自动化运维系统故障自愈算法浅析

郭敬东， 刘文亮， 罗富财， 沈立翔

（国网福建省电力有限公司，福建 福州 350003）

近年来，随着信息化建设的快速发展，IT 技术在企业信息系统建设及产业发展中的作用更加突出。目前，全球范围内大型企业的信息化系统建设由分散到集中，从碎片化到整体化，但过于庞杂的信息管理系统所包含的繁复的网络设备、储存设备、服务器、业务系统给维护人员带来极大困扰［1-3］。系统的集中化、规范化、统一化需要自动化技术来完成，通过调度自动化系统管理，在提高运行自动化程度的同时方便各环节工作人员的参与，从而减轻运维人员工作量，提升工作效率［4］。

故障自愈是指在系统故障发生时实现实时告警、预诊断分析后快速恢复故障的技术。自愈是一种自发性、非依赖性的自我恢复机制，具有稳定性和平衡性的特点［5］。故障自愈依靠自愈系统来实现，其目的是保证整个系统安全可靠和高效运行［6］。因此，本研究围绕故障自愈系统的实现来开展，以配电网为例，通过建立故障自恢复数学模型，来实现智能配电网系统的故障自愈。

1 基于智能配电网的自愈系统

1.1 配电网故障自愈模式

智能配电网结构分为主站层、子站层和终端层3个层次，整个智能配电网系统以主站层为核心，主站层负责整个系统的信息交换、数据处理与上传、信息挖掘等工作；子站层负责主站层与终端层之间的通信、整个系统的数据采集、网络重构等工作；终端层由大量终端智能设备组成，主要负责整个系统的数据跟踪、用电调整和故障探测［7］，如图1 所示。配电网故障自愈主要分为基于主站的集中式自愈和基于相邻智能终端点对点通信的就地式自愈，由于就地式自愈对对等通信有较高的响应性和可靠性要求，使得目前广泛使用的自动化运维系统难以满足对等通信要求，而集中式自愈模式由于具有较高的范围感知性、故障汇集性及故障处理精确性，其在自动化运维系统参数配置方面更具优势［8］。

1.2 基于故障自愈算法的故障系统设计

配电网的故障自愈对电网的结构、装备和通信技术要求较高，故障自愈的目的是保证配电网的安全性及高效性。其故障自愈方面主要有故障预警、在线状态监测、配电风险评估及事故应急预防。整个配电网故障自愈系统主要由基础层、支撑层和应用层构成［9］。配电网一般呈树状结构，包含大量T 形接点。随着配电网络电缆化率的快速普及，这类T 形接点具有不可控的特点。配电网下存在多个配电站，每个配电站均有一条电缆线作为电源进线，然后分散多条电缆线作为出线，进线、出线与母线之间有一个类似于T形接点的控制开关来控制整个线路的通断［10］。

配电网络发生故障后，与电流信息类似，故障信息将在各终端与相邻配电终端间相互交换，由于故障自愈的最终目的是恢复供电，因此在故障自愈时要求配电网网损最小、负荷断电率最小且开关次数最少，这可以看作是求一个函数最优解的问题。在对函数进行求解时，由于同时存在3 个目标函数，因此在实际求解过程中可能出现不具备参考意义的解或极端解，为了降低算法模型的求解难度，同时模拟实现故障发生时的最优恢复策略，可以将此类多目标问题转化为一个单目标问题，可通过引入一个权重因子来实现。当同时考虑到配电网网损、负荷断电率和开关次数时，其目标函数可以表示为

式（1）中，floss表示配电网网损，fL，cut表示负荷断电造成的损失，fbreak表示开关次数造成的损失，α、β、γ分别表示配电网网损、负荷断电率和开关次数的权重因子。

floss的目标函数如下所示：

式（3）中，floss，a表示配电网中第a个网络的有功功率损耗，Rg表示配电网的集合，Rg，a表示第a个网络集合以及最后连通所剩余的配电网络，ra表示配电网支路电阻，Pa、P̂a分别表示流过第a条支路末端的有功功率与无功功率，Ua表示第a条支路末端的节点电压。

fL，cut表示配电网故障时因切除不同等级的负荷造成的损失，fL，cut目标函数如下所示：

式（4）中，Pcut，a表示配电网发生故障后负荷被切除的功率，Rcut表示负荷被切除的集合，Scut，a表示故障发生时负荷被切除后造成的损失。

fbreak表示开关次数造成的损失，当配电网发生故障时，由于联络开关的开断可能会使电缆线上部分节点发生过电压，因此需要在floss和fL，cut的基础上，使联络开关的开断次数最小。关于fbreak的目标函数如下所示：

式（5）中，Lb表示开关状态量，1 表示开关闭合，0 表示开关断开，Tb表示配电网发生故障后开关的集合，Nb表示配电网发生故障前开关的集合。整个故障自愈模型需要满足一定的约束条件，由于同时存在3 个目标函数，导致故障自愈模型存在多个约束条件，如线路容量约束、系统功率约束、孤岛区供电约束、电压波动率约束、辐射状网络约束等。

当系统发生故障时，由于负荷间位置相距较远，因此可将故障区域看做一个控制单元（Control unit，CU），考虑到配电网故障自愈的floss、fL，cut、fbreak3 个约束条件，因此发生故障时有3种解决方案。

在整个配电网故障恢复过程中，对于无备用供线电的控制单元，当负荷容量低于分布式发电（Distributed generation，DG）容量时，控制单元将独自向本地负荷供电形成孤岛区；当一个控制单元内负荷容量高于DG 容量时，则需要卸载配电网中部分负荷。本研究借助量子粒子群算法优异的全局收敛性，对目标函数进行算法寻优，但量子粒子群算法在寻优过程中易产生不可行解，因此基于图论的基本原理，对量子粒子群算法进行调整。为了实现配电网上的故障自恢复，可以将故障自愈方法分成生成状态矩阵、划分网络区域、修正网络、校验负荷4个部分。

2 基于图论的量子粒子修正算法验证

2.1 故障自愈系统建模

本研究将基于图论理论的配电网故障自愈模型应用到智能配电网的故障恢复中，并对该模型的有效性进行验证。该自愈模型包含35 个网络节点和41 条支路，其中包含6 条联络支路，6 个DG，容量均为450 kVA，分别连接于配电网系统的7、13、19、22、27、34 节点，设配电网系统中线路的额定电压为UNV，则各平衡节点的电压为1.01UNV，权重因子α、β、γ分别为0.6、0.3、0.1，允许配电系统电压波动值为1%，设置粒子群算法粒子总数为400、粒子维度为42、迭代次数为600，整个配电网系统架构如图2所示。

2.2 线路发生永久性故障解决办法

线路永久性故障包括PCC（Point of common coupling）点线路永久性故障和非PCC 点线路永久性故障，当PCC点线路发生故障时开关1断开，配电网系统变成一个孤岛，故障恢复问题转变为一个孤岛区供电问题。由于配电网包含多个DG 点，当PCC 点发生故障后，负荷供电无法支撑，配电系统崩塌，所有负荷失电，可以通过断开开关4、12、22、28，关闭开关21、30，将配电系统转化为2 个孤岛区。此操作在切除部分2 级负荷的同时保留了所有1 级负荷，且该方式使2个孤岛区的网损值最小。如图3所示。

图3 PCC点线路永久性故障恢复结果Fig.3 The permanent fault recovery results of PCC point line

当非PCC 点发生永久性故障时，即当开关4、5 之间断开时，开关4 打开，配电系统由1 个大网与2 个网络组成，另一个网络形成孤岛，此时整个配电网的负荷需求大于DG 的有功功率，这将导致整个配电网崩塌。使用本研究故障恢复策略后，当非PCC 点断开之后，通过断开开关25、关闭开关21来实现网络重构恢复供电。这种方式开关次数少，无需切除负荷，因此不会造成整个配电网络的负荷损失，网络重构后网损约67.5 kW，该值大于故障恢复前，但仍属于合理取值范围。如图4所示。

图4 非PCC点线路永久性故障恢复结果Fig.4 The permanent fault recovery results of non-PCC point line

2.3 算法优越性验证

为证明本研究基于图论的量子粒子修正算法的优越性，可将本研究算法与传统量子粒子群算法进行比较，其结果如图5 所示。结果显示，与传统量子粒子群算法相比，基于图论的量子粒子修正算法最大程度减少了不可行解的数量（不可行解个数=0），而传统量子粒子群算法存在较多不可行解（不可行解个数=188），这导致传统量子粒子群算法最终无法收敛于最优解附近。因此本研究基于图论的量子粒子修正算法在收敛性方面和减少不可行解方面都要优于传统量子粒子群算法。

图5 基于图论的量子粒子修正算法收敛效果Fig. 5 The convergence effect of quantum particle correction algorithm based on graph theory

3 结 论

故障自愈是自动化运维系统中的重要功能模块，其目的是保障系统的稳健与可持续运行。故障自愈是在海量的数据集报警信息中主动采集数据，然后针对故障实时告警并积极做出处理的一种自我保护与恢复机制。本研究以智能配电网为例，根据配电网的结构特点对配电网故障进行分析，并提出了基于图论的量子粒子修正算法故障自愈模型。通过实测验证了本研究提出的故障自愈算法具有较强的收敛性。在计算过程中，不但显著降低了迭代过程中不可行解的个数，且操作简单，说明本研究提出的基于图论的量子粒子修正算法可以使整个模型快速收敛于最优解。但本研究仍存在一些不足，因为验证本研究算法的有效性而设计的35 个节点配电系统结构不够复杂，因此在以后的工作中仍需要针对更加复杂的配电系统进行研究。