智能变电站告警和辅助决策系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开一种运用专家知识库技术，对变电站的隐患或故障进行处理的智能告警和辅助决策系统。其包括中控计算机、智能变电站监控系统，在所述中控计算机中还设有专家知识库模块、专家知识解释模块、告警与决策推理机模块、系统数据仓库模块，本发明不仅以专家思维方式发现故障的本质，同时用专家知识形成解决方案来辅助故障处理人员处理故障。该系统通过对告警信息的分层优化、综合归纳、建立故障推理模型以及事故反演，有效用于指导和帮助运行人员快速对事故或异常做出准确判断，同时对变电站的各种数据及运行状态进行实时分析和处理，从中发现系统存在的安全隐患，并自动产生相应的告警信息，提高变电站运行管理水平和供电的可靠性。
【专利说明】智能变电站告警和辅助决策系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种变电站自动化控制预警系统，特别涉及一种能对隐患或故障及时处理的智能告警和辅助决策系统。
【背景技术】
[0002]随着社会经济的高速发展，各行业对电力的需求越来越大，电力用户对电网的供电可靠性的要求也越来越高。
[0003]目前变电站自动化化控制系统中对告警信息的处理，包括SOE信息、遥信变位信息、保护事件信息、遥测越限信息、系统信息等，只进行简单的分级、分类处理，当变电站发生事故时，值班运行人员陷入浩瀚的告警/事故信息中，无法快速判断事故原因，通常主要是依据故障处理人员的经验和一些处理规程来进行，这样有可能导致故障处理方案不完整，对故障处理不彻底，严重时，易使故障扩大而发生较大事故。
【发明内容】
[0004]本发明要解决的技术问题是提供了一种运用专家知识库技术，对变电站的隐患或故障进行处理的智能告警和辅助决策系统。
[0005]为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为:
[0006]本发明的智能变电站告警和辅助决策系统，包括中控计算机、智能变电站监控系统，在所述中控计算机中还设有专家知识库模块、专家知识解释模块、告警与决策推理机模块、系统数据仓库模块，其中，
[0007]专家知识库模块用以保存专家知识和专家思维模型；
[0008]专家知识解释模块将从外部获取的专家知识存储于专家知识库模块中，需要时，将存储于专家知识库模块中的专家知识和专家思维模型调出提供给告警与决策推理机模块进行分析处理，再将分析处理结果保存在专家知识库模块中；
[0009]告警与决策推理机模块通过专家知识解释模块调用存储于专家知识库模块中的专家知识，建立专家思维模型，并结合由系统数据仓库模块调出的相关数据和信息，对变电站自动化控制系统进行检测和分析，以产生智能告警和辅助决策的处理结果，同时，将所述处理结果和所建立的专家思维模型存储于专家知识库模块中；
[0010]系统数据仓库模块用以存储变电站自动化控制系统中动态、静态数据和信息。
[0011]所述专家思维模型包括全站类模型和间隔类模型。
[0012]所述专家思维模型为基本模型，该基本模型由“信号”、“节点”和“结论”构成，“信号”为基本模型的输入点，“节点”为所述“信号”的汇聚推理点，“结论”为“节点”推理后所
得的结果。
[0013]所述专家思维模型为单“节点”多输入模型，即由至少二个所述的“信号”、一个所述的“节点”和一个所述的“结论”构成。
[0014]所述专家思维模型为交叉输入并列模型，即由至少二个基本模型并列联结构成，其中，至少有一个“信号”同时为至少二个基本模型的输入点。
[0015]所述专家思维模型为单级联模型，即由至少二个单“节点”多输入模型串联构成。
[0016]所述专家思维模型为多级联模型，即由至少二个交叉输入并列模型串联构成。
[0017]所述“信号”为报警信息、遥控“信号”、遥测“信号”或推理结果。
[0018]所述的专家知识库模块为SQL SERVER数据库或SQL ORACLE数据库。
[0019]所述智能变电站监控系统包括变电站辅助系统监控平台、DH2000机房监控系统、高压和无线式开关柜测温系统、电缆测温系统、电缆综合在线监测系统、视频监控系统、机房监控系统和GPS卫星综合对时校对系统。
[0020]与现有技术相比，本发明不仅可以以专家的思维方式发现故障的本质，同时用专家知识形成解决方案来辅助故障处理人员处理故障。
[0021]本发明的系统通过对告警信息的分层优化、综合归纳、建立故障推理模型以及事故反演，可有效用于指导和帮助运行人员快速对事故或异常做出准确的判断，同时对变电站的各种运行数据及设备运行状态进行实时分析和处理，从中发现变电站运行系统可能存在的安全隐患问题，并自动产生相应的告警信息，从而提高变电站运行管理水平和供电的可靠性，具有较高的应用推广价值。
【专利附图】
【附图说明】
[0022]图1为本发明系统结构示意图。
[0023]图2为专家思维模型的基本模型示意图。
[0024]图3为专家思维模型的单“节点”多输入模型示意图。
[0025]图4为专家思维模型的交叉输入并列模型示意图。
[0026]图5为专家思维模型的单级联模型示意图。
[0027]图6为专家思维模型的多级联模型示意图。
[0028]附图标记:
[0029]“信号” 1、“节点” 2、“结论” 3。
【具体实施方式】
[0030]本发明的目标是在智能化变电站自动化控制系统中通过运用专家知识库，能及早发现变电站运行系统中的隐患问题，保证设备的安全运行。同时在对变电站进行故障处理时，运用专家知识库，为故障处理提供辅助决策，使故障得到有效和快速解决。
[0031]如图1所示，本发明的系统，包括中控计算机、智能变电站监控系统，在所述中控计算机中设有专家知识库模块、专家知识解释模块、告警与决策推理机模块、系统数据仓库模块，其中:
[0032]I)专家知识库模块是保存在数据库中的专家知识及专家思维模型，专家知识和专家思维模型保存在成熟的商用数据库中，如SQL SERVER数据库、ORACLE数据库等。
[0033]2)专家知识解释模块将从外部获取的专家知识存储于专家知识库模块中，需要时，将存储于专家知识库模块中的专家知识和专家思维模型调出提供给告警与决策推理机模块进行分析处理，再将分析处理结果保存在专家知识库模块中，该专家知识库模块具有自学习能力。[0034]3)告警与决策推理机模块通过专家知识解释模块调用存储于专家知识库模块中的专家知识，建立专家思维模型，在系统运行时对模型进行实例化处理并结合由系统数据仓库模块调出的相关数据和信息，对变电站自动化控制系统进行检测和分析，并将处理结果提供给自动化控制系统以产生智能告警和辅助决策的处理结果，同时，将所述处理结果和所建立的专家思维模型存储于专家知识库模块中。
[0035]4)系统数据仓库模块用以存储变电站自动化控制系统中动态、静态数据和信息。其由自动化控制系统提供全站的数据和信息，由推理机进行知识推理；将推理机的推理结果提交自动化控制系统进行处理。
[0036]所述专家知识库模块包括如下用途:
[0037]I)解释:根据自动化控制系统的要求，从专家知识库中检索相应的专家知识，提供给自动化控制系统使用。解释方法功能包括了:对系统告警信息进行分类、分级处理，能辨识出重要信息和次要信息；提供对各种告警信息明确和详细的解释；对确定的故障能够提出故障处理的解决方案。
[0038]2)诊断:在对故障进行分析时，推理机根据故障发生点前后一段时间的数据和报警信息，运用知识库中建立的专家思维模型，来诊断系统故障，发现导致故障的真实因素，同时提出处理方案和意见。
[0039]所述报警信息包括提示信息、告警性信息和事故变位信息，其分别如下:
[0040]A、提示信息:开关储能电机动作及复归；保护启动及动作信号返回；远近控操作动作(切换开关)；故障录波器启动信号。
[0041]B、告警性信息:保护装置异常(电源故障、闭锁、自检等)告警；故障录波及自动装置异常告警；保护及自动装置通信异常告警；开关机构异常信号；所有交流系统有关告警信号、失电、空气开关跳闸等；主变工作电源(备用电源)失去或切换，冷却器故障，有载调压动作或故障；直流系统有关告警信号(包括充电机失电或故障，绝缘降低直流接地等)；中央公共告警信号；其他接入监控的自动装置故障信号，消防；模拟量越限信号(带延时判断，包括母线电压、线路潮流、主变功率、所述交流母线电压、主变油温等)；闭锁性信号；刀闸变位信号。
[0042]C、跳闸事故信息:开关变位；保护动作；事故信号动作、开关跳闸；全稳控装置动作；备自投装置动作；低周减载装置动作。
[0043]3)预测:系统实时跟踪采集数据，对主要数据进行综合评判，依照预先建立好的推理模型，及时发现运行系统中可能存在的隐患问题，自动发出报警信息，并提出消除隐患的解决方案；监视运行系统的健康状况，预测运行系统未来的运行趋势。
[0044]例如:建立母线三相电压不平衡的推理模型，通过从自动化监控系统中的数据仓库获取A、B、C三相电压和设备的检修状态，通过推理模型计算，得到当前是否存在三相电压不平衡。如果存在三相电压不平衡，则自动报出三相电压不平衡的告警信息，同时提出处理方案，解决方案包括检查信号输入点的状态，检查二次设备的运行状态及通讯状态等。预测方法同时对三相电压不平衡可能导致系统运行状态会发生怎样变化进行预测和分析，同时提出处理意见。
[0045]为提高变电站运行系统的安全性，可为系统建立多个这样的推理模型，如全站功率平衡模型，断路器动作合理性判断模型等等。[0046]本发明系统的自学习方法:在发生故障时，系统能通过自动或手工方式将发生故障点的周边数据记录下来，作为专家知识库的一个新的知识点。在变电站后续运行中，当环境数据与专家知识库的自学习知识匹配时，系统能自动进行故障预警。
[0047]所述告警与决策推理机模块模拟专家解决问题的思维方法来进行建模(又称专家思维模型)。
[0048]1、推理机基本模型种类
[0049]每个推理机模型都是由一个或多个基本模型搭建而成。推理机基本模型包括:
[0050]I)最基本模型(如图2所示):由三部分组成，“信号”1为推理模型的输入，可以为报警信息、遥信或遥测或一个推理结果；“节点” 2为“信号” I汇聚点，并通过对“节点” 2的处理得出结果，特点多输入，单输出，“结论” 3为“节点” 2处理结果，推理“结论” 3可以对应于专家知识库中的一条知识记录信息，也可以作为中间“结论”3，作为其他基本推理模型的“信号” I输入。
[0051]2)单“节点”2多输入模型(如图3所示):“节点”2中有多个输入“信号” I。
[0052]3)交叉输入并列模型，即一个“信号” I作为多个模型输入(如图4所示):同一个“信号” I可作为多个推理模型的输入源。
[0053]4)单级联模型(如图5所示):一个“结论”3输出可以作为另一个“结论”3的输入源。
[0054]5)多级联模型可以进行扁平化处理(如图6所示)，通过多级联可以建立复杂的推
理模型。
[0055]2、推理机模型的建立方法包括:
[0056]I)文件配置模式:通过文件参数进行配置，包括参数包括模型的类型，模型属性配置，模型之间的上下关联关系等。
[0057]2)可视化配置方式:通过图形界面配置推理模型。
[0058]3、推理机模型的存储:推理机模型存储在专家知识库中，存储介质为数据库。
[0059]保存在专家知识库中的每个推理模型是一类问题的解决方法。如对变电站断路器合理性判断的推理模型实际在数据库中保存一个。在系统运行时需要将推理模型时实例化。
[0060]4、推理机模型实例化
[0061]按推理模型应用范围，建立两类推理模型:
[0062]I)全站类模型:模型输入“信号”1之间是跨间隔“信号”1。如全站功率平衡模型。
[0063]2)间隔类模型:模型输入“信号” I为同一间隔“信号” I。如目前电压不平衡模型
[0064]对于全站类推理模型:在进行实例化时，需要将推理模型的输入“信号” I与自动化控制系统中配置的“信号” I进行关联。
[0065]对于间隔类推理模型:在进行实例化时，需要将推理模型与自动化控制系统中配置的间隔信息关联即可，大大简化了实例化配置过程。
[0066]专家知识库管理方法
[0067]通过专家知识库管理工具获取知识，知识获取通过三个途径:人工获取、半自动获取和自动获取:自动获取知识由系统通过自学习方法自动获得；人工获取知识和半自动获取知识由系统提供人机交互的工具获取。[0068]专家知识是可以复用，一个变电站生成的知识库，可以复用到其他变电站。
[0069]1、知识获取方法
[0070]I)人工获取，即计算机人员(或知识工程师)与领域专家合作，对有关领域知识和专家知识，进行挖掘、搜集、分析、综合、整理、归纳，然后以某种表示形式存入知识库。
[0071]2)半自动获取，即利用某种专门的知识获取系统，采取提示、指导或问答的方式，帮助专家提取、归纳有关知识，并自动记入知识库。
[0072]3)自动获取，一种是系统本身具有一种机制，使得系统在运行过程中能不断地总结经验，并修改和扩充自己的知识库；另一种是开发专门的机器学习系统，让机器自动从实际问题中获取知识，并填充知识库。
[0073]2、数据挖掘方法
[0074]I)对知识库的数据挖掘的方法包括:聚类、分类、决策树、神经网络、回归分析、遗传算法、偏差检测等。
[0075]2)对知识库的数据挖掘的表现为包括:关联规则、特征规则、异常规则、转移规则、序列规则、分类和聚类等。
[0076]3、知识库创建工具:采用由美国航天局约翰空间中心的开发的CLIPS专家系统工具。
[0077]4、知识库发布机制
[0078]I)在变电站端，获取新知识后，将知识通过变电站自动化系统将知识上送到调度或集控站。
[0079]2)在调度或集控站端对新知识进行评判，如果知识适用于域内所有变电站，则更新域内所有变电站的知识库；如果不适合所有变电站，则该知识仅作为某变电站的特殊用例。
[0080]3)也可在调度或集控站端直接获取新知识，经评判后更新域内所有变电站的知识库。
[0081]变电站端从调度或集控站端获取新知识后，保存新知识，同时由自动化控制系统重新进行知识库加载。
[0082]本发明的实施流程具体包括如下步骤:
[0083]1、为变电站建立各种智能告警和辅助决策的推理模型:
[0084]本发明系统提供建立推理模型的可视化的配置工具，根据变电站的具体要求，依托推理机建模方法，建立各种智能告警的推理模型，如断路器动作合理性模型，母线电压不平衡模型，间隔或全站的功率不平衡模型等等。
[0085]建立的推理模型保存到专家知识库中。
[0086]推理模型可以复用，一个变电站建立的推理模型,可以复用到其他变电站。
[0087]2、将推理模型进行实例化:
[0088]将专家知识库中的推理模型实例化。实例化过程就是模型与实际运行系统进行关联的过程。对于一个全站推理模型，实例化时需要进行“信号”1关联；对于一个以间隔为单位的推理模型，实例化时只需关联间隔。
[0089]3、变电站驾驶舱在运行时，应用推理模型，实时监测系统的运行状态。运行步骤包括:[0090]I)初始化:加载实例化后的推理模式；加载知识库的专家知识。
[0091]2)实时监测:从驾驶舱的全景数据平台获取推理模型所需要的数据，进行实时推理和监测。
[0092]4、专家知识库为运行系统提供智能告警，提供方法包括:
[0093]I)实时监测的推理模型发现系统存在隐患时，自动生成智能告警信息，通过自动化监控系统对外进行发布:或通过系统的声光报警，或进行监控界面显示并存储到数据库中，或通过智能远动机发送到远方系统。
[0094]2)当用户需要了解告警信息详细内容时，包括普通告警信息和由推理机发出的告警，可以从专家知识库中检索到相关的告警信息说明、告警信息对系统影响的说明、对告警信息处理意见等。
[0095]5、专家知识库为系统的故障处理提供辅助决策，提供方法包括:
[0096]I)离线故障判断:在对故障进行离线分析时，通过专家知识库的分析，可以分析出引起故障的真实原因及相关的一次设备和二次设备，并对故障进行评判。
[0097]2)在线故障监测:在线监测运行系统，根据专家知识库来评定当前系统的运行状况，在故障即将发生时，及时进行预警。
[0098]3)辅助决策:当进行故障处理时，根据对故障评定的结果，从专家知识库中检索出相应的故障处理的方案。提高故障处理的速度和准确性。
[0099]自学习:当发生的故障在专家知识库不存在时，系统将自动将故障发生点前后重要参数的数据记录下来，并作为一个案例保存到专家知识库中。
【权利要求】
1.一种智能变电站告警和辅助决策系统，包括中控计算机、智能变电站监控系统，其特征在于:在所述中控计算机中还设有专家知识库模块、专家知识解释模块、告警与决策推理机模块、系统数据仓库模块，其中， 专家知识库模块用以保存专家知识和专家思维模型； 专家知识解释模块将从外部获取的专家知识存储于专家知识库模块中，需要时，将存储于专家知识库模块中的专家知识和专家思维模型调出提供给告警与决策推理机模块进行分析处理，再将分析处理结果保存在专家知识库模块中； 告警与决策推理机模块通过专家知识解释模块调用存储于专家知识库模块中的专家知识，建立专家思维模型，并结合由系统数据仓库模块调出的相关数据和信息，对变电站自动化控制系统进行检测和分析，以产生智能告警和辅助决策的处理结果，同时，将所述处理结果和所建立的专家思维模型存储于专家知识库模块中； 系统数据仓库模块用以存储变电站自动化控制系统中动态、静态数据和信息。
2.根据权利要求1所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述专家思维模型包括全站类模型和间隔类模型。
3.根据权利要求2所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述专家思维模型为基本模型，该基本模型由“信号”(1)、“节点”(2)和“结论”(3)构成，“信号”(I)为基本模型的输入点，“节点”(2)为所述“信号”(I)的汇聚推理点，“结论”(3)为“节点”(2)推理后所得的结果。
4.根据权利要求3所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述专家思维模型为单“节点”(2)多输入模型，即由至少二个所述的“信号”(I)、一个所述的“节点”(2)和一个所述的“结论”(3)构成。
5.根据权利要求3所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述专家思维模型为交叉输入并列模型，即由至少二个基本模型并列联结构成，其中，至少有一个“信号”(I)同时为至少二个基本模型的输入点。
6.根据权利要求4所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述专家思维模型为单级联模型，即由至少二个单“节点”(2)多输入模型串联构成。
7.根据权利要求5所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述专家思维模型为多级联模型，即由至少二个交叉输入并列模型串联构成。
8.根据权利要求3—7中任一项所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述“信号”(I)为报警信息、遥控“信号”(I)、遥测“信号”(I)或推理结果。
9.根据权利要求1所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述的专家知识库模块为SQL SERVER数据库或SQL ORACLE数据库。
10.根据权利要求1所述的智能变电站告警和辅助决策系统，其特征在于:所述智能变电站监控系统包括变电站辅助系统监控平台、DH2000机房监控系统、高压和无线式开关柜测温系统、电缆测温系统、电缆综合在线监测系统、视频监控系统、机房监控系统和GPS卫星综合对时校对系统。
【文档编号】G06Q10/04GK103679293SQ201310706811
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月20日 优先权日:2013年12月20日
【发明者】黎强, 胡志锋, 金春潮, 许平凡, 欧兆军 申请人:长园深瑞继保自动化有限公司