摘要：随着电网智能化不断提升，二次设备及系统越来越复杂。如何保证电气二次设备安全可靠运行，是保证一次设备乃至整个电力系统安全稳定的基础。本文为提高二次设备及系统检测评估的系统性和准确性，着重对二次设备的检测技术，二次设备的性能评估技术进行系统地阐述，为建立二次设备单体、整体性能检测方法及评估规则奠定良好基础，同时也为二次系统运检工作的开展提供重要参考依据。
关键词：二次设备及系统；监测方法；评估规则；运检工作
1背景及现状
伴随科技进步，变电二次设备的功能实现发生了重大变革，原来单一装置实现的功能被分解到多个装置实现，功能实现的耦合性大大增加。由于二次功能实现环节增加，系统更为复杂，同时随着新技术和新设备的应用，实践经验相对匮乏，在现场运行中，多次出现二次功能异常但无法及时分析出故障环节，导致不能及时准确判断故障设备及故障原因等问题，影响了故障的及时发现和消除，对电力系统安全稳定运行带来了隐患。同时，目前在智能变电站建设过程中，由于大量新技术和新设备投入现场应用，二次设备的检测标准以及运性性能评估规范体系尚未建立健全，整体评估手段欠缺，不能全面反映二次设备性能。并且检测内容、手段相对简单，利用人工检测结果实现二次设备的性能评估，极易造成由于人员水平及认识深度不一致引发的检测偏差。因此，需要对电气二次设备及系统进行系统地性能评估及检测研究，建立二次设备检测标准，为检修工作的开展提供指导依据。
2二次设备性能检测及评估方法
智能变电站在运行过程中的可靠性直接受站内二次设备的在线监测与故障诊断的影响，对一次系统的监视和智能变电站数据采集都是通过二次设备来完成的，智能电网的核心是智能变电站[1]。目前应用于二次设备性能及故障诊断的方法包括：模糊综合评估法、粗糙集理论、人工神经网络、云理论、Petri网、贝叶斯理论、大数据、多种智能算法相结合等。选择科学、合理的二次设备性能评估指标及建立一套完善的评估指标体系是进行性能评估工作的先决条件。现就主要方法进行阐述说明。
2.1 常用方法
2.1.1 模糊综合评估法
二次设备的性能由多个影响因素决定，且部分性能指标在取值过程具有模糊性，定性指标的定量化分析也存在一定的不确定性和模糊性[2]。模糊综合评估法恰好是一种全面综合的多因素决策方法，因此该方法作为智能变电站二次设备性能评估的数学模型能够较好地反应智能变电站二次设备的性能。
运用模糊综合评估法的步骤包括：建立评估对象的因素和评价指标；建立模糊关系矩阵；计算指标权重向量；选择模糊合成算子；建立模糊综合评估数学模型；确定评估结果。采用该方法在进行二次设备性能评估过程中，要依据现场实际提取特征量、关注关键环节。例如在确定评估对象的因素及评语集时，可以针对产品制造、设计、施工、验收、运行等过程选取若干关键因素进行评价。
2.2.2 人工神经网络法
神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的网络，天然具有存储经验知识和使之可用的特性，不仅具有计算和自学习能力，还具有容错性和鲁棒性，善于联想和综合推理，可视为对人的神经系统的模拟[3]。图1所示，BP（Back Propagation）神经网络由输入层、隐层、输出层组成。人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。运用神经网络法需用通过构造网络模型，网络学习训练，仿真来实现对二次设备性能的综合分析诊断。
图1 BP神经网络示意图
2.2.3 云理论法
云模型能够实现自然语言中定性概念与其定量间的不确定性转换，能够将模糊性和随机性有机结合，构成定性与定量间的映射。能够在定性与定量间搭建有效联系纽带。云理论模型在解决多层次、多目标的复杂系统评价问题具有巨大优势。变电二次系统综合性能评估问题正是典型的多层次、多目标的复杂系统问题。在建立起选定评价目标单体和系统的评估模型后，该方法的关键在于用选定的云模型代替隶属度函数，从而兼顾评估指标的模糊性和随机性[4]。
3 二次设备综合评估专家系统的建立
二次设备综合评估专家系统，配置目标二次设备及系统的所有数据，配置设备单体及系统的评估模型及评估算法，通过评估算法实现对对目标设备的可靠、准确评估，最后需要通过友好的人机界面体现出来。
3.1 二次系统综合性能评估体系的建立
实现二次设备性能综合评估，为变电站运检工作提供指导，要从整个二次系统的角度建立一套完善的二次设备二次设备整体性能的评估体系。文章将保护装置的评价因素分为历史运行记录和二次设备群实时状态，并分别选取若干关键指标，建立综合评估体系。二次系统综合性能评估体系如图2所示。
图2 二次系统综合性能评估体系
3.2 评估系统工作流程
前文所述，对二次系统综合评价方法有模糊综合评估法、人工神经网络法、Petri网络法等。选择合适的方法对二次设备及系统的综合评价有着至关重要的作用。文章以模糊综合评估法为例介绍该方法的
工作流程。模糊综合评估法是在构建在评价指标体系的基础上，利用模糊数学方法对各指标的数据进行处理，并根据不同指标的权重确定二次系统的整体状态值。总体来说，就是建立因素集合，评价集合，建立单因素评判标准，最终形成整体综合评价。运用模糊综合评估法的步骤包括：建立评估对象的因素和评语集；建立模糊关系矩阵，计算指标权重向量，选择模糊合成算子，建立模糊综合评估数学模型，确定评估结果。模糊综合评价流程如图3所示。
图3 二次系统模糊综合评价流程
4 结语
文章对二次设备性能检测及评估所采用的通用方法进行了系统地阐述，建立了变电二次系统综合性能评估专家系统，同时对评估专家系统所采用的评价指标及工作流程进行了详尽地分析说明。该系统的建立可以变电二次设备及系统的实际运行状况进行有效评估分析，可以对变电二次相关设备运检工作的开展提供重要的指导依据。
参考文献：
[1]胡定林等.智能变电站二次设备在线监测与故障诊断[J].电子技术与软件工程，2017，23：218-219.
[2]彭志峰.智能变电站二次设备性能评估方法的研究[D].北京，华北电力大学，2014.
[3]李芷筠.电力系统继电保护可靠性评估[D].北京，华北电力大学，2015.
[4]王月月，陈民铀，姜振超等.基于云理论的智能变电站二次设备状态评估[J].电力系统保护与控制，2018，46（1）：71-77.
作者简介：
郭振（1983-），男，蒙古族，内蒙古通辽，国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司，工程师，现从事变电运维专业工作。
论文作者:郭振
论文发表刊物:《电力设备》2018年第34期
论文发表时间:2019/5/20
标签：设备论文; 性能论文; 系统论文; 模糊论文; 方法论文; 变电站论文; 神经网络论文; 《电力设备》2018年第34期论文;