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电网智能调控系统基础框架设计实现

时间:2021-02-22 09:13来源:未知 作者:admin 点击:
关键词:电网调度;智能调控系统;状态监视;故障分析;健康评价 引言 随着现代电网的深入发展,电网规模不断扩大,接入设备的种类和数量不断增多,交直流混联的应用日益突出,促使电网的随机特性、多源大数据特性的复杂程度不断提高,日趋复杂的电网运行环
  
  关键词:电网调度;智能调控系统;状态监视;故障分析;健康评价
  
  
  引言
  
  
  随着现代电网的深入发展,电网规模不断扩大,接入设备的种类和数量不断增多,交直流混联的应用日益突出,促使电网的随机特性、多源大数据特性的复杂程度不断提高,日趋复杂的电网运行环境带来了较大的不确定性,对现代电网调度系统带来了较大的挑战。传统电网调度系统的控制体系与安全分析技术(结合运用建模仿真和预想故障的方法)因存在时效性与实用性较差(主要由不可预见性故障导致)、易受模型参数影响、思维场景单一等方面的不足,已经难以满足现代大电网复杂运行环境的使用需求。这就需要进一步优化和完善电网调控系统(从大电网整体运营角度出发),有效提高系统的智能化和信息化水平,确保电网安全稳定运行。
  
  
  1现状分析
  
  
  大型电网的调控难度随着电网运行特性复杂度的提高而不断增加,并且电网调控自动化技术在电网的智能化发展与运行趋势下得以快速发展和进步,在扩大调控系统规模的同时提升了复杂程度。如何设计并实现电网调控系统的稳定运行是电力系统亟需解决的问题。传统的电网调控系统在运行状态监测环节,大多采用人工及简单的值班告警方式,整个监测过程(包括监视、分析、故障诊断功能)的全面性及高效性不足,运维管理人员也无法及时准确的掌握系统运行状态而导致运行维护不及时进而引起不同程度的电网运行故障,已经难以满足自动化的电网调控系统的发展需求。目前特高压交直流电网模式的深入应用极大的改变了电源结构、电网格局及运行特性,面向传统交流系统的安全稳定分析方法已难以满足特高压交直流混联电网使用需求,需进一步提高其应用规模、时效性和准确性。因此为有效满足电网调控系统的稳定运行需求,需完善和优化设计电网调控系统的状态监控及智能诊断功能,以确保电网安全稳定运行,关于此方面的研究已经取得了一定的进展,相关文献资料详细介绍了电网调控自动化技术的现状及未来发展趋势、设计并实现了相应的消息总线、针对变电站的自动化集中监控技术方案,本文在相关二次设备监视及安全管控等设计的基础上,尝试构建系统架构与设备信息采集方案,并在现有研究成果的基础上构建了电网智能调控系统的基础框架,提出一种实现了系统运行状态监视与诊断功能的技术方案,使对系统运行状态的评价、故障预警及预警功能得以有效实现[1]。
  
  
  2电网智能调控系统总体架构设计
  
  
  电网运行及生产管理离不开科学合理的控制和调度过程,这就需通过电网智能调控系统提供重要技术支撑,调控系统已成为确保电网安全稳定运行的重要手段。本文所设计的电网智能调控系统的总体架构,如图1所示。该系统用于设备状态监视及故障诊断,主要由四大管理模块构成:(1)数据采集管理。用于实时监视所有采集指标,主要负责实时采集包括主站端、变电站端、调度数据网等在内的各子系统数据,然后向在线监视管理模块传送(通过数据传输总线完成)。(2)在线监视管理模块。主要负责实时推送分类存储的全部监视指标及异常告警信息,确保系统出现的隐患能被及时发现。(3)高级功能管理模块。有效提高了缺陷分析效率及预测能力,主要负责评价系统健康状况、综合分析并智能预判系统故障。(4)可视化管理模块。设置统一的用户认证和登陆界面,主要负责通过图形化的管理界面实现对系统相关应用功能直观统一的呈现[2]。
  
  
  3系统实现的关键技术
  
  
  3.1状态数据采集
  
  
  信息主要包括调度数据网设备、主/子站系统、安全防护设备等信息,对主站系统的网络设备信息进行采集时需使用到SNMP,主站系统以主调控与备用调控自动化系统(可细分为机房环境、硬软件状态等,机房环境信息通过机房管理系统提供的第三方接口进行采集)作为主要监视对象,共包含3种信息指标采集方式,即简单网络管理协议(SNMP)、部署代理程序方式、第三方接口;子站系统主要对常规站和智能站进行监测(具体可细分为相量测量装置PUM、监控主机、交换机、直流电源和不间断电源UPS等),通过在站端部署可视化运行维护子站完成相应指标的采集,再传输至主站的汇聚服务器;安全防护设备和调度数据网(包括网络设备和链路信息)则分别以通用与专用安防设备、网络设备与链路信息作为主要监视对象,二者的信息采集均通过第三方接口(分别由内网安全监视平台和网络设备管理平台提供)完成[2]。
  
  
  3.2健康评价
  
  
  (1)评价体系,健康评价主要将电网调控系统中包括运行状态、软硬件资源利用情况、告警情况等在内的主要因素作为综合考虑的参数项,根据实际需要结合运用相关算法获取量化的计算结果,通过梳理实际电网调控系统的业务逻辑构建健康评价体系,将电网调控系统总健康度细分为由具体采集状态量组成的多个评价指标[3]。具体层次,如表1所示。(2)评价方法,结合专家经验法得到相应指标权重,再通过加权求和得到第三层健康度的计算结果,依次向上完成各个层次的评价过程,据此得出系统整体健康度的计算结果。硬件健康度的评价流程,如图2所示。指标评价的状态量包含二值型和数值型2类,二值型包括实时数据库表结构等,对应指标异常(分数通常为0)或正常(分数通常为100)两种状态;数值型包括CPU利用率等,分数值在0~100区间内[3]。
  
  
  3.3故障诊断分析和定位
  
  
  在调控系统实际运行过程中部分较复杂的业务故障已经发生,但难以被运行维护人员发现,故障检测功能主要用于实现对这部分业务故障的及时发现和告警,提醒工作人员及时采取应对措施;对于已发现的故障,通过故障诊断模块完成初步的分析、判断和分类(并进行相应标注)以供后续故障定位模块使用。根据上述故障诊断结果由故障定位模块判断出故障类型,结合系统的实际业务拓扑关系完成对故障的定位和确认。
  
  
  (1)故障检测快速发展完善的信息物理及通信技术(尤其是广域测量系统WAMS等)在电网信息采集与监控领域中的应用范围不断扩大,电网信息数据的采集流程得以有效简化,有效提高了广域大电网的可控性和可观性,但目前仍然存在数据采集与挖掘应用的适配度较低的问题,阻碍了数据高质量共享与利用及高度集成化电网的实现,电力大数据在时间、空间与目标3个维度间紧密关联,电网智能调控系统实现的关键在于对这些数据信息进行深度挖掘和高效利用[4]。电网智能调控系统涵盖的业务种类和数量会不断增多,进而增加了逻辑层级关系的复杂程度,导致所需采集的状态数据表现出数量多、更新快、关联关系复杂等特点。本文结合运用孤立森林算法实现高效准确的故障检测功能,明显提高了数据使用效率和质量,该算法易于模型构建且学习策略准确度较高,针对电网调控系统中的异常运行业务状态,结合业务实时资源占用数据实现准确高效的检测过程,故障检测具体流程为:D5000系统运行过程中会产生业务相关进程资源,将采集到的这些资源占用情况的历史数据作为原始样本集构建L个隔离树,在此基础上建立初始异常检测模型,然后构建子森林异常检测器(使用系统抽样方法完成)并对其进行训练,进而得到告警阈值k值,接下来通过孤立森林异常检测算法训练k,并在此基础上判断数据异常状态;实时资源占用信息被采集后立即传送至异常检测模型中,经其处理后得到系统状态分数,系统处于正常状态时分数在(0,k)区间、系统出现异常对应(k,1)区间内的分数;同时在滑动窗口中更新数据,简单随机抽样已完成检测的实时数据进入到缓存区,在积累的抽样数据满足更新条件的情况下触发更新得到用于更新异常检测模型的数据集,据此构建k个子森林异常检测器并完成对常检测模型的更新,使其同系统的运行状态相匹配,从而持续完善异常检测模型的性能[5]。
  
  
  (2)故障诊断对电网智能调控系统发生的异常状态的实时数据(通过故障检测获取)采用相应的故障诊断方法进行人工处理操作,并对此时发生的故障类型(可能包含一种或多种)进行标注,为有效区分不同故障类型,在异常检测运行过程中需收集和标注各类故障的异常数据,各故障类型超过一定数量后(本文设置为100条)时,针对这些故障类型的异常数据,通过分类器算法的使用完成数据的训练与测试,然后据此建立故障分类模型,进而构成能够自动判断不同的系统异常状态对应的故障类型的异常诊断系统[6]。
  
  
  (3)故障定位通过综合考虑系统的业务逻辑拓扑、告警顺序等因素,完成故障定位功能的设计,该模块主要用于对源头异常进行定位,先完成某时间段内告警信息(存储于数据库中,如业务逻辑映射表和进程信息表)的读取,并对告警进程进行分类,然后定位单业务告警信息的故障源进程(根据业务内进程号),根据约束关系,在最终故障源进程中定位由单业务告警信息构成的多业务告警[7]。节点硬件资源异常,对业务源头告警进程所在节点占用该资源类型的全部进程进行关联处理,根据资源约束关系完成对导致异常的原始进程的确定;系统软件资源占用异常,根据相关映射表进行分类,将全部共享故障的进程建立关联,根据具体情况确定导致异常的原始进程;数据库异常,按数据库、表类型进行分类,建立同一数据库操作的全部进程间的关联性,根据实际操作情况判断数据库及实时数据的异常;业务逻辑异常,除上述异常外,在全部报警进程同属一个进程的情况下可初步判断为该类异常,根据相应拓扑映射表确定导致异常的进程[8]。
  
  
  4示范应用
  
  
  为测试本文所设计系统的可行性,将其在某电力调度系统的安全III区试运行,在三区的独立服务器保存运行状态采集信息,其他设备状态信息的数据汇聚节点(包括一区、二区、备调及云平台)均为管理网内的主备服务器再聚到三区的存储服务器(经过正向隔离设备),针对存在于各分区内的相关软硬件信息,先通过使用采集代理程序(通常在汇聚节点根据实际需要部署)完成信息的采集后,传输至该区的汇聚节点,网络设备状态信息的获取与信息向汇聚节点传输时分别通过TCP/IP和SNMP协议完成。目前该系统主要负责对主站机房内的软硬件状态动力环境设备状态(包括存储/网络/安防设备、服务器和工作站)进行监视,工作人员查看自动化设备的运行状态时可通过WEB访问完成。该系统运行已超过一年,能够及时发现系统存在的异常并告警,可准确定位系统存在的故障点,通过健康度评价结果实现了对系统潜在问题及时准确的判断,帮助工作人员及时全面的掌握电网调控系统的运行状态并通过该平台快速分析故障,能够为系统运维工作提供科学合理的参考,使运维工作更加精细化和专业化,有利于确保电网调控系统的安全稳定运行,进而保证电网的安全稳定运行,为保障电网的安全稳定运行提供有力支撑[9]。
  
  
  5总结
  
  
  随着电网规模及用电需求的不断增加,对智能电网调控系统的自动化水平安全稳定性能提出了更高的要求,本文主要对电网智能调度系统进行了优化设计,为保障系统整体的稳定运行,通过构建的运行状态监视与智能诊断平台使监控、评价、故障预警等功能得以有效实现,实际在调控中心试点的初步应用表明本文的设计方案能够实时高效的监控电网调控系统的运行状态,并据此进行评价、诊断及预警,以确保电网能够安全稳定运行。本研究仅限于调控系统运行状态监控和故障,对于二次设备监视工作仍有待深入研究,如对二次设备通过构建协同监视体系(针对自动化设备)实现统一监视和管理功能,并研究相应的全寿命周期信息模型实现设备全生命周期管理。
  
  
  参考文献
  
  
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  [2]黄彦浩.基于数据认知的电网仿真数据智能分析系统架构研究[J].电力信息与通信技术,2017(12):59-64.
  
  
  [3]张宇航,邱才明,贺兴,等.一种基于LSTM神经网络的短期用电负荷预测方法[J].电力信息与通信技术,2017(9):19-25.
  
  
  [4]张永刚,庄卫金,孙名扬,等.大运行模式下面向监控的分布式智能告警架构设计[J].电力系统保护与控制,2016(22):148-153.
  
  
  [5]陈亮,王震,王刚.深度学习框架下LSTM网络在短期电力负荷预测中的应用[J].电力信息与通信技术,2017(5):8-11.
  
  
  [6]章锐,刘道伟,陈树勇,等.信息驱动的大电网全景安全防御系统可视化设计[J].电力信息与通信技术,2016(12):46-51.
  
  
  [7]孙启明,石立宝,司大军,等.基于连锁故障事故链搜索的输电网风险评估研究[J].电力系统保护与控制,2017(19):27-34.
  
  
  [8]沈凤杰,才洪全,徐洪涛,等.省地两级电网紧急控制装置协同监控系统设计[J].电力系统保护与控制,2017(6):126-132.
  
  
  [9]冷华,童莹,李欣然,等.配电网运行状态综合评估方法研究[J].电力系统保护与控制,2017(1):53-59.
  
  
  作者:李铁 单位:国网辽宁省电力有限公司
(责任编辑:mac)
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