一種基于FPN的750KV變電站故障診斷

左攀　王能乾　廖輝

摘 要 隨著我國現代電力技術的迅速發展，電網的結構變得越來越復雜，這也給電網中的故障判斷帶來了巨大的困難，本文針對750KV電網的復雜性，采用模糊Petri網（FPN）故障研究方法，將故障元件診斷模型分為雙網模型，即主網和冗余網兩個子網模型，并且在模型中運用信息熵理論，通過一系列模糊推理后得到最小故障診斷范圍，最后確定出故障的具體位置，研究結果表明該方法具有一定的實用性。

關鍵詞 750kV變電站 冗余保護 故障分析 信息熵 模糊Petri網

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A

0引言

西北750kV變電站包含三個電壓等級，即750kV、330kV、66kV，配有雙重保護配置，是西北地區的水火風電外送的大通道，其確保了華北、華中和華東等地區供電的可靠性。當變電站有異常時，各種保護所產生的巨大報警信息會增大故障診斷的難度，很容易出現誤判的情況，并且會使得故障范圍擴大。因此，750kV變電站的故障診斷對于電網的穩定運行具有重要的研究價值。

目前在故障診斷方面，國際上提出過很多方法，比如神經網絡、貝葉斯、遺傳算法專家系統、Petri網、粗糙集等。文獻[4]提出基于模糊Petri網的診斷方法構建了電網中各線路及元件的模糊Petri網故障模型，并且縮小了故障的定位范圍，然后對故障區域元件進行模糊推理，最后通過仿真得到結果。該方法在保護信息不完整時仍可以進行故障診斷，有著較強的通用性。

1冗余知識理論

1.1信息熵理論

文獻[5]提出信息熵理論，對于不確定的系統，若有限隨機事件的集合X表示它的狀態特征，為其取值為x的概率，則=1，（i=1，2，…，n），n為初始庫所的個數，集合X中任合一個事件的自信息量為：

I（x）=logz

將的數學期望定義為平均自信息量，稱為集合X的信息熵，即

H（X）=logz

1.2冗余知識表示

文獻[6]提出先建立元件的各保護子網與線路單側診斷子網、再建立綜合診斷子網的分層建模方法。當750KV電網存在異常時，它的冗余FPN模型可以用一個七元組表示，，由于其具有雙網雙保護配置，所以進一步把它分成兩個子網和，是元件的主網，是元件的冗余網，且。下文中i取m或r。

（1） 是主網和冗余網的模糊庫所的集合。

（2） 是主網和冗余網模糊變遷的集合。

（3） 是主網和冗余網的輸入函數。

（4） 是主網和冗余網的輸出函數。

（5） 是主網和冗余網庫所節點處的可信度。

（6） 是主網和冗余網的輸入輸出權值矩陣。

（7） 是主網和冗余網變遷可信度的閾值。

2冗余知識模型

2.1 750kV變電站系統主接線

圖1中的武海Ⅰ線為例子，構建其FPN診斷模型如圖2

當武海Ⅰ線故障時，根據保護裝置所發出的信息可以將故障元件范圍定位在武海Ⅰ線、武古Ⅱ線、330kVⅢ母、330kVⅣ母。

2.2 750KV變電站故障元件診斷

文獻[7-8]具體給出了冗余FPN的推理過程如下

（1）確定初始信息可信度

依據冗余知識構建武海Ⅰ線診斷模型中各初始信息的可信度如表1 。

（2）計算每個變遷的合成輸入可信度

設武海Ⅰ線診斷模型中所有的變遷輸入、輸出弧的權值為1/h，輸入、輸出弧的總個數為h.則每個變遷合成輸入可信度為：

（3）比較等效模糊輸入可信度與變遷閾值

假設主保護、近后備保護、遠后備保護的變遷閾值 分別為0.7、0.2、0.2，則

由于，則

G為m維列向量，m表示已觸發變遷的個數。當合成輸入可信度大于等于變遷閾值時，gi=1；反之gi=0，i=1，2，…，m。

（4）去掉合成輸入可信度中小于變遷閾值的輸入項H=EeG，經過這一步計算后，H中只包含變遷觸發的合成輸入可信度

（5）計算當前可得到的所有模糊輸出庫所的可信度

（6）將上述所求的結果不斷更新并重復步驟2至5，得：

（7）當時結束，得：

冗余網的診斷推理同上，有：

耦合網診斷推理過程也同上，有：

可疑故障元件武古Ⅱ線，330kVⅢ母，330kVⅣ母的故障診斷推理過程同上

最后可得到診斷結果如表2

表2：可疑元件的故障可信度

3結語

由于750KV變電站發生故障時的信息不完整和不確定性，本文采用模糊Petri網（FPN）故障研究方法構建了故障元件的冗余診斷模型，通過模糊推理和仿真縮小故障元件搜索范圍，從而大大降低了判斷故障診斷的難度，提高了故障診斷的效率，為電網中各種故障判斷提供了一種新的研究方法。最后診斷結果表明該方法具有很好的容錯性。

基金項目：西北民族大學中央高?；究蒲袠I務費資金資助項目：項目批準號：Y17107 。項目負責人：左攀 。

作者簡介：左攀（1994-）男，漢族，西北民族大學電氣工程學院在校本科生，主要研究方向為電氣工程及其自動化。

參考文獻

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