监控处置。通过判断，作出方式调整、设备试送等调度处置以及缺陷记录、职责下放等监控处置，完成事件流程化处理。

3 “事件化”在四川省调的应用

智能电网调度控制系统监控信息“事件化”功能于2018年10月针对部分500 kV变电站试点运行，2019年7月在四川省全面试运行。在事件告警及流程处置方面，实现了四川省面向电网、设备事件信息的告警、相关信息联动展示及分类流程处置，并与传统告警互为补充。

经统计，运行期间单月事故类告警总计8次，正确告警6次，2次问题告警主要为判断告警所需必要信息的缺失；异常事件245件，正确推送209件，主要判断逻辑不完善。单月运行期间总共收到告警117 016条(其中事故577条,异常7 240条,越限67 878条,变位7 147条,告知34 174条)，压缩告警达99.8%，极大降低了监控人员工作压力。

4 电力监控“事件化”的展望

事件化在Ⅲ区形成的初步分析结果，可有效地与PMS、大数据、调控云、电力交易系统和智能运检管控平台等系统对接，为各个系统提供数据支撑、事故(或异常)事件数据推送等服务。自动分析出设备家族性缺陷；自动匹配异常与检修，制定计划，达到对设备的全监视与异常处理全把控；结合更为丰富的外部感知数据，经数据清洗和特征提取建模，通过信息熵相关性分析和时间序列合成事件观察序列。经DHMM等训练，实现对电网运行风险程度的动态判断和告警，以及电网风险的自动预警。

5 结束语

通过对电网、设备及运维监控工作特性和规律的模型化、数据化，研究基于调度自动化系统对电力设备、电网“事件化”的监视方式，能有效缓解电网监控专业“多站监视、多设备操作”的现状，高效支撑运维监控专业快速把控异常，准确定位故障、妥善解决问题，更能预见对接各大业务平台，提供综合分析的事件化基础数据，展望电网运行态势的动态告警和风险预警。