基于專家系統(tǒng)輸變電設備實時故障診斷系統(tǒng)構建案例目錄TOC\o"1-3"\h\u1443基于專家系統(tǒng)輸變電設備實時故障診斷系統(tǒng)構建案例 129111.1專家系統(tǒng)概述與簡介 1297281.2電力系統(tǒng)分層模式下的專家系統(tǒng)優(yōu)化算法 5179001.3智能化電網狀態(tài)監(jiān)控平臺總體框架設計 71.1專家系統(tǒng)概述與簡介1.1.1專家系統(tǒng)的原理與結構隨著經濟的發(fā)展和電網規(guī)模的擴大，現(xiàn)如今對于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠安全運行提出了更高的標準，電力系統(tǒng)內部故障的頻繁發(fā)生無疑給經濟發(fā)展、用戶用電體驗帶來了消極影響。隨著SCADA系統(tǒng)和EMS系統(tǒng)的投入和升級完善，電網調度人員往往能快速獲得電網故障的告警信息，然后結合工作流程、事故處理辦法和自身經驗，盡快切除故障，減少的停電經濟損失和故障影響范圍，越快速、越準確的切除故障，對于電網的安全穩(wěn)定運行貢獻就越大。因此，建立一個智能化、高效化的專家系統(tǒng)代替電網調度人員，進而排除人為主觀因素干擾，快速實現(xiàn)故障定位、故障診斷和故障告警，對于保障電網安全、經濟和穩(wěn)定運行意義重大。經過幾十年的發(fā)展和研究，針對大電網故障診斷需求，電網故障告警和診斷技術已經有了長足的發(fā)展。其中基于專家系統(tǒng)、人工神經網絡、Petri網和貝葉斯網絡的方法最具有代表性，這些方法具有不同的優(yōu)點，但是也不可避免的存在很多不足。以上文所提的人工神經網絡為例，該方法只適合于小系統(tǒng)使用，因此其面向對象主要是元件、設備和小型供電站，如果用到大規(guī)模系統(tǒng)中，其求解時間將會陡增，計算準確度和計算效率將會顯著下降，甚至會產生故障漏判和誤判的情況，無法滿足電網精確高效故障診斷的需求；如圖4-1所示，Petri網需要對系統(tǒng)內部元件的狀態(tài)組合進行建模，因此當系統(tǒng)維度很大，所含元件眾多時，組合狀態(tài)數(shù)量將會出現(xiàn)“維數(shù)災難”，這對于硬件設施要求很高，并且操作很不方便，將會顯著增加供電公司的經濟和人力資源投入，另一方面，警報信息或者動作信息存在的各種不確定性將會顯著影響診斷結果；圖4-2展示了基于貝葉斯網絡的故障風險評估圖，對于貝葉斯網絡方法而言，還存在著復雜電力系統(tǒng)建模困難、模型計算時部分概率參數(shù)難以獲得、計算規(guī)則復雜的缺點，制約了貝葉斯網絡方法的推廣與應用。圖4-SEQ圖4-\*ARABIC1Petri網的工作示意圖圖4-SEQ圖4-\*ARABIC2基于貝葉斯網絡的故障風險評估圖相較于上面所述的三種方法，基于專家系統(tǒng)的電力系統(tǒng)輸變電故障診斷方法的原理簡單、易于推廣的優(yōu)勢更加突出。通過編程人員將已知領域的知識和經驗用計算機機器語言進行編寫，構建一個程序系統(tǒng)。該系統(tǒng)由于匯集了已知領域的經驗和知識，所以具備了類似人類對于問題判別是非的能力。電力系統(tǒng)中，將故障告警信息傳遞給專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)會根據(jù)以往的經驗和知識，進行故障的判別、定位和分類，并將判別結果輸出給調度檢修人員，這就是專家系統(tǒng)的工作原理。從結構上來看，專家系統(tǒng)包含推理機和知識庫兩個模塊。具體結構如下圖4-3所示，診斷所需的初始經驗和知識都存儲在知識庫中，通過編程專家和工程師使用機器語言進行整理后被計算機識別存儲；專家系統(tǒng)的另一個重要組成部分就是推理機，用戶可以通過人機交互界面得到實時故障診斷的結果。文章第二章和第三章的相關知識和經驗就可以通過知識庫進行存儲，用來更好的提升電網故障診斷的準確度。圖4-SEQ圖4-\*ARABIC3專家系統(tǒng)結構圖專家系統(tǒng)在處理故障反饋信息、檢修信息和調度中心指令信息的的時候，表現(xiàn)出很高的智能化和人類思想化，能夠有效處理解決這類問題。更重要的是，專家系統(tǒng)表現(xiàn)出極高的理性化、智能化思維，不會受外界其他因素影響。從理論上來說，只要推理機建立了成熟的、可靠的信息處理的邏輯框架，那么反饋出的故障診斷信息的準確度很高。由于知識庫的建立是專家系統(tǒng)進行故障診斷的基礎，因此，本章將在此詳細闡述知識的表示和存儲方法。在對知識庫的相關操作中，知識的表示和存儲是兩方面最重要的內容。由于知識庫的面向對象是極端機操作系統(tǒng)，因此，其表示方法應是計算機能夠識別的機器結構。目前知識的表示方法包括用戶自定義文件、文本文件、可擴展標記語言等。其中最常使用的是可擴展標記語言(ExtensibleMarkupLanguage,XML)，被廣泛應用在軟件設計領域中，并具有以下鮮明的特點：(1)目前，大多數(shù)的網絡服務都是采用可擴展標記語言，并以此為基礎構建了完整的網絡信息傳輸系統(tǒng)；(2)以可擴展標記語言為基礎構建的網絡服務協(xié)議已經被制定、發(fā)行和實施；(3)此外，基于可拓展標記語言的事件和模式支持在線更新和完善，而用戶自定義文件和文本文件等其他表示方法需要停止工作才能進行優(yōu)化更新。因此，可拓展標記語言的適用范圍更廣，優(yōu)勢更加明顯。綜上所述，采用可擴展標記語言為基礎構建的知識庫，能夠更加快速、高效、準確的識別和診斷輸變電設備故障，保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定經濟運行。對于知識庫中輸入知識和經驗的存儲，現(xiàn)階段最常使用的就是雙層信息框架模型，第一層包含推理時所用到的節(jié)點，另外一層包含推理節(jié)點的相關屬性，其具體的物理結構如圖4-4所示。圖4-SEQ圖4-\*ARABIC4知識存儲的雙層信息框架模型按照上述的知識表示和存儲方法構建的專家?guī)欤诠收显\斷的推理過程中，將會直接跳過一些不必要的搜索匹配過程，減少了冗余過程的計算時間，顯著提高求解效率。1.1.2專家系統(tǒng)故障診斷流程專家系統(tǒng)由于具備了強大的知識和經驗儲備以及人類的思維方式，因此能夠高效快速的進行電力系統(tǒng)故障診斷。具體的步驟如下圖4-5所示。首先，用戶需要啟動電源，激活專家系統(tǒng)；由于專家系統(tǒng)具備極高的智能化水平，因而能夠根據(jù)實際問題需要，在所含知識庫內進行搜索和推理，如果沒有給出故障診斷結果，則需要重新執(zhí)行步驟二，再次進行推理，直至給出結果。圖4-SEQ圖4-\*ARABIC5專家系統(tǒng)故障診斷流程圖此外，需要說明的是，專家系統(tǒng)的結構和推理模式對故障診斷的最終結果的精確度影響不大，專家?guī)熘写鎯Φ闹R和經驗才是影響故障診斷結果精確度的最主要因素。一般而言，專家?guī)熘写鎯Φ闹R量和經驗越豐富，故障診斷的結果越精確和全面。因此，這就對專家系統(tǒng)設計的軟件工程師提出了更高的要求，需要將大量一次設備的故障信息作為領域專家的知識輸入到專家系統(tǒng)中去，作為故障診斷的基礎，因此，本文第二章和本文第三章的相關數(shù)據(jù)也可以輸入到知識庫中去，將會極大地提高監(jiān)控信息的利用率和故障診斷的精確性。1.2電力系統(tǒng)分層模式下的專家系統(tǒng)優(yōu)化算法1.2.1電力系統(tǒng)調度信息分類電力系統(tǒng)調度的所有信息都是針對一次系統(tǒng)的。系統(tǒng)中輸變電設備的工作狀態(tài)，通過電力系統(tǒng)中的保護和測控裝置進行信息收集和整理，然后反饋給電網調度中心和調度操作人員?，F(xiàn)階段，根據(jù)故障反饋信息來源的不同，調度信息一般可以分為以下三類，如表4-1所示。表4-SEQ表4-\*ARABIC1電力系統(tǒng)調度信息分類即詳細含義類別含義第一類斷路器的跳閘和合閘操作，一次系統(tǒng)中發(fā)電機、送電線路、變壓器等的故障，統(tǒng)稱為一次系統(tǒng)事件觸發(fā)型的調度信息。此類故障發(fā)生時，繼電保護裝置動作，斷路器跳閘切除故障，此時故障地點、故障類型由監(jiān)控設備收集反饋給電網調度、檢修人員。第二類此時信息來源為電力系統(tǒng)中的二次設備，主要包括測量和數(shù)據(jù)監(jiān)測設備、繼電保護設備以及操作回路。由這些操作信號可以判斷二次設備是否處于正常工作狀態(tài)，因此這些信息又被稱為二次系統(tǒng)事件觸發(fā)型的調度信息。第三類所謂三次裝備，就是以設備劣化程度測量為主，對設備自身狀態(tài)和近場環(huán)境狀態(tài)進行信息采集匯總、數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析、狀態(tài)研判和提前預警的設備，這些設備是以增強電力裝備可靠性、提升電力設備智能化水平、簡化優(yōu)化電力裝備運維以及提高電網企業(yè)運營水平為目標的輔助類設備。第三類調度信息的來源主要是三次裝備，因此又被稱為三次系統(tǒng)事件觸發(fā)型的調度信息。當上面三類不同屬性的信息傳遞到電網公司的調度中心，調度終端和專家系統(tǒng)根據(jù)變電站層、一次系統(tǒng)元件層和間隔層的分類，當故障信息和監(jiān)控信息傳遞上來，系統(tǒng)能夠快速判斷信息來源，確定故障位置，為故障診斷的精確、高效求解奠定堅實的基礎。詳細的模型結構如圖4-6所示。圖4-SEQ圖4-\*ARABIC6電力系統(tǒng)調度信息分層模型經過相關對調度信息的分層操作，每一條上傳到終端的監(jiān)控信息都可以追溯其來源到相應的一次、二次設備上，根據(jù)上傳的調度信息直接激活對應的知識板塊的推理節(jié)點即可。為了方便讀者的理解，在這里以繼電保護裝置為例。當電力系統(tǒng)中的元件或者設備發(fā)生故障且無法恢復到正常工作狀態(tài)時，為了減少故障影響范圍，繼電保護裝置將會及時動作并且切除相應的故障元件。在故障切除的過程中，繼電保護裝置表現(xiàn)出很強的保護動作時序性，即故障發(fā)生后，與故障最近的繼電保護裝置先動作，然后滿足觸發(fā)條件的斷路器再動作，這樣繼電保護裝置和斷路器之間就能夠相互配合，將故障的不利影響降到最低。假設監(jiān)控信息傳輸?shù)男诺篮屯緩奖３謺惩ǚ€(wěn)定，那么繼電保護裝置動作和開關動作信號將會被監(jiān)控信息傳遞給專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)再通過調用知識庫和推理模塊，進行信號二次處理，在可視化界面上輸出相應的結果，指導和提醒電網調度、檢修人員及時操作。1.2.2輸變電設備故障智能診斷算法面對日益增多的監(jiān)控信息，如何提高專家系統(tǒng)故障診斷效率，是一個亟需解決的問題。由于專家系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)是推理階段，所以針對此階段，本文建立了輸變電設備故障分類器模型及其優(yōu)化方案。相應的故障分類器計算流程如表4-2所示。表4-SEQ表4-\*ARABIC2輸變電設備故障分類器計算流程步驟詳細說明Step1整理輸變電設備歷史監(jiān)控信息Step2為每類典型故障建立詳細的范例庫，方便后續(xù)分類和訓練操作Step3取一類故障范例應用一對多分類算法，進行故障分類器訓練Step4檢驗是否全部數(shù)據(jù)樣本都完成訓練，若全部完成，則轉入Step5；否則，轉入Step3Step5建立故障分類器，完成下面舉一個簡單的應用案例進行說明。假設從系統(tǒng)中某設備的監(jiān)控信息中提取出相應的歷史數(shù)據(jù)庫，簡記為HL，數(shù)據(jù)量的維度為n，其中根據(jù)設備不同的運行狀態(tài)，將設備故障類型分為A~E五類。第一步，處理歷史數(shù)據(jù)，最常用的處理方法就是歸一化；第二步，建立典型故障范例庫，根據(jù)之前的定義和假設，結合設備分類結果，建立數(shù)據(jù)庫模型HLA、HLB、HLC、HLD和HLE五類；第三步，對每一子類數(shù)據(jù)庫模型HLA、HLB、HLC、HLD和HLE采用一對多分類算法進行故障分類器訓練；第四步，判斷是否為A~E五類都建立了對應的故障分類器模型，若沒有，則轉入第三步，否則完成相應的分類。相應的分類結果會被反饋給專家系統(tǒng)的推理層，將極大的提高專家系統(tǒng)的故障診斷速度和準確率。1.3智能化電網狀態(tài)監(jiān)控平臺總體框架設計當下的電網，是一個匯集了眾多傳輸單元、監(jiān)控單元的海量多維數(shù)據(jù)體，在國家“能源互聯(lián)網”、“云平臺”的建設框架下，正朝著智能化、堅強化的方向發(fā)展。為了提高軟件和硬件高效協(xié)助和能力，本節(jié)構建了智能化電網監(jiān)控平臺總體框架，如圖4-7所示，該框架包含三個層次，第一層為基礎設施和服務層，主要作用是整合軟硬件資源，實現(xiàn)高效化的功能管理；第二層是業(yè)務開發(fā)層，主要作用是匯集云端平臺上的軟件和相關應用；第三個層次是服務訪問層，主要面向的對象是用戶，以提供服務接口和方式。圖4-SEQ圖4-\*ARABIC7智能化電網監(jiān)控平臺總體框架如圖4-8所示，將智能化電網監(jiān)控平臺所得的