基于模糊綜合評判的智能變電站告警系統研究

張向東，許磊，王祥哲，魏佛送，陳大川，崔秀陽

（1.國網山東省電力公司濟寧供電公司，山東濟寧 272000；2.山東網聰信息科技有限公司，山東濟南 250000）

建設以智能變電站為核心的智能電網，是我國電網未來發展的目標。與傳統的變電站相比，智能變電站不僅具有電網運行數據采集、測量功能以及對一次設備保護、控制功能，同時通過對二次設備等全站進行統一建模的方式，可實現在線監測、自動調節、故障分析等高級功能[1]。

目前，對智能變電站系統化監測分析的研究逐漸增多，單一的增加采集數據已不能滿足智能化的需求，對采集的數據進行智能分析，增強告警系統的可靠性，為現場運維人員提供簡潔明了的告警信息，成為智能化變電站研究的一大熱點。文獻[2]將智能化的自適應故障解搜索算法引入智能變電站告警系統中，不僅可以適應不同的問題規模，還明顯提高了故障分析的速度。文獻[3]設計的檢修分析系統中的專家系統可綜合評價當前設備的運行狀態，并提供合理的檢修方案。文獻[4]則提出了基于模型驅動模式的設計方案，在此基礎上設計了分層分布式的智能告警高級應用總體架構，實踐證明其具有良好的告警效果。隨著智能算法的廣泛應用，智能變電站的監控系統也得到了快速的發展，但目前告警系統仍存在著一系列的問題，不能夠滿足實際應用的需求，如：智能變電站的信息量巨大，在提供豐富信息的同時，會帶來過多的冗余信息，增大現場人員的工作量，導致其可能忽略一些關鍵的故障信息，使故障不能得到及時的檢修處理，嚴重時可能引起大的停電事故；基于專家系統診斷的知識庫不完善，導致故障分析不準確，同樣會帶給現場工作人員一定的工作負擔[1]。

針對智能變電站監控系統目前存在的問題，本文中設計了智能變電站高可視化分析平臺，在此對其組成及應用進行簡單介紹，重點分析其告警系統的實現方案：采用模糊綜合評判的方法，對變電站內的故障異常信息進行嚴重程度劃分，從而實現智能變電站的“智能化告警”。該告警系統的設計可以提高現場人員的工作效率，為智能變電站的可靠安全運行奠定基礎。

1 智能變電站高可視化分析平臺

智能變電站高可視化分析平臺是通過對SCD（Science Citation Database）文件的解析進行圖形高可視化處理，進而實現直觀的全站高可視化分析。其主要構成如圖1所示，該平臺主界面由網絡連接圖和邏輯連接圖構成，可進行可視化方式查看、分析全站/單個間隔內的IED（Explosive Devices）網絡連接情況、虛通道、虛端子連接情況等，使得調測、分析過程更加簡單快捷。其中網絡連接圖可對SCD文件內定義的各IED的網絡連接狀況、IED設備當前的告警數量和級別、IED設備的當前流量進行展示，同時可以對IED設備進行事件關聯分析以及查看關聯事件記錄管理。邏輯連接圖則可以對SCD文件內定義的各IED的邏輯連接狀況、數據集乃至虛端子之間的邏輯連接、告警數量進行展示，同時可以對間隔和IED定位。整個平臺可以通過圖元的放大、縮小、還原以及拖拽、篩選等功能，進行簡潔明了的信息展示。

智能變電站高可視化平臺不僅能夠對變電站全景數據進行實時記錄、在線發現二次系統的配置錯誤、報文異常、IED裝置及網絡異常，及在全站數以萬計龐雜的虛端子/虛通道中迅速確定出異常連接，同時可對獲取的信息進行智能化分析，最終通過高可視化的方式對故障、異常信息進行準確定位和告警展示出來（見圖2），提高了二次系統運行的可靠性，真正實現了智能變電站監控系統的智能化。

圖1 智能變電站高可視化分析平臺構成圖Fig.1 The structure diagram of the intelligent substation high visualization analysis platform

圖2 高可視化平臺界面展示Fig.2 The exhibition of the intelligent substation high visualization analysis platform

2 高可視化平臺的告警系統

2.1 告警系統的作用

智能變電站是對站內實施全景數據的實時監測和記錄，因此采集到的信息同傳統變電站相比明顯增多，一旦變電站發生故障，獲取的告警信息也隨之增加，若不對其進行處理，可能會導致現場運維人員無法對故障及時判別處理，甚至會伴隨著嚴重事故的發生。針對該問題，智能變電站采用智能化的告警系統，對采集的站內信息進行合理的篩選處理，采用智能算法對故障信息進行快速判別，對保護動作進行分析，為現場運維人員提供準確的故障評價結果，從而提高智能變電站的安全可靠運行。

2.2 告警系統的構成

告警系統通常分為信息采集、信息篩選、故障分析、故障展示等部分。其中信息采集是通過智能變電站數據采集系統，獲取變電站網絡狀況、一二次設備運行狀況、以及其聯動關系等重要信息；對信息間時間間隔較大的信息、非故障類的信息以及非保護動作的信息進行篩選，從而降低信息的冗余度；采用專家系統[10]、人工神經網絡[2]等智能算法，根據現有的故障數據庫，進行非監督式的學習，進而實現對篩選后的信息進行故障分析診斷；最后將分析的結果通過文件、報表、圖示等方式展現出來，現場運維人員可根據故障分析結果及時地進行故障檢修處理[2]。常見告警系統的流程如圖3所示。

圖3 告警系統工作流程Fig.3 The work progress of the warning system

3 基于模糊綜合評判的告警系統

在智能變電站高可視化分析平臺中，告警系統引入了模糊綜合評判的方法。模糊綜合評判理論[5]是對受多種因素影響的事物作出全面評價的有效的決策手段，可充分描述具有模糊變化規律的物理現象[6-7]。

3.1 模糊綜合評判的數學模型

模糊綜合評判決策是一種基于模糊數學理論，綜合多種影響因素，可對事物進行全面綜合且有效的評價[8]。

3.2 模糊綜合評判在告警系統中的應用

1）建立因素集：U={u1,u2,…,un}，分別表示故障告警事件、異常告警事件、GOOSE告警事件、SMV告警事件、開關刀閘狀態等。

2）建立評判集：V={v1,v2,…,vm}，將告警事件的級別劃分為一級告警、二級告警、三級告警以及正常。

3）建立模糊評判矩陣Rf：由于對告警事件嚴重程度的劃分是模糊的，因此其告警事件并不是隸屬于某個等級，可能隸屬于2個甚至多個情況。隸屬度函數的種類較多，本文采用三角形和梯形組合的函數[9]，建立各告警事件對應不同告警級別的隸屬函數，如圖4所示。

圖4 告警級別隸屬度函數Fig.4 The membership functions of the warning level

各告警級別隸屬度計算如下：

①正常：

③二級告警：

④一級告警：

最終確定模糊判斷矩陣R：

4）綜合評判：對于權重A=(a1,a2,…,an)，取maxmin合成算法，即模型M=(∧,∨)計算，可得綜合評判C=A°R∈δ(V)，即對告警事件進行評判，最終評判結果可能是正常、一級告警、二級告警或三級告警。

表1 告警狀態及相應的運維檢修策略Table 1 Alarm status and the corresponding operational maintenance strategy

將模糊綜合評判應用于告警系統中，見表1，對告警事件進行嚴重程度劃分，并通過的紅、黃、藍種顏色分別表示告警級別的一級、二級、三級告警，現場運維人員可根據告警指示燈顯示的情況采取檢修措施，同時告警系統中提供具體的告警事件供檢修人員分析，如圖5所示。

圖5 高可視化平臺的告警指示燈展示Fig.5 The exhibition of the warning indicator light for the high visualization platform

4 結論

1）智能變電站高可視化分析平臺由網絡連接圖和邏輯連接圖構成，可進行可視化方式查看、分析全站的IED、虛通道、虛端子連接情況等，在對變電站全景數據進行實時記錄的同時，可對獲取的信息進行智能化分析，最終通過高可視化的方式對故障、異常信息進行準確定位和告警展示出來，提高了二次系統運行的可靠性。

2）告警系統是高可視化分析平臺的重要組成部分，該系統能實現對故障信息的快速判別，對保護動合理分析，為現場運維人員提供準確的故障評價結果。

3）基于模糊綜合評判的告警系統，可根據告警事件的級別進行劃分，通過簡潔明了的方式為現場運維人員提供可靠的告警信息，提高了運維人員工作效率，真正實現了告警系統的智能化。

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