周龍興

[摘 要] 大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)針對(duì)地區(qū)電網(wǎng)故障模式，特別是連鎖故障模式的辨識(shí)方法，將電力系統(tǒng)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)與發(fā)電廠、變電站的主接線相結(jié)合，對(duì)地區(qū)電網(wǎng)共同模式的故障和相關(guān)故障進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析辨識(shí)，對(duì)電力元件故障模式和系統(tǒng)故障模式的元件可靠性評(píng)估模型，以反映元件、系統(tǒng)不同故障模式對(duì)運(yùn)行可靠性的影響規(guī)律。并在此基礎(chǔ)上，需綜合考慮時(shí)間尺度和運(yùn)行條件的影響，對(duì)地區(qū)電網(wǎng)運(yùn)行可靠性進(jìn)行評(píng)估，并采用二階偏導(dǎo)數(shù)對(duì)運(yùn)行可靠性指標(biāo)靈敏度進(jìn)行定量分析，快速尋找鉗制運(yùn)行可靠性的薄弱元件和薄弱環(huán)節(jié)，以此為依據(jù)制定合理的輔助決策，為調(diào)度運(yùn)行提供決策依據(jù)，對(duì)提升地區(qū)電網(wǎng)運(yùn)行可靠性水平具有重要的理論意義和實(shí)際參考價(jià)值。

[關(guān)鍵詞] 故障識(shí)別 可靠性 靈敏度 預(yù)測預(yù)警

中圖分類號(hào)：TM73 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)，以電網(wǎng)的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，開展系統(tǒng)故障模式，特別是連鎖故障模式的分析研究，掌握元件、系統(tǒng)不同故障模式對(duì)運(yùn)行可靠性的影響規(guī)律；在此基礎(chǔ)上，綜合考慮時(shí)間尺度和運(yùn)行條件的影響，對(duì)地區(qū)電網(wǎng)運(yùn)行可靠性進(jìn)行評(píng)估和運(yùn)行可靠性指標(biāo)靈敏度分析研究，利用靈敏度指標(biāo)實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性參數(shù)不確定性對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的影響分析，識(shí)別地區(qū)電網(wǎng)的薄弱元件和薄弱環(huán)節(jié)，并以此為依據(jù)制定合理的輔助決策，是保證電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)可靠運(yùn)行的重要途徑，對(duì)提升地區(qū)電網(wǎng)運(yùn)行可靠性水平具有很高的參考價(jià)值，從而提高供電服務(wù)水平，提升客戶滿意度，做到為廣大客戶提供“可靠、穩(wěn)定”的供電服務(wù)。

一、大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)介紹

大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)（Big Data Fault Pattern identification），主要以地區(qū)電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以信息集成平臺(tái)（一體化建模、公共信息模型CIM與數(shù)據(jù)交換模型、大數(shù)據(jù)分析模型）、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)為底層信息基礎(chǔ)，采用面向服務(wù)的架構(gòu)（SOA）和企業(yè)集成軟總線（ESB）技術(shù)，構(gòu)建基于系統(tǒng)故障模式辨識(shí)的地區(qū)電網(wǎng)運(yùn)行可靠性薄弱環(huán)節(jié)定位系統(tǒng)，在綜合考慮時(shí)間尺度和運(yùn)行條件的影響基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)地區(qū)電網(wǎng)運(yùn)行可靠性進(jìn)行評(píng)估和運(yùn)行可靠性指標(biāo)靈敏度分析，利用靈敏度指標(biāo)實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性參數(shù)不確定性對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的影響分析，識(shí)別地區(qū)電網(wǎng)的薄弱元件和薄弱環(huán)節(jié)，并以此為依據(jù)制定合理的輔助決策，保證電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)可靠運(yùn)行。

二、故障模式辨識(shí)存在的問題

電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估主要包括兩個(gè)方面：充裕度和安全度。二者雖然都涉及系統(tǒng)供電持續(xù)性的中斷，但充裕度是指一個(gè)或少量負(fù)荷點(diǎn)因供電能力不足而引起的供電中斷；安全度則是指眾多的負(fù)荷點(diǎn)因受到廣泛涉及性的跳閘而引起的大面積停電。從對(duì)運(yùn)行可靠性的影響來看，充裕度不足可能引起局部電力不足，而安全度不足將造成停電的蔓延或整個(gè)系統(tǒng)的停運(yùn)。

常規(guī)電力系統(tǒng)可靠性主要是從充裕度角度，研究系統(tǒng)在長期不同運(yùn)行狀態(tài)下的平均可靠性，通過元件故障模式辨識(shí)建立元件可靠性模型，采用枚舉法、模擬法等進(jìn)行可靠性評(píng)估及靈敏度分析，找出可靠性薄弱環(huán)節(jié)，為規(guī)劃人員提供決策依據(jù)。但評(píng)估中僅對(duì)元件故障模式進(jìn)行辨識(shí)，未考慮由單一外部原因引起的系統(tǒng)連鎖故障；可靠性評(píng)估方法未計(jì)及時(shí)間尺度和系統(tǒng)運(yùn)行行為，且計(jì)算速度慢；可靠性指標(biāo)靈敏度僅能識(shí)別薄弱元件，不能識(shí)別系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，充分暴露了常規(guī)系統(tǒng)可靠性評(píng)估的不足[1]。

電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性是從充裕度和安全度兩個(gè)方面，研究系統(tǒng)短期運(yùn)行的可靠性。在系統(tǒng)運(yùn)行中，除元件故障引起停電外，連鎖故障是作為一種低概率、高風(fēng)險(xiǎn)的故障類型，近年來時(shí)常發(fā)生，導(dǎo)致出現(xiàn)大面積停電。由于連鎖故障成因復(fù)雜，具有不確定和時(shí)變特點(diǎn)，分析和預(yù)測十分困難，導(dǎo)致很難定位運(yùn)行可靠性的薄弱環(huán)節(jié)，不能為調(diào)度人員提供決策依據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)的可行性

隨著電力系統(tǒng)的迅速發(fā)展，電力系統(tǒng)的規(guī)模也在不斷的擴(kuò)大，結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜；電力也在跟隨時(shí)代的步伐朝著信息化和大數(shù)據(jù)的方向發(fā)展，如何確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定是一項(xiàng)非常關(guān)鍵的民生問題，最近幾年因電網(wǎng)系統(tǒng)中出現(xiàn)問題沒有及時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行辨識(shí)和處理造成事故時(shí)有發(fā)生。傳統(tǒng)的方式采用枚舉法、模擬法等進(jìn)行可靠性評(píng)估及靈敏度分析，預(yù)測出可靠性薄弱的環(huán)節(jié)，但評(píng)估過程中只對(duì)單一的元件進(jìn)行預(yù)測辨識(shí)，但是該計(jì)算方式具有時(shí)間慢和準(zhǔn)確性低的不足，并且由單一元件導(dǎo)致的連鎖故障無法進(jìn)行計(jì)算和預(yù)測，可靠性指標(biāo)只能識(shí)別薄弱故障元件，不能識(shí)別系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，結(jié)果往往不理想。當(dāng)前電網(wǎng)數(shù)據(jù)主要是依靠SCADA系統(tǒng)和站內(nèi)綜合自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集的數(shù)據(jù)相對(duì)比較獨(dú)立，沒有充分地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。因此大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)系統(tǒng)的建設(shè)能有效地使電網(wǎng)的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、共用，使更多的信息孤島納入系統(tǒng)中充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，這些寶貴的數(shù)據(jù)提供了堅(jiān)實(shí)計(jì)算基礎(chǔ)，極大地拓展了電網(wǎng)故障辨識(shí)的研究方向。

四、做好大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)的意義

電力是現(xiàn)代人類社會(huì)生產(chǎn)與生活不可缺少的一種主要能源形式。隨著電力裝置的應(yīng)用日益廣泛，電能得到了更加充分的利用。但電力系統(tǒng)的穩(wěn)定、安全是當(dāng)前電網(wǎng)公司的核心任務(wù)之一。因此如何把當(dāng)前電網(wǎng)公司內(nèi)部數(shù)據(jù)充分發(fā)掘利用，打破數(shù)據(jù)孤島。運(yùn)用當(dāng)前比較先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算等操作完成對(duì)電力系統(tǒng)單一元件故障的故障模式進(jìn)行識(shí)別，也根據(jù)數(shù)據(jù)的分析達(dá)到對(duì)單一元件引發(fā)的連鎖故障模式的識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)故障的預(yù)判、預(yù)警，為人們提供安全、有效、穩(wěn)定的電能[2]。

五、如何做好大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)

（一）電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集

為了實(shí)現(xiàn)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電力系統(tǒng)故障的辨識(shí)，必須對(duì)電力系統(tǒng)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行有效采集和分析，時(shí)時(shí)刻刻監(jiān)控著電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，因此需要對(duì)電力系統(tǒng)上各個(gè)元件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)或頻繁的測量、監(jiān)控、采集。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，雷達(dá)、通訊、電子對(duì)抗、航天測量、圖象、多媒體等諸多領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)采集提出了更高的要求。隨著一些高性能的電子芯片的推出，使電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集得到了快速的發(fā)展。實(shí)現(xiàn)多路并行的高速數(shù)據(jù)采集，為大數(shù)據(jù)故障模式辨識(shí)系統(tǒng)提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（二）數(shù)據(jù)共享

電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)是電網(wǎng)公司最有價(jià)值的資產(chǎn)之一，也是電網(wǎng)公司發(fā)展的的命脈，打破數(shù)據(jù)孤島，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值至關(guān)重要，數(shù)據(jù)永恒不變，是電網(wǎng)公司永不變質(zhì)的資產(chǎn)。當(dāng)前電力系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的采集比較分散，數(shù)據(jù)大部分存儲(chǔ)為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，由于這些數(shù)據(jù)都缺乏頂層設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)之間很難實(shí)現(xiàn)互通共享，為頂層設(shè)計(jì)提供上層服務(wù)。因此大數(shù)據(jù)利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分散存儲(chǔ)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)把數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，充分地把電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)出來，為電力系統(tǒng)故障辨識(shí)保駕護(hù)航。

（三）數(shù)據(jù)分析計(jì)算及預(yù)測、預(yù)警

基于系統(tǒng)故障模式辨識(shí)的地區(qū)電網(wǎng)運(yùn)行可靠性薄弱環(huán)節(jié)定位系統(tǒng)包括兩個(gè)部分：第1個(gè)部分是系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)初始化模塊；第2個(gè)部分是第T個(gè)時(shí)段的計(jì)算流程，其中包括運(yùn)行數(shù)據(jù)獲取、負(fù)荷預(yù)測、故障概率預(yù)測、運(yùn)行可靠性預(yù)測評(píng)估、靈敏度計(jì)算、統(tǒng)計(jì)分析及薄弱環(huán)節(jié)告警等模塊。

（1）初始化：節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣、節(jié)點(diǎn)阻抗矩陣、計(jì)算參數(shù)等數(shù)據(jù)運(yùn)用大數(shù)據(jù)的分布式算法進(jìn)行初始化。

（2）運(yùn)行數(shù)據(jù)獲?。弘x線時(shí)從本地?cái)?shù)據(jù)庫中讀入，在線運(yùn)行時(shí)從SCADA系統(tǒng)中讀取，并預(yù)留外部氣候數(shù)據(jù)接口。

（3）負(fù)荷預(yù)測：根據(jù)歷史日負(fù)荷，結(jié)合氣候數(shù)據(jù)，對(duì)第T個(gè)時(shí)段內(nèi)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。

（4）故障概率預(yù)測：根據(jù)歷史元件故障概率、第T-1時(shí)段內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)預(yù)測第T時(shí)段內(nèi)元件時(shí)變故障概率、連鎖故障概率。

（5）運(yùn)行可靠性預(yù)測評(píng)估：根據(jù)元件時(shí)變故障概率、連鎖故障概率，采用快速排序、分塊理論和蒙特卡洛抽樣法相結(jié)合的算法，計(jì)算第T時(shí)段內(nèi)運(yùn)行可靠性指標(biāo)。

（6）靈敏度計(jì)算：根據(jù)第T時(shí)段內(nèi)運(yùn)行可靠性指標(biāo)，計(jì)算各指標(biāo)相對(duì)主要參數(shù)的靈敏度，從而識(shí)別出第T時(shí)段內(nèi)影響運(yùn)行可靠性的薄弱環(huán)節(jié)。

（7）統(tǒng)計(jì)分析：通過系統(tǒng)圖、主接線圖、柱狀圖、餅圖及報(bào)表等實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析、查詢等功能。

（8）薄弱環(huán)節(jié)告警：采取圖形告警、報(bào)告告警等方式對(duì)第T時(shí)段內(nèi)影響運(yùn)行可靠性的薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行預(yù)警。

六、結(jié)語

本文中，筆者主要從大數(shù)據(jù)故障辨識(shí)的現(xiàn)狀、大數(shù)據(jù)故障辨識(shí)的可行性、大數(shù)據(jù)故障辨識(shí)的意義及如何大數(shù)據(jù)故障辨識(shí)等方面進(jìn)行了分析和探討，旨在為電力企業(yè)做到事故率低，可靠性高，穩(wěn)定性高。因而，在電力系統(tǒng)中，可能一個(gè)很小的電力故障會(huì)造成大面積的停電事故，給經(jīng)濟(jì)的發(fā)展造成不可估量的損失。針對(duì)電力系統(tǒng)的故障進(jìn)行有效辨識(shí)并進(jìn)行預(yù)判、預(yù)警，從而減少風(fēng)險(xiǎn)，已經(jīng)成為電力行業(yè)研究的一個(gè)重點(diǎn)。

（作者單位：遵義供電局）

參考文獻(xiàn)：

[1]馮劍紅，謝汶.電力信息安全體系結(jié)構(gòu)研究及安全策略[J].四川電力技術(shù)，2006，29（3）：59- 62.

[2]施華軍.面向電力系統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].上海交通大學(xué)，1999.