基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，它包括以下步骤：1)建立二次设备缺陷诊断的信息融合模型；2)建立二次设备缺陷诊断分析的专家库；3)采集二次设备的原始数据信息；4)进行信息融合；5)输出诊断结果输出。本发明专利技术参考已有的信息融合方法，结合已采集的基准数据和电力试验数据，利用自适应算法优化网络和信息归纳演绎技术，对电力二次设备缺陷进行综合诊断,它根据不同缺陷特征信息之间的逻辑关系，通过划分缺陷特征参数来构建关系网络，从不同侧面反映二次设备的缺陷原因，同时结合证据不确定推理的输出改进证据体的基本概率分配赋值，充分体现证据体对单个障模式识别的可信度。

Fault diagnosis method of two stage system in intelligent substation based on multi parameter information fusion

The invention discloses a multi parameters based on information fusion of intelligent substation two system defect diagnosis method, which comprises the following steps: 1) to establish the model of information fusion fault diagnosis of two devices; 2) setting up expert analysis of defect diagnosis of two devices; 3) the raw data acquisition equipment two; 4) for information fusion; 5) output results output. The information fusion method of the invention has reference, combined with experimental data and reference data of electricity has been collected, using adaptive algorithm to optimize the network and information technology of induction and deduction, a comprehensive diagnosis of defects of two electric power equipment, according to the characteristic information of the defect between the different logical relationship, to construct the network by dividing the defect feature parameters reflecting causes of defects of the two device from different sides, the basic probability assignments with uncertain evidence reasoning output improvement evidence, fully embodies the evidence of single barrier pattern recognition reliability.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种变电站故障诊断方法，具体地说是一种基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，属于变电站故障分析

技术介绍
智能化变电站二次系统是电力系统测量、保护、监控的重要组成，运行良好的二次系统对整个电网的影响至关重要。电力系统二次系统的可靠性要求不仅体现在保证了用户正常用电，延长设备的使用寿命，还能够保证电网安全有效地经济运行，提高工作效率。在传统变电站中由于二次系统采用硬接线，存在相应逻辑实回路，物理接线与变电站的功能配置存在一一对应的关系，因此通过检测二次系统的接线便可以分析确定变电站二次系统故障。但是随着技术的发展，智能变电站以其特有的优势成为未来变电站发展的趋势。而智能变电站二次系统则将硬接线变为通信网络，即实回路变为虚回路，站内的采样信息、控制信息、闭锁信息、状态信息以及继电保护跳闸合闸都是通过通信网络实现，网络拓扑结构与功能信息以及信号的输入输出不再一一对应。基于这些变化，智能变电站二次系统的故障诊断与传统变电站有很大的不同。由于智能变电站二次系统缺陷具有多样性和不确定性，在各种缺陷之间存在着复杂的联系，使得缺陷诊断过程较为复杂，单一的诊断方法难以满足需求。为了能够更精确的判断缺陷类型，需要一种综合多方面缺陷信息进行推理的智能变电站二次系统缺陷分析诊断方法。
技术实现思路
为解决现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，其能够对电力系统二次设备缺陷进行综合诊断。本专利技术解决其技术问题采取的技术方案是：基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，其特征是，包括以下步骤：1)建立二次设备缺陷诊断的信息融合模型，所述二次设备缺陷诊断的信息融合模型按照不同融合对象的层次将信息融合划分为数据层融合、特征层融合和决策层融合；2)建立二次设备缺陷诊断分析的专家库，所述二次设备缺陷诊断分析的专家库存储有对二次设备缺陷进行诊断的推理规则；3)采集二次设备的原始数据信息，所述原始数据信息包括二次系统配置信息、设备在线监测信息、综自告警信息(来自变电站综自系统)和通信网络在线监测信息；4)进行信息融合，利用二次设备缺陷诊断的信息融合模型对二次设备的配置信息、设备在线监测信息、综自告警信息、通信网络在线监测信息进行分类、汇集处理提取特征信息，按照不同类别的缺陷特征信息进行不同诊断规则的匹配，并根据缺陷特征信息进行二次设备缺陷定位；5)输出诊断结果输出，输出二次设备缺陷诊断结果并给出相关诊断解释说明。进一步地，所述二次设备缺陷诊断分析的专家库诊断对象包括合并单元、保护装置、智能开关、测控装置、通信网络以及通信装置。进一步地，在信息融合过程中，对采集的二次设备数据信息分别进行数据层融合、特征层融合和决策层融合。进一步地，所述数据层融合就是对采集的原始数据信息进行分类、汇集和综合，当缺陷发生时，站内将集中出现大量报文信息、监控报警信息及事故信息，将采集到的原始数据进行合并分析来提取特征信息。进一步地，所述特征层融合就是对告警信息进行筛选分类处理，并对原始告警信息进行处理，以一定的通用知识结构将其进行表述，按照不同类别的缺陷特征信息进行不同诊断规则的匹配.进一步地，所述决策层融合就是根据缺陷特征信息分别进行二次设备工作状态诊断，并逐步分析二次设备缺陷出现的具体原因和最小范围。进一步地，在步骤4)中，采用DS信息融合算法根据DS证据理论及DS证据理论的组合规则进行信息融合，所述DS证据理论包括基本概率分配、信任函数和似然函数。进一步地，在进行智能变电站二次系统缺陷诊断过程中，当二次设备缺陷为某500kV线路间隔智能组件柜的第一条电压合并单元SV总告警信息时，所述原始数据信息包括测控装置SV接收告警信息、保护及合并单元装置自检报文、sv/goose组网通信设备信息；在缺陷发生期间，继电保护及故障信息系统上报“第一条电压合并单元SV总告警”作为数据层的输入数据，首先解析SCD文件，判断该告警的发出装置是否为测控装置，如不是则判断该告警信息为误发，然后特征层依据专家库分析并列出触发测控装置发送该告警的原因，如测控装置、合并单元装置电源掉电，GOOSE断链，报文解析异常或交换机故障原因，判断以上原因的逻辑值(1，0)，锁定该原因，最后决策层依据原因的输入给出相应的解决方案(如校验电源掉电光字、检验goose断链光字、检查相应物理光纤回路或人工经验干预)。进一步地，所述触发测控装置发送该告警的原因包括测控装置、合并单元装置电源掉电、GOOSE断链、报文解析异常或交换机故障原因。进一步地，所述相应的解决方案包括校验电源掉电光字、检验goose断链光字、检查相应物理光纤回路或人工经验干预。本专利技术的有益效果是：本专利技术提出了一种基于多参量的电力二次设备缺陷综合诊断模型，参考已有的信息融合方法，结合已采集的基准数据和电力试验数据，利用自适应算法优化网络和信息归纳演绎技术，对电力二次设备缺陷进行综合诊断,它根据不同缺陷特征信息之间的逻辑关系，通过划分缺陷特征参数来构建关系网络，从不同侧面反映二次设备的缺陷原因，同时结合证据不确定推理的输出改进证据体的基本概率分配赋值，充分体现证据体对单个障模式识别的可信度。针对现有技术在缺陷诊断过程中存在的模糊性和不确定性问题，本专利技术提出了基于多参量的设备缺陷诊断技术，其更适合问题的解决并克服了组合爆炸问题。由于缺陷与征兆之间存在着不同程度的因果关系，在综台考虑所有征兆参量的基础上判断设备可能发生的缺陷，就可以有效提高缺陷诊断的准确性，降低漏判的可能性，消除在线监测中测量误差的影响。变电站内各设备及通信网络并不能保证百分之百的检测出全部缺陷，并将告警信息进行无差上传，因此，在某些情况下会出现缺陷特征信息或告警信息不全的情况，本专利技术通过其他相关告警信息缺陷进行辅助诊断，并且推断缺陷告警信息的缺失部分，辅助校验诊断结果准确性。附图说明图1为本专利技术的方法流程图；图2为本专利技术二次设备缺陷诊断的信息融合模型的基本架构图；图3为图2所示信息融合模型的具体结构示意图；图4为本专利技术二次设备缺陷诊断分析的专家库的结构示意图；图5为本专利技术进行智能变电站二次系统缺陷诊断的具体流程图；图6为本专利技术所示DS证据理论的示意图。具体实施方式为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本专利技术进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本专利技术的不同结构。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本专利技术省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本专利技术。如图1所示，本专利技术的一种基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，它包括以下步骤：1)建立二次设备缺陷诊断的信息融合模型，所述二次设备缺陷诊断的信息融合模型按照不同融合对象的层次将信息融合划分为数据层融合、特征层融合和决策层融合；2)建立二次设备缺陷诊断分析的专家库，所述二次设备缺陷诊断分析的专家库存储有对二次设备缺陷进行诊断的推理规则；3)采集二本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，其特征是，包括以下步骤：1)建立二次设备缺陷诊断的信息融合模型，所述二次设备缺陷诊断的信息融合模型按照不同融合对象的层次将信息融合划分为数据层融合、特征层融合和决策层融合；2)建立二次设备缺陷诊断分析的专家库，所述二次设备缺陷诊断分析的专家库存储有对二次设备缺陷进行诊断的推理规则；3)采集二次设备的原始数据信息，所述原始数据信息包括二次系统配置信息、设备在线监测信息、综自告警信息和通信网络在线监测信息；4)进行信息融合，利用二次设备缺陷诊断的信息融合模型对二次设备的配置信息、设备在线监测信息、综自告警信息、通信网络在线监测信息进行分类、汇集处理提取特征信息，按照不同类别的缺陷特征信息进行不同诊断规则的匹配，并根据缺陷特征信息进行二次设备缺陷定位；5)输出诊断结果输出，输出二次设备缺陷诊断结果并给出相关诊断解释说明。

【技术特征摘要】
1.基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，其特征是，包括以下步骤：1)建立二次设备缺陷诊断的信息融合模型，所述二次设备缺陷诊断的信息融合模型按照不同融合对象的层次将信息融合划分为数据层融合、特征层融合和决策层融合；2)建立二次设备缺陷诊断分析的专家库，所述二次设备缺陷诊断分析的专家库存储有对二次设备缺陷进行诊断的推理规则；3)采集二次设备的原始数据信息，所述原始数据信息包括二次系统配置信息、设备在线监测信息、综自告警信息和通信网络在线监测信息；4)进行信息融合，利用二次设备缺陷诊断的信息融合模型对二次设备的配置信息、设备在线监测信息、综自告警信息、通信网络在线监测信息进行分类、汇集处理提取特征信息，按照不同类别的缺陷特征信息进行不同诊断规则的匹配，并根据缺陷特征信息进行二次设备缺陷定位；5)输出诊断结果输出，输出二次设备缺陷诊断结果并给出相关诊断解释说明。2.根据权利要求1所述的基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，其特征是，所述二次设备缺陷诊断分析的专家库诊断对象包括合并单元、保护装置、智能开关、测控装置、通信网络以及通信装置。3.根据权利要求1所述的基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，其特征是，在信息融合过程中，对采集的二次设备数据信息分别进行数据层融合、特征层融合和决策层融合。4.根据权利要求3所述的基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，其特征是，所述数据层融合就是对采集的原始数据信息进行分类、汇集和综合，当缺陷发生时，站内将集中出现大量报文信息、监控报警信息及事故信息，将采集到的原始数据进行合并分析来提取特征信息。5.根据权利要求3所述的基于多参量信息融合的智能变电站二次系统缺陷诊断方法，其特征是，所述特征层融合就是对告警信息进行筛选分类处理，并对原始告警信息进行处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张焕青，李晓峰，孙金莉，张园园，冯凝，刘晓华，李煜磊，江渊，肖黎，吴俊杰，
申请(专利权)人：国网湖北省电力公司检修公司，国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42