摘要：智能变电站二次设备是智能网络监控下变电站控制系统的关键设备之一，随着智能设备在变电站领域的不断发展与应用，智能设备已经完美的与变电站的设备系统相结合。通过控制集成式的传感器，对变电站的设备系统进行信息采集、实时监控、命令控制等，对这些由传感器采集到的一手数据资料进行分析、评估，可以更加全面的了解智能变电站二次设备的可靠性，同时也是对智能变电站二次设备的一种性价比的测评。传统的智能变电站二次设备自动评估系统进行系统的评估时，由于方法、计算模型、数据分析能力等因数的限制，致使对智能变电站二次设备进行自我评估的准确度不高。并且受到数据的干扰严重，存在明显的误差。因此，本文对智能变电站二次设备状态评估方法进行分析研究。
关键词：智能变电站；二次设备；状态评估；方法
智能变电站二次设备状态评估即通过对反应设备状态的特征量进行分析得出设备健康运行状态。通过评估结果判断出该设备是否存在潜在故障可能，是否达到运行要求，也可以对同类设备进行分析比较，为设备选择提供依据。
1智能变电站的二次设备状态评估发展的必然性
智能变电站采用先进、可靠、集成、低碳、环保的智能设备，以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求，自动完成信息采集、测量，控制、保护，计量和监测等基本功能，并可根据需要支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策、协同互动等高级功能的变电站。
近年来随着电网规模的快速发展，变电站和输电线路的数量越来越多，继电保护设备的校验工作量急剧增加，而各电力公司由于编制所限人员的增加很少，同时继电保护工作是一项技术性很强的工作，人才培养周期长，工作压力大，目前很多供电公司都存在继电保护人员超负荷工作的情况。如何使继电保护设备少检修、免维护，从而降低继电保护检验的工作量和维修成本，这就需要在变电站配置技术先进的状态评估系统。
2二次设备状态指标建立原则
智能变电站二次设备各性能通过所建立的指标体系反应出实际的健康状态，科学的指标体系能够客观准确地刻画出该状态情况。
指标的选取直接影响评估结果的合理性，是状态评估方法研究的基础工作。然而，影响二次设备安全运行的因素众多，例如运行电磁环境、自然环境、检修情况等各种定性、定量因素。需要对各种因素综合分析，由于设备本身具有复杂性，很难将所有因素都考虑在内，并且也没有必要这样做。依据相关规程规范以及实际运行经验，二次设备状态评估指标的选取按照以下几点进行：
2.1科学性原则
二次设备状态评估指标体系的建立，必须依据相关的规范规程，具有严格的科学依据，能够反应出二次设备实际情况。
2.2全面性原则
智能变电站二次设备状态评估指标集应能从设备总体角度反映其健康状态，同时需要兼顾从不同性能角度反映其状态的能力。
2.3可行性原则
指标的建立应按简单可行的原则进行，并且指标应易获取，具有可操作性。
2.4定性与定量分析兼顾原则
两类指标从不同角度刻画设备状态，具有同等重要程度，指标体系的建立需要综合考虑两类指标。
2.5整体性与结构性兼顾原则
二次设备状态指标众多，需要从不同的层次、不同要素进行分类，运用系统论的观点，将设备状态进行细分。
3智能变电站二次设备状态评估方法。
二次设备状态评估是一个多指标决策问题，首先将各设备作为评估对象并给出设备状态的评语集，再依据本章中所建立的二次设备状态指标集求解各指标权重值；然后分别计算定性指标与定量指标状态评估结果，建立评判矩阵；最后结合指标权重值与评判矩阵求解二次设备综合状态评估结果。
3.1建立评估对象与评语集
评估对象集即为测量回路、同步系统等六类二次设备分层次指标体系，建立评估对象集：
U=（U1，U2，U3...U n）
建立评语集V，分别代表智能变电站二次设备所处四种状态等级：
V=(v1,v2,v3,v4)
二次设备四类状态等级评分以及对应的检修策略如表1.1。
表1.1二次设备状态等级定义
3.2隶属度计算
各指标所表征的状态具有模糊性，一个实测值所属不同状态等级的程度即为指标状态隶属度。本文利用云模型方法，将指标测量值进行处理，得出介于[0,1]的指标隶属度值，若隶属度值越接近于1，说明指标隶属于该状态等级的确定度越大。由于各二次设备状态指标的类型不同，在求解隶属度前需要将测量值转换为无量纲值。
3.2权重计算
状态评估的一个关键环节为权重计算，各指标对于二次设备状态评估的重要程度不尽相同，权重计算的合理性直接关系到最终综合状态评估结果。本文分别采用层次分析法、神经网络法和熵值法求取指标体系中二级指标层和性能指标层指标权重值Wi和一致相关系数Li，最后利用合作博弈方法求取评估指标权重值：
3.3状态评估体系评判矩阵
若为定量指标，通过计算各状态等级所属云模型参数获得四种状态等级的云模型参数，带入指标实际测量值相对劣化度，再利用云模型求取隶属度值；对于定性指标，采用依据专家经验的主观评分计算隶属度值。最后综合以上两种指标的隶属度计算结果，得设备指标集的状态评判矩阵R：
其中，rij为评估指标i属于第j个状态的隶属度值。
3.4综合状态评估结果
智能变电站二次设备状态评估是分层次的结构，必须从二级指标层、性能指标层进行分层评估；首先进行二级指标层的评估，然后利用加权平均模型求得性能指标层评估结果Bi=WRi，最后将性能指标层的评估结果作为新的评判矩阵进行设备层评估，得设备层的评估结果P：
Pi=W2B=(P1,P2,P3,P4)
R为评判矩阵，W为二级指标层权重值向量，W2为性能指标层权重向量。p1~p4为评估结果隶属于四种状态等级的确定度值，若P1+P2+P3+P4≠1，归一化p值得最终结果。根据评估结果向量P中的数值，取其中Pmax所对应的状态等级vj作为最终结果，得到设备的综合评估结果。
以上建立了测量回路、同步系统等六类二次设备状态指标集，指标集的建立是开展二次设备状态评估研究的基础性工作；在状态评估过程中各指标权重的确定方法以及采用的评估模型都将对评估结果产生影响。因此，采用科学的指标权重确定方法以及评估模型显得十分关键。
结束语：
总之，智能电网的快速建设与发展，能够较好的解决当下电能供应紧张问题，更好地满足人们的电能需要。智能电网快速发展过程中，电网规模不断扩大，电力系统内部结构也日益复杂，输变电设备不断增加，这一过程中，状态评估与检修，成为保护电力系统可靠运行的关键。状态评估与检修过程中，要注重对变电站设备运行状态进行较好的把握，能够在设备出现故障后，第一时间找出故障点，对故障进行解决，以满足变电站设备发展需要。
参考文献：
[1]智能变电站二次设备状态评估模型及其应用的研究[D].李跃军.华北电力大学2015
[2]智能变电站二次系统状态评价方法研究[D].曾星星.重庆大学2015
[3]智能变电站二次设备性能评估方法的研究[D].彭志峰.华北电力大学2014
论文作者:赵辉弘
论文发表刊物:《电力设备》2018年第29期
论文发表时间:2019/3/29
标签：设备论文; 状态论文; 变电站论文; 指标论文; 智能论文; 权重论文; 评估结果论文; 《电力设备》2018年第29期论文;