王文嘉，宋 健，王大亮，于洪波，崔 宇

(1.國網(wǎng)長春供電公司，長春 130021；2.國網(wǎng)吉林省電力有限公司信息通信公司，長春 130028 3.國網(wǎng)丹東供電公司，遼寧 丹東 118000)

電網(wǎng)監(jiān)控數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)故障信息和系統(tǒng)運行工況，其中電網(wǎng)故障信息是調(diào)控值班員判斷電網(wǎng)故障及事故處理的主要依據(jù)[1-2]。當電網(wǎng)發(fā)生復雜故障時，多個設備繼電保護和斷路器動作信息混雜在一起，區(qū)分起來非常復雜，更多依賴調(diào)控值班員運行經(jīng)驗來處理，可能導致故障研判和處置時間過長，不利于事故搶修和快速恢復供電。為減輕調(diào)控人員在事故處理過程中的壓力，避免出現(xiàn)人為錯誤，國內(nèi)外研究機構(gòu)一直在研究智能化故障研判系統(tǒng)，用于調(diào)度事故處理的輔助決策中。

目前，對電力系統(tǒng)故障研判采取的算法有：專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、優(yōu)化技術(shù)、Petri網(wǎng)絡、模糊集理論和多代理系統(tǒng)診斷。專家系統(tǒng)和Petri網(wǎng)絡應用最為廣泛。專家系統(tǒng)主要是結(jié)合繼電保護和安全自動裝置動作信息、斷路器變位信息以及調(diào)控人員經(jīng)驗對故障情況進行判斷[3]，由于其知識庫的初期建立和后期維護較為困難，庫的完備性校驗復雜以及算法推理速度慢等缺點，致使專家系統(tǒng)多應用于離線故障分析。Petri網(wǎng)絡可以通過故障信息對故障的演化過程進行定性、定量的分析，適合變電站的故障研判，但不能判別故障信息的準確性和完整性[4]。模糊集理論可以在保護或斷路器誤動、拒動等情況下進行故障分析，通過模糊度確定可能發(fā)生故障位置的度量，應用時需與其他人工智能技術(shù)結(jié)合，計算過程復雜，后期維護性能差[5]。

為了更好地應對電網(wǎng)突發(fā)故障，改善算法因數(shù)據(jù)量大而致使計算速度慢的缺陷，本項目通過對基礎信息庫內(nèi)的告警信息按關(guān)鍵詞進行分析聚類，剔除擾動信號，僅關(guān)注故障相關(guān)信息，并根據(jù)信息間的關(guān)聯(lián)性，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則(Apriori)算法建立信息間的邏輯關(guān)系，推導斷路器變位的原因，然后通過案例推理(CBR)算法，結(jié)合實際運行狀況，自動修正形成故障處置方案，實現(xiàn)故障的智能化研判和處置。

1 電網(wǎng)監(jiān)控信息智能研判

信息的智能研判是通過對電網(wǎng)設備發(fā)生異常和故障時的海量信息進行篩選，獲得與異常和故障設備相關(guān)聯(lián)的有效信息，用于設備的異常和故障分析，從而提高異常和事故處理的及時性、準確性和有效性。

傳統(tǒng)監(jiān)控平臺內(nèi)置23萬條基礎信息，無論是數(shù)字化改造過的傳統(tǒng)變電站還是智能變電站都配備了眾多監(jiān)控系統(tǒng)，單個變電站公用信號分類圖中包含的畫面檢索包含全站測控檢修、全站測控檢修異常報警、逆變電源柜故障報警、時間同步系統(tǒng)主機柜告警、網(wǎng)絡報文分析和制造文規(guī)范(MMS)記錄儀報警、同步相量測量主柜相量測量電源(PMU)裝置報警、站控層網(wǎng)絡交換機柜交換機報警、消防裝置火災告警、Ⅰ-Ⅳ區(qū)數(shù)據(jù)通信網(wǎng)裝置報警、時鐘檢查單元(TMU)裝置電源失電告警、局部放電在線監(jiān)測(PMD)等多達60個報警窗，報警信息分為遙測、遙信、遙控、遙調(diào)、事件順序記錄(SOE)、保護事件、保護告警、保護管理、通信、電壓無功控制(AVC)、斷路器隔離開關(guān)動作、故障信息、越限告警等14類，并分別存儲在事故信息、異常信息、變位信息、越限信息數(shù)據(jù)庫中。

當電網(wǎng)發(fā)生單一故障時，通常出現(xiàn)20 s內(nèi)接收150～290條次有關(guān)故障的事故信號和異常信號，同時還有不計其數(shù)的各級變電站同步運行工況信息穿插其中，當電網(wǎng)發(fā)生復雜故障時，接收各相關(guān)變電站告警信息疊加在一起數(shù)量更加龐大，人工信息處置丟包、信息時序錯綜復雜，調(diào)控人員想在3 min之內(nèi)完成故障類型初判有非常大的困難。而實際上，從事故處置報告結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，與故障類型判斷直接相關(guān)的有效信息僅有10～20條次。

將上述告警信息按關(guān)鍵字進行分類。當電網(wǎng)發(fā)生故障時，以各變電站名稱為檢索關(guān)鍵詞，按故障發(fā)生邏輯、系統(tǒng)接線關(guān)系以及異常信號動作、復歸情況，將告警信息分為故障相關(guān)信息和擾動信息。告警信息分類流程見圖1。

圖1 告警信息分類流程圖

2 電網(wǎng)故障智能決策

2.1 基于Apriori算法的故障邏輯判別

由于地區(qū)電網(wǎng)的各變電站間存在互聯(lián)關(guān)系，線路主保護和后備保護動作條件相互配合，當電網(wǎng)發(fā)生故障時，監(jiān)控屏上實時告警窗將接收到來自故障設備的動作信息以及其他變電站設備的啟動或告警信息，其中包含了該故障的發(fā)生邏輯。完整的故障發(fā)生信號應由保護啟動、保護動作、斷路器跳閘、重合閘等信號組成，同時附有站內(nèi)其他伴生信號，因此，故障研判以斷路器變位信息作為啟動點，依照電網(wǎng)的接線方式和保護動作邏輯，并排除由設備異常引起的拒動和誤動可能，確定各類信號間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立Apriori算法模型，快速提取故障要素，鎖定故障原因。

對于涉及單個變電站的簡單故障，調(diào)控人員可以通過遍歷每條告警信息并檢查記錄是否包含保護信息、斷路器變位信息、保護異常告警信息、一次設備異常信息，給出正確故障判定結(jié)果。但對于涉及N個變電站的復雜故障，包含相關(guān)變電站的告警信息多達(2N-1)條，利用人工方式篩選，顯然存在費時、費力、誤判等弊端。Apriori算法是數(shù)據(jù)挖掘工具中用于挖掘事物間關(guān)聯(lián)規(guī)則所需的頻繁項集的最經(jīng)典和最基本的算法，采取迭代算法逐層搜索，使用前一項集搜索后一項集[6]。Apriori算法的原理是如果某個項集是頻繁的，那么它的所有子集也是頻繁的，實際中，更常用的是它的逆否命題，即如果一個項集是非頻繁的，那么它的所有超集也是非頻繁的。

在基于Apriori算法的電網(wǎng)故障研判中， 設置：

a.各變電站告警信號項集，即通過關(guān)鍵字聚類分析篩查出各變電站故障相關(guān)信號項集；

b.變電站的事故信號項集，反映保護和斷路器動作情況的項集；

c.變電站的異常信號排查項集，用于判斷保護或一次設備是否存在異常，從而導致誤動或拒動現(xiàn)象；

d.故障判定結(jié)果項集，通過各信號間的邏輯關(guān)系，得出最終故障位置。

利用Apriori模型，以變電站故障相關(guān)信息作為輸入，可能發(fā)生的故障作為輸出，向前對電網(wǎng)故障進行初步判斷，然后反向人為檢查并修正初判結(jié)果涉及的告警信息是否全面以及符合故障發(fā)生的邏輯關(guān)系，最終完成故障的自主判斷和校核，同時可從故障判定結(jié)果項集中提取故障要素，為檢索故障處置方案提供便捷。

2.2 基于CBR算法的故障智能處置

故障智能決策是通過對歷史故障按類分析，提取故障要素，形成故障處置策略。在故障發(fā)生時，能夠根據(jù)處置策略，形成處置方案，指導調(diào)控人員恢復送電，從而提高故障處置效率、降低安全風險，保障系統(tǒng)安全可靠運行。

電網(wǎng)故障的發(fā)生具有較高的隨機性和未知性，造成故障的原因也不盡相同，但應對故障的處置方案萬變不離其宗。對于常見和預想的故障，根據(jù)歷史事故處理結(jié)果和預想事故處理方案，依照安全規(guī)章制度制定故障處置方案庫。故障發(fā)生后，結(jié)合地區(qū)電網(wǎng)運行狀態(tài)，從操作設備少、涉及范圍小、不影響非故障地區(qū)正常供電的角度出發(fā)，擇優(yōu)選取故障處置方案，確保方案的安全性、便利性和高效性，從而有效隔離故障點，恢復停電區(qū)域的正常供電。對于未備案故障，智能平臺從原方案庫中搜尋歷史相似處置方案，經(jīng)調(diào)控人員修正后，進行備案，完成方案庫的自我學習更新過程。

CBR算法是通過學習歷史案例，積累經(jīng)驗和知識，對后續(xù)相同或相似的問題作出判斷的一種方法，屬于人工智能領域[7]。CBR的構(gòu)建有兩個前提：一是相同或相似的情況有相同或相似的解法；二是相同或相似的情況會重復發(fā)生?；贑BR算法的故障智能處置步驟如下：

a.當電網(wǎng)發(fā)生故障時，通過Apriori算法模型確定故障原因，并從中提取故障要素；

b.根據(jù)故障要素，對比歷史發(fā)生案例，通過相似性比較，從方案庫中檢索最佳處置策略；

c.需經(jīng)調(diào)控人員判斷是否適用于當前運行方式和故障處置，即檢查待操作設備是否具有可操作性，電網(wǎng)潮流斷面是否越限等；

d.若滿足送電條件，重用并保存本次故障處置策略，根據(jù)安全規(guī)章制度，將故障處置策略轉(zhuǎn)變?yōu)橹痦棽僮髌?，進行遙控操作，恢復正常供電；

e.若不滿足送電條件，需要調(diào)控人員對重用故障處置方案進行修改，添加新的故障要素，形成新的故障處置方案，并重新返回執(zhí)行步驟c。

基于CBR算法的故障智能處置流程見圖2。

圖2 基于CBR算法的故障智能處置流程

3 實際算例分析

3.1 220 kV系統(tǒng)故障研判算例分析

圖3為某一個220 kV智能變電站，運行方式如下：220 kV和66 kV母線均為雙母線并列運行，220 kV AB甲線、BC甲線和1號主變壓器(以下簡稱主變)一次在I母線運行，220 kV AB乙線、BC乙線和2號主變一次在II母線運行，220 kV兩條母線上的電壓互感器均在運行狀態(tài)，66 kV BF甲線、BE甲線、1號主變二次和1號站用變在I母線運行，66 kV BF乙線、BE乙線和2號主變二次在II母線運行，1號電容器和2號電容器均在AVC范圍內(nèi)。

圖3 B變電站接線圖

該變電站共包含1 975條監(jiān)控信息，1 131條異常信息、296條事故信息、422條告知信息、126條變位信息，同時伴有變電站內(nèi)各運行設備的實時運行數(shù)據(jù)、繼電保護動作數(shù)據(jù)、故障錄波數(shù)據(jù)。調(diào)取該變電站的全部歷史故障數(shù)據(jù)，按故障發(fā)生時間劃分為各故障信息集，并對每個故障信息集進行信息智能研判，篩選出各歷史故障的故障直接相關(guān)信息和數(shù)據(jù)。

將上述處理后的故障相關(guān)信息和數(shù)據(jù)用于形成Apriori算法的應用數(shù)據(jù)庫。為確保算法的準確性，閾值按每次計算時最小項目支持度設定，最終結(jié)果表現(xiàn)為各故障類型與它們各自故障相關(guān)信息項集相關(guān)聯(lián)。因此，在該變電站發(fā)生故障后，根據(jù)系統(tǒng)收集的故障信息，即可快速判斷出相應故障類型。

該變電站某日AB甲線發(fā)生故障時的部分故障信息見表1(表中變電站簡稱變)，220 kV1號微機保護型號CSC-103A-G-Y。動作情況： AB甲線分相差動保護動作，重合閘動作情況為三跳閉鎖重合閘，故障相別為A、C相，故障測距6.21 km，故障及零序電流為故障電流Ia=52.75 A，Ib=1.328 A，Ic=51.25(二次側(cè))，零序電流數(shù)據(jù)0.243 2 A。

表1 B變220 kV AB甲線部分故障信息

2號微機保護型號CSC-103A-G-Y。動作情況：220 kV AB甲線縱聯(lián)保護動作，重合閘動作情況為三跳閉鎖重合閘，故障相別為A、C相，故障測距6.25 km，故障及零序電流為故障電流Ia=51 A，Ib=1.406 A，Ic=49.25(二次側(cè))，零序電流數(shù)據(jù)0.296 9 A。電流互感器變比1 200/5，電壓互感器變比220/0.1，線路全長26.8 km。

利用信息智能研判功能得到故障相關(guān)信息集，異常信息動作后復歸表示設備無異常情況。根據(jù)Apriori算法計算結(jié)果，可以得出該故障屬于AC相相間短路接地故障，220 kV AB甲線停電。

3.2 66 kV系統(tǒng)故障處置算例分析

圖3為B變電站2條66 kV線路帶2個雙電源變電站和1個單電源變電站。故障前，H站受BF甲線和BF乙線雙電源，橋聯(lián)備用電源自動投入裝置(以下簡稱備自投)投入；G站受BF乙線電源，橋聯(lián)備自投未投入；J站受BF乙線電源。當BF乙線發(fā)生故障停電時，單電源變電站全站停電，G站因高備投未投入也全站停電，H站受BF甲線單電源。

圖4 66 kV線路接線圖

利用Apriori算法提取故障要素為{保護正確動作、單相故障、間隔事故總信號動作、斷路器事故分閘、設備有異常線路不具備試送條件}，并結(jié)合系統(tǒng)運行方式確定停電范圍為{G站停電、J站停電}，由此，根據(jù)故障要素和停電范圍檢索相似歷史處置案例，給出處置策略為G站改受GD線電源，J站由配網(wǎng)進行線路負荷轉(zhuǎn)帶，恢復G站和J站供電。

圖5為傳統(tǒng)人工工作方式處置故障耗時和智能平臺處置故障耗時的對比圖。在BF線路發(fā)生故障時，系統(tǒng)將收到來自四個變電站的告警信息，過多的信息量延長了調(diào)控人員在故障初判時的信息排查時間，并且在人為處置受影響的負荷時，需考慮將其轉(zhuǎn)至新電源點的過程中轉(zhuǎn)供路徑、轉(zhuǎn)供容量，期間需要通過有經(jīng)驗的調(diào)控人員商討以及與運維人員反復溝通確認后，方可給出最終送電方案，過程耗費大量時間。而智能平臺可根據(jù)系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)快速、自動給出最優(yōu)解，協(xié)助調(diào)控人員更好地應對電網(wǎng)突發(fā)故障，保障重要用戶可靠供電，優(yōu)化電網(wǎng)運行方式。

圖5 故障處置時間對比

4 結(jié)論

本項目在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性挖掘算法和專家系統(tǒng)算法的基礎上，搭建基于實時運行數(shù)據(jù)、繼電保護和安全自動裝置動作信息、斷路器變位等多源大數(shù)據(jù)的故障智能化研判與處置平臺，通過四個階段：整合故障信息、建立故障判別邏輯、制定故障處置方案、實現(xiàn)故障自動處置，改進現(xiàn)有的傳統(tǒng)調(diào)度監(jiān)控工作方式，完成事故處理從人工到智能化的轉(zhuǎn)變，滿足：調(diào)控工作需求和數(shù)據(jù)資源優(yōu)化配置，精確、快速判斷故障類型和發(fā)生位置；快速隔離故障，給出故障處置方案，形成電網(wǎng)方式的優(yōu)化策略。