基于D－S證據理論的電能質量在線監測算法研究

趙靜，溫麗麗，郭亮

(國網四川省電力公司，四川成都610041)

基于D－S證據理論的電能質量在線監測算法研究

趙靜，溫麗麗，郭亮

(國網四川省電力公司，四川成都610041)

電能質量水平高低是公司電網安全運行水平和優質服務水平的重要體現。現代電網不斷發展，提供了可靠性，保證了供電質量，但同時也帶來了潛在的危險，局部電網的某些設備或線路故障，可能誘發惡性連鎖反應，并最終釀成大面積停電的重大系統事故，嚴重影響供電可靠性。另一方面，近年來隨著節能環保和可持續發展觀念的建立，大量不可控制的電源點并入主網架，給電網的安全與供電可靠性帶來了巨大的挑戰。因此，研究和建立起一套高效的電網供電質量監測系統，實現電網內電壓、頻率和可靠性數據的全局的在線監測，對于提升安全運行與服務水平，具有重要意義。

電能質量;在線監測;證據理論

0 引言

電能質量水平高低是公司電網安全運行水平和優質服務水平的重要體現。隨著現代電力系統已步入高電壓、大電網和大機組時代，電網規模不斷擴大，區域電網相互之間的耦合程度越來越緊密，聯網程度的增強可以提高電網的可靠性與供電質量，但同時也帶來了潛在的危險，局部電網的某些設備或線路故障，可能誘發惡性連鎖反應，并最終釀成大面積停電的重大系統事故，嚴重影響供電可靠性。另一方面，近年來隨著節能環保和可持續發展觀念的建立，國家大力發展新能源技術，大量不可控制的電源點并入主網架、氣候等不可控制因素對電網的安全與供電可靠性帶來了巨大的挑戰。

因此，研究和建立起一套高效的電網供電質量監測系統，實現電網內電壓、頻率和可靠性數據的全局的在線監測，對于提升安全運行與服務水平，是十分必要的。基于此，國家電網公司于2012年年底開展了電能質量在線監測系統建設的試點工作。

電能質量業務涵蓋電網頻率、電壓和可靠性三方面內容，其中由省調度部門負責提供的數據主要為電網頻率指標、中樞點電壓指標以及設備停、帶電狀態。而這些電壓、頻率以及設備帶電狀態的數據主要取自主站調度控制系統中采集的站端基礎生數據。雖然說近年來國網四川省電力公司調度控制中心(以下簡稱四川省調)一直著力抓好站端基礎數據整治，但仍無法保證數據100%的準確，導致個別送出數據中顯示錯誤的停電信息。目前此問題只能靠人工修改，通過人工每日核對送入電能質量在線監測系統中的停電線路信息，返回核查當時是否正常停電還是數據錯誤導致的誤送。

1 基本理論

1.1 電能質量在線監測范圍

電能質量可以定義為:導致用戶設備故障或不能正常工作的電壓、電流或頻率偏差，其內容涉及到頻率偏差、電壓偏差、電磁暫態、供電可靠性、波形失真、三相不平衡以及電壓波動和閃變等。這次需要監測電能質量指標主要包括電網頻率、電壓和可靠性三大類指標。

從這三大類指標來分析，頻率指標將監控電網頻率指標，電壓指標將監測中樞點電壓指標和供電電壓指標，可靠性指標主要監測輸變電系統可靠性指標和供電可靠性指標。

1.1.1 頻率指標

電力系統頻率是指電力系統統一的一種運行參數，是電能質量的一個重要指標。中國電力系統的標稱頻率為50Hz，GB/T 15945－2008《電能質量電力系統頻率偏差》中規定:“電力系統正常運行條件下頻率偏差限值為±0.2 Hz”。電網頻率數據主要來自調度控制系統，通過調度技術支持系統數據的采集，實現電網頻率的最大頻率、最小頻率情況和責任頻率越限情況的統計，完成電網頻率合格率、越限指標等情況的在線監測。

1.1.2 電壓指標

電壓指標包括電網中樞點電壓和供電電壓兩部分。電壓是電能質量的主要指標之一，也是電網運行的最重要指標之一。中樞點電壓數據主要來自調度控制系統，通過調度控制系統數據的采集，實現母線運行的最高電壓、最低電壓情況和母線電壓越限情況的統計，并計算中樞點電壓合格率等監測指標，完成中樞點電壓指標的在線監測。供電電壓數據主要來自供電電壓自動采集系統，通過供電電壓自動采集系統實現電壓監測點的最高電壓、最低電壓和電壓監測點越限情況的運行情況統計，并計算各級單位的電壓合格率，完成供電電壓指標的在線監測。

1.1.3 可靠性指標

電力系統可靠性取決于發供電設備和線路的可靠性、電力系統結構和接線、備用容量、運行方式(靜態穩定和動態穩定儲備)以及防止事故連鎖發展的能力。可靠性指標主要監測輸變電系統可靠性指標和供電可靠性指標。對應調度部門送出數據為一次設備的帶電狀態信息。

1.2 D－S證據理論

D－S證據理論是一種不確定性推理模型，由Dempster和他的學生Shafer共同提出。它可以在已知證據的情況下，推斷假設的確信程度，當概率值已知的時候，證據理論就演變成為概率論。D－S證據理論的基本概念現介紹如下:

1)證據的不確定性

設U的冪集2U上定義了一個基本概率賦值函數m:2U→［0，1］，使m滿足

基本概率賦值函數m(A)表示了證據對U的子集A成立的一種信任程度。

信任函數定義為

2)證據的組合

對于相同的證據，由于來源不同，可能得到不同的基本概率賦值函數。D－S證據理論采取正交和來組合這些函數。

設m1，m2，…，mn是2U上的n個基本概率賦值函數，它們的正交和m=m1⊕m2⊕…⊕mn，且定義為

其中，

3)證據理論的推理

知識表示:系統的推理規則表示為

證據的描述:對于任何命題A?U，其信任函數為

似然函數為

類概率函數為

4)不確定性推理

匹配度函數:

命題的邏輯組合的情況

合取:

析取:

如果幾種規則支持同一命題，總的概率賦值函數定義為各規則假設得到的基本概率賦值函數的正交和，即

2 多決策融合電能質量在線監測算法原理

2.1 基本算法原理

圖1展示了現有電能質量在線監測方案的基本原理，所有指標由四川省調位于安全I區的智能電網調度控制系統經由簡單的邏輯判斷，將電網頻率、實時電壓以及設備停電狀態傳輸至位于安全III區的調度生產管理系統，調度生產管理系統再通過接口文件，將信息傳輸至國網電能質量在線監測系統。此方案優點在于直接利用現有SCADA信息，簡單方便，但缺點也較明顯，未經處理的SCADA生數據的可用度無法達到100%的要求，站端上送的瞬時跳零數據，導致誤送設備停電狀態。

圖1 現有電能質量在線監測方案

圖2所示為經過改進后的電能質量在線監測方案。它的原理在于采用智能電網調度控制系統現有的功能模塊，對采集的電壓、頻率、設備狀態等生數據進行融合判斷，由調度生產管理系統進行多決策分析，確定電網各設備當前運行狀態。

圖2 改進后電能質量在線監測方案

2.2 設備狀態變化可信度設置

設備狀態變化是基于SCADA(穩態監控)網絡拓撲分析結果的。即，某一設備相關聯的任一斷路器由合閘到分閘，該設備的狀態就會發生變化并發出設備狀態變化告警。設備狀態變化可信度設置如表1所示。識別框架:?={設備停運、設備運行}，可信度判斷時間間隔為斷路器變位時間前后60 s內。基于D－S證據理論的設備狀態判斷流程可如圖3所示。

圖3 基于D－S證據理論的設備狀態判斷流程

表1 設備狀態變化證據

各證據可信度應該按照設備所屬廠站電壓等級、裝機容量、投運年限等原因進行設置，如投運年限短、站端監控系統版本較新的廠站上送的信息可信度更高，而處于邊緣地區的廠站因為運維力量的差異以及設備工況的原因，上送數據的可信度也應相應較低。

各證據取值范圍在(0，1)，依據如下:

1)m1～m3證據

由于本站數據有一定的錯誤概率，故設備停運與運行的證據相差不大，取m1～m3{設備停運}= 0．6，m1～m3{設備運行}=0.4。

2)m4證據

m4{設備停運}=1－abs(對側潮流變化率－本側潮流變化率)，其中潮流變化率=abs((當前采樣點－前一刻采樣點)/當前采樣點)，本證據實質上是量度雙側潮流變化的一致性。

如果本側潮流變化率小于5%，取m4{設備停運}=0.5(即此證據不可用)。

表2 A電廠設備停運狀態證據融合判斷

表3 B電廠設備停運狀態證據融合判斷

3)m5證據

m5{設備停運}=0.6，當該站狀態估計合格率大于90%，反之則取為0.4，如當時全網狀態結果不收斂，則取值為0.5，當前證據無效。

4)m6證據

判斷原則與m1～m3一致，如該站無PMU裝置則取值為0.5，當前證據無效。

5)m7證據

如該站相應時間段無檢修計劃，則取值0.5，當前證據無效，如有檢修計劃，則取值0.6。

3 多決策融合算法實際應用分析

3.1 設備停運判斷實例

1)A電廠于2014年9月9日00:16分上送61號F刀閘狀態為分(此機組無出口斷路器)，經調閱曲線，61號機組量測由00:16的373.60 MW跳變為00:17的1.14 MW。兩回送出線路的量測、全廠有功出力以及對側潮流量測如圖4所示。PMU裝置量測信息與穩態監控顯示一致。調度生產管理系統中未檢索到該站停電檢修計劃。

圖4 A電廠2014年9月9日潮流情況

表2所示為A電廠機組停運的證據融合判斷結果，由于機組無出口斷路器，故開關變化判據改為出口隔離刀閘判據。m4證據因為本側潮流變化率大于5%，則m4{設備停運}=1－abs(對側潮流變化率－本側潮流變化率)，根據計算結果此處近似取為0.9。該站狀態估計合格率未低于90%，則m5{設備停運}取0.6。其余證據按照上一節描述進行設置。則得到決策結果為設備停運的概率高達98.3%，與實際相符。

2)B電廠于2014年8月27日13:32上送全站信息為0的信號。機組開關變為分位，有功量測(含機組與出線)變為0，對側廠站量測無明細變化。該站PMU信息未采集，調度生產管理系統中未檢索到該站停電檢修計劃。

表3所示為B電廠機組停運的證據融合判斷結果。m4證據因為本側潮流變化率大于5%，則m4=1－abs(對側潮流變化率－本側潮流變化率)，對側潮流變化率與本側潮流變化率不一致性較高，根據計算結果此處近似取為0.1。其余證據按照上一節描述進行設置。則得到決策結果為設備運行的概率高達80%，與實際相符。

3.2 算法適應性分析

該算法在一定程度上避免了站端錯誤上送遙測、遙信信號造成系統誤判設備狀態的情況，但如果當前廠站負荷潮流較輕，如有功長期停留在0 MW附近，則此時站端設備跳閘或計劃停運，可通過保護動作信號或輔助系統進行判斷狀態。但如果是錯誤上送遙信變位信號，此時作為量測變化的直接或間接判據均不可用，無可避免地無法通過信號本身進行正確的設備狀態判斷，僅能通過站端的視頻監控核實站端設備的實際情況。

4 結論

改進了現有的電能質量在線監測方案，并通過多組實例對改進方案進行了驗證，得出以下結論:

1)所改進的電能質量在線監測方案在一定程度上避免了錯誤遙測、遙信信號造成的設備狀態誤判，具有較好的適應性;

2)所改進的方案在設備負荷變化明顯時，具有更好的適應性及可行性。

下一步工作中，將同時從技術與管理兩個角度出發，對電能質量在線監測方案進行優化，在技術上研究負荷變化較小的情況下設備狀態的判斷方法，從管理上研究杜絕錯誤信息上送的手段，雙管齊下，進一步提升電能質量在線監測的水平。

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趙靜(1982)，博士，研究方向為調度自動化;

溫麗麗(1982)，碩士，研究方向為調度自動化;

郭亮(1982)，博士，研究方向為調度自動化。

The level of power quality is an important embodiment of safe operation and quality service of the company.The modern power grid continues to develop to provide the reliability and quality of power supply，but also brings the potential dangers.Some equipments or line failures in local power grid may cause a vicious chain reaction，eventually lead to power outages over a large area，and seriously impact on the reliability of power supply.On the other hand，in recent years，with the concept of energy saving，environmental protection and sustainable development，a large number of non－controllable power points are connected to the main power grid，which brings great challenges for the security and reliability of power grid.Therefore，it is important to study and establish an effective monitoring system for power quality，which can realize on－line monitoring for voltage，frequency and reliability of power grid and is of great significance to improving safe operation and service level.

power quality;on－line monitoring;D－S evidence theory

TM92

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1003－6954(2015)06－0080－05

2015－08－15)