摘要：为了改变智能变电站继电保护定期检修的模式，根据继电保护装置故障情况选取了监测信息，提出了继电保护监测信息的采集方案和分析方法。引入模糊数学理论，基于模糊综合评判思想建立继电保护状态评估模型；将状态参量信息用隶属函数表示，对继电保护装置的在线监测信息和历史记录信息开展量化评估，并综合得出继电保护的运行状态。实例证明，该评判方法是合理和有效的。状态评估的应用将以往变电站定期检修策略转换为状态检修策略，可有效地减少继电保护检修费用，提高变电站系统运行的可靠性。
关键词：职能变电站；继电保护；监测；模糊评估；算法；
目前，智能变电站继电保护的检修模式是根据《继电保护及电网安全自动装置检验条例》的要求对装置及二次回路接线进行定期检修。定检方式有很大的局限性，主要体现在降低了系统的可靠性，增加了系统的全寿命周期成本。这些缺点使得定期检修方式越来越不适应电网的发展要求，因此，开展继电保护状态检修[1]工作具有重要的现实意义。
1.智能变电站继电保护状态监测的一种模糊评估算法概述
近年来，业内人士对继电保护状态检修也做了大量的研究工作，状态检修必须建立在对设备状态进行有效监测的基础上。为了达到状态检修的要求，应该监测哪些量，对监测信息如何进行分析和处理，目前还没有明确的解决方案。实现设备监测后还需要对监测信息进行评估。在无人值班和减少调控中心运行监控人员的情况下，现有的状态监测信息类型和数量非常多，调控中心无法处理这些杂乱监测信息。因此，必须在站内实现继电保护的状态评估，并将直观、可视化的评估结果上送至调控中心。当前，关于继电保护状态评估的研究多是基于概率进行分析，分析结果对单台设备的检修没有指导意义，只能应用于区域内设备的整体评估。目前研究中继电保护状态评估未参考保护的监测信息，无法真正反映装置的实时状态。
本文根据继电保护故障情况，提出了继电保护在线监测系统方案。采用模糊评判法建立继电保护状态评估模型，并结合实例对继电保护进行评估分析，分析结果能正确地反应装置的运行状况，把专业的监测数据转化为运维人员可读的诊断结果，指导检修人员安排检修计划，达到了状态检修的要求。
2.监测信息选取
2.1 为确定继电保护增加哪些监测信息，需要对继电保护故障的情况进行分析。根据文献[12]统计，继电保护故障主要由元器件损坏、电源损坏和外回路故障（含纵联通道）引起。
（1）元器件损坏分析元器件损坏多数是由于运行损耗及老化造成的。老化的主要因素分为自然环境和电气环境[13]。自然环境方面，高温会加快装置的老化甚至引发故障；电气环境方面，装置电源纹波含量变化较大，会造成元件和芯片损伤，加速老化程度。因此需要对装置重要器件CPU的温度和电源电压进行监视。
（2）电源损坏分析统计表明，电源插件故障大多是因其电解电容故障引起的。电解电容的寿命一般依据“十度法则”确定，即温度每降低10℃，寿命将增大一倍。因此需要对电源插件的工作温度进行监视。
（3）外部回路故障分析智能变电站实现了信息的数字化，外部回路常见的故障如绝缘问题、接触不良问题将不存在。对外部回路的监测将转变为对光纤回路的监测。因此，应对过程层光口及纵联通道光模块的光强进行监视。因此，保护装置监测信息包括：电源输出电压、电源工作温度、CPU工作温度、光模块光强。
3.继电保护在线监测具体实现
继电保护在线监测系统由保护装置、监测分析单元和状态评估单元构成。
①为监测信息原始数据；②为监测信息处理结果；③为继电保护评估结果信息图1 在线监测系统框架。
2.1 监测分析单元监测分析单元实现对保护装置监测信息的分析处理，包括越限报警和逻辑运算。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆不同的监测量由于特性不同，因此阈值设置和分析方法均不同。
（1）工作温度超高或超低对装置的影响较大，会出现装置不可预知的故障；长期工作温度偏高会导致装置的老化。因此，应对温度越上下限进行报警，并计算温度的偏移量用以分析装置老化程度。同理，电源电压也采用此方法进行分析计算。
（2）光模块光强反映了过程层网络的运行状况。光口光强在装置投运后会逐渐老化，随时间变得越来越弱。为此引入相对劣化率，反映实际状态与故障状态相比的相对劣化的程度，它是一个定量指标，取值范围为0~1，监测分析单元对上述监测量的分析及报警处理。
2.2状态评估单元状态评估单元通过站控层网络接收监测分析单元的数据，对监测的原始数据和处理结果进行分析和评估，并将评估结果通过远动机上送至主站系统。
4.基于模糊理论的继电保护状态评估
考虑继电保护各种评估因素对结果影响的模糊性，本文采用模糊综合评判法对继电保护状态进行评估。
4.1 状态评价体系的建立为了尽量使评估指标全面、真实地反映继电保护的运行状态，并考虑继电保护状态评估的可操作性，除上述监测信息外，再增加装置历史信息，构建以光模块光强、电源温度、CPU温度、电源电压、正确动作率、定期检修和异常告警为状态参量的继电保护状态评价体系。
4.2 因素集和评语集的确定根据继电保护装置状态参量模型所选取的特征量，继电保护状态可分解成光模块光强等七个评判项目，表示为因素集U={u1，u2，u3，u4，u5，u6，u7}。
1）光强的隶属函数光模块光强的相对劣化率反映实际状态与故障状态相对程度。光强相对劣化率的隶属函数应属于典型的函数，可以采用待定系数法确定。典型函数形式包括正态分布、柯西分布、梯形分布、三角形分布等。量的隶属函数也可以用典型的函数表示，采用同样的方法，可以得到温度、电压的隶属函数，在此不一一叙述。
2）其他历史记录对保护正确动作率、定期检修、异常告警事件等定性描述的数据采用模糊统计法。通过专家调查的形式，即给出评判对象和评价指标根据，制作调查表，分发给各位专家，以此确定各个因素的隶属度，表达式为认为某因素属于某状态的人数隶属度=参加评定的专家总人数得到数据后人工输入到状态评估单元进行分析。
4.3 模糊运算对矩阵A和R进行模糊运算得到模糊综合评判结果B=A○R，其中○是广义模糊算子，其选择方式很多，本文选择加权平均型的综合评判，即：。使用这种算法既考虑了主要因素对继电保护状态的影响，又保留了单个因素的全部信息，较符合实际情况。
5 结语
本文提出了继电保护的在线监测具体实现方案，并应用模糊综合评判方法对继保装置的监测结果开展量化评估。实例分析表明，该评判方法将保护状态信息和历史记录进行有效的关联，可对继电保护状态作出准确、客观的量化评估，并有较强的可操作性，可为继电保护状态检修提供参考依据。当然，作为模糊评估算法核心的权重矩阵和隶属函数，其准确性还有待提高。权重矩阵的确定根据专家主观判断得到，因此客观性较差，还需要进一步研究客观确定权重的方法，如最大熵技术法、变异系数法等。隶属函数参数的确定存在着很多人为因素，应进一步研究隶属函数的优化方法，如遗传算法、粒子群优化算法等，通过给定规则训练得到最优隶属度函数，进一步提高系统的准确性。
参考文献：
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[5]周叶,潘罗平,曹登峰.基于概率统计的水电机组状态评估数据特性研究[J]. 水电站机电技术. 2017(07)。
论文作者:严龙台
论文发表刊物:《电力设备》2017年第31期
论文发表时间:2018/4/18
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