本发明专利技术公开了一种基于电网智能监控信息的多站端故障诊断与辅助决策方法，包括建立专家数据库；将多站端电网故障分解为单站端故障信息；将故障信息分为反映变电设备运行状况的开关量信息和事故期间过程数据的连续变化信息；对开关量信息以状态元素描述；对状态元素进行逻辑耦合和判断，确定故障元件；进行时间辨识；进行空间辨识；进行特征量辨识，判定故障性质；与专家数据库匹配，并进行耦合推理，找到辅助决策方法；将数据和决策结果进行显示和跟踪。本发明专利技术利用计算机和监控系统对电网多站端故障进行辅助决策，避免了人为处理海量的监控数据以及人员处理经验不足的缺陷，能够快速准确对电网多站端的故障作出决策，杜绝事故的发生。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术具体设及一种。
技术介绍
目前，电网运行时各类监控系统均实时监测电网运行数据，并将监控数据实时上 传至监控主站。但是，由于接入主站端的监控信息相互独立，各监控信息之间不具备智能 逻辑组合分析功能，一旦发生事故，监控员需要根据海量的电网运行和监控数据进行人工 分析，并不断调用不同监控画面并根据个人经验做出判断，运给监控员对事故的判断和信 息处置造成极大的困难。依据国调中屯、2012年颁发的《500kV变电站典型监控信息表(试 行)》标准，按照2主变、5串8回500kV出线、10条220kV出线典型设计，单个500kV变电站 有4000多个"四遥"监控信息点上传接入监控主站；W某中部省份电网17个投运500kV变 电站为例，该省一个监控值班值(标准配备2人)需处理68000多个监控信息点，尤其是发生 电网事故时，会在毫秒（ms)级时间内产生5~10倍于正常数据的异常信息，可能发生监控信 息淹没效应。而对于电网的多站端异常或事故信息，如果不能做出决策及时处理，将会导致 更多的事故发生。绝大部分事故源于没有对异常现象及时决策处理而造成，因此如何对电 网多站端异常或事故快速准确的决策，是杜绝事故的根本所在。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于电网智能监控信息的多站端故障诊断与辅助决 策方法，W快速准确对电网多站端异常或事故作出决策，杜绝事故的发生。 本专利技术提供的运种，包 括如下步骤： 1) 建立专家数据库：包括预想事故集，W及与预想事故集对应的专家决策数据库； 2) 将多站端电网故障分解为各变电站单站端故障信息； 3) 将故障信息分类为两类：一类是反映变电设备运行状况的开关量信息，二类是事故 期间过程数据的连续变化信息； 4) 对步骤3)所述一类信息W对应的状态元素描述； 5) 对步骤4)所述的各状态元素进行逻辑禪合，用逻辑与的关系进行运算，作出禪合预 判，只要有一个状态元素为故障，则该状态元素所设及的元件确认为故障元件； 6) 进行时间辨识，确保上述各变电站的单站端故障信息是在同一时间段内发生的连锁 故障； 7) 进行空间辨识，获取线路故障点两端测距数据，并与线路参数进行比较得到故障点 空间辨识结果； 8) 进行特征量辨识，将步骤3)所述的二类信息进行计算后提取特征量，用于对故障性 质的判定； 9) 将步骤5)到步骤8)的结果送到步骤1)所述的专家决策数据库的禪合推理机进行 禪合推理，与步骤1)所述的预想事故集进行对比和匹配，并从专家决策数据库中找到对应 的辅助决策方法； 10)将步骤5)到步骤9)与变电站监控系统的动态图元进行关联，并将数据和决策结果 进行实时显不和跟踪。 阳0化]步骤1)所述的预想事故集，为采用RTDS软件离线仿真不同故障情况电网运行所 分别产生的电压相角特征集。 步骤2)所述的单站端故障信息来源于各单站端的终端数据、站控数据和间隔数 据，对各来源数据中的一类信息分别进行逻辑禪合。 步骤3)所述的状态元素如下表1、表2所示： 表1线路间隔事故-断路器事故状态元素、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、<、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、表2主变间隔事故-主变事故状态元素所述步骤2)的二类信息包括潮流变化信息、节点电压信息、电压变化信息、电压、相角 信息；其中潮流变化信息与节点电压信息进行禪合得到故障支路电流特征信息，电压变化 信息与电压、相角信息进行禪合得到故障节点电压相角特征信息。 步骤6)所述的同一时间段为3~10s，用于确保所采集的各相关变电站故障信息是 在该时间段内发生的、连锁的故障信息，W避免毫不关联的多站端故障信息进行关联禪合。 步骤7)所述空间辨识，为根据故障录波和保护动作测距数据加权值，判断故障位 置。 步骤8)所述提取特征量用于对故障性质的判定，为根据故障支路电流特征信息和 故障节点电压相角特征信息计算出各支路发生故障概率，并将上述故障概率按照降序进行 排列，依次按照最大可能发生的原则与步骤5)中故障元件进行一致性判别。 本专利技术构建了预想的异常和事故集及相对应的专家决策数据库，将多站端电网故 障分解为单站端故障，并且将反映变电设备运行状况的开关量信息进行逻辑运算来判定故 障元件，W时间辨识、空间辨识和特征量辨识对故障性质的判定，将判定结果送到主站进行 禪合推理，并与预想异常或/和事故集进行对比和匹配，从专家决策数据库中找到对应的 辅助决策方法；本专利技术利用计算机和现有的电网智能监控系统对电网多站端的异常/故障 进行辅助决策，避免了监控人员人为处理海量的监控数据W及监控人员处理经验不足的缺 陷，能够快速准确对电网多站端故障作出决策，杜绝事故的发生。【附图说明】 图1为本专利技术的多站端故障诊断和辅助决策方法流程图。 图2为本专利技术的一个实施例的电网示意图。 如图1所示，为本专利技术的多站端异常或事故辅助决策方法流程图；多站端电网故 障，首先是分解为多个单站端的电网故障，然后获取每个单站端电网的终端数据、站控数据 和间隔数据，并依次得到反映变电设备运行状态的开关量信息和故障期间的过程数据连 续变化值，将获取的开关量信息对应于设备的状态元素，并采用逻辑"与"运算作出禪合预 判，同时获取的反映变电设备运行状态的开关量信息和故障期间的过程数据连续变化值进 行时间辨识和空间辨识，确保故障信息的相关性，进行特征量辨识，并将特征量辨识的结果 和禪合预判结果共同对比预想故障集进行匹配，并从专家数据库中找到对应的辅助决策方 法。 W下结合一个具体算例进一步对本专利技术进行说明。 如图2所示，为本专利技术的一个具体实施例的电网示意图，为甲站、乙站、丙站、下站 及相关线路所构成的某500kV局部电网： 某时刻，线线路A相永久性故障，甲站、乙站、丙站S站保护动作，迅速切除故障， 一、二次设备的动作情况如表3、表4。 表3保护动作情况表4 一次设备动作情况通过获取SCADA遥信及遥测信息、PMU电压及相角信息、保护故障管理系统（RPM巧的 故障信息等，然后通过上述多层信息禪合模型进行故障诊断的辅助决策过程得出上述3站 端电网事故关联禪合步骤如下： 多端分解： 将4站端电网事故分解为甲站、乙站、丙站3个单站端设备故障状态元素和禪合预判如 下表5所示： 表5:电网故障禪合预判故障状态元素和禪合预判结果表明： 甲站L化线（5011、50。）线路间隔、乙站L甲线（5031、503。线路间隔、丙站L加线 (5023、5022)发生事故，乙站L石丙线WXH-802保护异常。 阳〇1引 时间辨识： W主站监控收到的甲站、乙站、丙站3个单站端事故元素第一时刻发出的时间为基准 值，得出后续事件时间差值At2-l、At3-当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于电网智能监控信息的多站端故障诊断与辅助决策方法，包括如下步骤：1）建立专家数据库：包括预想事故集，以及与预想事故集对应的专家决策数据库；2）将多站端电网故障分解为各变电站单站端故障信息；3）将故障信息分类为两类：一类是反映变电设备运行状况的开关量信息，二类是事故期间过程数据的连续变化信息；4）对步骤3）所述一类信息以对应的状态元素描述；5）对步骤4）所述的各状态元素进行逻辑耦合，用逻辑与的关系进行运算，作出耦合预判，只要有一个状态元素为故障，则该状态元素所涉及的元件确认为故障元件；6）进行时间辨识，确保上述各变电站的单站端故障信息是在同一时间段内发生的连锁故障；7）进行空间辨识，获取线路故障点两端测距数据，并与线路参数进行比较得到故障点空间辨识结果；8）进行特征量辨识，将步骤3）所述的二类信息进行计算后提取特征量，用于对故障性质的判定；9）将步骤5）到步骤8）的结果送到步骤1）所述的专家决策数据库的耦合推理机进行耦合推理，与步骤1）所述的预想事故集进行对比和匹配，并从专家决策数据库中找到对应的辅助决策方法；10）将步骤5）到步骤9）与变电站监控系统的动态图元进行关联，并将数据和决策结果进行实时显示和跟踪。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谭文忠，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网湖南省电力公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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