發布日期：2022-04-20 點擊率：42
引言
變電站的直流系統是全站繼電保護設備、測控裝置、安穩裝置等控制系統的中樞,由蓄電池組、充電機屏、饋電屏等組成,為站內的保護、測控及其他自動裝置、通信設備、斷路器的跳合閘回路、信號回路及事故照明回路提供直流電源。變電站直流電源系統的正常運行與否直接關系到全站保護控制系統的正常運行以及站內測控信息的遠傳。變電站直流母線失壓,會導致繼電保護設備、安全自動裝置、通信設備等無法正常工作,若此時本站繼電保護快速段動作范圍內電力系統發生故障,則會造成下一級變電站保護越級跳閘,停電范圍擴大:同時,因測控信息無法上送調度,運行人員無法了解變電站的運行狀態。
直流二次空開的跳閘會引起二次裝置失電、通信中斷,繼電保護、安穩功能缺失,嚴重威脅電網安全運行。針對此問題,部分220kV智能變電站中增加了對直流二次回路中空開的觸點位置的采樣和記錄。但一個典型的220kV智能站內直流空開數量很多,約有V00個,每個空開又有253種可能的狀態,空開的位置量大點多,邏輯復雜,未有明確的故障診斷結果推送,調度人員無法對空開變位含義進行實時的解釋和判斷。
直流配電屏為變電站的直流子系統提供工作電源,正常運行時,蓄電池組處于浮充狀態:當交流失電或系統需要大電流供電時,蓄電池組迅速切入,向事故負荷、自動裝置、保護裝置及通信裝置等提供電力。作為變電站直流系統的備用能源,保證直流不全停的最后一道防線,蓄電池在電力系統中的地位十分重要,需在正常運行中監測其狀態,提前預防其可能發生的故障。
針對變電站直流回路健康運行的需求,本文構建了一套完整的變電站直流回路智能診斷方案,包括直流電源的建模,利用智能診斷技術,實現變電站直流回路智能診斷及告警。
1總體架構
1.1直流電源回路狀態監測的需求
變電站直流回路狀態監測的對象包括直流電源設備和直流用電裝置。
直流電源設備由交流電源、充電機和蓄電池組組成,需監測交流電源工況、交流進線開關狀態、絕緣、單體電池電壓、充電機充電模塊狀態等。
直流用電裝置主要包括繼電保護、測控及其他自動裝置的電源、控制回路電源、操作回路電源和事故照明負荷等。
1.2直流電源智能診斷系統架構
變電站直流電源智能診斷系統架構如圖1所示,系統包括集成在變電站端監控系統中的直流電源信息采集、監視與診斷模塊和調度端站用直流電源狀態評估模塊兩部分。調度端站用直流電源狀態評估模塊包括通信服務器、數據服務器、應用服務器和工作站,通信服務器實現主站與站端的通信,數據服務器實現數據處理和存儲,應用服務器完成應用功能。
調度端功能塊包括信息采集模塊、監視功能模塊和狀態評估模塊3個部分,如圖2所示。
子站端完成站內直流電源狀態采集、監測、展示與故障診斷等功能,并實現與調度端的通信,如圖3所示。
1.3診斷結果
變電站端利用變電站直流回路模型,基于SVG圖形形成站用直流回路的人機交互界面,供監視人員對直流回路進行監視。站端SVG文件遠傳到調度端,調度端可遠程呈現站端直流回路的狀態。
直流回路的診斷結果在人機交互界面上直觀展示,文字加圖形的形式可以方便運行人員確認故障點和故障可能的原因。同時,站端診斷結果信息也遠傳到調度端。
2直流回路建模
直流回路建模用于解決直流回路采集信息的標準化通信問題。直流回路建模需考慮直流回路狀態監視、智能診斷以及狀態評估的需求。
2.1建模語言
變電站直流回路建模采用變電站配置描述語言(SubstatiQnCQnfiguratiQnLanguage,簡稱SCL）。SCL語言基于可擴展標記語言(XML）,可擴展的含義就是用戶可以根據需要創建自己的標記符。SCL的應用使得變電站設備自描述、設備在線配置及互操作可以方便地實現。
2.2建模對象范圍定義
直流電源系統建模的范圍要滿足變電站直流回路運維的需求,包括設備名稱、裝置類型、設備描述、制造廠商、設備的制造參數及運行狀態等。
對于用電設備的開關狀態,可由測控裝置采集,也可由獨立的位置采集裝置采集。位置采集裝置在IED設備下建GGIQ邏輯節點(LN）,在LN下建一個或多個位置(pQs）數據對象(DQ）,DQ下則是空開的位置數據(DA）。
直流電源設備有分離式的,也有一體化的。當采集信息來自于一個IED設備時,建模模型可一致,在IED下建多個邏輯節點,包括交流進線、充電機、蓄電池組等:在LN下根據設備的參數建立DQ和DA。若為分離式,采用多IED采集時,則不同的LN建立在不同的IED之下。
變電站一體化電源是將直流電源、電力用交流不間斷電源和電力用逆變電源、通信用直流變換電源等裝置組合為一體,共享直流電源的蓄電池組的成套設備。以一體化直流電源為例,表1定義了該設備的基本屬性。
變電站分離式直流電源回路包括的設備比較多,如中低壓交流電源、通信電源、逆變電源、直流母線、直流電源、蓄電池組、蓄電池單體、充電裝置、整流模塊等。在每個設備之下,建立對應的監測信息元素。
3智能診斷技術
智能變電站的直流回路智能診斷技術是通過專家知識庫完成的。直流回路智能診斷過程包括以下幾個步驟:
(1）智能變電站直流回路運行數據采集:
(2）對直流信息建模,采用IEC61850標準上送至變電站站控層網絡:
(3)站控層的診斷子機配置有專家知識庫,通過診斷的單事件推理模型及多事件關聯分析模型診斷出直流回路的告警類型:
(4）告警信息在站端展示,同時將診斷結果及原始原因上送到調度端。
3.1診斷專家庫
智能變電站直流回路診斷專家庫的主要作用是借助于直流回路運維專家工作經驗的總結,形成對直流回路事故的判斷、推理以及處理模型。
知識庫是專家系統的核心,用來儲存專家提供的大量的專業領域知識。智能診斷結果的有效性反映了專家系統性能,提高專家系統性能的關鍵在于在已歸納的專家知識的基礎上不斷修正和完善知識庫,提高知識庫的質量。知識庫支持用戶對知識條目的存貯、檢索和修正等功能。
直流回路智能診斷專家庫能夠實現對變電站直流設備、用電設備及回路告警、異常和故障的判斷和處理。在知識庫構建過程中,對直流電源設備,要了解其回路構成、設備運行原理、測控信息點以及診斷的理論依據:對用電設備,要構建直流回路的拓撲結構,明確設備間的關聯關系。同時,也要了解直流設備、裝置及回路的操作方法、異常時故障報告的含義,在此基礎上確認故障后的處理措施。
直流回路診斷知識庫的結構如表2所示。
3.2推理診斷
直流系統故障推理診斷能有效提高運維人員對直流故障的處理水平,減輕設備的檢修工作量。直流故障推理診斷建立在診斷專家庫基礎之上,推理診斷專家系統是一種產生式的專家系統,它針對當前問題的條件或已知的信息,并將其與知識庫中的規則進行反復比對,以推理出問題的最佳求解結果。其基本形式為P一Q,其中P是產生式的前提條件,Q是一組結論,當前提P被滿足時,則可推出結論Q。
推理方式通常分為正向推理與反向推理兩種。正向推理是由一個或N個前提引出一個結論:反向推理是先要假設一個結論成立,自頂向下進行推理,直到它的生成條件得到滿足。直流回路智能診斷采用正向推理。
推理診斷一般采用推理模型。推理模型有些比較簡單,單一故障是由單一原因所致,如某IED設備空開接點斷開,導致該IED設備裝置異常。但也有很多異常是由多事件導致的,這就需要人工制訂規則實現推理模型。多事件推理模型由多層次的與門、或門、非門等一系列邏輯回路組成,當關聯的異常信號滿足推理模型的輸出時,得出推理結果。
圖4為蓄電池本體故障推理,是關聯多事件推理的典型應用。蓄電池組在線監測,對蓄電池單體電池電壓、電流、內阻及蓄電池組總電壓、環境溫度等各項運行參數進行監控,當蓄電池整組電池或部分電池失效時,能及時發現問題,以免保護及自動裝置因失電而拒動,影響電網安全。
4結語
變電站直流系統的可靠性直接影響繼電保護和其他控制設備運行。IEC61850標準對變電站內直流建模很少涉及,本文通過對變電站直流回路包括直流電源與用電設備建模,將監測信息上送到變電站站控層,實現了直流回路的可觀測和直流回路信息的展示。同時,信息遠傳到調度端,為未來實現直流回路的狀態評價打下了數據基礎。本文對直流回路智能告警也進行了一定的研究,后續此方向還有很大的進步空間。
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