智能變電站監測端口系統設計及其實現

張文軍， 王曉忠， 易善軍， 魏聰

(1. 國網內蒙古東部電力有限公司， 內蒙古 呼和浩特 010020;2. 國網南京南瑞集團公司(國網電力科學研究院)， 江蘇 南京 211106；3. 國電南瑞科技股份有限公司, 江蘇 南京 211106)

0 引言

到目前為止，已有較多學者研究了間隔層與過程層的運行保護、智能控制、狀態監測等內容，同時獲得了許多新的研究成果[1-4]，但很少有文獻報道關于站控層系統運行狀態的監測以及對其進行故障診斷方面的研究內容。文獻[5]有學者通過實驗測試了智能變電站中的二次設備運行過程監測情況并提出了相應的優化方法；文獻[6]設計了一種可以快速診斷智能變電站系統中二次設備產生回路故障問題的新方法；文獻[7]設計了一種可以對站控層進行測試的結構模型，之后測試了站控層監控主機運行模式以及遠動裝置各項業務功能，但這一方案并沒有實現設備的運行監測功能，也無法提前報警提示，不能滿足實際變電站的使用需求；文獻[8]設計了一套可以實時監控智能變電站狀態的高效監測系統，不過不能實現對站控層設備的深入分析。

選擇嵌入軟件以及無風扇硬件來構建間隔層與過程層，同時將設備的自檢結果快速傳輸至遠方，同時還可以對設備的實際運行狀態進行快速監測，從而達到很高的穩定性，并實現對運行過程的精確控制[9-10]。在站控層中除了遠動設備之外，通常選擇自帶風扇散熱的服務器硬件，不能達到很高的長期運行穩定性[11]。

為提高網絡系統以及實際應用過程的安全性，可以利用類UNIX系統來構建變電站的后臺操作系統，包括UNIX、Linux、凝思等，與Windows系統相比可以發現，類UNIX系統不能滿足普遍性要求，并且實際操作過程較為復雜[12-15]。常規網絡與大部分計算機監控軟件只能被應用于Windows系統，無法達到跨平臺的適應性條件，無法跟站控層中的應用業務進行高效交互，因此無法精確診斷變電站業務出現的異常情況，也無法把故障告警信息直接傳輸至調度端，不能對智能變電站的運行過程進行高效監視并對運維檢修造成了較大干擾[16-17]。

本文重點分析了智能變電站站控層系統的運行監視并測試了后臺核心業務的運行狀態，在此基礎上建立了能夠對整個站控層的設備運行情況進行監測的系統，提高了監測效率并在此基礎上優化了診斷修復的模式，能夠結合設定的異常故障閾值以及特征庫，完成異常報警功能，還可以利用告警直傳的方法來完成上傳調度的過程，對各類問題與隱患進行提前告知，以此確保智能變電站中的站控層設施能夠以穩定的狀態安全運行。

1 系統結構

系統結構，如圖1所示。

圖1 系統結構

可以看到組成該系統的具體結構，此系統通過常規C/S結構以分布式的結構被設置在站控層中，在各個監測設備上都設置了客戶端，同時在圖形網關機上設置了服務端以及存在異常的數據庫。

客戶端的作用是對本機運行參數進行監測并對各項數據進行收集，包括異常信息、故障參數、日志數據、顯示結果等。

服務端負責分析監測到的異常數據并對各類故障問題進行診斷，通過告警直傳模式傳輸各項信息。同時，為確保可以跟站控層業務實現相同的警報信息直傳效果，專門設置了監測服務端。

2 功能設計

2.1 客戶端設計

客戶端分別由硬件監測、一鍵啟停、系統檢驗、業務監測、軟件測試各模塊組成，同時各模塊又由多種細化功能構成，如圖2所示。

圖2 模塊及功能劃分

硬件監測模塊需要運用靜態與動態兩種數據包。對于軟件監測模塊來說，其功能是對系統的軟件運行情況進行監視并對越限問題進行告警，需要使用軟件靜態配置以及動態監測兩種數據包。

業務監測模塊的功能是對服務器變電站內各項業務的相關軟件運行情況及其異常狀態進行告警。組成站控層的各項設備也較多，每個設備分別完成各自特定的功能，并且在不同設備上設置的程序也存在較大差異，這就要求為各站控層設備設置合適的業務監測方式，確保監測系統能夠跟變電站的各項業務形成良好融合狀態。此模塊可以對現有設備的業務進程進行智能診斷，并自動收集故障報文并完成數據存儲，還可以通過遠程控制來調閱異常數據，對于一些簡單的故障可以快速修復。

2.2 服務端設計

服務端可以完成參數計算、故障分析以及警報信息傳輸的功能。

其中，參數計算與故障分析可以根據獲得的數據對故障信息進行準確診斷。可以完成對監測設備各項數據的精確分析，按照設置的閾值并結合實際獲得的故障特征分析數據是否存在異常情況，當發現結果異常時則作出異常判定。對故障進行診斷時需利用故障特征知識庫并通過推理機進行分析[11]，同時對故障數據通過專家進行診斷并實施智能決策分析，由此獲得最優化方案。

告警直傳模塊可以通過遠程方式傳輸異常告警數據，確保調度端能夠實時獲取各站控層設備發生的異常情況及各類故障信號，通過分析設備實際運行情況及其運行階段產生的異常數據進行相應的檢修處理[12]，使各類異常情況被快速處理。

2.3 監測策略

對于客戶端的監測，進行信息采集時所具備的實時性性能對整個系統的運行效率具有直接影響。因此當服務器保持正常運行狀態時，應減小輪詢的頻率，盡量降低對CPU與內存空間的占用，并在符合告警標準的情況下，能夠快速觸發輪詢監測，由此提升告警過程的靈敏性。是否需要采取告警措施需要根據被監測對象是否達到對應的觸發條件，只需判斷被監測對象變化程度，再根據變化程度對輪詢周期進行適當調節，以此達到所需的信息采集效率。

根據以上分析，本文選擇數據變化作為分析依據，構建得到具備周期動態變化特征的輪詢方案。該方法可以對跟現有被監測對象存在聯系的其它被監測對象都進行綜合處理。

通常可以利用下述步驟來完成周期動態變化輪詢。

第一步，采集T1時被監測對象和關聯對象數據；

第二步，對被監測對象改變值v進行計算；

第三步，當v<0時，采用Tn算法對后續輪詢時刻進行計算；

第四步：當v>0時，對Tf和Th數值高低進行判斷，當TfTf的情況下，除了需要利用Tn算法計算出后一輪詢時刻，還要進一步給出警報信息。

其中，T1為檢測對象當前時刻；Tn為被監測對象下一次時刻；v為相鄰兩次輪詢數值差；Tf為故障告函數計算值；Th為故障告警全局閾值。

3 系統實現

3.1 典型故障結構選取

本文通過分析獲得的監測數據、異常結果以及故障警報參數，構建了相應的分析模型，需要使用的數據表類型包含故障參數統計表、配置信息表、警報數據表等。典型故障結構選取，如表1所示。

表1 典型故障結構選取

3.2 特征庫的選定

異常數據與故障特征數據庫，如表2所示。

表2 異常數據與故障特征數據庫

根據站控層設備產生的現場異常統計結果與故障記錄，監測系統可以產生大量異常數據，由此構成最初的故障參數庫。并且，系統還可以選擇性更新新出現的異常與故障問題，在告警數據被確定為可將其作為特征數據進行運用的情況下，系統將新增特征庫，以此作為判斷故障的參考依據。當對站控層的設備形成的異常與故障達到更深入認識程度后，將會產生更大規模的故障特征庫數據，同時增強系統的診斷性能。

3.3 實現流程

利用特征庫完成周期輪詢監測，再通過智能分析獲得各項監測以及診斷參數。可以按照以下步驟對各類異常與故障情況進行診斷。

步驟1：對監測狀態繼續初始化，獲得額定閾值并建立故障特征庫；

步驟2：利用周期輪詢方式獲得站控層設備的進程狀態，從而達到在線監視的效果；

步驟3：智能分析各項異常參數測試結果，對站控層的設備進行運行狀態判斷，根據實際變化幅度對關聯被監測對象實施告警分析；

步驟4：結合實際得到的故障診斷結果給出合適的修復建議，判斷是否要進行修復及采取何種修復方式，并發出故障告警信息。

目前，該智能變電站監測端口系統已經在一些智能變電站上應用，包括國網內蒙古東部電力有限公司某480 kV智能變電站(操作系統為RHEL6.5)、江蘇國網南京南瑞集團公司某360 kV智能變電站(操作系統為solaris10)。經過實際應用發現該智能變電站監測端口系統成功監測出通信功能異常、程序內存泄漏等方面的不足，并及時把告警信息上傳給調度主站，通知維修及時維護異常設備，使異常故障得到快速處理，有效提升運行、維護效率。

4 總結

客戶端由硬件監測模塊和業務監測模塊組成；服務端可以完成參數計算、故障分析以及警報信息傳輸的功能。選擇數據變化作為分析依據，構建得到具備周期動態變化特征的輪詢方案。該方法可以對跟現有被監測對象存在聯系的其它被監測對象都進行綜合處理。

通過分析獲得的監測數據、異常結果以及故障警報參數，構建了相應的分析模型。根據站控層設備產生的現場異常統計結果與故障記錄，監測系統可以產生大量異常數據，由此構成最初的故障參數庫。利用特征庫完成周期輪詢監測，再通過智能分析獲得各項監測以及診斷參數。