基于并行計(jì)算的智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障智能診斷方法

寧雪峰

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局，廣東 東莞 523000）

0 引 言

當(dāng)智能變電站的視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，調(diào)度中心將失去智能變電站的遠(yuǎn)程控制能力[1,2]。更難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)的故障，容易造成操作失誤[3,4]。對(duì)此，文獻(xiàn)[5]分析了工業(yè)過程監(jiān)控存在的故障問題，采用主成分分析技術(shù)，根據(jù)工業(yè)過程數(shù)據(jù)特點(diǎn)初篩歷史數(shù)據(jù)，建立混合判別模型判別工業(yè)過程監(jiān)控故障。文獻(xiàn)[6]通過數(shù)據(jù)降維方法，提取原始高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征信息，診斷間歇過程故障。文獻(xiàn)[7]針對(duì)多動(dòng)力裝置主機(jī)監(jiān)控存在的故障問題，設(shè)計(jì)信號(hào)采集數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)診斷其存在的故障。文獻(xiàn)[8]將加權(quán)t-SNE算法應(yīng)用到故障診斷中，增大故障區(qū)分度，降低故障的誤報(bào)率和漏報(bào)率。

將上述研究成果應(yīng)用在智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障診斷中，存在故障辨識(shí)度低的問題，為此引入并行計(jì)算技術(shù)，提出智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障智能診斷方法。

1 基于并行計(jì)算的智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障智能診斷方法

1.1 采集智能變電站狀態(tài)數(shù)據(jù)

根據(jù)智能變電站運(yùn)行周期，假設(shè)智能變電站穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的基波角頻率為ω1，諧波次數(shù)為n，各次諧波的余弦幅值為φcos，智能變電站當(dāng)前運(yùn)行時(shí)間為t，則智能變電站穩(wěn)態(tài)運(yùn)行過程中，一個(gè)周期函數(shù)i(t)為：

式中，φsin表示各次諧波的正弦幅值[9]。依據(jù)傅里葉級(jí)數(shù)原理，求取φsin和φcos，則有：

式中，dt表示對(duì)時(shí)間t的微分；T表示智能變電站完整運(yùn)行周期[10]。綜合式（1）和式（2）可以確定智能變電站n次諧波電流分量為：

綜合上述式（1）—式（3）的計(jì)算結(jié)果，可以得到n次諧波電流分量的有效值In'為：

按照上述4個(gè)公式的計(jì)算過程，假設(shè)智能變電站實(shí)部的電流向量和電壓向量與智能變電站虛部的電流向量和電壓向量相差一個(gè)，則按照如圖1所示的電流和電壓向量表現(xiàn)形式，計(jì)算智能變電站有功功率P、無功功率Q以及功率因數(shù)ψ。

圖1 智能變電站功率計(jì)算電流電壓向量圖

圖1中，I*表示電流向量，U*表示電壓向量，Ua表示a相線電壓，R表示智能變電站運(yùn)行電阻，X表示智能變電站運(yùn)行磁場(chǎng)，Ia表示a相線電流，Ub表示b相線電壓，Ib表示b相線電流，φ表示電流向量與電壓向量產(chǎn)生的電勢(shì)，φi表示電流i電勢(shì)，φu表示電壓u電勢(shì)[11]。

根據(jù)圖1所示的智能變電站功率計(jì)算電流電壓向量圖，計(jì)算智能變電站的P、Q以及ψ為：

綜合上述計(jì)算公式可以得到智能變電站運(yùn)行電壓、電流、功率、電勢(shì)以及周期等狀態(tài)量變化參數(shù)，依據(jù)這些參數(shù)，即可感知智能變電站監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。

1.2 感知智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)

依據(jù)此次研究采集到的智能變電站狀態(tài)量，感知視頻監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控智能變電站狀態(tài)量情況，以此判斷系統(tǒng)是否存在故障。其感知系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)過程如下，一是獲得智能變電站狀態(tài)量，二是獲得稀疏狀態(tài)量信號(hào)，三是通過低速壓縮采樣感知得到M維向量，四是傳輸存儲(chǔ)智能變電站重構(gòu)信號(hào)。

式中，ΦM×N表示M×N維的測(cè)量矩陣，χN表示N維的智能變電站狀態(tài)變量[12]。依據(jù)式（8）所示的系統(tǒng)狀態(tài)量數(shù)學(xué)模型表達(dá)式，需要對(duì)χN進(jìn)行稀疏處理，為此假設(shè)χN在稀疏基中的變換系數(shù)為：

假設(shè)測(cè)量矩陣Φ與基函數(shù)不相關(guān)，且M≠N，則式（8）中的系統(tǒng)狀態(tài)量M數(shù)學(xué)模型表達(dá)式可以改寫為：

1.3 劃分智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障

依據(jù)上述計(jì)算過程，感知視頻監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)量，結(jié)合視頻監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行特點(diǎn)，從系統(tǒng)的作用域和工作模塊兩方面劃分智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障。其故障劃分算法如圖2所示。

圖2 故障劃分算法

圖2中，A表示作用域，B表示工作模塊，fτ(·)表示故障劃分執(zhí)行函數(shù)。

1.3.1 作用域

將智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)劃分為若干個(gè)獨(dú)立工作的子作用域，且在工作過程中，每一個(gè)子作用域均具有一定的交互關(guān)系。當(dāng)并行計(jì)算得到其中一個(gè)子作用域故障時(shí)，就能夠依據(jù)該故障，并行診斷其他子作用域。為此將系統(tǒng)作用域記為診斷系統(tǒng)故障劃分執(zhí)行函數(shù)fτ(A)，其中，τ表示系統(tǒng)故障診斷時(shí)間，則有：

式中，∧表示邏輯運(yùn)算中的“與”符號(hào)；k表示作用域劃分的子作用域總數(shù)[14]。

1.3.2 工作模塊

視頻監(jiān)控系統(tǒng)在監(jiān)控智能變電站運(yùn)行時(shí)，將智能變電站分為不同的層次和模塊，分區(qū)域監(jiān)控智能變電站。將系統(tǒng)工作模塊記為診斷系統(tǒng)故障劃分執(zhí)行函數(shù)fτ(B)，則有：

式中，o表示工作區(qū)間劃分的工作模塊總數(shù)。

依據(jù)上述兩種系統(tǒng)故障劃分方法，根據(jù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行方式以及并行計(jì)算單元數(shù)量，智能選擇其中一種系統(tǒng)故障劃分方法，均衡劃分系統(tǒng)故障。

1.4 基于并行計(jì)算智能診斷系統(tǒng)故障

并行計(jì)算技術(shù)具有多個(gè)獨(dú)立計(jì)算單元，可以執(zhí)行多個(gè)線程指令，在空間域和時(shí)間域上同時(shí)計(jì)算系統(tǒng)故障。基于此，基于并行計(jì)算設(shè)計(jì)的系統(tǒng)故障智能診斷流程如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)故障智能診斷流程

圖3中，在執(zhí)行多個(gè)單元計(jì)算系統(tǒng)故障時(shí)，并行計(jì)算程序各部分?jǐn)?shù)據(jù)不存在交互與迭代。

基于圖3所示的系統(tǒng)故障智能診斷流程，結(jié)合智能變電站狀態(tài)數(shù)據(jù)以及感知到的視頻監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，劃分故障診斷單元，計(jì)算每一個(gè)單元中智能變電站狀態(tài)數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)綜合相似度，其計(jì)算公式為：

2 實(shí)例測(cè)試與分析

選擇基于混合型判別分析的故障診斷方法（文獻(xiàn)[5]方法）和基于擴(kuò)散距離的領(lǐng)域保持嵌入（Diffuse Distance Neighborhood Preserving Embedding，DDNPE）算法的故障診斷方法（文獻(xiàn)[6]方法）作為此次測(cè)試的對(duì)比方法。以某個(gè)智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為測(cè)試對(duì)象。該系統(tǒng)的應(yīng)急調(diào)度人員獲取應(yīng)急信息后啟動(dòng)應(yīng)急處置流程，將應(yīng)急信息、預(yù)警信息、應(yīng)急響應(yīng)信息以及應(yīng)急值班信息作為數(shù)據(jù)來源，并保證此類信息以一定的格式通過接口實(shí)時(shí)傳輸?shù)秸麄€(gè)應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)，可隨時(shí)查看智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)上傳的應(yīng)急組織和處置信息。從而驗(yàn)證基于并行計(jì)算的智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障智能診斷方法的有效性。

2.1 智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障設(shè)計(jì)

選擇智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)經(jīng)常出現(xiàn)的短路、特性阻抗干擾、圖像失真以及圖像細(xì)節(jié)丟失4種監(jiān)控故障作為此次測(cè)試故障，該4種故障在同一時(shí)間和頻率下的電流、幅值、相位波動(dòng)如圖4—圖6所示。

圖4 同一時(shí)間下4種故障的電流波動(dòng)

圖5 同一頻率下4種故障的幅值波動(dòng)

圖6 同一頻率下4種故障的相位波動(dòng)

如圖4—圖6所示的4種故障將同時(shí)出現(xiàn)在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，其故障相對(duì)數(shù)值如表1所示。

表1 系統(tǒng)故障相對(duì)數(shù)值

2.2 故障診斷結(jié)果

根據(jù)圖4—圖6所示的故障波動(dòng)，采用3組故障診斷方法分別診斷系統(tǒng)故障，依據(jù)表1所示的故障相對(duì)數(shù)值確定系統(tǒng)故障類型，其故障診斷結(jié)果如圖7所示。

圖7 4種故障診斷結(jié)果

圖7中，基于混合型判別分析的故障診斷方法和基于DDNPE算法的故障診斷方法診斷系統(tǒng)故障，得到的4種故障相對(duì)數(shù)值與設(shè)置的系統(tǒng)4種故障相對(duì)數(shù)值分別存在±10 A、±20%、±25和±19 A、±15%、±18的誤差，而研究方法診斷出的4種故障相對(duì)數(shù)值不存在誤差。可見，研究方法可以準(zhǔn)確診斷出智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)的故障類型。

3 結(jié) 語

此次研究提出了基于并行計(jì)算的智能變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障智能診斷方法，基于每一個(gè)子作用域之間的交互關(guān)系，結(jié)合智能變電站狀態(tài)數(shù)據(jù)以及感知到的視頻監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)劃分故障診斷單元。分析智能變電站穩(wěn)態(tài)運(yùn)行過程中的一個(gè)周期函數(shù)，充分利用并行計(jì)算程序，在空間域和時(shí)間域上并行計(jì)算系統(tǒng)故障，提高系統(tǒng)故障智能診斷效果。但由于未曾考慮系統(tǒng)可能出現(xiàn)的相似性故障，因此在今后的研究中還需深入研究故障智能診斷方法診斷視頻監(jiān)控系統(tǒng)相似性故障精度，進(jìn)一步提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)故障智能診斷方法性能。