電力集控站人機交互體系及關鍵技術研究

許花， 蘆玉英， 程億強， 王一帆， 黃昆,3

(1. 南瑞集團 (國網電力科學研究院)有限公司, 江蘇, 南京 211106；2. 國電南瑞科技股份有限公司, 江蘇， 南京 211106；3. 智能電網保護和運行控制國家重點實驗室, 江蘇， 南京 211106)

0 引言

近年來電力行業的人機交互體系在不斷改進，建立了許多高效的系統[1]。文獻[2]對特定電壓下的變電站智能化系統進行研究和實現，搭建了基于SCADA系統的電力系統，并對人機交互系統進行設計，完善了集控系統的運行和管理，但該文獻缺乏管理單元的改進，總控效率較為低下，可能會出現運維事件相互沖突的可能。文獻[3]建立了一種集控站監控人機交互系統，與傳統人機交互體系相比，該系統解決了運維工作的干擾問題，搭建的人機交互界面可以實現多窗口同時管理，但是該系統在事故處理過程中的決策準確率無法保證，容易影響電力系統的正常運轉。為此，本文提出一種電力集控站人機交互體系及關鍵技術，下文將對該系統進行詳述。

1 集控站人機交互體系及其架構

本文針對電力系統集控站的應用場景，對人機交互體系及其關鍵技術進行改進。首先，對電力集控站的管理單元進行設計，在硬件結構部分，通過STM32微控制器實現變電站的信息采集[4]、對外通信、數據儲存以及人機交互等功能，在軟件部分，對電力集控站管理進行分析，實現了上述功能的模塊化。其次，對集控站多通道人機交互系統進行設計，在傳統單通道信息采集的基礎上，通過Bayes算法實現動作、圖像、聲音、觸覺等場景的信息融合，有效提升了集控站的管控能力。電力集控站人機交互體系示意圖如圖1所示。

圖1 集控站人機交互體系架構

由圖1可知，集控站人機交互系統可以分為四層。下面進行細化表達。

檢測層即變電站基礎設備層，主要負責電力的信息采集及整合、電路保護、故障報警和動作執行等任務。設備包括保護裝置、變壓器、智能電表、變壓器、溫控儀、環境傳感器和監測語音攝像[5]。整個系統分為主電源系統和輔助系統，主電源系統負責開關裝置、保護裝置和變壓器的狀態檢測、輔助系統負責開關量調節和電源狀態檢測等。

集控層作為該體系的核心系統，主要實現檢測層和調度中心層之間的信息傳遞，包括監測層的電力數據采集及控制，調度中心層的通信協議轉換等。根據集控層管控需求，針對不同的功能模塊配備獨立的集控設備，包括PLC、OPC和通信管理設備。各子系統均配有相應的上位機OPC接口[6-7]，集控層的電力信息通過上層軟件的OPC接口與調度中心層交互。

網絡通信層在數據交互中起著重要作用，為調度中心層和集控層之間電力信息的交互提供了通信通道。該系統利用現有網絡技術，通過光纖環網和移動4G/5G信道[8-9]進行傳輸，并以環網的形式接入集控站內的交換機。集控站的主交換機與系統構成環形網絡，建立防火墻以防止外源非法入侵，通信管理器負責實現信息轉換，轉換過后的數據通過TCP/IP協議進行傳輸。

調度中心層是電力系統的最終決策層，負責將集控層中的所有信息進行整合、處理、顯示和管理，實現集控站的人機交互。調度中心層主要由采集顯示、數據存儲、綜合控制、視頻語音和數據報表等模塊組成，從而實現工作人員的電力遠程監控管理，是電力集控站人機交互體系的最后一層，方便用戶根據實時數據及線路狀態圖實現電力遠程部署。

2 電力集控站人機交互體系及關鍵技術

2.1 電力集控站管理單元設計

由于電力建設規模不斷擴大，變電站信息量也大幅增加，需要對集控站人機交互系統的管理單元進行改進，方便調度中心實施決策。

本裝置采用基于ARM Cortex-M內核的STM32控制器作為集控站管理單元的核心芯片，硬件結構如圖2所示。

圖2 電力集控站管理單元的硬件框架

人機交互模塊包括鼠標、按鍵、話筒和顯示屏，分別和微控制器的I/O段和I2C端相連。其中，按鍵和鼠標通過上拉電阻與電源相連，實現單獨和組合命令的執行。由于顯示器信息讀寫效率較低，為了保障保護功能的正常運作，本文配置了89C51單片機負責對液晶顯示器、鼠標、話筒和鍵盤進行控制，通過串行UART實現51單片機與ARM的數據交換功能[10-11]。

電力測量模塊主要采用ADE7758集成芯片。它是一種微型的功率測量集成電路，動態范圍可達1 000∶1。它配有嵌入式高精度A/D轉換器和數字信號處理器，并具有數字集成、數字濾波和許多高效的電力監控和計算功能。該芯片主要有電流和電壓共6個模擬輸入通道。電壓和電流由芯片測量和計算后，可以轉換成其他電力數據。

保護模塊包括電壓電流互感器，有源濾波和比例放大電路，由于電力系統的電壓電流信號對于該管理單元來說并不匹配，因此需要對電流電壓互感器輸出的信號進行調整，加入調理電路將輸出信號轉換成適當范圍的信號，最終與STM32的模數轉換引腳相連[12]。

對外通信模塊通過以太網實現電力集控站的通信管理，網絡管理芯片采用Realtek的RTL8019AS，該芯片在全雙工模式下可以同時以10M/bits的速度實現數據的收發工作[13]。

另外，ARM外部選擇CY7C1041作為儲存芯片，該芯片是一種高速低功耗的SRAM，存儲容量能達到256KB，通常用于存儲采樣數據、計算結果、設定數據以及歷史故障等內容。

在軟件部分，軟件系統設計如圖3所示。

由圖3可知，對交互系統進行功能劃分，分別為① 實時數據采集；② 數據處理，主要負責電力速斷保護、過流保護、零序保護和重合閘等部分的數據處理，并將數據上傳至調度中心；③ 控制和執行功能，用來接收站調度中心指令，并根據指令對斷路器開關、分閘等采取執行動作；④ 通信功能，通過以太網實現調度中心層和集控層的PC通信功能，通過顯示器和管理單元對變電設備等進行控制。

圖3 電力集控站管理單元的軟件框架

該軟件系統基于嵌入式系統軟件進行設計，該軟件框架的特點是具有較好的擴展性和可移植性。根據任務隊列的形式，可以有效調用系統的功能模塊，實現電力集控站的管控功能，為人機交互系統提供邏輯支撐。

2.2 集控站多通道人機交互系統

傳統單一通道信息處理在集控站人機交互系統的效果較低，而多通道信息融合的人機交互體系可以將工作人員處理得到的信息進行融合加工。工作人員通過感知通道獲得信息，包括動作、圖像、聲音、觸覺等信號，完成特征表示和編碼[14]，有選擇地進入工作記憶區，針對特征進行關聯，針對具體集控站指令，主動處理根據具體任務調用注意、聯想、推理等機制，得到最終的判斷結果。

單一通道信號的表現形式為

(1)

然后在傳統單一通道的信息形式基礎上進行改進融合，可得到多通道信息表現形式如下

(2)

設第k個通道信號服從高斯分布，記作sk～N(uk,δk)

假設單個通道信號的置信度可表示為

(3)

則某時刻的多道信號融合后信息可以表示為

(4)

根據多個高斯通道的最大似然估計值，可以構建多通道感知場景的深度信息融合實驗，置信度越高，則該通道在信息融合后所占比重越大。

根據信息融合算法來進行多通道的數據統計和機器學習，本文選擇Bayes決策算法模型，該算法可以對各種集控站電力場景發生的概率進行計算修正，并根據期望值做出最優決策。

Bayes算法可根據多種人機交互通道概率對歷史故障進行反演得到整個人機交互系統的最佳評估策略，設不同通道信號分布概率集合為

P(S)=P(s1,s2,…,sd)

(5)

其中，d表示通道個數。

若已知某通道信號的邊緣概率為

Po(d)=Po(d|S)×P(S)

(6)

其中，Po(d|S)表示第d個通道的觀測值。

則該通道的聯合分布概率可以表示為

(7)

(8)

由此，根據Po(d)，Po(d|S)以及P(S)的先驗信息，可以得到精確迭代后的通道信息。

因為 Bayes 決策方法根據不完全情報反演出部分觀測條件下的最優決策的優點, 其在多通道信息整合分析、多通道觀測手段聯合建模分析上體現出一定優勢, 其在魯棒人臉跟蹤、用戶行為感知、機器人姿態估計和避障、情感理解、多源傳感器信息對齊及觀測數據分析等方面得到非常好的應用。

3 實驗與分析

3.1 實驗環境

本實驗對集控站監控管理數據進行分析計算，操作系統為Windows 7，使用的軟件為MATLAB 2014和LabVIEW虛擬儀器，總控部分使用Scada服務器。

3.2 實驗內容與結果分析

首先對集控站的人機交互體系的可行性進行驗證，選取某變電站110 kV下任意時段的監控處理數據顯示人機交互中心項目瀏覽如圖4所示。

圖4 集控站人機交互系統項目

該人機交互界面主要分為用戶登錄界面、系統選擇界面、系統調試界面、系統自動運行界面以及數據處理界面。通過這5個子vi實現電力及集控站的人機交互系統。

然后對電力集控站人機交互系統的準確度和效率進行驗證。固定實驗時間為24 h，將設計前后的集控站對變電站的監控管理進行對比，統計結果如表1所示。

表1 集控站監管方式比較

由表1中數據可知，相比人工管理電力集控站，人機交互系統能夠大大提高電力事故判斷速度與準確率，而相比較單通道人機交互系統，多通道人機交互系統不僅在處理件數上得到了提升，在準確率上也明顯提高，達到了97.2%。

由于集控站人機交互體系的好壞與變電站維護人員的體驗感直接相關，為了評估該系統在實際應用中的交互體驗，實驗邀請了30名相關工作人員對3個集控站的系統進行體驗和打分，將打分結果用區間和平均值的形式進行表示，得到結果如圖5所示。

圖5 三種集控站下人機交互系統評分

由圖5可知，改進后的多通道人機交互系統不論是在評分區間還是平均值均顯著大于單通道人機交互系統，說明工作人員在使用本文構建的交互體系時有更好的用戶體驗感。

4 總結

結合近年來電力網絡的快速建設，本文提出一種可行的集控站人機交互系統及其關鍵技術研究。在集控站管理單元部分對硬件部分進行設計改進，通過ARM微控制器實現對無人變電站的監控管理，并根據硬件結構特點對軟件部分進行搭建，為人機交互系統的操作奠定基礎。在人機交體系方面，對關鍵技術進行改進，改變以往單通道人機交互模式，對多種監控信息進行融合，利用Bayes對不同屬性的數據進行分析，為調度中心提出解決方案，本研究保證了網絡運行的可靠性。