公开/公告号CN114895115A
专利类型发明专利
公开/公告日2022-08-12
原文格式PDF
申请/专利权人 合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司;
申请/专利号CN202210225906.8
申请日2022-03-09
分类号G01R31/00(2006.01);G06F30/20(2020.01);G06F17/11(2006.01);
代理机构安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101;安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101;
代理人陆丽莉;何梅生
地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
入库时间 2023-06-19 16:20:42
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2023-04-18
授权
发明专利权授予
2022-08-30
实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/00 专利申请号:2022102259068 申请日:20220309
实质审查的生效
技术领域
本发明涉及特高压直流控保系统隐性故障机理与预警方法,具体的说是一种特高压直流控保系统中基于启发式搜索分析的故障预测方法。
背景技术
特高压换流站由于其信息的高度集成共享,各类预警、告警会更全面广泛,数据大量涌现,直流控保系统报警监控提示窗往往涌现成百上千的提示、预告信息及事故信息。信息规模的增大以及信息关系杂乱的特点,给变电站/换流站运行值班人员准确判断事故原因并及时处理造成新的困难。
智能报警技术作为特高压换流站其中一项重要的高级应用,其目的在于排除不必要的报警信息,提取主要的报警信息,有利于站内值班人员准确判断事故,减少事故的处理时间,实现换流站运行风险实时监视智能预警和故障自动逐级溯源,是特高压换流站数据管理的重要方面。近年来,针对智能报警技术的研究和应用工作主要在集中专家系统的构建以及报警信息展示两个方面,一方面运用遗传算法、专家系统等分析算法,实现设备故障的在线诊断。在设备故障报警研究中,通常需要对故障模型进行梳理,故障树法是以故障为导向的建模方法,提供了从设备失效机理出发的故障原因分析方法,反映导致系统失效的各种原因及失效原因间的逻辑关系,如以系统故障原因为基本事件,以整个系统的状态为顶事件,描述基本事件与顶事件之间的关系,为故障分析与智能报警提供依据。另一方面,也有部分研究从报警信息分层分类方法出发,进行故障推理分析与综合展示,并根据IEC61850标准开发了适用于数字变电站/换流站的在线智能报警信息处理系统,形成了基本数据库。
尽管现有变电站/换流站已经可以在过程层、间隔层获取大量辅助设备在线监测信息,全面了解二次设备和系统的技术状态,但在现有的监控后台仅采用了信息捕获加简单提取即逐条显示的方法,运行人员需根据报文含义做出处理决定,这种简单故障诊断方式对信息挖掘的深度与状态诊断的水平远未能体现特高压换流站的技术优势,没有实现对信息智能化分析的预期。此外当前特高压换流站直流控保系统报警信息缺乏有效的分类和整合,核心报警淹没在海量信息中,也为运维人员工作带来巨大压力。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明旨在解决特高压直流控保系统中报警信息缺乏有效的分类和整合等问题,提出一种特高压直流控保系统中基于启发式搜索分析的故障预测方法,以期能快速提取特高压换流站直流控保系统的核心报警信息,实现直流控保系统隐性故障机理分析和故障状态的智能决策,以支撑特高压换流站故障的快速处置。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案:
本发明一种特高压直流控保系统中基于启发式搜索分析的故障预测方法的特点是按如下步骤进行:
步骤1、对特高压直流控保系统的故障信息进行采集,并对所采集的故障信息进行离散化处理,得到修正后的初始故障集g;
步骤2、根据修正后的初始故障集g,选取初始可能性指标大于“0”的故障事件形成事故链的初始故障集G;所述初始故障集G包括m条线路;
步骤3、定义变量j并初始化j=1;
将所述初始故障集G中第j条线路设为第j个故障节点所在的故障线路;
步骤4、根据第j个故障线路中发生的节点故障信息在特高压直流控保系统中传递,得到m条线路的潮流值P={P
步骤5、根据各条线路的潮流值,对特高压直流控保系统进行区域潮流值的再平衡控制:
若特高压直流控保系统发生解列,则先在解列区域内对各条线路的潮流值进行调整后,再对所述特高压直流控保系统进行潮流计算;
若特高压直流控保系统未发生解列,则利用式(1)和式(2)分别计算第j条线路的潮流变化量指标A
F
式(1)和式(2)中,P
步骤6、第j条线路的可能性指标F
F
式(4)和式(5)中,
步骤7、判断事故链启发式搜索是否满足结束条件,若是,则执行步骤8,否则,将j+1赋值给j并返回步骤4;
所述事故链启发式搜索的结束条件为:所述特高压直流控保系统的负荷损失率达到所设定的阈值或者j达到搜索深度m;
步骤8、记录整个事故链相关数据并输出,包括:可能性指标、灾害性指标、综合性指标、事故链路径,从而根据整个事故链相关数据,对事故链各环节采取控制措施和控制量。
与已有技术相比,本发明的有益效果体现在:
1、本发明将通过第m个故障节点和第m+1个故障节点,构建故障事故集;相比于传统方法,无需逐条筛选报警信息,大大提高了处理故障信息的效率。
2、本发明依据潮流值得到的综合性指标,加强特高压系统中故障的预测分析,快速寻找潜在危险并提出应对措施,提高了直流控保系统设备运行状态隐性故障的准确性。
3、本发明能利用启发式搜索分析对特高压换流站直流控保系统报警信息进行有效的分类和整合,提取核心报警信息,降低了报警信息所需的人员处理压力,从而实现了特高压换流站故障的快速处置。
附图说明
图1为本发明特高压直流控保系统中基于启发式搜索分析的故障预测方法的流程图。
具体实施方式
本实施例中,参照图1,一种特高压直流控保系统中基于启发式搜索分析的故障预测方法,对特高压直流控保系统中的故障信息进行采集,并选取指标较高的故障事件形成事故链的初始故障集,第j个故障线路中发生的节点故障信息在特高压直流控保系统中传递,得到各条线路的潮流值,根据各条线路的潮流值,对特高压直流系统进行区域潮流值的再平衡控制,根据系数,计算综合性指标,最终记录整个事故链相关数据并输出。具体来说,是按如下步骤进行:
步骤1、对特高压直流控保系统的故障信息进行采集,并对所采集的故障信息进行离散化处理,得到修正后的初始故障集g;
步骤2、根据修正后的初始故障集g,选取初始可能性指标大于“0”的故障事件形成事故链的初始故障集G;初始故障集G包括m条线路;
如果初始故障集数据出现复杂和多余的情况,则需要运用改进的约简函数进行处理,以获取事故链的初始故障集;
特高压直流控保系统中故障信息冗余属性的出现频率较高,因此约简算法就显得尤为重要,能够有效提升系统潜在知识体系的清晰度和理解度,本实施例中在初始故障集上进行属性约简,得到初始可能性指标大于“0”的事故链故障集。
步骤3、定义变量j并初始化j=1;
将初始故障集G中第j条线路设为第j个故障节点所在的故障线路;
步骤4、根据第j个故障线路中发生的节点故障信息在特高压直流控保系统中传递,得到m条线路的潮流值P={P
步骤5、根据各条线路的潮流值,对特高压直流控保系统进行区域潮流值的再平衡控制:
若特高压直流控保系统发生解列,则先在解列区域内对各条线路的潮流值进行调整后,再对特高压直流控保系统进行潮流计算;
若特高压直流控保系统未发生解列,则利用式(1)和式(2)分别计算第j条线路的潮流变化量指标A
F
式(1)和式(2)中,P
步骤6、第j条线路的可能性指标F
F
式(4)和式(5)中,
步骤7、判断事故链启发式搜索是否满足结束条件,若是,则执行步骤8,否则,将j+1赋值给j并返回步骤4;
事故链启发式搜索的结束条件为:特高压直流控保系统的负荷损失率达到所设定的阈值或者j达到搜索深度m;
步骤8、记录整个事故链相关数据并输出,包括:可能性指标、灾害性指标、综合性指标、事故链路径,从而根据整个事故链相关数据,对事故链各环节采取控制措施和控制量。
机译: 响应可靠性变化的基于逆向预测故障分析的,基于可靠性评级的计算机系统中的数据处理
机译: 响应可靠性变化的基于逆向预测故障分析的,基于可靠性评级的计算机系统中的数据处理
机译: 响应可靠性变化的基于逆向预测故障分析的,基于可靠性评级的计算机系统中的数据处理