考虑指标分级的安全稳定控制系统在线状态评估方法

余 锐，钟 璐，陈柏汗，熊 俊，朱开阳，周金剑，欧阳金鑫

(1.国家电网有限公司西南分部，四川 成都 610094；2.国电南瑞科技股份有限公司 电网安全稳定控制技术分公司，江苏 南京 211106；3.输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)，重庆 400044)

1 引言

随着特高压交直流混联电网的逐步形成，电网大范围优化配置资源能力显著提升。但是电能的远距离、大容量输送也给电网安全运行带来了新挑战。为确保我国特高压交直流大电网安全运行，一般配套建设了大量的电网安全稳定控制系统(稳控系统)。以国家电网公司为例，现有220 kV及以上稳控装置5 689台，覆盖2 042个厂站，厂站覆盖率达到23.96%，涉及切机总量4.3亿kW，切负荷总量2 700万kW。我国电网所有跨区直流输电系统均配置了相应的稳控系统，跨区直流送电能力总计11 242万kW，其中74%送电能力依赖稳控系统[1]。

在我国特高压交直流混联电网建设期间，稳控系统已经成为电网重要部分，其可靠性研究已成为目前一大热点[2-5]，文献[2]中提出一种分层的可靠性分析方法，文献[3]中则从稳控系统运行的各个环节入手提出可靠性分析方法，文献[4]则根据稳控系统冗余进行可靠性分析，文献[5]根据一次能源分布函数进行了可靠性分析。

但现有文献仅针对稳控系统进行了可靠性研究，虽然能够推算出隐形故障发生概率以及最高效的检修周期。但稳控系统所包含的大量装置会耗费较长检修时间，所以每个检修周期仍然有很长的时间跨度，可靠性分析方法无法完全确保稳控系统在检修周期中不会出现故障。介于稳控系统在电网运行调控中的重要程度，需要根据运行过程中产生的相关状态特征数据来实时监控稳控系统内部发生的一些具体情况并在出现异常状况时及时报警——这就是本文所述的在线状态评估方法。根据前文所述，状态评估这一方法可以实现从内部对电网设备的考察：通过对目标设备内部各项状态指标挖掘，考虑运行过程中指标的变化，反馈得出该设备当前的运行状态。目前已有多个文献针对电网各部件进行了状态评估研究，文献[6,7]通过对变压器油气体溶解情况以及其他多方面属性提出对变压器的状态评估方法，文献[8,9]则引入模糊综合评价方法实现对继电保护的状态评估，文献[10]则针对变电站二次系统状态评估提出了分类方法，文献[11]则在状态评估的权重分配上提出一种变权方法，文献[12]提出了将评估指标分层的状态评估方法，文献[13]则从大型水电机组的运行特点和暂态征兆为切入点进行了状态评估研究，文献[14]则提出一种序关系-熵权法的状态评估方法，文献[15]针对二次设备提出基于灰色理论和云模型的状态评估方法，文献[16]对状态评估方法的依据和原则进行了分类归纳阐述了状态评估相关的通用内容。

现有电力系统的状态评估主要关注于一次设备、二次保护系统和电力系统的状态评估，针对稳控系统的状态评估仍然处于空白，结合已有的对电网其他部件的状态评估方法和文献[17-19]对于稳控系统结构内部设计和工作方式的描述，考虑到稳控系统与电网其他部位有耦合关系，稳控系统多个站点的相互联络，以及稳控系统动作频率较少不能作为评判运行状态的依据。本文提出了一种稳控系统状态在线评估方法，基于稳控系统模块化功能组成，建立了分模块分级的稳控系统状态评估体系；针对稳控系统指标分级和劣化情况分类，提出了多类别隶属度计算方法；考虑劣化度对在线评估权重的影响，提出了基于熵值法和劣化度的综合权重计算方法，最终实现了对稳控系统运行状态的实时评估，为稳控系统的检修决策提供了参考和依据。

文献[20]针对老化方面进行了大量试验，对不同老化情况所带来的影响量化记录，计算得出了老化因子A。文献[21]则在老化实验的基础上增添了新的计算评估方法，使油纸绝缘状态方面具有更高的灵敏度和区分度。

2 电网稳控系统状态评估指标体系

随着电网的不断发展，联网厂站增加，控制对象多样化，稳控系统呈现出复杂化和广域化的趋势，稳控系统出现异常或发生故障的概率也会大大增加。

通过选取特定的可以反映稳控系统运行状态的指标，构建稳控系统的评估体系，可进一步实现稳控系统的实时状态评估。指标的选取是建立稳控系统状态评估体系的基础，考虑到稳控系统运行状态评估的准确性和评估计算量两大需求，稳控系统的状态评估指标应满足科学性、完备性、可行性和层次性的要求。科学性指每一项指标必须做到有选取依据，其定义正确无误，对应数据来自于相关国家标准与行业导则，如：电力系统安全稳定控制系统技术规范GB/T 40587—2021、电力系统安全稳定导则GB 38755—2019等。完备性指所选指标必须能够完整描绘稳控系统运行状态，同时可以反映稳控系统各个指标之间的内在联系。可行性指为保证本文评估方法在不同厂站不同级别的稳控系统都能适用，需要对所有指标进行筛选，为后期评估计算减小工作量。层次性指根据稳控系统依靠不同模块协同合作实现各项功能的现实基础。

为确切反映不同指标对稳控系统运行状态的影响程度，本文探究稳控系统架构方式和工作特点后，可以将稳控系统运行状态划分出三个方面：策略软件的运行状态、装置本体的运行状态和通信系统的运行状态。由于策略软件的运行状态主要由厂家测试软件来检验，本文不予考虑。

装置本体的运行状态，尤其指装设于各个厂站的稳控装置硬件是否正常运行，本文选取部分稳控系统可监测的公用数据作为特征量为状态指标。

通信系统的运行状态，特指同一厂站双配置稳控装置之间的通信以及多个厂站之间安控装置的通信。由于安控系统需要长期联网待机，发生调控时需要多个厂站通信交接后完成调控命令，所以有必要引入通信系统的部分特征量作为状态指标。

本文将筛选得出的状态指标划分为三个层级，稳控系统状态评估指标及分级结果见表1。直接决定稳控系统评估结果的状态评估指标划分入层级一。层级一的任一指标出现异常都有可能会引起层级二、层级三的指标发生变化，甚至进入故障状态。层级一的指标包括绝缘电阻、频率测量误差、零点漂移、同步时差、传输速率、总传输时延。能够影响稳控系统各项功能模块以及稳控装置设备使用寿命的状态评估指标划分入层级二。

表1 分级状态评估指标表Tab.1 Indicators of grading status evaluation

层级二的指标最为复杂，也是描绘稳控系统运行状态的主要根据。层级二的指标包括功率测量绝对误差、整组动作时间、交流电流回路功率、交流电压回路功率、直流电源回路功率、开入功能压板动作正确率、信号脉冲宽度、双重配置通道延时差、有效值录波时间间隔、瞬时值录波时间间隔。

针对状态评估体系完备性和提升最终评估结果精确性的状态评估指标划分入层级三。层级三的指标重要程度远不及层级二和层级一的指标，但是数量庞大，所以要针对层级三指标简化处理，减少计算工作量。层级三的指标包括温度变差、开关量采集正确率、时钟精确度、误码率。

3 稳控系统在线状态评估方法

稳控系统在线状态评估的流程如图1所示。在开始阶段已经筛选出分级的状态评估指标，根据所筛选的状态评估指标建立状态评估指标集；由于层级一的状态评估指标对于稳控系统影响程度最大，同时会影响其他层级指标，需对层级一状态评估指标先行判断；构建判断集并记录层级一指标判断值，若任一判断值为0，则直接得出故障评估结果，若判断值全为1，则继续后续评估步骤；依据所分级别和劣化方式对各个指标隶属度进行计算，同时进行劣化度计算；根据指标的劣化度变化情况对隶属度进行修正，同时根据劣化度和熵值法计算每个指标的综合权重；计算得出实时状态评估指标数集，选取该数集中最大值所对应评语作为评估结果。

图1 稳控系统在线状态评估步骤Fig.1 Steps of online status assessment of stability control system

3.1 建立状态评估指标集和评语集

对稳控系统的各项状态评估指标建立状态评估指标集X，将每次记录的指标值依次录入为：

(1)

式中，xij为记录的第i组第j项指标的指标值。

根据现场的实际情况和历史经验数据，对稳控系统建立评语集A：

(2)

式中，Ak对应第k种评语，本文选取“正常”、“轻度劣化”、“重度劣化”、“故障”四种评语，即z=4。

正常指稳控系统各项指标处于正常范围，所有功能稳定运行；轻度劣化指稳控系统部分指标不处于正常范围，所有功能稳定运行；重度劣化指稳控系统大部分指标不处于正常范围，部分功能不能运行；故障指稳控系统部分指标处于故障范围，并且存在功能不能运行。

3.2 层级一状态评估指标处理

由于层级一对稳控系统运行状态的影响程度最大，因此对层级一的状态评估指标优先判断。建立只包含层级一状态评估指标的指标集X1为：

(3)

对第n组(即最新一组)的层级一指标值采用特定的判断函数进行处理，判断函数为：

(4)

式中，xk为层级一中的第k个状态评估指标；xklim为第k个状态评估指标正常范围的极限值；pk为第k个状态评估指标的判断值。

进一步得到判断集P为：

(5)

根据判断集的情况决定后续步骤，若构建的判断集P中有任一判断值为0，则评估结果为故障；当判断值都为1时，开始对稳控系统进行状态评估。

3.3 隶属度矩阵的建立

为了定量描述各个指标的状态，本文对每一个指标都进行隶属度计算。根据层级和劣化情况，对第n组指标选用特定的隶属函数得到隶属度矩阵U为：

(6)

式中，μjk(xnj)为第n组第j项指标对于第k种评语的隶属度；xnj为第n组第j个状态评估指标。

3.4 劣化度矩阵的建立

劣化指状态评估指标值变化情况对稳控系统各个模块磨损程度的反映。状态评估指标从反映正常、轻度劣化、重度劣化到故障的过程中，状态评估指标值存在两种劣化情况，一种是状态评估指标值逐渐增大超过上边界值的劣化；另一种是状态评估指标值逐渐减小超过下边界值的劣化。在劣化程度加剧的情况下，指标对稳控系统的影响程度也会有不同程度的增加，因此需要构建劣化度矩阵，用于修正隶属度和权重系数。

上向劣化指标和下向劣化指标通过不同数学模型建立劣化度。针对上向劣化指标采用以下方式计算劣化度：

(7)

式中，c(xij)为第i组第j项状态评估指标劣化度；xij为第i组第j项状态评估指标；xj0为第j项状态评估指标正常范围边界值；xjmax为第j项故障范围上边界值。

针对下向劣化指标采用以下方式计算劣化度：

(8)

式中，xjmin为第j项故障范围下边界值。

进一步得到劣化度矩阵为：

(9)

3.5 隶属度矩阵的修正

由于各个指标的劣化情况在稳控系统运行过程中是实时变化的，为准确反映劣化趋势，防止突增的劣化导致稳控系统故障，在特定情况下需对隶属度进行修正。当劣化度c(n-1)j-cnj>0.2，表示存在劣化突然加剧的情况，用以下方式修正隶属度，即：

(10)

式中，μj1(xnj)、μj2(xnj)、μj3(xnj)、μj4(xnj)分别为第n组第j项状态评估指标对评语A1(正常)、A2(轻度劣化)、A3(重度劣化)和A4(故障)的隶属度。

3.6 实时状态评估指标数集的计算

基于各项指标对稳控系统的影响程度会随劣化情况改变，建立可变权的权重矩阵W为：

(11)

式中，wj为第j项指标的综合权重。

进一步通过加权计算得到实时状态评估指标数集B为：

(12)

式中，Bk为第k种评语所对应的实时状态值。

选取B中最大值所对应的评语作为稳控系统状态评估的结果。

4 隶属度计算方法

根据稳控系统3个层级状态评估指标的特点，对层级一指标用阶跃函数计算其隶属度，反映其影响程度最大；对层级二指标用正态分布函数计算其隶属度，从而具体化其对稳控系统各个模块和功能的影响；对层级三用三角形函数计算其隶属度，最大限度确保评估方法的完备性和可行性。同时根据2种劣化情况，通过改变隶属函数上限值和下限值来适应各个指标具体变化情况，总共得出以下6种隶属函数模型：

(1)对于层级一且上向劣化的状态评估指标构建以下的隶属度函数μ：

(13)

μj2(xnj)=0

(14)

μj3(xnj)=0

(15)

(16)

(2)对于层级一且下向劣化的状态评估指标隶属度函数μ与情况(1)相同，由于情况(1)和情况(2)劣化有着对称性，故指标的分区数值也与情况(1)左右倒置。

(3)对于层级二且上向劣化的状态评估指标构建以下的隶属度函数μ：

(17)

(18)

(19)

(20)

式中，xjA1、xjA2、xjA3和xjA4分别为第j项状态评估指标对应正常、轻度劣化、重度劣化和故障四项评语隶属度为1时状态评估指标值。

(4)对于层级二且下向劣化的状态评估指标构建以下的隶属度函数μ与情况(3)相同，由于情况(4)和情况(3)劣化有着对称性，故指标的分区数值也与情况(3)左右倒置。

(5)对于层级三且上向劣化的状态评估指标构建以下的隶属度函数μ为：

(21)

(22)

(23)

(24)

(6)对于层级三且下向劣化的状态评估指标构建以下的隶属度函数μ与情况(5)相同，由于情况(6)和情况(5)劣化有着对称性，故指标的分区数值也与情况(5)左右倒置。

5 综合权重计算方法

在评估稳控系统运行状态的过程中会累积大量的指标数据，为了能有效辨别各个指标是否在变化过程对稳控系统运行状态有所影响，采用熵值法计算基础权重系数，从而有效消除人为因素对各个指标影响程度的理解偏差，同时能确保指标扩充和变更的可行性，有利于评估方法的改进。某一指标极度劣化的情况下，其对稳控系统的状态评估影响程度也应该增加。因此，引入基于劣化度的变权函数，通过变权函数对权重再分配，更加准确反映各指标对稳控系统运行状态的影响程度。

5.1 基础权重

首先根据熵值法计算状态评估指标标准值，对于正常范围高于某下边界值指标：

(25)

对于正常范围低于于某上边界值指标：

(26)

对于正常范围处于某下边界值和上边界值之间状态评估指标：

(27)

式中，yij为第i组第j项状态评估指标标准值；max{xj}、min{xj}和mid{xj}分别为第j项状态评估指标所有组当中的最大值、最小值和中间值。

根据状态评估指标标准值计算基础权重wj0为：

(28)

式中，pij为第i组第j项状态评估指标的因素权重；ej为第j项状态评估指标的熵；wj0为第j项状态评估指标的基本权重；m为指标总数。

5.2 变权函数

本文在考虑劣化程度加剧导致稳控系统运行状态变差的基础上，同时考虑了劣化程度减轻(如稳控系统维修更换新组件)情况下稳控系统运行状态会有所提升，由此构建一个浴盆函数模型计算变权函数wj(cnj):

(29)

式中，β为变权系数，是一个可任意设定的实数。

5.3 计算综合权重建立权重矩阵

本文以加权算术平均数的方法为基础对基本权重进行修正，计算综合权重wj并构建权重矩阵W。

(30)

6 算例分析

以某区域电网稳控系统为例，通过本文所述的在线状态评估方法对其进行状态评估。表2为一段时间内所监测到的状态评估指标数值，每一列对应本文所述的一项指标，第10组代表该时间段内测量所得最新数值。依照本文所述方法，首先针对层级一指标是否属于正常范围进行判断，经过判断发现层级一所有指标判断值为1，可以继续对该稳控系统进行状态评估计算。

表2 状态评估指标数值Tab.2 Status evaluation index values

续表

根据本文所述方法计算监测指标最新数据的隶属度，同时计算该时间内各个指标相应劣化度，可以发现第10组数据和第9组数据中存在劣化突然加剧的情况，以此对隶属度修正后得出对应四项评语的隶属度见表3，可见绝大部分指标的数值变化仍然在正常范围内，少量数值变化已经明显到达了故障范围。

表3 修正后指标数值对应各项评语隶属度Tab.3 Revised index values corresponding to membership degrees of all comments

根据熵值法和基于劣化度的变权函数计算得表4综合权重，为验证本文所述方法的有效性，添加了一个对照组，引入层次分析法作为对照组的权重分配方法，得出权重见表5。最终加权计算得出实时状态数集B见表6，选取数值最大一项为评估结果，可见两种权重赋值方法最终得出的评估结果为“正常”，均为正确的在状态评估结果。

表4 各项指标所分配综合权重Tab.4 Comprehensive weight assigned to each index

表5 对照组权重Tab.5 Weight assigned of control group

表6 实时状态数集BTab.6 Number of real-time states B

分析表2，计算所得绝大多数隶属度在正常范围，该案例本身稳控系统仅通信网络情况发生变化，所以时钟精准度和双重配置通道延时差发生较大变化。分析表4和表5两种权重赋值方式，可以发现表4时钟精准度和双重配置通道延时差数值较大，而表5的权重分配则与指标所属层级有较强关联性，层级较高的指标对应权重更大，可验证本文所述的权重分配在应对动态变化时有更好的适应性。

本文同时收集了10 000份数据用于验证，将所有数据分为四组，其状态评估准确度见表7，可见本文所述方法精确度较高，并且均高于层次分析法这一权重分配方式，充分证明本文对现有评估方法改进后的有效性，可以充分运用于现实稳控系统的状态评估。

表7 状态评估精确度Tab.7 Accuracy of state assessment

7 结论

伴随着我国特高压交直流混联电网建设，稳控系统在电网中大量分布，保稳控系统的运行状态也成为了需要考虑研究的重点之一，本文针对稳控系统特殊的运行条件与运行特性，提出了一项考虑指标分级的电网安全稳定控制系统在线状态评估方法，其中包含指标分级的状态评估体系、根据劣化度分类隶属度计算方法和基于熵值法和劣化度变权的综合权重分配方法。指标分级的状态评估体系更加精确展示了指标相互之间的联系，整体评估方法更加全面具体；根据熵值法赋权保证了权重分配的客观性；引入劣化度变权和隶属度修正则充分考虑了真实运行情况下一些极端情况的发生，确保评估方法能够适应于各种情景。本文所提出的在线评估方法能够准确评估稳控系统运行状态，可为稳控系统的运维提供科学依据。