发电厂继电保护设备故障自动诊断系统

刘明一

(中油电能热电一公司，黑龙江 大庆 163000)

0 引 言

对发电厂继电保护设备故障进行自动诊断有利于及时发现问题，维护电厂继电保护设备。发电厂继电设备自动诊断作为智能电网的重要组成部分，与传统保护装置相比自动诊断装置在设备结构、传输方式、信息共享以及日常运行等方面存在着一定差异，但整体设备可靠性、实时性以及准确性得到了很大提高[1]。发电厂继电保护设备自动诊断对具体标准提出了较高要求，实现高度数据共享[2]。但由于装置测试结构的规范化，在诊断过程中仍需反复修改通信配置以及测试项目参数，需要投入较大成本，同时受到人工操作熟练度与速度的限制，其装置测试需要耗费较长时间，在客观上造成了测试周期较长等问题[3]。

针对以上问题，不少学者对自动诊断发电厂继电保护设备进行了有关方面的研究。Kryukov O V[4]为了研究发电厂继电保护设备的自动诊断，研究了沿线电力线路继电保护及自动装置原理，为该领域做出了一定贡献。刘琨等[5]通过对继电保护在线监测功能需求进行了全面分析，提出了基于智能变电站系统特性的继电保护在线监测新方法。对继电保护状态信息间的耦合及关联关系进行充分描述，自动辨识继电保护关键状态，实现继电保护故障定位。结果显示,基于智能变电站故障信息模型的继电保护在线监测方法可实现精准的继电保护故障定位。徐长宝等[6]为了研究继电保护系统的状态对提高供电可靠性的作用，进行了基于信息趋势预测和组合赋权的智能变电站继电保护系统状态模糊综合评价，实验结果表明该方法可有效地提高状态评价结果的准确性和及时性。

尽管以上学者对发电厂继电保护设备自动诊断进行了相关研究，但由于种种原因仍然使得人力和时间成本不能进一步降低。为改善这个问题，提出了发电厂继电保护设备故障的自动诊断技术。通过构建继电保护设备自动诊断系统构架，并设计自动诊断流程，通过监测故障信息和自动诊断原理，最终完成自动诊断。设计了实验以验证自动诊断方法的有效性。

1 发电厂继电保护设备自动诊断方法

1.1 继电保护设备组件

继电保护设备的自动诊断是通过综合设备的各类信息以获得数据，从中提取出具有共性特征的数据信息，最后设备的未来变化趋势通过某一模型来呈现[7]。因此，装置继电器保护系统自动诊断的基础和重要证据是数据信息分类。合理的设备数据信息分类和正确地提取信息的共同特性，然后找到设备的预测规则，完成继电器保护系统的诊断[8-9]。中继保护系统的数据信息包括原始数据、操作数据、维护信息、监视信息、测试信息和巡逻信息。不同故障特性的数据信息反映不同工作状态的组件特性。使用部件故障模型描述了部件的变化趋势。如果机器在正常运转状态下工作，则部件故障主要受材料疲劳、设备老化以及之前维护等因素的影响。因此，将影响继电器保护系统部件故障的设备劣化、家族缺陷、维护等因素分类为长期影响因素[10]。可以表征组件的实时特性的检查数据和其他信息被分类为影响组件故障的短期突然变化信息[11-12]。

1.2 继电保护设备自动诊断系统构架

整个系统由主站系统和站端装置构成，如图1所示。

图1 系统构架

主站系统配备在地方派遣终端上。鉴于基于现有智能变电站架构没有其他多余设备并且易于实现，使用网络消息记录和分析设备作为数据获取源。为了新的智能站，保护在线监视和诊断装置直接作为数据获取源使用，并且数据通过区域I的网络关机从D5000平台发送到区域II。通信网异常时，迅速诊断并收集该异常信息，并发送至发送源的主站系统。主站系统在车站端收集由装置发送的各种异常信息，进行综合诊断及显示。

1.3 继电保护设备自动诊断流程

构建继电保护设备自动诊断流程，如图2所示，控制管理器在与测试项目对应的预定义XML格式参数文件中调用DLL的控制接口功能[13-14]，实现对继电保护测试仪的输出控制。

图2 自动诊断流程图

2 故障监测与自动诊断原理

2.1 故障信息的监测

由于网络消息记录/分析装置收集监视信息，所以考虑到处理层和站控制层之间的网络消息数据的庞大量，冗余且不重要的信息变多，对调度数据网络施加巨大压力。为了实现快速有效的在线监视和故障诊断，收集数据后需要数据关联，过滤，筛选。根据系统和研究要求，监控信息被划分为稳态、瞬态和状态文件。过渡文件是指通过对此时对应于应用程序的所有链路信息进行排序而生成的文件。稳定状态文件记录长期监视信息(温度、光强度、电压、电流等)，状态文件是监视链路的实时接通状态的文件[15-16]。在实际应用的处理中，网络消息记录/分析装置根据一定的时间间隔定期发送状态文件和稳定状态文件。如果站控制层中存在重要的警报数据，则变化量为5%以上，改变分析状态并积极发送瞬态文件。主站可以实时询问数据和二次设备的状态，如图3所示。

图3 故障信息监测流程

继电器故障信息监视、故障诊断系统存储从站点发送来的信息，进行实时诊断、分析。同时，统计分析了状态信息的长期变化规则。结合异常设备的状态特性，对健康状态进行评价，进行诊断判定。

2.2 故障自动诊断原理

当接收设备在一定时间内未接收到有效的GOODS和SV信息时，处理层GOOSE和SV信号生成相应的警告。例如，当中继保护设备的SV链路异常时，中继保护设备不能获得正常接收数据，并且可以向站控制层MMS发送相应的线路断开警报消息以获得这些警报消息[17-18]。由于在各装置之间存在统一的系统观测源，所以能够通过比较发送者与多个接收机之间的链接状态来进行监视，根据各装置发送的链接警报消息来对应可以检测出异常。直接挖掘电路与网络取得的SV端口不同，难以准确识别特定的故障点。但是，所有可能的故障点都可以被前面的配置列出。同时，通过合成其他二次设备的网络获取环路条件，可以提供各种故障点的概率。因为直接触发电路不能获得相关的比较信息，所以只能由中继保护装置发送的警报来确定。

对于中继AC流的监测，网络消息记录、分析设备和中继保护设备收集的AC音量可以用于综合确定[19-20]。智能站一般采用双重AD采样，通过比较两组保护的采样值和通过MMS由继电器保护装置发送的双重AD采样值，具有双重保护。在该范围内，如果继电器保护装置不具有不匹配取样的报警，则认为双AD采样是一致的或两个保护的AC二次电路是正常的。当相对误差超过阈值并且中继保护装置没有发出不匹配取样的警报时，至少一组中继保护AC电路被确定为异常，并且提供中继保护装置的对应异常二次电路。通过比较网络消息记录、分析装置的SV和中继保护装置MMS发送的采样值，如果两个最大误差在阈值范围内，则在网络消息记录分析装置和中继保护装置之间没有SV连锁中断警报。SV二次采样电路被认为是正常状态，当继电器保护装置的采样电路正常时，SV二次采样电路变为正常状态。然而，当网络分支设备和保护设备之间的采样值误差超过阈值时，网络消息记录/分析设备的AC采样电路被确定为异常，并且提供与网络消息记录、分析设备对应的异常二次电路。

3 试 验

3.1 试验准备

为测试所提发电厂继电保护设备自动诊断方法实际应用性能，设计仿真实验。实验在仿真平台中进行，以PCS-943高压线路保护装置为例，对所研究自动诊断方法进行包括零序过电流、纵联差动保护、距离保护等一系列相关性能测试，分析自动诊断方法的具体性能。实验过程中校验诊断的一致性以及正确性，进行保护装置测试。扫描待测保护装置标签，获取装置功能、型号等相关信息，生成测试项目列表，判断实验采样值与开关量正常后，发送信号投入相应软压板获取加载。确认保护装置动作正确后进行下一项测试，若出现动作错误立即进行警告后进行下一项测试，最后生成自动诊断结果报告。实验中对保护装置投入差动保护，模拟实际中的对称或不对称故障，其故障电流分别为设备的0.95倍、1.05倍以及1.2倍，依此诊断在不同电流值下自动诊断方法运行状况。

3.2 试验结果分析

在仿真实验环境下，对发电厂继电保护设备自动诊断方法实际性能测试，如表1所示。

表1 试验测试报告Table 1 Test report of the experiment

根据实验结果分析可以看出，发电厂继电保护设备自动诊断方法在测试过程中，能够对继电保护设备运行状况做出较快反应，在实际中得到较好的应用效果，证明了研究的有效性。

4 结 语

针对目前继电保护装置诊断中存在的人力测试成本较大、准确性较差等问题，提出一种继电保护设备故障自动诊断的线上诊断方法。分别对装置中各项运行数据故障系数自动诊断后，保证诊断信息与装置信息一致。在提升整体诊断安全性的同时，避免了以往诊断方式的资源浪费，提升在线诊断效率以及调试效率，增加继电保护装置智能诊断推广效率。