智能變電站測控系統可靠性評估

李生虎, 錢 壯, 唐彩林

(合肥工業大學 電氣與自動化工程學院,安徽 合肥 230009)

智能變電站測控系統可靠性評估

李生虎, 錢 壯, 唐彩林

(合肥工業大學 電氣與自動化工程學院,安徽 合肥 230009)

文章基于智能變電站單套測控裝置跨接雙網結構,提出新的測控系統可靠性模型,采用蒙特卡羅和故障樹混合算法求解。根據測控系統功能實現效果,引入運行狀態概率評估模型。算例分析對比測控系統和保護系統的可靠性指標,獲得測控系統各運行狀態的概率。研究結果對智能變電站測控系統的規劃設計和運行維護具有借鑒意義。

智能變電站;測控系統;蒙特卡羅仿真;故障樹;可靠性計算;狀態評估

0 引 言

與常規站相比,智能變電站結構及功能都存在一定差異[1-2],需要考慮其可靠性建模。文獻[3]分析智能變電站保護系統信息流拓撲結構,用最小路集法計算可靠性;文獻[4]采用可靠性框圖,基于不同采樣、跳閘方式,建立保護系統可靠性模型;文獻[5]采用分層馬爾科夫模型,對全數字化保護系統進行可靠性分析;文獻[6]采用動態故障樹方法建立3種網絡下的通信系統可靠性模型。但是現有文獻多針對保護或通信系統[7-9],測控系統可靠性評估未見相關研究。

作為間隔層二次設備,測控設備跨接過程層雙網,接收來自合并單元同步采樣的電壓、電流信息,并以GOOSE (generic object oriented substation event)機制與過程層設備雙向傳遞遙信數據和跳閘命令[10-11],完成監視控制等功能。對于工程上普遍采用“直采直跳”模式的雙重化保護系統而言,其組網方式為光纖直連方式,而測控系統采用光纖直連和交換機組網組合方式,且保護系統和測控系統實現功能不同,2個系統有相互獨立元件。

考慮到測控系統與保護系統存在重復元件,單獨分析測控系統不足以反映重復元件故障對測控和保護系統可靠性的影響。評估測控和保護系統可靠性,直接采用故障樹分析 (fault tree analysis, FTA)[12-13],重復元件多次參與計算,存在誤差,有必要引入蒙特卡羅和FTA相結合的混合算法[14-15]。從量化可靠性水平來說,測控系統部分功能的缺失,未必影響其整體功能的實現。僅以失效概率來量化測控系統可靠性,不能完全反映系統運行風險。

本文基于單套測控裝置跨接雙網結構,建立智能變電站測控系統拓撲結構,依據引起測控系統失效原因建立故障樹模型。采用蒙特卡羅方法抽樣剔除重復元件后的測控和保護系統所有元件狀態,消除重復元件對計算結果的影響,再依據FTA得到測控系統結構函數,合并得到系統狀態,計算可靠性指標。從功能實現角度出發,將測控系統運行狀態劃分為良好、一般、預警、嚴重。計算結果對比測控系統和保護系統可靠性指標,得到測控系統各運行狀態概率,可深入了解測控系統的運行特征,以優化系統設計、指導系統運行維護。

1 智能變電站測控系統結構

智能變電站過程層設備完全數字化后,采樣數據、開關狀態信息均需經過程層網絡到達測控裝置。目前220 kV及以上電壓等級智能變電站測控裝置大多采用獨立配置方式,配置模式一般為配單套測控裝置跨接雙網模式。以某220 kV智能變電站的線路測控系統方案為例,單套測控跨接雙網結構如圖1所示。

圖1 單套測控跨接雙網

測控裝置單套配置,跨接到過程層的A、B網。站內傳輸采樣值和開關狀態信息的方式分別為:220 kV保護A通過光纖直連方式直采A網合并單元MU1(merging unit)信息,直跳A網智能終端IT1(intelligent terminal);220 kV保護B通過光纖直連方式直采B網合并單元MU2信息,直跳B網智能終端 IT2;而220 kV測控一方面通過光纖直連方式直采MU1信息,來自MU1的采樣值信息單向傳輸到測控裝置,另一方面采用交換機組網方式采集MU1、MU2信息以及IT1、IT2信息,遙信數據和開關狀態信息以GOOSE 機制在過程層設備和測控裝置之間雙向傳遞。

2 智能變電站測控系統可靠性模型

2.1 測控系統拓撲結構

根據圖1將線路測控系統信息傳輸回路分為:直采線路MU1回路、線路MU1組網回路、線路MU2組網回路、線路IT1組網回路和線路IT2組網回路。直采回路采用光纖直連方式,直接根據信息傳輸路徑建立直采回路拓撲結構;各組網回路中不同交換機之間不能直接通信,由信息傳輸路徑,建立各組網回路的星型結構。綜上得到線路測控系統拓撲結構如圖2所示,圖2中,點劃線框內元件為測控系統特有元件,虛線框內元件為測控系統與保護系統共有元件。

圖2 測控系統拓撲結構

在后續圖表中符號如下:MCD為測控裝置;PR為繼電保護;MU為合并單元;IT為智能終端;TF為尾纖;TC為尾纜;OF為光纖;DF為配線架;SW為交換機。假設同步時鐘源可靠性大于系統內各裝置,故本文可靠性模型中不考慮同步時鐘源模塊。

同理,將線路保護系統的信息傳輸回路分為:直采線路MU1回路和直跳線路IT1回路。保護系統各信息回路采用光纖直連方式,再根據各信息回路的傳輸路徑,建立線路保護系統的拓撲結構如圖3所示,圖3中虛線框內元件為保護系統與測控系統共有元件。

圖3 保護系統拓撲結構

對比保護和測控系統的拓撲結構,就采集線路MU1信息而言,保護系統的直采線路MU1回路為單向信息傳輸回路,由合并單元出發,中間經尾纖、配線架、光纖等傳輸元件,最后到達保護裝置;與保護系統的直采MU1回路相比,測控系統直采MU1回路同樣由合并單元出發,中間傳輸元件增加尾纜,直至測控裝置;而測控系統中的線路MU1組網回路為雙向信息傳輸回路,由測控裝置發送所需采樣信息,經尾纖、尾纜、交換機、配線架以及光纖等傳輸介質,到達合并單元,合并單元接受指令,發送相應信息,經上述傳輸介質,最后到達測控裝置。MU2、IT1、IT2的信息傳輸原理與MU1類似,不再贅述。

2.2 測控系統FTA建模

測控系統FTA如圖4所示。以測控系統故障為頂事件,失效因素有直采線路MU1子系統故障、線路MU1組網子系統故障、線路IT1組網子系統故障、線路MU2組網子系統故障以及線路IT2組網子系統故障,各子系統之間為串聯關系。對各子系統進行失效因素分析,組成各子系統的元件互為串聯關系。對于直采線路MU1子系統而言,其由尾纖、尾纜、光纖、配線架、合并單元以及測控裝置等構成,若有1個元件故障,直采線路MU1子系統故障;對于線路MU1組網子系統而言,該子系統通過交換機組網方式構成信息傳輸回路,在組成元件上,除直采線路MU1子系統中所包含的元件類型,還增加交換機元件,同理若有1個元件故障,線路MU1組網子系統故障;線路MU2組網子系統、線路IT1組網子系統、線路IT2組網子系統的失效因素分析與線路MU1組網子系統類似。

同理,以保護系統故障為頂事件,保護系統失效因素有直采線路MU1子系統故障和直跳線路IT1子系統故障,2個子系統之間為串聯關系,且組成子系統的元件也互為串聯關系,由此建立保護系統的FTA模型如圖5所示。

圖4 測控系統故障樹

圖5 保護系統故障樹

3 測控系統可靠性仿真

設剔除重復事件后的測控系統和保護系統底事件總數為n,第i個底事件在第j次仿真中的失效抽樣時間為:

(1)

其中，Fi為第i個底事件失效分布函數;ηi為產生隨機序列的第i個數。非序貫蒙特卡羅仿真步驟如下:

(1) 設置測控系統最大仿真時間為tmax,測控系統由基本單元x1,x2,…,xn1組成,Z1,Z2,…,Zp為系統所有的最小割集,φr(X)(r=1, 2,…,p)為各最小割集的結構函數,由于系統由各最小割集串聯而成,測控系統的結構函數為:

(2)

(2) 設測控系統中n1個基本單元對應(1)式中的抽樣時間分別為t1j,t2j,…,tn1j,將上述抽樣時間由從小到大排序為tf1,tf2,…,tfn1,同時相對應的基本單元排序為x1′,x2′,…,xn1′。

(3) 依次將xk′(k=1, 2,…,n1)置為失效狀態,同時判斷xk′對應的抽樣時間tfk是否小于最大仿真時間tmax。若tfk

經多次仿真,計算測控系統失效概率、可靠度和基本單元模式重要度。

4 測控系統可靠性計算

4.1 可靠性指標

設系統最大仿真時間為tmax,將(0,tmax]分為m個區間,則任一時間段tr-1～tr失效次數統計為:

φj,r(tk,j) ,tk,j∈(tr-1,tr)

(3)

其中,N為最大仿真次數;φj,r(tk,j)為基本單元xk在第j次仿真的第r個時間間隔內的狀態變量。則t≤tr內系統失效的統計次數為:

φj,r(tk,j),tk,j≤tr

(4)

(1) 系統不可靠度。系統在時刻tr的不可靠度定義為Fs(tr)=P(t≤tr),其點估計值為:

(5)

其中,φj(t)為系統結構函數在第j次仿真中的狀態變量。

系統可靠度的點估計值為:

(6)

(2) 系統失效概率分布。系統在tr時刻失效概率分布為P(tr)=P(tr-1

(7)

(3) 系統平均故障間隔時間。系統平均故障間隔時間(mean time between failure, MTBF)定義為:

(8)

則系統MTBF的點估計值為:

(9)

(4) 基本單元模式重要度。基本單元xi的模式重要度定義為:

(10)

基本單元模式重要度用來判斷系統可靠性的薄弱環節,WN(xi)越大說明xi為系統的薄弱環節。

4.2 狀態評估

測控系統的運行狀態與各子系統功能實現相關。在2.2節測控系統可靠性建模中,各子系統互為串聯關系。在劃分測控系統運行狀態時,認為各子系統同等重要。元件故障直接導致某一子系統不可用,影響該子系統功能的實現,從而影響測控系統運行狀態。若某元件出現在不同子系統中的次數越多,該元件故障會導致越多的子系統故障,即測控系統的運行狀態越差。據此,將測控系統劃分為良好、一般、預警、嚴重4種運行狀態,測控系統運行狀態參數見表1所列。測控系統處于各運行狀態的概率Pk(k=1,2,3,4)為:

(11)

其中,Ω為各運行狀態對應故障元件的集合;l為測控系統的元件總數;ξi為各元件的故障概率。

表1 測控系統運行狀態參數

5 算例分析

智能變電站內元件可靠性參數見表2所列[3-7]。本文為驗證混合算法,設定所有設備的平均修復時間(mean time to repair, MTTR)為24 h[4],元件可修復且無冗余。所有元件的失效分布函數均服從指數分布。

表2 元件可靠性參數

設定測控系統、保護系統的最大工作時間分別為600 000 h和2 300 000 h,將其分成200個區間進行統計,蒙特卡羅仿真次數設為50 000次。對比FTA和混合算法下保護、測控系統的MTBF指標,結果見表3所列。相比于FTA,混合算法下的保護和測控系統的MTBF指標較大。采用FTA,重復元件多次參與計算,其可靠性計算結果偏悲觀。同時,相比于保護系統,測控系統的平均壽命遠小于保護系統。對于同一間隔,測控系統同時擁有保護A、B網的元件,其結構比單獨的保護A網結構復雜。

表3 不同算法下系統MTBF比較

測控系統和保護系統的失效概率分布、可靠度分布如圖6、圖7所示。在測控、保護系統的失效模型中,2個系統的失效概率分布曲線前半段呈線性,后半段由于失效概率數值非常小,曲線呈振蕩趨勢。由于各元件都為串聯關系,整體近似服從指數分布,擬合后的線性失效概率曲線可相應驗證。隨著時間的推移逐漸減小,在大約第18個時間間隔(測控系統在6 a后,保護系統在24 a后),2個系統可靠度下降到0.5。

圖6 測控系統可靠性曲線

圖7保護系統可靠性曲線

測控系統和保護系統的基本單元模式重要度排序見表4所列。對于測控系統而言,交換機的重要度最高,合并單元其次,配線架最低,由于在測控系統中交換機的故障率最高,合并單元其次,配線架最低;對于保護系統而言,合并單元的模式重要度最高,智能終端其次,配線架最低。

表4 元件模式重要度排序比較

智能變電站測控系統各運行狀態概率結果見表5所列。測控系統處于良好狀態的概率最大,處于其余3種狀態概率較低,從側面說明測控系統功能實現情況良好。但處于預警狀態的概率大于處于一般、嚴重狀態的概率。說明在測控系統中,隸屬2個不同子系統的同一元件數目較多。

表5 測控系統運行狀態概率

6 結 論

本文基于單套測控裝置跨接雙網結構,提出新的測控系統可靠性模型,采用故障樹和蒙特卡羅法相結合的混合仿真算法,引入系統運行狀態概率評估模型,得到以下結論:

(1) 相比于“直采直跳”模式的保護系統,跨接過程層雙網的測控系統結構更為復雜,平均壽命降低,失效概率提高;兩者可靠度下降幅度相同,測控系統所用時間遠小于保護系統。

(2) 對于“直采直跳”模式的保護系統,合并單元和智能終端為關鍵設備;而對于經光纖直連與交換機組網組合方式的測控系統,應首先關注交換機,其次為合并單元和智能終端。

(3) 測控系統處于良好狀態的概率最大,處于一般、預警、嚴重狀態的概率較小。因測控系統中隸屬于2個子系統的元件數目較多,處于狀態預警狀態的概率大于處于一般、嚴重狀態的概率。

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Reliabilityevaluationtomeasurementandcontrolsysteminsmartsubstations

LI Shenghu, QIAN Zhuang, TANG Cailin

(School of Electric Engineering and Automation, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)

The new reliability model for the measurement and control system(MCS) across linking two process level networks is proposed and solved by the hybrid method of Monte Carlo simulation and fault tree analysis(FTA). Based on the fulfillment of the expected function, the operating status of the MCS is probabilistically evaluated. The reliability indices of the MCS and protection system are compared by numerical analysis, and the probability of different operating states of MCS is obtained. The research results can be used for the planning and maintenance of MCS in smart substation.

smart substation; measurement and control system(MCS); Monte Carlo simulation; fault tree(FT); reliability calculation; state evaluation

2016-03-14；

2016-05-25

國家自然科學基金資助項目(51277049)

李生虎(1974-),男,安徽合肥人,博士,合肥工業大學教授,博士生導師;

錢 壯(1993-),女,安徽池州人,合肥工業大學碩士生，通信作者,E-mail:zh-qian93@126.com.

10.3969/j.issn.1003-5060.2017.09.012

TM721

A

1003-5060(2017)09-1209-06

(責任編輯 張 镅)