变电站二次系统故障闭环定位技术研究

张宏伟,朱国海,王海龙,张 文,张 莎

(国网甘肃省电力公司金昌供电公司,甘肃 金昌 737100)

0 引言

电网是重要的能源生产、传输、消费,以及资源优化配置、调节、分配的平台[1]。变电站作为电网的重要组成部分,担负着控制电能流向和变换电压等级的任务[2],是电网网架中“承上启下”的重要环节[3]。二次设备和系统作为变电站的核心组成部分,主要作用是对所有一次设备进行监察、测量、保护、调节和控制,是电网中不直接与电能产生联系的重要辅助设备。其安全、可靠是保证电网安全、稳定、可靠运行的基础。因此,二次设备和系统的安装与联调至关重要。二次设备的联调又称联合调试,主要是将独立的系统单元组合成一整套具有完整、完善、完备功能的继电保护或安全自动装置系统后,测试系统整体功能是否正确、是否符合规程和电网安全运行要求、是否存在潜在隐患和故障,以此验证二次设备设计方案是否合理、安装是否正确[4]。

基于上述背景,关于变电站二次系统联调及故障智能诊断定位的研究有很多。例如,文献[5]提出1种电磁暂态仿真方法。该方法模拟二次系统电磁暂态计算过程,以此获得测试数据,并分析、判断二次系统功能是否正常。文献[6]从风险扩散的角度,首先针对智能变电站二次系统风险构建1种评估模型;然后通过建立仿真模拟,分析得出二次系统风险扩散的特征;最后根据得到的特征参数进行风险评估,判断二次系统故障出现的概率。文献[7]针对二次设备故障,提出1种诊断方法。该方法以被测试变压器的阻抗值为基础建立诊断模型,利用该模型对二次设备故障进行检测。文献[8]提出1种面向智能变电站的二次系统故障定位方法。该方法无论故障信息是否完备都适用。与采用神经网络直接对全网元件进行故障定位的方法相比,该方法缩小了神经网络的训练规模,降低了“不关键”的特征量对故障定位的干扰,突出了“关键”特征量的价值,有效提高了故障定位的准确率。

结合目前国内外现状和研究成果,本文提出1种基于闭环自动验证模型的变电站二次系统高效联调及故障智能诊断定位技术。闭环自动验证模型指首先构建1个二次系统闭环,然后模拟运行,通过采集运行中的数据实现故障诊断和定位。应用闭环自动验证模型模拟不同类型的暂态故障状态,可保证故障模拟的全面性。本文在对数据进行去噪处理后,提取信号特征(包括平均值、均方值、峰值、脉冲、歪度),以增强运行数据分析的全面性,从而完善故障判定过程、提高故障诊断和定位的精度。

1 故障智能诊断定位技术

变电站包括两种类型的电气设备,一类是用于直接供电的一次系统,另一类是服务于一次系统的二次系统。在变电站一次系统建设完成后,需要将二次系统按照设计方案布设到变电站系统中。通过二次系统能够有效实现远动对点、主站对点、监控后台对点的自动化;实现智能变电站二次设备及网络故障诊断分析和精准定位,以及辅助决策;有效防止和减少由二次设备系统引起的电网事故;改变目前完全依赖厂家、依赖人工运维经验判断设备故障的现状,减少故障排查时间;提高变电站设备检测系统自动化、智能化技术水平[9]。二次系统布设需要进行高效联调,即在系统中运行二次系统。高效联调用于判断是否存在故障,以此确定二次系统布设方案的合理性[10]。基于上述背景,本文开展了基于闭环自动验证模型的变电站二次系统高效联调及故障智能诊断定位技术研究,即高效联调、故障智能诊断以及故障精确定位研究。

1.1 变电站二次系统高效联调研究

与其他供电环节相比,变电站对运行设备的整体性、配合度要求更高,一旦某个电气设备出现问题,就极易造成整体瘫痪。因此,变电站二次系统必须整体高效联调,而不是仅仅进行单一设备调试。因为单一设备正常并不代表在组网后也能够运行正常[11]。在此背景下,为保证变电站整体设备在正式运行中都能够正常发挥功能、缩短调试周期、及时发现问题,以降低后期二次系统整改工作量和难度,本文对变电站二次系统进行高效联调研究。变电站二次系统高效联调具体步骤如下。

①确定需要进行联调的变电站二次系统。

②各厂家向设计院提供各自装置的电压表切换开关、通用面向对象的变电站事件(generic object oriented substation event ,GOOSE)输入/输出端子。

③根据调试大纲完成单装置测试。

④设计院根据各二次系统之间的逻辑联系设计连接线方案。

⑤集成商使用模型检测工具检测各厂家装置的智能电子设备能力描述(intelligent electronic device capability description,ICD)文件的模型文件一致性。

⑥使用 ICD工具进行全站系统的配置,主要根据设计图纸提供的虚拟端子进行电压表切换开关、GOOSE链接,实现全站设备模拟现场组网,并生成变电站配置描述(substation configuration description,SCD)文件。

⑦各厂家根据SCD文件生成智能电子设备实例配置描述(configured intelligent electronic device description,CID)文件和各自内部配置文件,将文件下载到保护装置,并检查装置是否正常工作。若正常,进行下一步骤;否则,检查CID文件及虚拟端子连接是否正确,并回到步骤⑥。

⑧将SCD文件导入后台自动进行信息联调,查看装置是否正常工作。若正常,进行下一步骤;否则,检查CID文件及虚拟端子连接是否正确,并回到步骤⑥。

⑨判断联调过程是否增加功能。若是,回到步骤⑤;否则,变电站二次系统高效联调过程结束。

基于上述步骤,本文完成变电站二次系统在变电站系统中的组网联调。

1.2 变电站二次系统故障智能诊断

经过联调,变电站二次系统在正式投入运行前,必须验证其是否存在潜在隐患或故障。本文借助实时数字仿真(real time digital simulation,RTDS)平台[12]构建闭环自动验证模型,再利用该模型进行变电站二次系统故障诊断。构建的闭环自动验证模型如图1所示。

闭环自动验证模型进行变电站二次系统故障诊断的步骤如下。

(1)闭环自动验证模型初始化。

(2)在RTDS平台上构建一次系统(电源、断路器、变压器、线路、负荷)仿真模型。

(3)对一次系统中电气设备仿真模型进行离散化。

(4)通过设置故障进行一次系统仿真求解,得到闭环测试过程所需要的电压和电流值[13]。

(5)在RTDS平台上构建二次系统仿真模型[14]。

(6)设置二次系统模型的接入关系以及信息订阅情况。

(7)将步骤(4)得到的电压和电流值输入二次系统模型中。

(8)设置不同类型暂态故障,生成如表1所示的测试方案。

表1 测试方案

(9)启动测试系统,执行定值功能测试方案,以GOOSE报文方式输出测试数据或者信号。

(10)对测试数据或者信号进行解析,以形成闭环测试。测试过程如下。

①对电流、电压信号去噪。

②提取信号特征。具体的信号特征有5种。其计算式分别如式(1)～式(5)所示。

平均值为:

(1)

均方值为:

(2)

式中:B为电流、电压信号均方值,用于描述信号能量。

峰值为:

(3)

式中:C为电流、电压信号峰值,用于描述信号波动特征;X为单峰最大值;X′为有效值。

脉冲为:

(4)

式中:D为电流、电压信号脉冲,用于描述信号的短暂起伏变化。

歪度为:

(5)

式中:E为电流、电压信号歪度,用于描述信号的非对称性[15]。

③构建分类器,进行故障诊断。

(11)生成测试结果,完成变电站二次系统故障的自动验证。

上述步骤基于闭环自动验证模型,完成故障自动诊断,以验证二次系统功能是否符合规程要求、是否满足设计方案。

1.3 变电站二次系统故障精确定位

基于概率计算的变电站二次系统故障定位流程如图2所示。

图2 基于概率计算的变电站二次系统故障定位流程图

图2中:PK为前K个故障关联的告警信息集;PN为已经得到的告警信息集。

故障元件发生故障概率的计算式如下。

Q=α(fi)×β(fi)

(6)

式中:Q为故障元件发生故障概率,当Q>70%时认为发生故障;α(fi)为告警信息完备度参数;β(fi)为故障概率可靠度参数;fi为强故障元件。

2 技术应用与测试

2.1 试验设置

为实现变电站二次系统高效联调及故障智能诊断定位技术应用与测试,二次系统配置如表2所示。

表2 二次系统配置表

表2给出的变电站二次系统为500 kV变电站。根据表2设计的变电站二次系统联调方案如图3所示。

图3 变电站二次系统联调方案

基于图1搭建的闭环测试仿真模型如图4所示。

图4 闭环测试仿真模型

2.2 故障诊断结果

本文设置不同设备各运行1 000次,随机选择故障发生类型及次数,进行故障自动诊断,并统计故障诊断的准确性。故障诊断结果如表3所示。

表3 故障诊断结果

表3中,Gini为基尼系数。其值越大于60,则故障诊断越准确。

由表3可知,Gini都达到60以上。这表明闭环自动验证模型在故障诊断中具有良好的有效性和准确性。

2.3 故障定位结果

按照表1给出的测试项目,本文在构建了仿真模型的基础上,通过故障生成模型进行故障采样。故障类型共13种,包括合并单元双采样模块某一故障、合并单元输出端口故障(合保)、合并单元采样失步、合并单元输入光口故障、纵联通道故障、保护装置内部存储器故障、保护装置输入端口故障(合保)、保护装置输出端口故障(保智)、保护装置GOOSE板故障、保护装置电压表切换开关板故障、智能终端GOOSE板故障、智能终端输入端口故障(保智)、智能终端输出端口故障。这13种故障依次编号为1～13。本文将故障数量设置为一重故障,每种故障持续2 s以上,采样了1 056组数据以组成数据集。不同故障类型的数字编码如表4所示。

表4 不同故障类型的数字编码

本文将变电站二次系统故障数据集随机分为10组,保证每组均覆盖全部故障类型。其中:7组为训练集;剩余3组为测试集。训练集和测试集采用十折交叉验证。数据集验证数字编码标识结果如表5所示。

表5 数据集验证数字编码标识结果

由表5可知:第一组验证数字标识准确率为92.31%;第二组准确率为92.31%;第三组准确率为100%。

因此,应用本文提出的方法在对变电站二次系统故障进行定位时,定位结果仅在第一组和第二组数据集数字标识中分别出现了1次定位错误,在第三组数据集数字标识时全部故障定位成功,平均定位准确率达到了94.87%。这说明本文提出的方法具有较好的定位性能。

3 结论

变电站二次系统联调可以测试各系统单元的性能及其互操作能力,验证二次系统的可靠性和安全性,测试系统对标准、规程的执行情况。随着智能电网技术、设备、设计等方面的突破[16],测量数字化、控制网络化、状态可视化、功能一体化等新特点对变电站联调和故障诊断、定位提出了更新、更高的要求[17]。本文提出1种基于闭环自动验证模型的变电站二次系统高效联调及故障智能诊断定位技术,创新性地构建了闭环自动验证模型,设计了高效联调方案。本文利用RTDS平台构建一次系统(电源、断路器、变压器、线路、负荷)仿真模型,并对仿真模型进行离散化,通过设置故障求解闭环测试过程所需要的电压和电流值,生成测试项目。本文模拟二次系统故障诊断过程,通过计算故障发生概率,准确分析故障诊断结果并精确定位故障节点[18-19]。测试结果表明,本文提出的研究方法具备二次系统联调高效、智能故障诊断准确、故障定位精确等优势,对提高变电站,特别是智能变电站的安全、稳定、经济运行具有重要的借鉴意义。