綜合智能可視化告警與WAMS一體化應用的研究與實現

溫麗麗，趙靜，郭亮

(國網四川省電力公司，四川成都610041)

綜合智能可視化告警與WAMS一體化應用的研究與實現

溫麗麗，趙靜，郭亮

(國網四川省電力公司，四川成都610041)

電網設備故障時，調度自動化系統各應用功能推送出大量的告警或分析信息，如何提取重要監視數據，直觀表達核心故障是提高系統應用價值的重要途徑。綜合智能可視化告警應用基于告警合并、關聯事件推理、告警規則智能篩選等關鍵技術，有效整合、挖掘電網設備告警信息，并以可視化智能方式準確定位故障。基于動態數據變化特征故障診斷技術，優化WAMS擾動識別告警策略及參數設置，提升PMU裝置動態數據質量，有效提高設備故障識別正確率，為調控生產提供了準確可靠的技術支撐手段。

綜合智能可視化告警;WAMS;在線擾動識別;PMU動態數據質量

0 引言

隨著特高壓電網的不斷發展，四川電網已從局部電網躍升為北聯西北、東送華東、南接南網，特高壓交直流混聯運行的樞紐電網。一次電網的迅猛發展對調度自動化系統提出了更高要求，需要調度自動化系統提供準確的信息服務和可靠的分析決策支撐。

文獻［1］綜合分析智能電網和電網調度的發展狀況，提出“以調度員思維模式為框架，以可視化界面為功能模塊，以互動計算為系統核心”的智能調度構架，指出了在人機一體化協同決策模型、數據融合、態勢可視化等領域需要解決的關鍵技術問題。文獻［2］提出基于虛擬中心數據庫的多數據源綜合智能電力系統動態監視平臺，該平臺基于虛擬中心庫實現不同應用系統的界面統一和數據共享，而不需對數據進行大量的轉移和復制。文獻［3］闡述了基于WAMS量測數據和模式識別方法進行電網擾動和操作類型識別的過程，主要包括基于聯絡線的擾動和操作區域判定、WAMS量測數據的預處理、模式特征的提取以及模式匹配。文獻［4］建立了PMU裝置測試與評估綜合系統，包括測試平臺、測試方法和評價體系，提出專門的靜態和動態性能測試方法和測試程序。

智能電網調度控制系統將調控中心原十大系統整合為一個基礎平臺、四大類應用，但由于一體化特點，電網設備故障時，各應用推送出大量離散的告警或分析信息，對調度員造成一定困擾，延誤事故處理。首先介紹了基于智能電網調度控制系統一體化平臺(D5000)的綜合智能可視化告警應用關鍵技術，通過告警智能合并、關聯事件推理、告警規則篩選等技術手段，匯集和分析處理各類告警信息，并以形象直觀的智能可視化方式提供全面綜合的告警提示。其次，WAMS應用作為其重要告警來源，通過優化在線擾動識別策略，提升PMU裝置動態數據質量等方式提高設備故障識別正確率，效果顯著，有效提高了電網安全預警水平。

1 綜合智能可視化告警

為了更好地為大運行體系“調控一體化”建設提供堅強技術支撐，基于智能電網調度控制系統D5000平臺，建設了綜合智能分析與可視化告警應用，為調度員提供更加可靠和直觀的電網故障處理輔助手段［5］，有效提高電網安全運行水平。

1.1 結構框架

綜合智能可視化告警應用綜合分析和處理電網運行穩態監控、WAMS在線擾動識別、二次設備在線監視與分析、設備集中監控、變電站告警直傳等應用提供的電網一、二次設備告警信息，判斷出更加準確、智能的綜合告警信息，實現電力系統在線故障診斷，并以形象直觀的可視化方式展示分析結果，給調度員以準確、及時、簡練的告警提示。

該應用包含了告警信息綜合處理、告警智能分析與推理、可視化展示和數據輸入輸出等功能模塊。

圖1 綜合智能可視化告警結構框架

1.2 關鍵技術

1.2.1 應用告警智能合并

對于一次電網故障，多個告警源將各自的告警信息發送給綜合智能可視化告警，按照故障時間和設備關聯情況進行合并處理，提供給調度運行人員一條綜合告警信息，內容涵蓋了各應用發送的告警內容。

合并處理功能支持同一線路的交流線段與交流線段端點的合并、直流系統兩側換流器的合并、設備(發電機、母線、變壓器、線路)與相關開關的合并等。合并過程中，按各應用的優先級更新綜合告警信息中的故障描述、發生時間、故障性質、故障相別等，保證了綜合信息的完整性和正確性。例如:電網發生母線跳閘故障，系統原來的告警方式是將所有與母線相連開關的遙信變位、SOE、保護動作信號等諸多告警信息羅列展示。而該應用依據故障時間、拓撲關聯、信號優先級，實現了設備與開關的合并，即只推送一條告警信息:X母線故障跳閘。

1.2.2 關聯事件智能推理

當電網發生故障時，每個應用系統都能從不同角度檢測到電網的變化［6］，然后將其中的異常情況用告警的方式發送到綜合智能可視化告警，主要是設備故障、系統異常、系統故障類告警。

通過共享系統平臺和基礎應用提供的公用模型、數據等信息，基于離散告警事件的推理，可對同一段時間內不同告警事件綜合歸納，根據各個告警事件的關聯信息，如開關遙信變位、事故總和相關保護信號，進行綜合分析判斷，驗證出是否發生故障。

1.2.3 告警規則智能篩選

根據同一個時間段內各個應用對電網故障描述的一致性程度和每個應用對各類故障的不同敏感度，提供告警信息規則庫，用于存放告警信息處理分析的規則和各個告警源的可信度及可信度限值。

以穩態監控、WAMS擾動識別、二次設備在線監視與分析、變電站集中監控等應用的數據作為判斷依據，計算綜合告警的可信度數值，如果結果大于閾值，認為可信，推出告警;否則，認為不可信，存儲到商用數據庫中，從而實現對電網故障的準確告警。

1.2.4 告警觸發智能聯動

傳統的調度自動化系統各應用模塊之間的關聯性較弱，通常以固定周期進行分析、計算。綜合智能分析與告警實現了在電網故障時，各個應用模塊之間的智能聯動。某類事件發生時，通過控制序列的方式啟動關聯應用模塊，及時觸發相關分析計算，為下一步決策提供可靠依據。

1.2.5 告警信息統一智能展示

匯集和分析處理各類告警信息，并進行分類管理，對不同需求形成不同的告警顯示方案，從故障信息中分析出諸如故障類型、設備、位置等準確信息，利用形象直觀的方式提供全面綜合的告警提示。

1.3 可視化智能告警展示

基于統一的可視化平臺［7］，綜合展示電網穩態、動態、暫態安全的監視、分析、預警和智能輔助決策信息。以基于地理信息的全景潮流圖為基礎，以廠站圖、表格圖、樹狀圖、曲線圖等畫面為補充，以閃爍、高亮、區域等高線、餅圖等可視化效果為手段，全方位、多層次展現告警結果及相關信息。可視化智能告警界面主要由全景地理圖、設備的狀態及主要量測值，以及各告警源的詳細信息組成。設備故障類告警主要包括發電機、母線、變壓器和線路的事故跳閘。

以線路故障跳閘告警界面為例，主畫面為已定位到故障位置的電網動態全景地理潮流圖。利用掛牌、閃爍、高亮、區域等高線等可視化手段，清晰展現告警發生的地理位置。

左上方為綜合告警信息，包括故障設備名稱、故障時間、故障相別、故障性質等信息，顯示內容與該條告警的數據來源有關，如果該條告警只有穩態監控一個來源，則故障相別、性質、測距等信息不會顯示。

左下方為各個告警源發送的告警詳細信息，包括來自穩態監控的遙信、SOE信息，WAMS在線擾動識別信息，以及二次設備在線監視的保護簡報。來自不同應用的告警信息內容不同，可以進行的操作也不同。動態監視的告警信息可以調用故障設備的PMU曲線;錄波的告警信息顯示錄波簡報內容，并可以調用錄波曲線;告警直傳顯示變電站側故障告警信息。

通過左下方的標簽頁，可以切換到關聯告警和調度策略頁面，關聯告警頁面顯示與該故障相關的越限信息和突變信息，調度策略頁面顯示針對該故障的靈敏度分析結果。右下方包括故障前后的系統潮流變化分析，以及故障廠站主接線圖。

2 WAMS在線擾動識別

將WAMS應用機組跳閘、線路短路等告警信息實時傳送給綜合智能可視化告警模塊，基于動態數據變化特征故障診斷技術，不斷優化完善告警策略及參數設置，實現對故障相別和重合閘動作的準確判斷，提高了電網一次設備的故障識別告警正確率，有效提升了WAMS系統實用化水平。

WAMS在線擾動識別功能對PMU采集的實時動態數據進行特征提取，與表征不同擾動類型的特征進行匹配，以確定電網發生的擾動并告警［8］。

2.1 短路擾動識別

短路擾動識別根據PMU量測的三相電壓和三相電流相量，提取表征短路擾動的特征信息，對短路故障的類型、相別、重合閘類型、重合成功與否等信息進行在線識別，并發出告警。

曲線特征法，包括以下3個必要條件:

1)故障前電壓、電流均處于正常數值范圍;

2)發生故障時有較大沖擊電流且大于閾值;

3)短路期間有電流歸零，電壓較正常運行時有明顯降低。

2.2 重合閘識別

傳統EMS系統只能獲取開關和保護裝置動作狀態，WAMS在線短路擾動能推斷短路的時間、相別、重合閘類型以及成功與否，幫助調度員及時了解開關動作的原因及故障狀態，從而輔助調度員做出正確的安全穩定控制決策。

2.2.1 重合閘相別

1)單相重合閘單相短路故障，故障相有低電流，其他相無低電流。

2)三相重合閘:單相短路故障，故障相和其他相均有低電流。兩相或三相短路故障，故障相有低電流。

2.2.2 重合閘動作情況

1)未重合閘:故障相無正常負荷電流，且未出現電流突變。

2)重合閘成功:故障相有正常負荷電流，且未再次出現電流突變。

3)重合閘失敗:故障相有正常負荷電流，且再次出現電流突變。

2.3 機組出線跳閘識別

機組出線跳閘識別根據PMU量測的機組電流相量、有功功率，監視機組停機情況，并區分故障跳閘停機和其他停機情況，對故障跳閘情況發出告警，主要包括以下功能:

1)識別發電機停運情況;

2)通過有功功率變化過程判斷機組停機是否屬于出線跳閘引起的停機;

3)對可能產生的電磁感應導致的電流殘值進行過濾，避免因殘值造成發電機停機誤判;

4)觸發長期保存故障時刻歷史數據。

本功能使調度人員及時掌握由于線路跳閘引起的發電機非正常停機故障，從而采取合理的電網控制措施。

3 PMU動態數據質量

同步相量測量裝置(PMU)具有毫秒級的數據刷新率且全網同步，可直接獲得表征電網同步運行特征的相角信息，成為大區互聯電網動態過程監測、分析的基礎，在電力系統得到廣泛應用與推廣［9］，是WAMS應用分析、預警的基礎。

目前，四川電網共接入PMU子站132個，設備投運時間小于3年占53.4%，3～5年占39%，6～10年占7.6%。運行中主要存在信息接入不完整、設備命名不規范、TA變比等配置參數不正確、回路接線錯誤、時鐘對時異常等問題，嚴重影響電網動態數據質量，因此關于PMU裝置動態行為規律及其性能評估的研究尤為重要。

為確保PMU信息及時、準確、可靠地反映電網運行狀態，提出了同步相量測量裝置(PMU)現場檢驗方案，規范PMU信息的接入，核查PMU量測數據的完整性和正確性，全面檢查配置參數、測量回路接線、通信表及轉換系數等內容，確保電網運行動態數據的可靠采集和使用。

3.1 現場檢驗范圍

同步相量測量裝置(PMU)數據集中處理器、采集單元、對時設備、網絡設備及通信鏈路、裝置測量回路接線等。

3.2 現場檢驗項目

從時鐘同步性、光纖通信鏈路、以太網通信鏈路及內網交換機、二次回路、PMU設備功能、靜態精度、裝置接線、信息配置和定值整定等方面，對PMU裝置及其測量數據進行質量分析，重點對PMU裝置運行穩定性、對時準確性、數據通信可靠性進行分析，發現問題及時整改。

現場檢驗需要進行的試驗項目如表1所示。

3.3 關于PMU時鐘同步問題的探索

以協調世界時間或世界標準時間(UTC)為基準進行同步采樣并轉換而得的相量稱為同步相量。電網同步相量之間的相位關系反映了電網相應交流電氣量的實際相位關系，因此PMU裝置時標的準確性非常重要［10］。

目前，智能變電站PMU裝置［11］采用站端統一時鐘同步系統IRIG－B碼等單向時間信號提供的同步信息，因此驗證PMU裝置時間信號的準確度、精度和穩定度是確保動態數據可靠性的重要基礎［12］。

表1 PMU現場檢驗測試內容

下一步工作中將深入研究PMU裝置時間同步監測功能技術要求，實現對時鐘接口狀態、對時服務狀態、時間跳變偵測狀態等的在線監測，切實提高電網動態監視基礎數據水平。

4 結論

智能電網調度控制系統是電網運行監視與控制的重要技術支撐平臺，該系統包含52個應用模塊，電網設備故障時不同應用推送出大量的告警或分析信息，對調度員造成困擾。所提出的綜合智能告警功能為各個監視和分析應用提供統一集中的信息輸出接口，有效整合、挖掘電網設備故障信息，并以可視化智能告警方式準確定位故障。WAMS應用作為重要告警源，通過優化在線擾動策略，提升PMU裝置動態數據質量等方式，實現對故障相別和重合閘動作的準確判斷，并推送至綜合智能告警，直觀表達核心故障。目前，該成果已成功應用于國網四川省電力公司電力調度控制中心，實現了220 kV及以上電網故障告警向華中分中心實時推送的功能，為調度安全生產提供了靈活堅強的技術保障。

［1］劉俊勇，沈曉東，田立峰，等.智能電網下可視化技術的展望［J］.電力自動化設備，2010，30(1):7－13.

［2］段剛，楊東，吳京濤，等.綜合智能電力系統動態監視平臺及其應用［J］.電力科學與技術學報，2011，26 (2):21－26.

［3］周宏，李強，林濤，等.基于WAMS量測數據的電網擾動和操作類型識別［J］.電力自動化設備，2011，31 (2):7－11.

［4］張曉莉，周澤昕，張道農，等.同步相量測量裝置的測試與評估［J］.電力科學與技術學報，2011，26(2):31－36.

［5］楊洪耕，明嬌，代海波.地區電網智能告警系統的實現［J］.電力系統及其自動化學報，2011，23(2):105－109.

［6］王爾璽，童淵，關杰.上海電網調度智能告警應用研究［J］.華東電力，2012，40(5):779－782.

［7］沈國輝，孫麗卿，游大寧，等.智能調度系統信息綜合可視化方法［J］.電力系統保護與控制，2014，42 (13):129－134.

［8］宋曉娜，畢天姝，吳京濤，等.基于WAMS的電網擾動識別方法［J］.電力系統自動化，2006，30(5):24－28.

［9］畢天姝，劉灝，楊奇遜.PMU算法動態性能及其測試系統［J］.電力系統自動化，2014，38(1):62－67.

［10］賀春，任春梅.相量測量單元綜合矢量誤差指標分析［J］.電力系統自動化，2012(4):110－113.

［11］許勇，張道農，于躍海，等.智能變電站PMU裝置研究［J］.電力科學與技術學報，2011，26(2):37－43.

［12］童旭，王珮璐，孫雅平.智能變電站時間同步系統在線監測技術的研究［J］.華東電力，2012，40(12): 2184－2186.

溫麗麗(1982)，碩士，從事電網調度自動化工作;

趙靜(1982)，博士，從事電網調度自動化工作;

郭亮(1982)，碩士，從事電網調度自動化工作。

When equipment failure occurs in power grid，every application function of dispatching automation system pushes out a large number of alarms or analysis information.How to extract important monitoring data and intuitively describe core failure is an important way to improve the application value of the system.Integrated intelligent visual alarm is based on some key technologies，such as alarm merging，related event inference，intelligent filtering of alarm rules.It can achieve the effective integration and mining of alarm information for power grid equipment，and can accurately locate the fault in a visual and intelligent way.Based on fault diagnosis technology of dynamic data feature，the alarm strategy and parameter setting of WAMS disturbance identification are optimized，and the dynamic data quality of PMU is promoted so as to effectively improve the accuracy of equipment fault identification，which provides an accurate and reliable technical support for dis－patching control.

integrated intelligent visual alarm;WAMS;on－line disturbance identification;dynamic data quality of PMU

TM73

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1003－6954(2015)06－0063－05

2015－08－14)