综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法转让专利
申请号 : CN201410601830.X
文献号 : CN104297637B
文献日 : 2015-09-02
发明人 : 张小易 , 陈泾生 , 吴奕 , 江叶峰 , 崔玉 , 钟锦源 , 袁宇波 , 徐春雷 , 霍雪松 , 郭雅娟 , 李斌 , 蒋宇 , 郭晏 , 曾飞 , 陈磊 , 彭志强 , 杨明 , 李虎成 , 樊海锋 , 夏杰
申请人 : 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 江苏省电力公司南京供电公司 , 浙江大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一,故障区域搜索及可疑元件集识别:发生故障后,利用WAMS信息、SCADA信息、静态电网拓扑数据以及断路器状态变化信息,形成故障前后的停电区域并进行对比分析,快速确定故障区域,形成可疑元件集;
步骤二,建立元件的加权模糊时序Petri网九元组模型:结合电力系统数据中的网络拓扑、保护配置信息、保护和断路器动作逻辑规则,对每个可疑元件建立加权模糊时序Petri网九元组模型;所述Petri网模型采用高斯函数,结合时序推理,综合利用SCADA系统中的动作事件序列(SOE)信息、WAMS系统中的电气量信息以及这些信息所包含的时序特性;
步骤三,求解置信度矩阵稳定值和元件故障概率:根据SCADA系统中的断路器动作警报、保护动作警报以及WAMS系统中电气量信息,进行多源信息融合,形成警报信息判据、库所延时约束和电气量判据;采用高斯函数,结合时序推理,利用所述多源信息中包含的时序特性计算初始置信度矩阵,并根据初始置信度矩阵进行Petri网模型置信度矩阵稳定值求解,从而获得元件故障概率;
步骤四,反向推理和判定:根据元件故障概率,进行反向推理,进行保护、断路器误动和拒动的判定。
2.根据权利要求1所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤二建立元件的加权模糊时序Petri网模型中,所述加权模糊时序Petri网模型定义为九元组模型:S={P,R,I,O,W,M,T0,ΔT0,TR} (1)式中:P={p1,p2,…,pn}为库所的有限集合,n为库所数;R={r1,r2,…,rm}为变迁的有限集合,用于表征推理规则,m为变迁数;I=[δij]为n×m阶的输入矩阵,反映库所P到变迁R的映射,m、n为正整数;当pi是rj的输入时,δij=1,否则δij=0;O=[γij]为m×n阶的输出矩阵,反映变迁R到库所P的映射,当pj是ri的输出时,γij=1,否则γij=0;W=diag(w1,w2,…,wn)为输入弧的权值矩阵,反映前提条件对规则的影响程度,其取值与库所表征的事件类型相关;M=[α(p1),α(p2),…,α(pn)]为库所置信度向量,α(pi)表示库所pi的置信度;T0=diag(t01,t02,…,t0n)为 输入弧的延时约束矩阵,t0i表示库所pi到变迁rj的时间距离,根据保护设备的整定时间、断路器的动作延时等获得,ΔT0=diag(Δt01,Δt02,…,Δt0n)为输入弧延时约束不确定度矩阵,Δti表示时间距离ti的不确定度;TR=[tR1,tR2,...,tRn]为n×1维矩阵,tRi表示电力系统中实际录得的库所发生时间。
3.根据权利要求1所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤二建立元件的加权模糊时序Petri网模型中,所述时序推理的定义如下:
1)时间点与时间距离
定义确定时间点变量t,表示事件发生的时间;使用t和不确定度Δt共同描述事件发生时间不确定的情况,即事件发生的时间区间T(t)为[t-Δt,t+Δt];定义时间距离为两个时间点之间的时间长度,用dij表示ti和tj之间的确切时间距离,即dij=tj-ti;用Δd表示时间长度的不确定度,即ti和tj之间的时间距离D(ti,tj)为[dij-Δdij,dij+Δdij];时间点看作特殊的时间距离,T(t)的值等于t=0时刻至事件发生时间的时间距离D(0,t),时间距离既表示两个时间之间的时间约束,也可以描述事件期望状态和实际状态的差异度;
2)时序推理
不确定度Δt和Δd表征了时间点和时间距离的分散性,若有q个时间距离D1,D2,...,Dq,其中Di=[di-Δdi,di+Δdi],则它们的时间距离之和为:d=d1+d2+...+dq (2)
d的不确定度为:
式中:ρij为不确定度Δdi和Δdj之间的相关系数;一般情况下,ρij=0,此时式(3)变成设ti、tj(ti≤tj)分别为事件i、j相继发生的时间,dij为事件发生时刻的时间距离;
关于时间点和时间距离约束的运算定义如下:
前向时序推理,即已知ti、dij,找出事件i的后继事件或制衡事件j,以及事件j的时间区间约束;根据式(2)和式(4),事件j的时间约束为:反向时序推理,用于找出事件的前驱时间,以及前驱事件的时间区间约束;事件i的时间点约束T(ti)为:
4.根据权利要求1所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤三求解置信度矩阵稳定值和元件故障概率中,所述采用高斯函数,结合时序推理,利用所述多源信息中包含的时序特性计算初始置信度矩阵的步骤如下所示:设期望事件发生的时间区间为T(t)=[t-Δt,t+Δt],实际录得事件发生时间为ti;
采用下述高斯函数进行处理:
式中:A为系统的可靠性系数,α(ti)为该实际录得事件的初始置信度;当ti在[t-Δt,t+Δt]内时,说明事件在期望发生的时间区间内发生,得到较高的输出概率α(ti),此信息置信度较高;当 时,置信度α(ti)较低;ti与T(t)的时间距离越大,此事件的置信度α(ti)就越低;若未录得相应事件的遥测信息或观测到相应的电气量特征,则认为事件发生在ti=∞时刻,α(ti)趋近于0。
5.根据权利要求1所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤三求解置信度矩阵稳定值和元件故障概率中,所述的基于电气量信息形成的电气量判据计算过程如下所示:
1)提取设备故障的电气量特征和断路器动作的电气量特征,用来表征设备故障时或正常运行时的状态;
2)基于所述设备故障的电气量特征、断路器动作的电气量特征,根据主保护、后备保护的定义和整定时间,形成保护设备的动作判据。
6.根据权利要求5所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤三求解置信度矩阵稳定值和元件故障概率中,所述设备故障的电气量特征定义为:根据基尔霍夫电流定律,当母线M正常运行时,连接在母线上的元件所流入母线的电流之和为0;当母线发生故障时,连接在母线上的元件流入母线的电流之和,等于故障点的短路电流;
规定电流 正方向为从母线流向线路,令母线各支路电流之和 为母线故障的电气量特征,n为与母线相连的线路、变压器出口总数,则有:式中: 为事先设定的接近为0的电流门槛值;
规定线路两端的电流为 和 其正方向为从母线流向被保护线路,则线路两端电流之和 为输电线路故障的电气量特征:根据基尔霍夫电流定律,则有
式中: 为事先设定的接近为0的电流门槛值;
对于长距离高压输电线,引入制动分量 对由于电流互感器特性不一致、区外故障可能产生的不平衡电流进行修正:式中:K1为制动系数,0<K1<1;在线路内部故障时, 制动分量为最小值,式(11)与式(9)等价;在线路外部故障时, 为外部短路电流2倍。
7.根据权利要求5所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤三求解置信度矩阵稳定值和元件故障概率中,所述断路器动作的电气量特征为:线路故障导致断路器跳开时,断路器的变位操作能够使从线路量测到的电流值降至接近于零;母线故障时,线路出口的电流值将视母线电气接线情况恢复正常负荷时的电流值或降至接近于零,远小于故障时的电流;
断路器失灵保护的电气量特征为:线路出口处的电流未在整定时间内恢复正常值或降至 零。
8.根据权利要求5所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤三求解置信度矩阵稳定值和元件故障概率中,所述保护设备的动作判据定义如下所示:线路与母线主保护的动作逻辑为:当所保护的元件故障,且检测到设备的电气量信息与设备故障的电气量特征吻合,则主保护应该动作;考虑到可能发生扰动的情况,若从某一帧,记为第i帧,第i帧的时间点记录为ti,起连续三帧观测到 为母线或输电线路故障的电气量特征,即包含了 为事先设定的接近为0的电流门槛值,即包含了 考虑到PMU量测的数据是根据之前一个周波的采样数据计算而得,记母线或输电线路故障的时间为ti-1,母线或输电线路故障后,经过主保护整定时间ΔTmr,si为母线或输电线路故障主保护的电气量特征判据:定义∪、∩和-分别表示逻辑或运算、逻辑与运算和逻辑非运算,则主保护的动作识别判据sm表示为:sm=si∩si+1∩si+2 (13)
si、si+1、si+2对应于连续三帧母线或输电线路故障主保护的电气量特征判据;
线路或母线近后备保护的动作逻辑为:所对应的主保护期望动作,但在主保护动作时间内未跳开相应的断路器,故障特征持续未消除时,近后备保护应该动作;若连续n帧观测到 则近后备保护动作,近后备保护动作的识别判据sp表示为:sj为母线或输电线路故障近后备保护的电气量特征判据,取sj=si;
根据近后备保护的整定时间确定n,n≈Tpr·fPMU,Tpr为近后备保护的整定时间,fPMU为WAMS系统数据上报频率;
线路或母线远后备保护的动作逻辑为:所对应的主保护及近后备保护期望动作,但在主保护及近后备保护动作时间内相应的断路器未跳开,故障特征持续未消除,此时远后备保护应该动作;如果连续m帧观测到 则判断远后备保护动作,远后备保护的动作识别判 据ss表示为:sk为母线或输电线路故障远后备保护的电气量特征判据,取sk=si;
根据远后备保护的整定时间确定m,m≈Tsr·fPMU,Tsr为远后备保护的整定时间;
断路器及断路器失灵保护动作判据:断路器收到跳闸指令并有效动作后,相连设备的电气量将发生显著变化,线路出口的电流量测值降至接近于0或低于设定的电流门槛值远小于故障时的电流量测值;采用电流作为判据,设断路器流过的电流量测值为对应于电力系统A、B、C三相电流 sl为断路器单相分合位的电气特征量:sA、sB、sC分别为断路器A、B、C三相分合位的电气特征量;
当任意一相发生变位操作时,即判定断路器动作;记qi为ti时刻断路器状态,用于判断断路器是否存在分闸操作,相应的断路器动作判据为:对于有扰动的情况,当从某一帧,记为第i帧,起连续三帧观测得断路器动作判据qi=
1,且该帧之前三帧qi=0,记录断路器分闸操作时间为ti,则断路器的动作判据sb为:sb=1即表示断路器由闭合状态切至分闸状态;
对于220~500kV架空线路,断路器失灵保护的电气量特征为:线路出口处的电流未在整定时间内恢复正常值或降至0;用fi表示ti时刻断路器失灵的电气量特征,以判断其是否拒动,相应的断路器拒动判据为:当断路器分闸成功,fi=0;否则,断路器存在拒动情况,fi=1;考虑到三相分闸时间可能存 在一定偏差等因素,若记录到断路器动作sb=1,且连续n帧fi=1,则判定断路器拒动,这时触发断路器失灵保护动作;失灵保护的动作判据s'表示为:根据断路器失灵保护的整定时间确定n,n≈Tbr·fPMU;Tbr为断路器失灵保护的整定时间,为继电保护整定时间加两倍断路器熄弧时间。
9.根据权利要求1所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤三求解置信度矩阵稳定值和元件故障概率中,所述初始置信度矩阵计算过程为:综合考虑SCADA和WAMS系统的数据,确定库所的初始置信度为:
α(ti)=1-(1-αPMU(ti))(1-αSOE(ti)) (21)式中,α(ti)表示ti时刻发生事件的置信度;αPMU(ti)表示ti时刻发生PMU事件的置信度;αSOE(ti)表示ti时刻发生SOE事件的置信度;
当WAMS系统发生故障时,αPMU(ti)=0,α(ti)=αSOE(ti),库所置信度即为SCADA系统收集信息的置信度;当SCADA系统发生故障时,αSOE(ti)=0,α(ti)=αPMU(ti),库所置信度即为SCADA系统收集信息的置信度;当这两个系统均正常运行时,通过公式(21)得出库所置信度高于两个系统单独工作时。
10.根据权利要求2所述的综合利用电气量和时序信息的电力系统故障诊断方法,其特征在于:步骤三求解置信度矩阵稳定值和元件故障概率中,所述Petri网模型置信度矩阵稳定值求解过程如下:k k+1
设第k次迭代得到置信度矩阵M,则获取第k+1次置信度矩阵M 的推理过程如下:设A、B和C均为h×n阶矩阵,而D为h×q阶矩阵,E为q×n阶矩阵,F、G、H为h×1阶矩阵,定义如下矩阵运算:
1)若 则cij=max(aij,bij);
2)若 则
3)若C=D·E,则
4)若 则
5)若F=G+H,则fi=gi+hi,多个+简写为Σ;
6)若 或F=G^2,则矩阵中相同位置的元素做开方或平方运算,即 或
采用加权模糊Petri网推理获得一个稳定的网络状态,即库所置信度矩阵M的值不再随迭代进行而变化的状态;
库所pi的时间约束表示为[ti-Δti,ti+Δti],多次迭代后时序约束也趋于稳定,不再变化;库所pi的时间约束用时间点矩阵T=[t1,t2,...,tn]和不确定度矩阵ΔT=[Δt1,Δt2,...,Δtn]来描述:k k+1
设第k次迭代得到置信度矩阵M,则第k+1次置信度矩阵M 为:
k+1 k
若M =M ,则Petri网的置信度矩阵是稳定的,求解结束,此时 即为可疑元件故障概率。