基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法与流程

本发明属于电网故障诊断领域，具体涉及一种基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法。

背景技术：

电网故障诊断是实现智能电网自愈功能的重要应用。电网发生故障时，监测系统采集到的海量故障警报数据从本地自动装置上送至调度中心，电网故障诊断能够从海量的故障数据中迅速分析故障相关数据，发现故障原因，辅助调度运行人员及时进行事故分析与处理，快速恢复供电，保证了电网安全、可靠运行。

目前，常用的故障诊断方法主要有专家系统、人工神经网络、粗糙集、贝叶斯网络、petri网、解析模型、数值计算分析、多源信息融合等。有文献提出一种基于模型诊断的电网故障最优诊断的查询方法。该方法运用贝叶斯理论计算候选诊断的故障概率，并查询最大概率的候选诊断作为电网故障的最优诊断。有文献通过建立故障连接树实现了故障时电网拓扑结构和保护知识的表达，在此基础上运用petri网对故障知识进行逻辑推理，降低了故障诊断算法的复杂度。然而，在开关量信息误变位或丢失的情况下，它们会难以处理，即便有修正措施也会出现对诊断结果难以解释的问题。有文献通过提取各元件的故障录波不同类型的特征值，通过对这些特征值进行聚类来进行故障类型的划分。有文献利用广义差动原理，实现了仅利用故障录波数据进行差流计算来进行故障元件的定位。还有文献综合利用遥信数据和故障录波数据，将两者融合来进行故障诊断，取得了良好效果。以上方法在准确性、实时性和全面性方面各有建树，但很难将这三个方面结合到一起，形成一种能满足调度实用化要求的在线智能诊断方案。因此，需要设计一种能够结构上述问题的方法。

技术实现要素：

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法，用于解决如何在遥信信息发生畸变和保护或断路器发生误动、拒动时，仍能快速、准确、全面的分析出故障诊断结果的问题。

本发明提供了一种基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法，具有这样的特征，包括如下步骤：步骤1，利用数据采集与监控系统scada和故障信息系统fis获取开关量信息，并利用广域测量系统wams获取电气量信息；步骤2，建立故障编码数学模型，将遥信数据划分为故障过程字段编码、保护动作字段编码以及断路器跳闸字段编码；步骤3，将所有遥信组合方式经过上述的编码后，得到故障编码集；步骤4，将故障编码集中的各个编码字段分别聚类形成各自的聚类中心，即最优故障编码集，并将其做为概率神经网络分类器的分类目标，而后将故障编码集做为输入训练pnn，构造用于进行故障分类的pnn分类器；步骤5，建立故障启动模块，将开关量信息和电气量信息输入故障启动模块，进行诊断程序启动判别；步骤6，启动后，利用广域测量系统wams的电气量信息对开关量信息进行修正，得到修正后开关量信息；步骤7，将修正后开关量信息进行编码，输入pnn分类器进行识别，得到pnn开关量诊断结果，同时，利用电气量信息判别故障相，得到故障相识别结果；步骤8，建立故障分析模块，而后将pnn开关量诊断结果和故障相识别结果输入故障分析模块，进行信息畸变、误动以及拒动判别，得到故障分析结果，即最终诊断结果。

在本发明提供的基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2中，故障编码数学模型为：

gk＝(qk,pk,ok)

式中，qk为故障过程字段编码，pk为保护动作字段编码，ok为断路器跳闸字段编码。

在本发明提供的基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2中，故障过程字段编码包含的遥信时序信息为：保护动作—断路器跳闸—重合闸动作—断路器合闸—保护后加速动作—断路器跳闸，保护动作字段编码包含的遥信信息有：故障录波启动信号、保护装置故障信号、pt、ct断线信号、双套主保护及后备保护出口信号、双套远跳出口信号，断路器跳闸字段编码包含的遥信信息为：故障发生后一重合闸为时间分界的断路器各相位置。

在本发明提供的基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤5中，利用wanms中的采样电流来修正故障启动条件，并利用wanms中的采样电压来修正断路器位置。

在本发明提供的基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤8中，故障分析模块的逻辑分析路径对信息误报、漏报，保护误动、拒动，开关误动、拒动这些非正常情况均进行分析。

发明的作用与效果

根据本发明所涉及的基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法，首先提出一种基于pnn的电网故障诊断方案，可实现利用开关量信息对电网故障进行诊断，然后针对仅用开关量信息进行诊断的缺点，提出利用实时性强的wanms系统中的电气量对开关量进行修正的开关量校正方案，最后，综合前两点，通过构建故障分析模块，对保护和断路器信息畸变、拒动、误动情况进行分析，所以本发明从故障诊断的正确性、实时性，兼顾全面性的角度出发，进而实现对电网故障进行准确、快速、全面地诊断。

附图说明

图1是本发明的基于pnn的故障诊断流程图；

图2是本发明的pnn测试结果图；

图3(a)是本发明的断路器正常情况下的线路端电压波形图；

图3(b)是本发明的断路器断开后的线路端电压波形图；

图4是本发明的故障分析流程图；

图5是本发明的基于多源信息的故障诊断流程图；

图6是本发明的实施例1中的电网局部接线图；

图7(a)是本发明的实施例1中的故障电压波形示意图；

图7(b)是本发明的实施例1中的故障电流波形示意图；

图8是本发明的实施例2中的电网局部接线图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段与功效易于明白了解，以下结合实施例及附图对本发明作具体阐述。

本发明的一种基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法，包括如下步骤：

步骤1，利用数据采集与监控系统scada和故障信息系统fis获取开关量信息，并利用广域测量系统wams获取电气量信息。

步骤2，建立故障编码数学模型，将遥信数据划分为故障过程字段编码、保护动作字段编码以及断路器跳闸字段编码。

步骤3，将所有遥信组合方式经过上述的编码后，得到故障编码集。

步骤4，将故障编码集中的各个编码字段分别聚类形成各自的聚类中心，即最优故障编码集，并将其做为概率神经网络分类器的分类目标，而后将故障编码集做为输入训练pnn，构造用于进行故障分类的pnn分类器。

本发明中，电网一次设备发生故障，由继电保护检测出故障，并跳开故障元件两端的断路器，切除故障元件。其设备故障到故障元件切除完整的信号流程为：设备故障->保护动作->断路器跳闸->重合闸动作->断路器重合->跳闸保护动作->断路器->设备停运。

输电线路故障编码的数学模型为：

gk＝(qk,pk,ok)(1)

其中，qk为故障过程字段编码，包含的遥信时序信息为:保护动作—断路器跳闸—重合闸动作—断路器合闸—保护后加速动作—断路器跳闸；pk为保护动作字段编码，包含的遥信信息有：故障录波启动信号、保护装置故障信号、pt、ct断线信号、双套主保护及后备保护出口信号、双套远跳出口信号；ok为断路器跳闸字段编码，包含的遥信信息为：故障发生后一重合闸为时间分界的断路器各相位置。所以，继电保护的不同动作行为、不同操作回路的动作行为及断路器的不同跳合闸状态决定了gk的取值。

此外，gk的取值具有唯一性，其值决定了线路的故障类型及二次设备的动作状态。所以，通过gk取值的不同，实现对线路故障及二次设备的工作状态进行归类，从而实现对各种故障类型的诊断。由于没有重合闸，母线编码、变压器和电容器只有后两个编码字段，为2维编码。其编码方式与线路类似，只是各个位的具体信号不同。

首先对遥信数据字段进行划分和编码，然后再映射到多维数据空间，其映射变换为：

其中：a1...an为n个故障后遥信二进制数据矩阵，c1...cn为通过编码后的故障编码数据，f1...fn为n个故障编码映射函数。

通过公式(2)，实际上完成了遥信二进制数到n维编码空间(c1，...，cn)的映射，所以，利用遥信变位数据的故障诊断问题，转换为多维空间中的样本数据的归类问题。为了映射到n维编码空间，必须确定遥信二进制数据矩阵ai和故障编码映射函数fi，即确定遥信二进制数的编码方式。

遥信二进制数据矩阵数据的确定：编码的遥信二进制数据矩阵ai的数据结构如公式(3)所示，其值均为0或1的二进制数，由遥信变位数据确定。其中dn为编码所用到的关键遥信数据，d1到dn为编码不同的位，对应着不同的遥信报警信号，不同编码字段所对应的遥信也有所差别。如，对于输电线路的故障过程编码字段，dn包括线路差动保护动作、重合闸出口、线路后备距离保护动作、断路器分位等。保护动作字段编码，dn包括输电线路主保护、输电线路后备保护、ct断线、远跳保护等。如果发生遥信变位，相应位置的数据为1，没有发生遥信变位其值为0。

按照故障后遥信变位数据信息和ai矩阵的数据结构，确定遥信二进制数据矩阵ai的数值。

故障编码映射函数的确定：映射函数采用为遥信二进制数据矩阵分配不同的权重，然后累加求和的方式实现。编码的映射函数如公式(4)所示。

ci＝w·ai^t(4)

其中，w＝(20，...，2n)，为二进制权重向量。

二进制数据的权重表示该二进制数据在整个编码中重要程度，也是用来调整编码以达到分类目的的工具。比如故障录波标志位是电网发生故障的必要条件。继电保护动作和断路器发生变位时，如果没有收到故障录波遥信数据，则可能是变电站内部测试产生的频发数据，所以故障录波遥信应分配更高的二进制权重。并且故障录波有信号取0，无信号取1，作为闭锁信号，将其放在保护动作编码的最前面，只有在闭锁条件为0的情况下，后面的数值才有意义。如果闭锁条件为1，则这一项的编码数值会很大，偏离分类中心，所以此时编码无效。

以电网中的一次设备为单位，不同的一次设备会产生不同的遥信变位数据集。每一个二进制遥信数可能有0或1两种值，所以穷举每个一次设备故障的遥信状态数据的组合数目会很大，对应故障诊断空间的点的数目也很大。每个点对应于一种故障情况，意味着每两个故障点之间的距离很小，很容易出现误归类的情况。为了减少故障空间归类故障类型的个数，应该把相近似的故障类型进行聚类，减少故障类型的个数。同时还应该调整故障诊断空间点的位置，使得各点之间的距离最大化，形成最优编码集。所以，可以通过k-means聚类的方法，在故障空间内对相近似的故障类型进行聚类，最终形成数目较少的故障空间最优编码集，便于对故障后遥信编码的识别

在故障诊断空间内，各编码向量之间的距离越大，容错能力越强。所以，通过以上准则调整权值矩阵w，改变故障诊断空间中映射编码值的位置，使得各映射编码值之间的距离尽量大。通过k-means聚类和调整权值矩阵w，最终在故障空间内形成数目较少的几种故障类型，称之为故障诊断空间最优编码集，作为pnn分类器的分类目标。

将所有可能遥信组合方式经本方案编码后，故障过程字段、保护动作字段、断路器跳闸字段分别有3种、26种、12种编码，共3×26×12＝936组编码数据。各个编码字段分别聚类后形成各自的聚类中心，将其与本字段的故障类型描述一一对应，结果如表1所示。

各个字段可以分别诊断出不同的内容，通过不同字段诊断出的不同结果的组合，可以诊断出电网一次设备的不同故障类型和故障原因。各字段相互独立，诊断结果无关，所以最终的诊断结果是各个字段诊断内容的任意组合，共计3×6×4＝72种。

最终编码是三维编码，由于k-means聚类的聚类中心具有随机性，每次的结果都不相同，通过调整编码距离只能实现一维编码的准确聚类，所以本文利用pnn来进行最终多维编码的识别。

以上述所形成的936组编码为数据样本，为体现本方法的容错性，不以全部故障编码集作为训练样本，而是选其中每类故障的几个数据作为测试样本。用以正明只要一种故障经过编码后落到其对应的编码域中，即可实现正确诊断。即以其中836组数据作为训练样本，其余100组数据作为测试样本。设pnn的网络目标输出向量t＝[12……m]t，本文中m＝72，即上述所得到的72种故障类型。设pnn的输入矩阵为g，如公式(5)所示。

g为3×n矩阵，即n个3维编码gk，各个编码的形成方式已在第1章介绍过。

故障诊断流程如图1所示。首先通过本文的编码技术将遥信转换为空间编码，通过聚类形成最优编码集作为pnn的训练目标，然后将三维故障编码输入pnn训练分类器，实际故障发生后，将其遥信编码后输入分类器即可得出诊断结果。

调整编码过程种测试效果如图2所示，其中红色点表示标准故障类型，蓝色点表示实际分到的故障类型。由图可见，根据编码距离的不同，分类效果也有明显差别，并且根据多次实验结果来看，距离越大，分类效果越好，最终调整完距离后，可实现分类准确性100％。

步骤5，建立故障启动模块，将开关量信息和电气量信息输入故障启动模块，进行诊断程序启动判别。

本发明中，利用wanms中的采样电流来修正故障启动条件，并利用wanms中的采样电压来修正断路器位置。

步骤6，启动后，利用广域测量系统wams的电气量信息对开关量信息进行修正，得到修正后开关量信息。

针对仅用开关量进行诊断的缺陷，提出综合利用开关量和wams的电气量信息进行故障诊断的方法。

故障诊断启动条件：仅由开关量做为数据源的情况下，故障诊断启动条件一般为故障录波启动信号和全站事故总信号，为确保开关量信息的准确性，本发明引入电气量对其进行修正。本发明采用经典的三相电流采样值启动判据，启动判据定义为：

δf(t)＝||f(t)-f(t-n)|-|f(t-n)-f(t-2n)||＞1.25immax(6)

其中，

式中，ia(t)、ib(t)、ic(t)分别为a、b、c三相电流在t时刻的瞬时值，immax为正常运行时最大负荷电流的幅值，n为每周波采样点数。

断路器位置的判定：开关量诊断主要用到的遥信信息是断路器位置信号和保护动作信号。其中保护动作信号一般有冗余系统，并且scada、fis、保护信息子站的信息可以互相修正，所以其发生畸变的概率不大。而断路器位置信号由于没有可参照的信息就行互补修正，所以其畸变的概率相对较大。而一旦其发生畸变，现有故障诊断系统就可能给出错误的结果。因此，本发明采用wams的电气量信息对其进行修正，从根本上解决畸变问题。

采用ieee三机九节点模拟正常情况下和a相接地时断路器拉开后靠近线路端pt的电压波形如图3所示。

由图3可知，断路器拉开后，由于对地电容的影响，线路端pt所测得的电压短时间内持续衰减为0，若忽略对地电容影响，实际线路电压应该在两端断路器拉开后瞬间降到0。设断路器靠近线路一侧的pmu所测得的电压幅值量测量分别为ua、ub、uc，则可建立如下判据：

uφ＜uset(8)

式中，φ＝a，b，c；uset为电压阈值，为躲过线路低电压保护的定值，此处设为额定电压的70％。当三相中任意一相满足式(8)，即判定断路器为分位。接地故障时故障相电压为0，根据同步向量测量单元pmu所测得的故障相电压波形可直观判断断路器位置和重合闸情况。对于500kv线路一般采用单相重合闸，并且遥信信息可以分相显示断路器位置，所以此公式也可以用来修正500kv线路的分相断路器位置信号。

步骤7，将修正后开关量信息进行编码，输入pnn分类器进行识别，得到pnn开关量诊断结果，同时，利用电气量信息判别故障相，得到故障相识别结果，其中，判别故障相是对某次故障发生后该次故障的故障相进行识别。

故障相识别方法：由于仅根据遥信信息，500kv线路只能识别单相故障，两相和三相故障无法区分，220kv及以下线路无法识别故障相，本发明采用wams电流进行故障相识别，通过对同步向量测量单元pmu的采样电流计算，得出故障特征编码，将其依次与a、b、c、d四个特征集进行匹配，得出故障类型。兼顾全面性的同时又保障了故障诊断的实时性，并以此作为元件是否故障的标志。

步骤8，建立故障分析模块，而后将pnn开关量诊断结果和故障相识别结果输入故障分析模块，进行信息畸变、误动以及拒动判别，得到故障分析结果，即最终诊断结果。

本发明中，故障分析模块根据上述开关量诊断结果和上述电气量数据处理结果，对保护和断路器信息畸变、拒动、误动情况进行分析。其分析流程如图4所示，图中从开始框图随箭头方向指向矩形框图为一条逻辑路径，共9条路径已标在图中。因为断路器位置信息可由电气量进行修正，scada中的保护动作信息由fis进行修正，这个过程可以在数据输入故障分析模块之前完成，所以此处认为它们的信息是准确的。因此，图中的元件是否故障以故障相判别程序是否有输出为准，保护是否动作以是否收到保护动作信息为准，开关是否动作以电气量修正结果为准。结合下图故障分析模块分析出的保护误动、拒动，开关误动、拒动等情况，所有的非正常情况均可分析。需指出的是，当发生保护拒动时，需搜索相邻线路后备保护是否动作切除故障，单独做一个子程序输出搜索结果，以供路径4和路径5利用其结果进行逻辑判断。

本发明中的故障编码方案，通过调整编码可以做到包含所有保护和断路器均正常动作的情况下的故障识别，此时，由开关量诊断程序和电气量的故障相判断程序即可得出完整的故障诊断结果。但当发生保护或断路器误动、拒动等情况时，开关量诊断程序可能出现无法输出诊断结果或输出错误结果的情况，此时令开关量诊断程序分字段输出诊断结果，然后由故障分析模块分析误动、拒动情况，综合输出最终诊断结果。完整的故障诊断流程如图5所示。

<实施例1>

以华东某500kv线路发生的实际故障为例，故障发生前该线路接线示意图如图6所示。

某日18：09该线路发生a相接地故障后，两侧主保护动作跳开线路a相，然后重合闸动作，重合成功。线路两侧收到的遥信信息如表2所示。

a电厂的遥信信息齐全，可直接得出其故障编码为：384，768，2304。b变电站由于重合闸后缺少开关的合位信号，若不对其进行纠正，按照本文的编码将导致其误归类为“无重合闸”。故障时，5042、5043开关靠近线路侧的pmu记录的电压、电流波形如图7所示。

由图7(a)可知，重合闸后5042、5043两个开关靠近线路端电压较故障前没有下降，可判断都应为合位，断路器位置遥信信息丢失。修正后的编码为(384，768，2304)。将两个站的编码分别输入pnn分类器后，输出类别都为49，对照表1的描述可输出对应故障类型为“瞬时故障、重合成功；主保护动作，本线路故障；a相故障”。故障相判别程序的特征值集合a的计算结果为(1，1，0，0，0，0)，对应故障类型为a相接地故障。故障分析模块经过第9条分析路径，输出结果为“正确动作”。最后，本次诊断综合输出结果为：“a电厂：18：09，5108线发生a相接地故障；主保护动作，本线路故障；瞬时故障、重合成功，保护和断路器正确动作。b变电站：5108线发生a相接地故障；主保护动作，本线路故障；瞬时故障、重合成功。保护和断路器正确动作，5042、5043断路器合位遥信丢失。”可以看出本方案诊断结果详细、准确。

表1各字段聚类中心所对应的故障类型

表2线路两端soe报警信息

<实施例2>

取南方电网某处的实际故障案例进行诊断，如图8所示。

初始故障点在线路l1上，由于保护拒动、误动等原因造成连锁故障，最终导致6条线路跳闸，一个发电厂解列。事故实际发展过程描述如下：

1)线路l1发生a、c两相接地短路，s5侧零序i段、高频、距离保护同时动作，cb1跳闸；

2)线路l1的s1侧保护拒动，断路器未跳，造成线路l2的s8侧的零序iv段保护动作跳开cb7；

3)线路l4两侧零序iv段误动跳开cb3、cb4；

4)线路l6、l7保护拒动，导致1～4号主变压器低压过流保护动作，cb01～cb04断路器跳闸；

5)线路l8保护拒动，造成线路l11的p3侧零序iv段保护动作，cb24跳闸，线路l12两侧零序iv段保护动作，cb17、cb18跳闸。

6)线路l5的s11侧高频保护误动，cb16跳闸。

上述故障过程中均未收到重合闸信号，根据各个厂站的故障数据，以厂站为单位，分别对站内各个元件进行诊断。将所有故障数据输入诊断程序后，触发故障诊断启动算法的有s1、s5、s3、s7、s9、s11、p1、p3。其中，仅有线路l1两端的s1、s5的故障相判别程序的计算结果与特征集c相匹配，为(0，0，0，1，1，1，0，0，0)，代表a、c两相接地故障。而s1无保护动作信息，线路l1在s1端的故障分析模块经路径7输出结果“保护拒动”，从而触发图4中“相邻线路保护是否动作进行切除”搜索条件，可得出线路l6、l7、l8保护拒动。其他厂站均无故障相判别程序结果输出，本文即判为元件无故障；其中s9、p1、p3故障分析模块经路径5输出“可能发生连锁故障”，s3、s7、s11经路径4输出“保护误动”。由于故障区域为220kv及以下电压等级，故断路器跳闸字段编码为空，开关量诊断程序启动“分字段输出”模式。各个厂站的综合诊断结果如表3所示。

表3综合诊断结果

实施例的作用与效果

由实施例1和实施例2可知，采用本发明的方法可以实现各种情况的电网故障诊断，且该方法具有较高的可行性，能够准确、快速、全面地诊断电网故障，可满足调度实用化要求，从而实现电网故障的在线智能诊断。

因此，根据本发明所涉及的基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法，首先提出一种基于pnn的电网故障诊断方案，可实现利用开关量信息对电网故障进行诊断，然后针对仅用开关量信息进行诊断的缺点，提出利用实时性强的wanms系统中的电气量对开关量进行修正的开关量校正方案，最后，综合前两点，通过构建故障分析模块，对保护和断路器信息畸变、拒动、误动情况进行分析，所以本发明从故障诊断的正确性、实时性，兼顾全面性的角度出发，进而实现对电网故障进行准确、快速、全面地诊断。

上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。

本发明还可以提供实施基于多源数据及多维故障编码空间的电网故障诊断方法的系统，该系统包括：故障编码数学模型，用于对所述遥信数据进行编码；编码聚类模块，用于对编码字段进行聚类形成聚类中心；故障启动模块，用于对所述开关量的诊断进入启动模式；信息修正模块，用于对开关量信息进行修正；pnn分类器，用于对进行编码和修正后开关量信息进行诊断，得到开关量诊断结果；故障相识别模块，用于判断故障相，得到故障相识别结果；故障分析模块，用于对pnn开关量诊断结果和故障相识别结果进行信息畸变、误动以及拒动判别，从而得到故障分析结果，即最终诊断结果。