配電終端自診斷方法研究

吳棟萁,凌萬水,楊 濤,黃曉明,成曉瀟

(1.國網浙江省電力公司電力科學研究院，浙江 杭州 310014；2.上海金智晟東電力科技有限公司，上海 200233)

0 引言

配電終端是配電自動化現場監測與控制設備，其可靠性對配電自動化至關重要[1-2]。配電終端在實際運行過程中，出現故障的原因較多，惡劣運行環境(潮濕多雨等)、人為因素(參數配置錯誤等)、管理因素(桿塔傾塔)等都可能導致配電終端局部或整體發生故障[3-5]。一般而言，只有在配電終端完全離線、遙控拒動等故障情況下，運維人員才能得知配電終端發生故障，從而降低了配電終端的可靠性[6-8]。

文獻[9-11]依據國家電網公司配電自動化、實用化驗收準則，對配電自動化、實用化驗收內容與考核評價指標分別進行了研究。文獻[12-14]提出終端與主站注入的故障啟動條件的測試方法。目前，關于配電終端的研究大多集中在饋線自動化和配電自動化指標評價體系，對配電終端故障自診斷的方法鮮有文獻加以研究。

配電終端故障自診斷能夠及時、正確地對終端各種異常狀態或故障狀態給出診斷，從而預防或消除故障，保證配電終端安全可靠運行。本文提出了一種基于狀態序列進行故障自診斷的方法。根據檢測配電終端的運行狀態生成狀態序列，依據狀態判定規則和故障定義對狀態序列進行狀態判定與故障識別，生成故障信息判別向量與故障信息向量，從而支持對監控服務器和調試服務器進行故障狀態反演。

1 配電終端自診斷方法

配電終端主要由中央處理單元、操作控制回路、通信模塊、電源模塊(充電器和蓄電池)與采集單元組成，其組成如圖1所示。

圖1 配電終端組成圖 Fig.1 Composition diagram of power distribution terminal

根據自診斷的定義，可以將自診斷的過程分為自監控與故障識別兩個階段，如圖2所示。自監控階段需要系統對自身的運行情況進行監控；故障識別階段需要對可能發生的故障進行定義，描述每一故障的特征，并通過對不同故障間關聯關系的分析建立故障模型，使得系統可以根據故障模型，從異常狀態中快速找出導致異常的故障。

圖2 配電終端自診斷過程圖 Fig.2 Self-diagnostic process of power distribution terminal

為了快速識別故障以及故障類型，本文通過使用監控單元來監控系統關鍵點的狀態。這種監控方式簡單快速。例如，一個關鍵點可以是配電終端某模塊的物理指標，如采集模塊的測量值；也可以是系統內某變量或預設置的關鍵變量，如限值整定參數。全部關鍵點監測值評判狀態構成了在某一時刻的狀態向量M=(M[1],M[2],…,M[n])，即系統在該時刻的狀態。其中，M[i]為關鍵點i在當前時刻的狀態值評判值，其狀態評價評判依據為自診斷故障模型。

故障識別模塊依據系統狀態判定和轉換規則，形成故障模塊向量D=(D[1],D[2],…,D[n])。其中，D[i]為配電終端i模塊的故障狀態。終端可向監控服務器發送該數據向量，通知其自診斷結果。

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2 配電終端自診斷系統

2.1 配電終端核心模塊自診斷原理和方法

配電終端自診斷主要包括中央處理單元、操作控制回路、通信模塊、電源模塊和采集模塊的診斷。在自診斷過程中，如果發現故障，立即報警，顯示故障內容或故障代碼，并將診斷結果發送至監控服務器。下面詳細介紹主要模塊的故障自診斷原理和方法。

(1)中央處理單元。

中央處理單元是配電終端的核心，主要負責配電終端數據采集、故障分析、發送遙控命令以及通信處理等任務。

①任務運行狀態自診斷。

在中央處理單元運行的過程中，可能會出現由于環境問題(如高溫潮濕等因素)或者軟件Bug造成任務狀態運行異常的現象。通過軟件運行狀態監測程序，判斷軟件任務運行是否正常。其在狀態判定向量中對應的編號為M[1]。

②參數自診斷。

參數自診斷主要包括診斷配電終端系統參數(IP地址、設備地址)和限值整定參數(防抖時間、遙控保持時間、越死區值)。診斷方法是將終端內參數與自診斷模塊中參數進行自診斷。其在狀態判定向量中對應的編號為M[2]。

③對時自診斷。

通過設計自診斷對時中斷程序，在中斷恢復后將對時結果與程序進行比較判定。若相同，則全球定位系統(global position system,GPS)對時無故障。其在狀態判定向量中對應的編號為M[3]。

(2)操作控制回路。

通過采集中央處理器下發的遙控指令與采集模塊采集得到遙測狀態，并進行智能比對，判斷兩者的因果關系是否匹配。其在狀態判定向量中對應的編號為M[4]。

(3)通信模塊自診斷。

配電終端通信模塊自診斷包含上行通信和下行通信兩個部分。通信模塊故障自診斷方法是返送校驗。自診斷模塊向主站或上下游智能設備發出詢問命令，通過檢驗該模塊能否收到回應，判定模塊是否故障。其在狀態判定向量中對應的編號分別為M[5]、M[6]。

(4)電源模塊自診斷。

電源模塊的自診斷功能包括檢測電源電網側是否失電、接入的蓄電池是否失壓或者欠壓。其在狀態判定向量中對應的編號分別為M[7]、M[8]、M[9]。

(5)采集模塊自診斷。

配電終端的采集量包括遙測和遙信數據。遙測量又包括電壓值和電流值。為方便描述采集模塊自診斷模型，設遙測數據為ξ、閾值為ε、平均值為θ，設定差值大于δ為離群數據，則采集模塊自診斷判定原則如下：

若|ξ-θ|>θ，表示數據遠離均值，則判定采集單元故障；

若ξ>ε，表示數據大于閥值，則判定采集單元故障；

若ξ=0，表示數據為0，則判定傳感器探頭失效故障。

上述三種故障類型在狀態判定向量中對應的編號分別為M[10]、M[11]、M[12]。

通過對配電終端工作原理、故障自診斷過程以及故障自診斷系統進行分析，建立的狀態判定向量征兆類型及對應屬性值如表1所示。故障識別向量及對應屬性值如表2所示。

表1 狀態判定向量征兆類型及對應屬性值Tab.1 State decision vector symptom type andcorresponding attribute values

表2 故障識別向量故障類型及證兆類型Tab.2 Fault identification vector fault type and symptom type

2.2 故障自診斷算法

配電終端的自診斷啟動包括持續診斷、周期診斷以及監控診斷三種方式。根據自診斷模型及向量數據屬性，自診斷算法流程如圖3所示。

圖3 自診斷算法流程圖 Fig.3 Flowchart of self-diagnostic algorithm

在自診斷命令啟動后，由自診斷模塊的各監控模塊持續采集功能模塊中的狀態信息M[i]，并將其存入狀態緩存序列中。定義在j時刻生成狀態序列為Sj，則在(j+1)時刻生成狀態序列為Sj+1。在(j+1)時刻，將Sj與Sj+1序列中的值分別按照自診斷模型進行故障狀態判定，生成狀態判定向量值；若此時判定結果全為0，則此時自診斷結果為無故障；若存在非零項，則需進一步進行故障識別。

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3 現場應用

根據上述內容設計了配電終端，并進行了小范圍對比試點應用。將560臺終端安裝在實施區域共140條線路上。其中，65條線路共260臺配電終端啟動了自診斷模式，其他線路上的300臺配電終端未啟動自診斷模式。

按供電公司對配電自動化新建區域的規定，投運3個月內必須對新建區域內的開關進行一次遙控操作。因此，對連續100天的運行數據進行對比分析。運行數據表明，啟動自診斷模式的配電終端有內部故障發生時，可以在5 s內給監視人員發送預警。對于未啟動自診斷模式的配電終端，除了通信故障可以在主站上得到及時反饋外，其他故障只能等待遙控失敗或者故障處理失敗時才能被發現，從而降低了遙控成功率和自愈成功率。運行數據對比如表3所示。啟動自診斷模式的配電終端遙控成功率提升約5.4%，對應配電區域饋線啟動率提高22.2%，饋線自動化成功率提高30.2%。試驗結束后，所有終端全部啟動自診斷模式。

表3 運行數據對比Tab.3 Comparison of operating data

4 結束語

本文提出了一種配電終端自診斷方法。在介紹配電終端的原理與故障特性的基礎上，分析了配電終端的中央處理單元、通信模塊、電源模塊、操作控制回路以及采集模塊工作原理。詳細給出了各模塊的故障自診斷原理和方法，最后定義了狀態判定向量與故障識別向量的征兆與屬性值。該方法實現了對狀態緩存序列中數據的判定與識別。

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