故障警报论文设计

故障警报论文设计（精选2篇）

故障警报论文设计 第1篇

摘要

分析了地质灾害预警报系统的建设原则、目标及工作流程,并针对基于WebGIS的灾害预警报系统的组成和实现提出了可行性建议,具有重要的实践意义。

关键词

故障警报论文设计 第2篇

准确高效的电力系统故障诊断方法对快速故障定位,系统安全稳定运行和提高供电可靠性都具有非常重要的意义。目前,电力系统故障诊断的方法主要有优化算法[1]、粗糙集[2]、信息理论[3]、贝叶斯网络[4]等。近年来,Petri网因具有直观的模型表达、简单的逻辑推理而被广泛地应用于电力系统故障诊断领域。

文献[5-6]利用模糊Petri网对电力系统中的元件(如母线、线路、变压器等)分别建立子模型,再进行推理,保证了研究对象的完整性,并考虑了保护、断路器动作的不确定性和不完整因素的影响。文献[7]对一类模糊推理Petri网表示的模糊产生式规则系统,通过矩阵迭代运算完成电力系统的故障诊断推理过程。文献[8]研究了一种基于模糊Petri网的输电网故障诊断改进方法,引入关联矩阵约简技术,降低了关联矩阵的阶数,使计算量大为减少,有助于提高后续推理的效率。文献[9]提出了一种基于方向性的加权模糊Petri网的电网故障诊断方法,分别对母线和线路的每个故障蔓延方向进行建模,能够自动适应网络拓扑的变化。文献[10]提出一种电力系统故障诊断的自适应模糊Petri网模型的建立与推理,对网络中涉及到的权值和阈值进行自适应调整,该方法不仅具有模糊Petri网的描述计算能力,同时也具备神经网络的学习能力,提高了诊断的精度。

当在系统上传的故障信息完整的情况下,这些方法都能取得满意的结果。然而在电力系统故障过程中,因保护开关的差错警报信息而造成的信息不确定性尤为明显;另外,由于设备自动化程度和信息传输的影响,完备的故障信息难以获取。这些局限性使得上述这些方法在大规模复杂系统诊断建模和诊断决策中存在着一定的困难。因此,如何降低或消除这些不确定性对诊断结果的影响是现在迫切需要研究的课题。

电力系统故障过程中,警报信息具有一定的时序属性,蕴含了丰富的故障相关信息,如果充分合理地运用这一属性,将有助于故障的准确诊断和分析。基于此,如何有效利用警报信息的时序属性对研究智能诊断方法具有重要的意义[4,11,12,13]。

本文充分地利用了警报信息的时序特征、保护开关动作的逻辑规则,考虑存在的时间约束关系,提出了一种基于时间约束Petri网(Petri Net with Time Constraint,PNWTC)的警报信息方法,引入了时间约束通路的概念,提出了警报差错信息的识别算法,该方法能够有效地识别警报信息中的误报、丢失以及时序不一致情况,报警结果清晰直观。

1 故障警报信息的特性分析

1.1 故障警报信息时序特性

电网中元件关联的继电保护装置都设有整定动作时限,为了简化研究模型,本文只考虑保护装置动作时间上的排序关系,根据保护断路器动作的关联关系以及其中所蕴含的时序关系,可以得到相应的时序规则,建立考虑时间约束的模糊Petri网模型,使诊断结果更加精确。某元件故障时警报信息时序特性如图1所示。

图1中,1、3、5分别代表主保护、近后备保护和远后备保护;2、4、6分别为主保护、近后备保护和远后备保护所对应的断路器;τ1、τ3、τ5分别代表主保护、近后备保护和远后备保护动作的时间差(相对于故障时刻);τ2、τ4、τ6分别表示各个保护对应的断路器断开的时间差(相对于各对应保护动作时刻);ΔT为故障恢复时间。

1.2 故障差错警报信息分类

由于开关保护装置的可靠性,在电力系统故障过程中可能存在保护和开关误动、拒动,在传输过程中也可能存在报警信息的错误与缺失,这些不确定性的存在将会导致诊断无法完成,从而无法识别故障元件。虽然通过故障录波信息可以消除部分警报信息中存在的错误和缺失,但是信息差错是无法完全避免的。概括地说,故障差错警报信息可以分为以下几类。

1)信息丢失。是指由于装置本身的可靠性导致保护断路器动作信息在采集和传输过程中存在的缺失情况。

2)误报。是指故障发生时的一系列错误信息。

3)信息时序关系不一致。是指警报信息的时间约束不满足故障发生时保护断路器动作的时间规则。这类差错警报会导致无法诊断出故障元件,尤其是复杂的多重故障。

2 时间约束Petri网基础

在电力系统故障诊断中,为了能够更好地应用警报信息的时序属性,本文提出基于时间约束Petri网的电网警报信息处理及诊断方法,本节介绍时间约束Petri网基础,包括推理规则的产生、时间约束Petri网定义以及时间约束信息处理方法。

2.1 推理规则的产生

在电网故障警报信息诊断中,保护与断路器动作之间的关联关系主要包括两类:事件逻辑关联和时序逻辑关联。事件逻辑关联是指保护之间动作的逻辑关系,比如元件故障,主保护及其对应的断路器动作,在主保护无法切除故障或者断路器拒动的情况下,后备保护才动作[12];时序逻辑关联是指保护动作信息或者断路器动作信息只可能出现在允许的时延范围内。

根据这些事件逻辑关联关系和时序逻辑关联关系产生Petri网的推理规则,具体过程为:从故障事件出发,根据保护断路器动作规则生成推理规则;再利用时序关联关系为Petri网增加时间约束,建立考虑时间约束的Petri网模型。

2.2 PNWTC定义

一个具有时间约束的Petri网定义如下。

其中:P={p1,p2,,pn}为有限库所的集合;T={t1,t2,,tn}为有限变迁的集合;I:TP为映射变迁到其所有输入库所的输入方程;O:TP为映射变迁到其所有输出库所的输出方程;F⊆(PT)∪(TP)为库所变迁关联弧的集合;Δτ={Δτ1,Δτ2,,Δτn}为对应变迁的时间约束条件。

定义Petri网中的变迁为实变迁,为表明装置拒动情况下的规则描述,定义一特殊变迁非变迁,其时间约束统一设定为[20 ms,40 ms],非变迁具体定义如图2所示。

简单系统示意图如图3所示。包括2条线路(L1、L2)、3条母线(B1、B2、B3)、15个保护,其中包括7个主保护(B1m、B2m、B3m、L1Rm、L1Sm、L2Rm、L2Sm),8个后备保护(L1Rs、L1Ss、L2Rs、L2Ss、L1Rp、L1Sp、L2Rp、L2Sp)、4个断路器(CB1、CB2、CB3、CB4)。

图4描述了图3中当线路L1发生故障时,主保护、近后备保护及其对应断路器动作的PNWTC模型。设故障动作时刻为t0,线路L1两侧的主保护为L1Rm和L1Sm,近后备保护为L1Rs和L1Ss。

为了描述方便,令pi,tk为PN中的任一库所和变迁,定义以下集合[14]。

1)如果pi∈I(tk),则称ip是tk的最近逆向库所(Nearest Backward Place,NBP),变迁tk所有的NBP的集合称为tk的最近逆向库所集合(Set Nearest Backward Place),记作SNBP(tk)。

2)如果pi∈O(tk),则称ip是tk的最近前向库所(Nearest Forward Place,NFP),变迁tk所有的NFP的集合称为tk的最近前向库所集合(Set Nearest Forward Place),记作SNFP(tk)。

3)如果存在流关系,从变迁tk连向库所ip,则称ip为变迁tk的前向库所(Forward Place,FP),变迁tk所有的FP集合称为变迁tk的前向库所集(Set Forward Place),记作SFP(tk)。

4)如果存在流关系,从库所ip连向变迁tk,则称ip为变迁tk的逆向库所(Backward Place,BP),变迁tk所有的BP集合称为变迁tk的逆向库所集(Set Backward Place),记作SBP(tk)。

2.3 时间约束信息处理方法

对于局部电力系统,保护装置按性质和时间先后顺序动作,依次为主保护、近后备保护和远后备保护。定义保护相对于故障时刻的延时分别为Δτ0r∈[Δτ0rmin,Δτ0rmax]、Δτ1r∈[Δτ1rmin,Δτ1rmax]和Δτ2r∈[Δτ2rmin,Δτ2rmax]区性(相对故障时刻);其对应的断路器的时间延时分别为Δτ0c∈[Δτ0cmin,Δτ0cmax]、Δτ1c∈[Δτ1cmin,Δτ1cmax]和Δτ2c∈[Δτ2cmin,Δτ2cmax](相对于对应保护动作时间)。根据文献[9,11]定义时间延迟分别为Δτ0r∈[10,40]、Δτ1r∈[510,540]、Δτ0c∈[20,40]、Δτ1c∈[20,40]、Δτ2c∈[20,40]单位为ms,下文亦同。

根据前面的描述,图4中变迁T1、T2的时间约束为10∼40 ms;T3、T4、T5、T6、T9、T10的时间约束为20∼40 ms;T7、T8的时间约束为510∼540 ms。为了表达直观,给出库所间相互到达的时间约束为表1所示。

表1中灰色单元格区间的含义是,库所P1发生到库所P2发生的时间间隔为10~40 ms。其他单元格的含义与此相似。

另外,为了对PNWTC模型变迁的时间约束条件进行推理,对于本文中PNWTC的两种变迁分别定义时间约束往返通路如图5所示。

图5(a)表示实变迁的时间约束通路,其中[t1,t2]为变迁T的正向时间约束条件,[-t2,-t1]为变迁T的反向时间约束条件(其中“-”代表反向,在反向推理时表现为时间区间的相减)。图5(b)表示非变迁对应的时间约束通路,非变迁时间约束设置为[20,40],且在时间推理上只能正向推理,规则可以正反推理。

按照图4所示PNWTC模型及其对应的时间约束关系,建立时间约束往返通路(根据规则共有6条时间约束往返通路)如图6所示。

参考文献[11]中的时间约束关系,δ-(t1,t2,ta,tb)和δ+(t1,t2,ta,tb)分别表示2P的发生时刻比1P的发生时刻“早于”和“晚于”的时间关系,t1,t2表示P1,P2的发生时刻,[ta,tb]表示时间约束的时间间隔;定义Act(T,P)表示事件P在T时刻发生。定义推理描述语言为

则上述推理描述语言表示:事件2P早于事件1P发生,其时间约束为[ta,tb]。

以通路1为例描述时间约束通路所表示的推理语言:设1P、2P、4P发生时间为1t、t2、t4,则通路1的时间约束关系可以表述为

正向:

反向:

例如已知t4=100 ms,对通路1进行反向推理步骤为:(1)由Act(t4,P4)Act(t2,P2),δ-(t2,t4,20,40)可以得出t2∈(60,80);(2)进一步由Act(t2,P2)Act(t1,P1),δ-(t1,t2,10,40)可以得到1t∈(40,50);(3)根据1t的发生时刻则可判断此警报信息是否满足时序一致关系。

3 基于时间约束Petri网模型的警报信息诊断算法

3.1 警报信息处理与诊断流程

警报信息算法前期处理流程如图7所示。

其中关于基于时间约束Petri网的电网警报信息处理算法的相关定义如下。

1)F。F={f1,f2,}为可能发生故障的元件集合。

2)PNWTC为根据电网故障诊断中的推理规则得到的元件的Petri网模型。

3)A。A={a1,a2,}为系统接收到的所有报警信息的集合。

4)L。L={l1,l2,,ln}为L集合F中的各个元件与集合A中相关警报组成的集合。1l为可疑元件f1及与其关联的警报信息的集合,表示为l1={f1,a1,},集合中其他元素定义与此相同。

5)R。R={R1,R2,}为时间约束往返通路集,是由可能故障的元件与报警信息构成,与PNWTC所有规则相匹配的时间约束往返通路的集合。

6)S。S={S1,S2,}为满足规则的故障警报信息集。

3.2 警报信息处理的PNWTC算法

根据文中的具体应用问题,针对1.2节所分析的故障差错警报信息分类,提出警报信息处理的PNWTC算法。

1)根据获得的所有警报信息集合A={a1,a2,,am},按照结线分析方法得到故障区域中可疑故障的元件集合F={f1,f2,,fn},构建集合A中的各个元件与其对应的警报信息集合L={l1,l2,l3}。

其中:m为警报信息总数;n为可疑故障元件数。

2)对集合F中的每一个故障元件根据2.1节~2.3节介绍的规则建立对应的PNWTC模型,得到与各个PNWTC模型的规则相匹配的时间约束通路集R={R1,R2,R3}。

3)将L中的一组对应关系组成待验证事件集合W={f1,w2,w3}。

4)逐一验证W中的所有警报信息。即验证W中元件、警报信息wi与其对应的时间约束通路是否匹配。

5)如果推理过程中出现的wi不存在或者wi不满足对应的规则和约束条件,则判断wi是信息丢失、误报还是时序不一致信息(具体识别算法见3.2.1 节和3. 2.2节)。

6)将警报信息wi的状态标志为已诊断状态,如果集合W中还有警报信息未验证,则转至步骤4)。

7)将集合W定义为已诊断状态。将准确的警报信息加入结合S;如果集合L中还存在对应关系未验证,则转至步骤3)。

8)得到准确的警报信息集。

3.2.1 信息丢失与时序不一致信息识别算法

在PNWTC推理过程中,如果得到的信息wi在已接收到的报警信息中不存在,则wi可能为丢失信息和时序不一致信息,识别步骤如下。

1)找到wi最临近的前向变迁tf和向后变迁tb;

2)根据所建立的Petri网模型,找到变迁tf的最近逆向库所集SNBP(tf)和变迁tb的最近前向库所集SNFP(tb)。

3)根据SNBP(tf)、SNFP(tb)以及对应的时间约束通路计算wi可能发生的时间区间Δt1、Δt2。

4)如果Δt1∩Δt2=φ,则wi为时序不一致信息,否则wi为丢失警报信息。

3.2.2 误报信息识别算法

误报信息是指故障发生时上传的一系列错误警报信息。识别信息wi是否为误报信息步骤如下。

1)在与Petri网对应的时间约束通路中,搜索wi的最临近前向变迁tk和最临近逆向非变迁tb。

2)搜索最临近前向变迁tk的前向库所集SBP(tk)和最临近逆向非变迁tb的逆向库所集SBP(tb)。

3)搜索SBP(tk)、SBP(tb)中已上传到警报信息数量1x、1y。

4)比较1x、1y。如果x1>y1,则wi为真,是正常动作信息;若x1

4 警报信息识别算法验证

图8为局部电力系统接线图。按动作的性质和动作的时间顺序,分为主保护、近后备保护和远后备保护,对于母联断路器设置失灵保护。失灵保护相对于设备故障时刻的时延为310~340 ms,其他装置动作的时间约束范围与2.3节相同。保护的编号参见参考文献[15]。

若某次设备故障得到的警报信息如表2所示。

通过结线分析,得到故障区域以及区域内可疑元件其及其对应的警报集合为L={L1,L2}。

其中:

以母线B1的警报信息验证为例,具体说明本文所提出算法的推理过程,建立母线B1的PNWTC模型如图9所示。

图9中各个库所从左到右,从上到下依次编号为P1∼P22,由图8可以得到集合SNFP(tk)、SNBP(tk)、SFP(tk)、SBP(tk)以及19条时间约束通路,在此不一一列出。对表2中获得的警报信息逐一验证如下。

1)CB4(85 ms):找到关于CB4的时间约束通路,进行逆向时间推理,可以得到ΔT(B1m)∈[40,65],而由已知B1m(50 ms),满足时间约束;再继续逆向推理,可以得到ΔT(B1)∈[10,40],1B为初始库所,对CB4的验证结束。

2)同理CB5(80 ms)、CB6(82 ms)、CB9(88 ms)满足时间约束,得到ΔT(B1)∈[10,40]。

3)同理对于CB7(120 ms),推理出主保护的动作时间约束为ΔT(B1m)∈[80,100],而由已知B1m(50ms),不满足时间约束;因此判断CB7为时序不一致信息。

4)对CB11(600 ms)进行验证,找到关于CB11的时间约束通路,进行逆向时间推理,得到ΔT(L1Rs)∈[560,580],由已知得到L1Rs(565 ms),满足时间约束;再继续推理得到CB7拒动和B1故障的时间约束为ΔT(B1)∈[25,55],B1为初始库所,对CB11的验证结束,得到CB11(600 ms)满足时间约束。

5)判断过程中,从时间约束通路式(6)可以看出接收到的警报信息CB7动作逻辑不满足规则约束,应用3.2.2节算法识别是否为误报信息。

CB7:tb=T17为非变迁,x1=2,y1=0、x1>y1,所以CB7为误报信息;

经过上述判断,得到最终的准确警报信息如表3所示,最终的诊断网络如图10所示,并且得到B1发生故障的时间范围为ΔT(B1)∈[25,40]。

集合L2={L1,L1Rs,L1Ss,CB4,CB7,CB11}的验证步骤与集合1L相同,得出警报信息处理结果:对于线路1L来说,L1Rs与CB7、L1Ss与CB11以及CB4均为时序不一致信息。

5 故障诊断结果比较

5.1 不考虑时间约束的故障诊断

对于本文第4部分给出的算例,当不考虑时间约束时,应用文献[5]中已有Petri网模型进行计算得到故障结果为:(1)母线B1故障;(2)母线B1和线路L1故障。可见诊断有多个解,结果不够明确。

之所以产生不明确的诊断结果是因为文献[5]的方法未考虑到警报信息的时序属性,这使得得到的警报信息中,保护断路器的动作信息只包含逻辑关系,并没有考虑到其中的时间约束关系,在诊断过程中,表2中满足逻辑约束关系而不满足时间约束关系的信息(L1Rs、L1ss、CB7、CB11)被错误地应用于故障诊断,导致了错误的诊断结果“L1故障”的出现。

5.2 考虑时间约束的故障诊断

考虑时间约束的故障诊断方法,即在进行诊断之前,考虑信息的时序属性,先进行警报信息处理及更正,来提高诊断的可靠性和准确性。其流程如图11所示。

同样对于本文第4部分给出的算例,首先对表2中的信息利用PNWTC进行处理及更正,得到表3所示准确的警报信息;然后,再利用文献[5]的方法进行诊断;最终得到诊断结果为母线B1故障、CB7拒动、L1Ss误动。

其他几个诊断实例如表4所示。

表4中,样本1为单重故障无差错警报信息的情况,从比较结果可以看出,两种方法都能得到准确的诊断结果;样本2、3、4为存在差错警报的情况,文献[5]的方法与本文方法的判断结果截然不同,由于没有考虑信息的时序属性,文献[5]方法造成了线路L5、L1故障的误判;可见本文方法充分利用警报信息的时序属性,可以在进行诊断之前,将误报、丢失以及时序不一致的信息剔除掉,再利用更正以后的准确警报信息进行诊断,有效地对警报信息进行评价,进而得到准确地诊断结果。

由上述算例结果可知,所提出的模型充分考虑了警报信息的时序属性,更加准确地描述了警报信息间的时间约束关系,使诊断结果更加精确。

6 结论

本文利用了警报信息的时序特征、保护断路器动作的逻辑规则以及其存在的时间约束关系,提出了一种基于PNWTC模型的警报信息处理方法,主要贡献如下。

1)介绍了电力系统警报信息间的时序关系,给出了基于PNWTC模型的警报信息处理方法,定义了时间约束通路的概念,直观地表达了警报信息之间的时序特性,并给出了警报差错信息的识别算法。

2)该警报信息诊断模型能够有效地识别警报信息中的误报、丢失以及时序不一致情况。

3)不考虑时间约束与考虑时间约束两种情况下的故障诊断结果对比表明:本文的警报处理方法能够精确地描述故障警报信息间的逻辑关系,可使诊断结果更加准确。

摘要：充分利用警报信息的时序属性和保护断路器动作的逻辑规则,提出了一种基于时间约束Petri网的电网警报处理及故障诊断方法。介绍了电力系统警报信息间的时序关系,以及常见警报差错信息的分类。提出了时间约束Petri网方法,引入时间约束通路的概念,直观地表达了警报信息之间的时序属性。提出了警报差错信息的识别算法,有效地识别警报信息中的误报、丢失以及时序不一致等情况。对不考虑时间约束与考虑时间约束两种情况下的故障诊断结果进行比较分析。结果表明所提出的警报处理方法,更加精确地描述了故障警报信息间的逻辑关系,使故障诊断结果更加准确。