電力調度自動化主站智能告警功能的工程應用及運行分析

鄭培文

（廣東電科院能源技術有限責任公司，廣東 廣州 510080）

1 引言

隨著電網(wǎng)規(guī)模的增大以及電網(wǎng)自動化水平的提升，電力調度自動化系統(tǒng)采集的信息量向海量化方向發(fā)展，給調度員的監(jiān)控工作帶來更大的壓力。在臺風等惡劣天氣下，廠站上送信息成倍增加，導致調度監(jiān)控人員對電網(wǎng)信息的監(jiān)控難度大幅提高[1]。

在調度主站現(xiàn)有的告警方式下，告警信息雖有分級，但大電網(wǎng)眾多設備產生的一級告警在突發(fā)事件時的并發(fā)數(shù)量非常大，且同時間不同信息容易相互交叉排序，直接影響了調度對告警事件的判斷速度及精準度。當電網(wǎng)面臨惡劣天氣例如強臺風時，告警信息流轉非常快，告警流水信息將直接溢出事件窗口，調度員不得不調閱歷史事項進行被動監(jiān)控，嚴重影響了電網(wǎng)事故分析處理的速度。由此可見，舊有的告警功能已經難以適應高效監(jiān)控的需求，需對海量告警信息進行更加快速、深入、智能篩選、分析、處理和總結，進而提高對電網(wǎng)整體運行狀態(tài)的感知能力和對故障或異常的處理速度。

在此背景下，智能告警技術應運而生[2-4]。調度主站智能告警模塊對海量監(jiān)控告警信息進行甄別和處理，通過原始告警信號的隱藏關聯(lián)性分析判斷電網(wǎng)故障或異常，形成簡潔明了的智能告警信息，將重要信息從海量告警信息中提取出來，為設備運維人員提供高效、直觀的告警信息和輔助決策依據(jù)，提高了電網(wǎng)事故分析的準確度，加快了電網(wǎng)事故判斷處理的速度，為檢修復電節(jié)約了寶貴時間。

2 智能告警邏輯推理模型

調度主站智能告警采用基于專家知識庫（規(guī)則庫）的邏輯推理方式進行故障的綜合研判。智能告警邏輯推理的UML 模型如圖1所示。

按邏輯推理元素數(shù)量的不同，邏輯推理分為單一推理、關聯(lián)推理兩類。其中，單一推理可以用于突出展示某類重要 的告警信號，將重要的告警信號從告警信息流中剝離出來，并可以結合運行經驗在推理結果中加入告警產生的原因及輔助決策，為調度運行人員分析處理提供參考。關聯(lián)推理可以將具有關聯(lián)關系的多個信息合并成一個綜合的告警信息，用于直觀展示電網(wǎng)故障或異常。

圖1 智能告警邏輯推理UML 圖

單一推理規(guī)則的簡要表達式如下：

式（1）中：X1為1 個邏輯推理元素，可以是原始告警信息、遠動量測信息等；R為邏輯推理結果。

關聯(lián)推理規(guī)則的簡要表達式如下：

式（2）中：f（x）為邏輯關系，可以包含與（＆＆）、或（|）、非（!）等邏輯關系，也可以包含大于（＞）、小于（＜）、等于（=）等比較關系；X1，…，Xn為n個邏輯推理元素。

示例1 推理規(guī)則表達式：

規(guī)則名稱：10 kV 線路事故跳閘，無重合閘信息。

邏輯推理元素：X1表示10 kV 零序保護動作；X2表示開關分位；X3表示重合閘動作。

邏輯推理結果：日期××時間××，××站10 kV××線事故跳閘，無重合閘信息。線路發(fā)生接地故障，請通知維護人員進行檢查。

3 智能告警工程應用

廣東電網(wǎng)已經在省、地兩級調度主站部署了智能告警功能[5-7]，涉及南瑞科技D5000、南瑞繼保PCS9000、東方電子E8000 三類不同的調度主站平臺。在南方電網(wǎng)一體化電網(wǎng)運行智能系統(tǒng)（OS2）[8-9]中，智能告警屬于電網(wǎng)運行控制系統(tǒng)（OCS）的一個功能模塊，如圖2所示。智能告警模塊獲取主站平臺提供的模型、數(shù)據(jù)、告警信息作為邏輯推理元素，經過推理分析后給出綜合信息，調用告警窗、圖形瀏覽等模塊展示推理結果。

圖2 智能告警模塊的運行環(huán)境

推理規(guī)則庫的完整性是影響智能告警功能實用化的關鍵因素。廣東電網(wǎng)結合運行經驗，提煉了智能告警推理規(guī)則庫，規(guī)則庫中包含百余條規(guī)則，規(guī)則內容涵蓋線路事故跳閘、主變事故跳閘、母線事故跳閘、安自裝置動作等電網(wǎng)故障或異常情況，實現(xiàn)了由針對單個信號的告警向針對具體事件的告警的轉變。

4 智能告警運行分析

廣東電網(wǎng)自2017年起針對智能告警已實用化運行的地級調度主站開展了長期的運行分析，通過比對調度日志，判斷智能告警推理的結果的正確性，進一步分析未正確告警的原因。

未正確告警主要包括漏告警、誤告警、告警結果異常三種情形。其中，漏告警表示應該給出推理結果但實際沒有給出推理結果；誤告警表示應該不會給出推理結果但實際給出了推理結果；告警結果異常表示給出了推理結果但推理結果的內容不正確。

運行分析表明，未正確告警的常見原因如下。

4.1 廠站端漏告警導致智能告警推理結果不正確

由于廠站端推送的原始告警信息不完整，缺少了告警推理分析需要的重要元素，導致智能告警不能給出推理結果，或給出不正確的推理結果。

某地區(qū)電網(wǎng)調度主站智能告警模塊配置的“10 kV 線路事故跳閘，重合成功”推理規(guī)則表達式如示例2 所示。

示例2 推理規(guī)則表達式：

規(guī)則名稱：10 kV 線路事故跳閘，重合成功。

邏輯推理元素：X1表示10 kV 線路保護動作；X2表示開關分位；X3表示重合閘動作；X4表示開關合位。

邏輯推理結果：日期××時間××，××站10 kV××線事故跳閘，重合成功。線路發(fā)生故障，請通知維護人員檢查。

原始告警信息：2018-09-16T14：04：15，××站10 kV××線703 開關斷開。2018-09-16T14：04：16，××站10 kV××線703 開關重合閘動作為動作。2018-09-16T14：04：16，××站10 kV××線703 開關閉合。

由于調度主站未收到線路保護動作告警信息，智能告警規(guī)則匹配失敗，不能給出推理結果，導致漏告警。

4.2 廠站端告警信號延時導致智能告警推理結果不正確

考慮到程序運行穩(wěn)定性，智能告警規(guī)則匹配時采用時間窗機制。從接收到符合某條推理規(guī)則的邏輯推理元素開始，啟動時間窗，計時結束后，結束規(guī)則匹配，給出推理結果，釋放軟硬件資源。

如果廠站端推送給調度主站的告警信號存在延時，邏輯推理元素的時間差超出了推理時間窗，則超出時間窗的告警信息將不能正確納入規(guī)則匹配過程，導致智能告警不能給出推理結果，或給出不正確的推理結果。

某地區(qū)電網(wǎng)調度主站智能告警模塊配置的“110 kV 線路事故跳閘，重合成功”、“110 kV 線路事故跳閘，無重合閘信息”推理規(guī)則表達式分別如示例3、示例4 所示，智能告警時間窗配置為10 s。

示例3 推理規(guī)則表達式：

規(guī)則名稱：110 kV 線路事故跳閘，重合成功。

邏輯推理元素：X1表示110 kV 線路保護動作；X2表示開關分位；X3表示重合閘動作；X4表示開關合位。

邏輯推理結果：日期××時間××，××站110 kV××線事故跳閘，重合成功。線路發(fā)生故障，請通知維護人員檢查。

示例4 推理規(guī)則表達式：

規(guī)則名稱：110 kV 線路事故跳閘，無重合閘信息。

邏輯推理元素：X1表示110 kV 線路保護動作；X2表示開關分位；X3表示重合閘動作。

邏輯推理結果：日期××時間××，××站110 kV××線事故跳閘，無重合閘信息。線路發(fā)生故障，請通知維護人員檢查。

原始告警信息：2018-05-29T22：48：15，××站110 kV××線零序方向過流I 段動作為動作。2018-05-29T22：48：15，××站110 kV××線1296 斷路器斷開。2018-05-29T22：48：39，××站110 kV××線重合閘動作為動作。2018-05-29T22：48：39，××站110 kV××線1296 斷路器閉合。

由于2018-05-29T22：48：15 的開關斷開信號與其后的重合閘動作、開關閉合信號之間的時間差超出智能告警時間窗（10 s），重合閘動作、開關閉合信號沒有納入規(guī)則匹配過程，智能告警判斷“110 kV 線路事故跳閘，無重合閘信息”。規(guī)則（如示例4 所示）匹配成功，給出的推理結果是：2018- 05-29T22：48：15，××站110 kV××線事故跳閘，無重合閘信息。線路發(fā)生故障，請通知維護人員檢查。與線路事故跳閘后的重合閘實際情況不符。

4.3 廠站端誤告警或主站端未及時掛牌導致智能告警推理結果不正確

廠站在調試、定檢時，會向主站上發(fā)送無規(guī)律的告警信號，這些信號不能反映設備的實際運行狀態(tài)。正常情況下，當調度員在主站掛上調試/檢修標識牌后，智能告警模塊可以過濾調試/檢修設備的告警信號。

實際運行過程中，調度員如果沒有及時掛牌或漏掛標識牌，調試/檢修信號將會參與智能告警邏輯推理，產生不正確的推理結果，干擾調度員判斷電網(wǎng)實際運行狀態(tài)。

4.4 主站智能告警推理模型配置不完善導致智能告警推理結果不正確

準確的原始告警信息、完善的推理模型、穩(wěn)定運行的規(guī)則匹配程序是影響智能告警推理結果正確性三個重要因素。 告警信號分類不正確、告警推理規(guī)則配置不正確將直接導致智能告警檢索不到正確的匹配對象，無法推理出正確的結果。由于此類原因引起的不正確告警問題相對容易排查，問題整改過后一般不會重現(xiàn)。

5 總結

長期運行經驗表明，調度自動化主站智能告警的實用化程度取決于原始告警信息的準確性和推理規(guī)則庫的完備性，調度機構通過智能告警的運行分析和未正確告警問題的閉環(huán)整改，發(fā)現(xiàn)并處理原始信號和模型存在的問題，在提升智能告警正確率的同時，也提升了原始信號和模型的質量。

推理規(guī)則庫是智能告警功能的核心，推理規(guī)則的制定對專家經驗的依賴度較高。隨著運行經驗的積累，推理規(guī)則將不斷得到完善，智能告警推理結果將更加豐富且準確，調度運行人員的監(jiān)控壓力將進一步減小。