一种基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统运行监控的故障识别技术领域，具体涉及一种基于概率推理 的虚拟信息融合电网报警方法。
【背景技术】
[0002] 电网发生故障或非正常运行时，调度中心能量管理系统（energymanagement system，EMS)会在很短的时间内连续接收到大量报警信息，包括电压越限、潮流越限、继电 保护装置动作、开关跳闸、重合闸、通信错误等各种警报。随着电网规模的扩大和各种智能 电气设备在电力系统中的应用，电网结构更加复杂，提交到调度中心的报警信息呈现爆炸 式增长，其中还包括各种错误报警。如何在短时间内快速处理海量报警信息，为调度运行人 员提供有效的辅助决策，是电力系统研宄的重点问题之一。
[0003] 到目前为止，国内外已经提出了多种基于人工智能技术的报警处理方法，主要 分为两类：基于模型类和基于规则类。其中，基于模型的方法研宄较晚，主要指2008年 Larsson博士跟瑞士电力公司合作提出的分层流模型电网报警。另外，《基于多信息融合的 电网故障技术研宄》（文清丰，硕士学位论文）通过研宄故障录波信息的特点，提出了基于 希尔伯特-黄变换的电气量故障模型，利用快速本征模态分析和希尔伯特变换，将电气量 故障信息转变为定量的故障测度进行电网故障诊断。针对故障后不同元件各自不同故障 特征，分别建立线路和母线判据模型，研宄基于WAMS量测量信息的故障诊断算法，充分利 用WAMS信息，弥补传统故障诊断方法在保护信息缺失、异常等情况下诊断不准确的缺点。 同时考虑保护、断路器动作的可靠性，在解析模型中引入模糊度、基于开关量求取解析故障 度，并结合电气量故障概率表征，通过D-S证据理论进行信息融合，实现多源信息融合的故 障诊断。
[0004] 基于规则类的方法研宄较为成熟，包括专家系统、人工神经网络（artificial neuralnetwork，ANN)、基于模糊概率推理、基于Petri网等。基于规则类的报警处理方法 多利用人工智能算法设定规则，将警报与事件的对应关系存入规则库，通过寻找符合规则 的事件来推断电网故障。这些方法在处理问题时都是将所有警报不加区分的统一处理，事 实上，电网发生扰动或故障时，所产生报警信息的80%是由同一个事件引起的，也就是说， 其中有大量冗余的重复信息，比如某条线路发生故障时，会产生线路的电压越限警报A，距 离故障点最近的继电保护装置会动作产生警报B，然后相应的断路器会跳闸产生警报C，A、 B、C之间有着内在联系，这样引起的信息冗余问题会严重制约报警处理的速度。但如果只 利用其中的一种警报，如保护动作警报，又会因电力系统运行中可能出现保护误动或拒动、 通信中断、通信错误等问题而影响判断的准确性。
[0005] 因此，如何既能全面地利用各种报警信息，又能对包含同一事件信息的报警进行 筛减，更加快速、准确地推理出引发报警的源头事件，是报警处理亟待解决的一个问题。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是提供一种基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，以解决电 力系统报警情况下的故障识别问题。
[0007] 为了实现以上目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于概率推理的虚拟信息 融合电网报警方法，包括如下步骤：
[0008] (1)根据电网扰动或故障发生时所收到的所有警报信息，确定所有的原因事件集 合Events，Events为元素e』的集合，再将所收到的所有警报信息进行分类，建立三个警 报序列集合：电压越限警报集合VUaJ、保护动作警报集合PR{aj、断路器动作警报集合 CB{aj，其中，ej为一个电网事件，ai为一条警报信息；
[0009] (2)根据概率推理理论，对元素e」相应的VUaihPRhhCBh}三个警报序列 集合同步进行事件发生概率进行计算，分别获取对应原因事件的发生概率PvJep、Ppk (ej)、 Pcb(ej);
[0010]⑶对Events中的所有元素对应的PvJej)、Pra(e」）、Pcb (e」）进行归一化处理分别 得到乃2(e，）、/^ (e，）、Zjcs (￡，）；
[0011](4)利用改进的D-S证据理论，将与元素e」对应的概率值Pvl(C)、PPR(e〖)>Pcb^j) 进行虚拟信息融合，得出故障判别结果。
[0012] 所述步骤（1)中，根据电网扰动或故障发生时的实际情况，以保护动作和相应的 断路器跳闸同步发生作为警报处理程序的触发条件，以警报处理程序被触发时刻作为一个 时间窗口TW(ts，te)的起点ts，最后一条断路器跳闸的警报作为TW(ts，te)的终点te，将警报 分类后按时间上的先后顺序分别并入相应的集合。
[0013] 所述步骤（1)中，确定所有的原因事件集合Events的过程如下：
[0014]对警报信息％，与其对应的所有原因事件集合为：
[0015]Event{aj= {e^e2,e3, . . . ,i=I, 2, 3. . . ,m
【主权项】
1. 一种基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 根据电网扰动或故障发生时所收到的所有警报信息，确定所有的原因事件集合 Events，Events为元素 ej的集合，再将所收到的所有警报信息进行分类，建立三个警报序列 集合：电压越限警报集合VUaJ、保护动作警报集合PR{aj、断路器动作警报集合CB {叫}， 其中，ej为一个电网事件，a i为一条警报信息； (2) 根据概率推理理论，对元素 e」相应的VUaiKPRiaiK CB{aj三个警报序列集 合同步进行事件发生概率进行计算，分别获取对应原因事件的发生概率PvJep、Ppk( ej)、 PcB(eJ); (3) 对Events中的所有元素对应的PvJej)、Pra (ej)、Pcb (ej)进行归一化处理分别得到 PnXe丨、、PpRXe)、PcB(ej) (4) 利用改进的D-S证据理论，将与元素 h对应的概率值i^)、Pps(e,)，进行 虚拟信息融合，得出故障判别结果。
2. 根据权利要求1所述的基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，其特征在于： 所述步骤（1)中，根据电网扰动或故障发生时的实际情况，以保护动作和相应的断路器跳 闸同步发生作为警报处理程序的触发条件，以警报处理程序被触发时刻作为一个时间窗口 TW(ts，te)的起点ts，最后一条断路器跳闸的警报作为TW(t s，te)的终点te，将警报分类后按 时间上的先后顺序分别并入相应的集合。
3. 根据权利要求1所述的基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，其特征在于： 所述步骤（1)中，确定所有的原因事件集合Events的过程如下： 对警报信息％，与其对应的所有原因事件集合为： Evθπ? {ci^} - 〇2j θβ,. . . ? i - Ij 2, 3. . . j m
其中，4的选取原则为1是e /斤引起报警序列集合的第一个元素。
4. 根据权利要求1所述的基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，其特征在于： 所述步骤（2)中，针对于元素％的任意一个警报序列，其对应原因事件发生概率的计算过 程如下：对于元素 ej，其对应的警报集合Alarm{ej} = Iai I i = 1，2, 3. . .，q}，那么定义一 个q维向量X = [Xl，x2, x3, . . .，Xq]，如果原因事件对应警报集合中的警报a i在时间窗口 !￥(%，〇内发生了，那么取\=1，否则取'=0，对￥1^1}、？1^1}、08{ &1}三个警报序列 中的任意一个，ej的发生概率为P(ej) = |X|/q。
5. 根据权利要求4所述的基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，其特征在于： 对VUaiKPRiaJ、CBiaJ三个警报序列中的任意一个，其对应的P(e」）的归一化处理的计 算公式为
6. 根据权利要求1所述的基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，其特征在于： 所述步骤（4)中，将Ppr(G j)、作为三个相互独立的证据进行信息融合，形成 新的证据，具体计算公式如下：
式中，m为识别框架B上的基本可信度分配，λ i为各个证据的权重因子。
7.根据权利要求6所述的基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，其特征在于， 权重因子Ai的计算公式如下：
【专利摘要】本发明公开了一种基于概率推理的虚拟信息融合电网报警方法，首先对接收到的警报进行分类和预处理，提取出电压越限、保护动作、断路器跳闸三类警报，有效筛减了警报中的冗余信息；其次对各类警报分别通过概率推理进行判断，得出可能的原因事件及事件概率，通过分类实现了对警报信息多角度、多层面的深度挖掘分析；最后用改进的D-S证据理论对三种判断结果进行虚拟信息融合，得出事件推理结果，包括报警源头事件、错误警报和遗失警报。该方法通过仿真验证表明其能有效提高了报警的时效性和准确率，在处理速度和准确率上都能满足电网实时报警的需要，可行性较大，具有良好的应用前景，并为以后的警报处理研究提供了新的借鉴思路。
【IPC分类】G06Q50-06, G01R31-08
【公开号】CN104764979
【申请号】CN201510144388
【发明人】袁鹏, 田春筝, 杨红旗
【申请人】国网河南省电力公司经济技术研究院, 国家电网公司
【公开日】2015年7月8日
【申请日】2015年3月30日