电网自愈控制中故障实时监测及诊断探讨论文_刘俊宇

(佛山市劲能电力工程有限公司)

摘要:本文主要结合以往专家学者对于电网自愈性控制当中故障的实时化监测与诊断的相关经验,查阅相关资料,对电网自愈性控制当中故障的实时化诊断实现,开展了综合性的分析与研究。从而构建起最具多智能体的一种电网自愈性控制系统架构,切实地实现电网自愈性控制当中故障的实时化监测与诊断。

关键词:电网;自愈控制;故障;实时监测;诊断;

前言

自愈控制(self-healing control),属于智能电网最为核心的功能。我国相关专家学者都在积极地进行自愈性智能电网架构的深度研究。研究了配电网的快速模拟与仿真、高级自动化配电、需求的侧管理、广域测量、智能微网等各项技术,都在电网自愈控制、保护及监测当中有效应用。但是,在一定程度上,这些电网自愈的控制技术具有一定局限性。因此,需广大专家学者对电网的自愈控制系统中故障的实时监测与诊断,开展进一步的分析与研究,以研究出功能效果最为强大的实时故障监测与诊断电网自愈总控制系统,开启全新智能电网时代。

1、基于MAS的电网自愈总控制架构

国内外的专家学者都从不同角度提出各种故障诊断法,包含着基于粗糙集与模糊集的诊断法、优化诊断法、人工的神经网络诊断法、Petri网诊断法、专家系统诊断法等,这些诊断法都是以数据与模型驱动为主要手段。但是,这些手段各自都有着一定的弊端,实际应用效果不够理想化。因此,需广大专家学者结合以往的实践经验,进一步探索电网自愈性控制系统实时监测与诊断故障最佳方案,从而能够让电网自愈性控制系统真正实现实时监测与诊断故障,确保电网运行的稳定性及可靠性。那么,通过对Agent智能、协作、交互等属性分析,提出一种分级与分层式多智能体的系统架构,如图1所示。分层自愈性控制系统属于一种耦合与分散式Agent智能网络,该系统各层详细功能如下:其一,系统层主要由电网的运行环境与智能化设备所构成,是电网物理层。该层智能化的程度相对较高,可支持电网自愈性的高效实现。系统层基本功能为感知电网所有状态信息,接收上层传达各种控制信号,执行所有控制指令;其二,过程层为该系统中间层,主要是采集测量Agent、保护及控制Agent、故障诊断Agent、控制与执行Agent等构成。通过对Agent采集测量实现对电网信息实时化控制,提取及处理重要状态信息,并对电网实际运行状况开展实时监测控制。在局部电网出现异常故障时,通过该自愈的控制系统即可实现精准地故障诊断,做出相应的保护动作,避免电网故障引发一系列连锁性反应;其三,应用层为全局控制的核心。在过程层局部控制效果不够理想化时,可由该应用层来分析电网,给出较为理想化的相关控制方案。应用层,主要辨识事件的Agent、控制方案的Agent、更新模型的Agent、支持决策的Agent、评估脆弱性的Agent等,提出电网自愈性控制的最佳方案。

图1 电网分层式自愈控制总系统结构示图

2、实时监测与诊断实现研究

2.1实时监测实现

当电网出现异常故障时,电气量变化会优先实施对断路器等一些保护动作。基于电气量自身的数据具有着良好的容错性、完备性及可靠性。因而,通过对电网的电气量实际运行状态实时采集及分析,即可实现电网故障实时化预测分析。如图2所示,故障监测系统模块主要是由电气量的采集Agent、状态监测的Agent、开关量的采集Agent、数据融合的Agent等所构成。其一,电气量的采集Agent与电网广域向量的测量系统(WAMS)、数据的采集及监控系统(SCADA)、故障新保护与管理系统(RPM)等,实施通信动作。运用向量的同步单元(PSU)实现对RPM、功率、电流、电压当中故障的滤波信息进行信息数据的实时化采集,对SCADA的系统当中无功功率、有功的功率、电压等实时测量,把获取到所有电网的电气量新数据传输至Agent状态监测系统当中;其二,开关量的Agent采集、RPMS、SCADA等实时化通信,采集电网线路当中隔离开关及断路器的运行状态信息。在电网出现异常故障期间,该开关量的Agent采集系统会把信息数据及时传送至Agent的数据融合系统当中;其三,状态监测的Agent,属于认知性的Agent,针对于电网的分析质量起着决定性作用。该系统中的信息数据库主要是由正常运行与可同状态的试验性数据及故障试验数据所构成。信息数据库可依据实际的情况做出优化整改。状态监测的Agent,把在线实时所采集到的数据与其自身信息数据库内信息数据实施比较分析,进而判断电网实际运行状况。

图2故障实时监测及诊断的系统架构示图

2.2 实时诊断实现

针对于电网自愈性控制系统当中故障的实时化诊断,主要分为以下几个系统运行模块:其一,故障特征的Agent提取。该系统模块是以故障的模糊性匹配为主要手段,把实时潮流的分布与各类预想故障潮流的分布,开展相似性的对比分析,获取元件n所发生故障信任程度。该故障的匹配问题属于一个典型模式识别性问题,如图3所示,为其定义模式相似性的测度。在该列式当中,lm表示分类样本及模式故障当中集中的元件m相似度;dm则表示样本及元件m所发生异常故障期间差异度;mi表示元件m故障节点i相角;i则表示实时的 潮流计算相应节点i处相角;N主要表示的是节点的个数;那么,当电网出现异常故障时,即可通过该系统进行故障特征的Agent提取,并建立起继电保护相应动作模型,对该电气量的信任度予以优化处理,而后实施证据整合运行动作;其二,证据融合的Agent。在该系统模块实际运行期间,主要是综合上述所提取到故障特征的Agent,依据据D-s的证据理论定义,来进行证据融合的Agent,;其三,诊断的决策Agent。依据最终证据融合的Agent结果,来进行各种电网故障类型保护动作的决策分析,更为快速地将电网恢复到正常的运行状态当中,以真正实现电网的自愈性控制。如图4所示,为电网自愈性控制当中故障的实时化诊断流程。

图3 定义模式相似性的测度示图

图4 电网自愈性控制当中故障的实时化诊断流程示图

结语

综上所述,为了能够更好地实现电网自愈性控制当中故障的实时化监测与诊断,避免电网异常故障情况出现,让我国电网可一直处于稳定运行状态当中,就需要广大专家学者积极投身于实践当中,积极探索出最佳的电网自愈性控制当中故障的实时化监测与诊断实现方案。从而能够赋予电网自愈性控制更为强大的故障实时化监测与诊断功能,从根本上降低电网出现异常故障的几率。

参考文献:

[1]陈铁军,袁启洪,李春光,张钦成,等.电网自愈控制中故障实时监测及诊断研究[J].配电网接地技术与故障处理研讨会,2017,34(01):112-113.

[2]Shiyu,Lizhiheng,Zhangxiaocan,Chenjunxiang,Wanghongyin,Li,Li,Li,etc.Urban distribution network distributed self-healing control methods and systems[J].Journal of Beijing Electric Power College:Natural Science Edition,2017,44(10):241-242.

[3]Lizhenquan,Chentanqiong,Shoumofeng,etc.overhead ring network rapid fault self-healing control technology research[D].New Technology of Distribution Automation and Its Application Summit Forum.2016,21(05):683-685.

论文作者:刘俊宇

论文发表刊物:《电力设备》2018年第11期

论文发表时间:2018/8/2

标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

电网自愈控制中故障实时监测及诊断探讨论文_刘俊宇
下载Doc文档

猜你喜欢