CN103984305A - 基于数据统计分析的电网自动化设备时钟状态评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于数据统计分析的电网自动化设备时钟状态评估方法，属于电网调度自动化系统领域。其特征是：时钟数据经标准化处理后，计算样本集数据相关系数评估、样本集数据线性拟合、样本集数据平均误差，构建设备运行分析量化评价规则，实现自动判别设备时钟运行状态和趋势，实现时钟信息集中监视、设备异常告警和智能诊断评估。实现了能量管理系统、电量计量管理、脱硫监测系统厂站装置和主站时钟统一管理，提高设备故障处理速度和运行维护水平，有着很好的应用前景。

Description

基于数据统计分析的电网自动化设备时钟状态评估方法

技术领域

本发明属于电网调度自动化技术领域，特别是涉及电网设备评估算法。 

背景技术

随着智能电网的快速发展，调度自动化系统为电力安全生产和商业化运营服务提供有力技术支持，电网调度自动化系统设备时间是提高自动化系统数据质量基础、是保证考核结算信息“公开、公平、公正”的关键。 

现有自动化设备时钟管理主要有三种方式：一是配置独立标准时间同步钟装置，通过串口输出、脉冲有源(无源)输出或网络方式对时。此方式具有同步时钟效率高、精度好的优势，但时间同步钟装置质量和运行维护成为关键因素；二是主站系统通过人工设定、进程定时对时方式。此方式具有投资设备少、运维方便的优点，但存在对时精度受通道质量影响较大等问题；三是依赖设备自身时钟装置，实现系统守时功能。此方式具有结构简单的优点，但存在时间误差积累问题，需要人为干预等问题。因此，建立统一时钟信息采集平台，实现时钟信息集中监视、设备异常超前智能诊断分析，成为提高系统运行维护水平的迫切需要。 

针对现有技术中自动判别设备时钟运行状态和趋势，实现时钟信息集中监视的技术问题，本技术领域亟需要一种新的电网自动化设备评估算法来改变此种现状。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种电网自动化设备评估方法，可以解决自动判别设备时钟运行状态和趋势，实现时钟信息集中监视的技术问题。 

基于数据统计分析的电网自动化设备时钟状态评估方法，其特征是： 

包括以下步骤 

步骤一、获取系统时钟信息源 

通过系统的网络NTP方式获取主站GPS时钟信息，并校对主机时钟, 

系统通过自动文件传输获取能量管理系统厂站装置时钟信息，通过远程自 动数据通讯获取电量计量系统、燃煤机组脱硫监测系统厂站装置信息； 

步骤二、系统技术功能 

包括数据采集和系统数据分析，其中数据采集包括①能量管理系统SOE数据文件下载与解析，②电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置时钟获取； 

其中系统数据分析具体为 

①标准化处理时钟数据 

系统预处理SOE事件记录，将剔除主站修正时间与厂站记录事件发生时间，其中年、月和日不记录，将时间格式化信息转化为整数类型时间计数值，计算公式为 

P＝(H×60+M)×60+S 

其中H、M、S分别为时、分、秒时间值； 

②计算样本集数据的相关系数α 

所述样本集数据的相关系数α计算公式如下 

$\mathrm{\α}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\‾}{P_M})*(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\‾}{P_p})]}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\‾}{P_M})}^2*{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\‾}{P_p})}^2}}$

其中P_Mi为i个的主站系统时间计数值，P_Pi为i个的厂站装置时间计数值， 为所有样本主站系统时间计数值的平均值，为所有厂站装置时间计数值的平均值，n为样本数； 

③计算样本集数据的线性拟合系数 

P_Pri＝β×P_Pi+γ 

其斜率β和截距γ经验拟合方程如下 

$\begin{array}{c}\mathrm{\β}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\‾}{P_M})*(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\‾}{P_p})]}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\‾}{P_M})}^2}\\ \mathrm{\γ}=\stackrel{\‾}{P_p}-{\mathrm{\β}}_1*\stackrel{\‾}{P_M}\end{array}$

其中P_Pri为i个的厂站装置时间计数值P_Pi经线性拟合修正值。 

④计算样本集数据的平均误差ε 

所述样本集数据的平均误差ε计算公式如下 

$\mathrm{\ϵ}={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\‾}{P_M})$

⑤判定厂站设备时钟运行状况 

分别利用能量管理系统、电量管理和燃煤机组脱硫监测系统厂站装置与主站时钟量化数据样本点，计算相应系统样本集数据相关系数、样本集数据的线性拟合系数和平均误差，依据相关数据指标，判定厂站设备时钟和系统主站时钟运行状态，厂站设备时钟运行分析判别条件为 

当α≥0.90时，数据线性相关，厂站设备时钟运行稳定，反之厂站设备时钟运行存在不稳定趋势； 

在α≥0.90时，厂站设备时钟运行稳定前提下，进行如下分析 

当0.95≤β≤1.05时，厂站设备时钟运行趋势稳定， 

当β>1.05时，厂站设备时钟有增速趋势， 

当β<0.95时，厂站设备时钟有减速趋势， 

当|ε|≤10时，厂站设备时钟时间准确， 

当ε>10时，厂站设备时钟时间偏差超前ε秒， 

当ε<-10时，厂站设备时钟时间偏差滞后ε秒， 

⑥主站系统时钟运行分析 

分别利用能量管理系统、电量管理和燃煤机组脱硫监测系统厂站装置分析结果，分析判定主站系统时钟运行状态，主站系统时钟运行分析判别条件为 

当厂站设备时钟线性相关率>90％时，判断主站时钟运行趋势稳定，反之主站时钟运行存在不稳定趋势； 

在主站时钟运行稳定前提下，进行如下分析 

当厂站设备时钟超前率>90％时，主站时钟将滞后， 

当厂站设备时钟滞后率>90％时，主站时钟将超前。 

所述的步骤一中获取能量管理系统厂站装置信息，即系统利用能量管理系统获取厂站装置SOE信息进行解析，获取主站和厂站装置对应时钟信息。 

所述的步骤一中获取电量计量系统、燃煤机组脱硫监测系统厂站装置信息， 即电量计量系统、燃煤机组脱硫监测系统与厂站装置通讯支持调度数据网络方式，系统分布在非实时控制区，允许远程多主站访问，利用调度数据网络通道，主站与厂站装置建立TCP/IP数字通讯链路，通过IEC870-5-103规约，直接获取厂站装置时钟信息。 

所述的步骤二中①能量管理系统SOE数据文件下载与解析，即能量管理系统数据交换平台定时启动事件记录提取及压缩服务进程，剔除非SOE信息，形成各厂站SOE信息记录数据文件，提交到数据交换平台；系统利用其文件传输服务，登录数据交换目录，获取SOE格式化文件；系统通过解析SOE格式化文件，获取厂站名称、事件发生时间、主站记录时间，根据数据传输延迟时间，修正主站记录时间，并计算时间偏差值。 

所述的步骤二中②电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置时钟获取，即系统采用Client/Server方式，分别与电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置建立通讯链路，依据IEC-870-5-104规约技术规范进行时钟帧通讯。 

通过上述设计方案，本发明可以带来如下有益效果： 

1、实现调度自动化设备时钟在线监测，提高设备故障处理速度和运行维护水平，为设备状态评价和资产全寿命管理提供依据。 

2、系统时钟信息可靠性大幅度提高，对电网运行和经济调度起到重要作用。保证远动装置时钟信息和事件顺序记录信息准确性，为电网一次设备异常分析提供技术支持。 

3、保证关口电量采集系统时钟信息准确性，为网厂结算提供准确结算电量信息，避免因时钟异常造成贸易结算争议。 

4、保证脱硫监测系统时钟信息准确性，规范并网运行火电机组脱硫管理，保证脱硫电量结算的准确性。 

附图说明

以下结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明： 

图1为本发明系统任务流程结构示意图。 

具体实施方式

为了使公众能充分了解本发明的技术实质和有益效果，申请人将在下面结 合附图对本发明的具体实施方式详细描述，但申请人对实施例的描述不是对技术方案的限制，任何依据本发明构思作形式而非实质的变化都应当视为本发明的保护范围。 

1.系统时钟信息源获取方案 

1.1系统标准时钟信息获取： 

为实现设备时钟信息准确分析，系统自身具备准确时钟系统。系统通过网络方式利用NTP技术，获取主站GPS时钟信息，并自动校对主机时钟。 

1.2能量管理系统厂站装置信息获取： 

能量管理系统与厂站装置通讯存在专线和数据网络两种方式，系统获取厂站装置时钟信息可采用以下两种传统方式： 

1)利用调度数据网络通道，主站与厂站装置建立数字通讯链路，通过IEC870-5-104规约，获取厂站装置时钟信息。此方式具有物理连接结构简单、采集信息精确、标准化程度高、维护简单优点，但需修改厂站装置参数、调试工作量大等问题； 

2)利用专线通道串行接口RTX端信息“监听”技术，同步获取主站与厂站装置数字通讯信息，通过IEC870-5-101或CDT规约解析，获取厂站装置时钟信息。此方式具有厂站装置参数不需改变、采集信息精确、标准化程度高的优点，但存在物理连接复杂、维护量大等问题； 

为克服传统获取厂站装置时钟信息方式带来的问题，最大限度利用网络资源，减少系统影响，提高系统运行稳定性，系统利用能量管理系统获取厂站装置SOE信息进行解析，获取主站和厂站装置对应时钟信息。 

1.3电量计量系统、燃煤机组脱硫监测系统厂站装置信息获取： 

电量计量系统、燃煤机组脱硫监测系统与厂站装置通讯支持调度数据网络方式，系统分布在非实时控制区，允许远程多主站访问。利用调度数据网络通道，主站与厂站装置建立TCP/IP数字通讯链路，通过IEC870-5-103规约，直接获取厂站装置时钟信息。 

此方式不需要修改厂站装置参数，也不需要增加物理连线；同时，因系统数据采集频率低，数据传输量少，同属非实时控制区，不会对主系统运行产生影响。方案具有物理连接简单、采集信息精确、标准化程度高、运行免维护等 优点。 

2.系统功能设计 

2.1数据采集 

系统采用软件定时技术，周期处理系统画面更新、自动(或人工)数据采集、数据管理、统计分析等任务。系统任务流程如图1所示。 

1)能量管理系统SOE数据文件下载与解析 

能量管理系统数据交换平台定时启动事件记录提取及压缩服务进程，剔除非SOE信息，形成各厂站SOE信息记录数据文件，提交到数据交换平台。系统利用其文件传输服务，登录数据交换目录，获取SOE格式化文件。 

系统自动解析SOE格式化文件，获取厂站名称、事件发生时间、主站记录时间。综合考虑数据传输延迟时间，修正主站记录时间，并计算时间偏差值。 

2)电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置时钟获取 

系统采用Client/Server方式，分别与电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置建立通讯链路，依据IEC-870-5-104规约技术规范进行时钟帧通讯。 

2.2系统数据分析 

a)数据标准化处理 

考虑简化数据处理，系统自动预处理SOE事件记录，将剔除主站修正时间与厂站记录事件发生时间年、月和日值不等记录，并将时间格式化信息转化为整数类型时间计数值，计算方法为： 

P＝(H*60+M)*60+S 

其中，H、M、S分别为时、分、秒时间值； 

b)样本集数据相关系数评估 

相关系数是著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标，用以反映变量之间线性相关密切程度的统计指标^〔3〕。相关系数在-1～+1范围内变动，其绝对值愈接近1，两个变量间的直线相关愈密切，愈接近0，相关愈不密切。相关系数α计算公式如下： 

$\mathrm{\&alpha;}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})*(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_p})]}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})}^2*{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_p})}^2}}$

其中，P_Mi为i个的主站系统时间计数值； 

P_Pi为i个的厂站装置时间计数值； 

为所有样本主站系统时间计数值的平均值； 

为所有厂站装置时间计数值的平均值； 

n为样本数。 

c)样本集数据线性拟合 

线性拟合是利用数理统计分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。它是利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。线性回归拟合方程利用最小二乘法求出其一次线性方程: 

P_Pri＝β×P_Pi+γ 

其中P_Pri为i个的厂站装置时间计数值P_Pi经线性拟合修正值。 

其斜率β和截距γ经验拟合方程如下： 

$\begin{array}{c}\mathrm{\&beta;}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})*(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_p})]}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})}^2}\\ \mathrm{\&gamma;}=\stackrel{\&OverBar;}{P_p}-{\mathrm{\&beta;}}_1*\stackrel{\&OverBar;}{P_M}\end{array}$

d)样本集数据平均误差ε 

$\mathrm{\&epsiv;}={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})$

e)厂站设备时钟运行分析 

分别利用能量管理系统、电量管理和燃煤机组脱硫监测系统厂站装置与主站时钟量化数据样本点，计算相应系统样本集数据相关系数、线性拟合系数和平均误差。依据相关数据指标，判定厂站设备时钟和系统主站时钟运行状态。厂站设备时钟运行分析判别条件为： 

当α≥0.90时，数据线性相关，设备时钟运行稳定，否则设备时钟运行存在不稳定趋势。 

在α≥0.90时，设备时钟运行稳定前提下，进行如下分析： 

当0.95≤β≤1.05时，设备时钟运行趋势稳定； 

当β>1.05时，设备时钟有加快趋势； 

当β<0.95时，设备时钟有加快减慢。 

当|ε|≤10时，时间基本准确； 

当ε>10时，时间偏差超前ε秒； 

当ε<-10时，时间偏差滞后ε秒。 

f)主站系统时钟运行分析 

分别利用能量管理系统、电量管理和燃煤机组脱硫监测系统厂站装置分析结果，分析判定主站系统时钟运行状态。主站系统时钟运行分析判别条件为： 

当厂站设备时钟线性相关率>90％时，判断主站时钟运行趋势稳定，否则主站时钟运行存在不稳定趋势。 

在主站时钟运行稳定前提下，进行如下分析： 

当厂站设备时钟超前率>90％时，主站时钟可能滞后； 

当厂站设备时钟滞后率>90％时，主站时钟可能超前； 

3、结论 

基于统计分析的电网自动化设备状态评估算法已吉林电力调度控制中心部署运行，取得良好运行效果，实现调度自动化设备时钟在线监测，提高设备故障处理速度和运行维护水平，保证远动装置时钟信息和事件顺序记录信息准确性，为电网一次设备异常分析提供技术支持。同时，保证关口电量采集系统和脱硫监测系统时钟信息准确性，为网厂考核和结算提供准确数据信息，避免因时钟异常造成贸易结算争议，规范并网运行火电机管理。 

项目应用取得良好经济和社会效益： 

1)系统应用实现调度自动化设备时钟在线监测，提高设备故障处理速度和运行维护水平，为设备状态评价和资产全寿命管理提供依据，节约设备运维费和改造费56万元/年。 

2)系统时钟信息可靠性大幅度提高，对电网运行和经济调度起到重要作用。保证远动装置时钟信息和事件顺序记录信息准确性，为电网一次设备异常分析提供技术支持；保证关口电量采集系统时钟信息准确性，为网厂结算提供准确结算电量信息，避免因时钟异常造成贸易结算争议；保证脱硫监测系统时钟信息准确性，规范并网运行火电机组脱硫管理，保证脱硫电量结算的准确性。 

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (5)

1.基于数据统计分析的电网自动化设备时钟状态评估方法，其特征是：

包括以下步骤

步骤一、获取系统时钟信息源

通过系统的网络NTP方式获取主站GPS时钟信息，并校对主机时钟,

系统通过自动文件传输获取能量管理系统厂站装置时钟信息，通过远程自动数据通讯获取电量计量系统、燃煤机组脱硫监测系统厂站装置信息；

步骤二、系统技术功能

包括数据采集和系统数据分析，其中数据采集包括①能量管理系统SOE数据文件下载与解析，②电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置时钟获取；

其中系统数据分析具体为

①标准化处理时钟数据

系统预处理SOE事件记录，将剔除主站修正时间与厂站记录事件发生时间，其中年、月和日不记录，将时间格式化信息转化为整数类型时间计数值，计算公式为

P＝(H×60+M)×60+S

其中H、M、S分别为时、分、秒时间值；

②计算样本集数据的相关系数α

所述样本集数据的相关系数α计算公式如下

$\mathrm{\&alpha;}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})*(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_p})]}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})}^2*{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_p})}^2}}$

其中P_Mi为i个的主站系统时间计数值，P_Pi为i个的厂站装置时间计数值，为所有样本主站系统时间计数值的平均值，为所有厂站装置时间计数值的平均值，n为样本数；

③计算样本集数据的线性拟合系数

P_Pri＝β×P_Pi+γ

其斜率β和截距γ经验拟合方程如下

$\mathrm{\&beta;}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})*(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_p})]}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(P_{\mathrm{Mi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})}^2}$

$\mathrm{\&gamma;}=\stackrel{\&OverBar;}{P_p}-{\mathrm{\&beta;}}_1*\stackrel{\&OverBar;}{P_M}$

其中P_Pri为i个的厂站装置时间计数值P_Pi经线性拟合修正值。

④计算样本集数据的平均误差ε

所述样本集数据的平均误差ε计算公式如下

$\mathrm{\&epsiv;}={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n(P_{\mathrm{Pi}}-\stackrel{\&OverBar;}{P_M})$

⑤判定厂站设备时钟运行状况

分别利用能量管理系统、电量管理和燃煤机组脱硫监测系统厂站装置与主站时钟量化数据样本点，计算相应系统样本集数据相关系数、样本集数据的线性拟合系数和平均误差，依据相关数据指标，判定厂站设备时钟和系统主站时钟运行状态，厂站设备时钟运行分析判别条件为

当α≥0.90时，数据线性相关，厂站设备时钟运行稳定，反之厂站设备时钟运行存在不稳定趋势；

在α≥0.90时，厂站设备时钟运行稳定前提下，进行如下分析

当0.95≤β≤1.05时，厂站设备时钟运行趋势稳定，

当β>1.05时，厂站设备时钟有增速趋势，

当β<0.95时，厂站设备时钟有减速趋势，

当|ε|≤10时，厂站设备时钟时间准确，

当ε>10时，厂站设备时钟时间偏差超前ε秒，

当ε<-10时，厂站设备时钟时间偏差滞后ε秒，

⑥主站系统时钟运行分析

分别利用能量管理系统、电量管理和燃煤机组脱硫监测系统厂站装置分析结果，分析判定主站系统时钟运行状态，主站系统时钟运行分析判别条件为

当厂站设备时钟线性相关率>90％时，判断主站时钟运行趋势稳定，反之主站时钟运行存在不稳定趋势；

在主站时钟运行稳定前提下，进行如下分析

当厂站设备时钟超前率>90％时，主站时钟将滞后，

当厂站设备时钟滞后率>90％时，主站时钟将超前。

2.根据权利要求1所述的一种电网自动化设备状态评估方法，其特征是：所述的步骤一中获取能量管理系统厂站装置信息，即系统利用能量管理系统获取厂站装置SOE信息进行解析，获取主站和厂站装置对应时钟信息。

3.根据权利要求1所述的一种电网自动化设备状态评估方法，其特征是：所述的步骤一中获取电量计量系统、燃煤机组脱硫监测系统厂站装置信息，即电量计量系统、燃煤机组脱硫监测系统与厂站装置通讯支持调度数据网络方式，系统分布在非实时控制区，允许远程多主站访问，利用调度数据网络通道，主站与厂站装置建立TCP/IP数字通讯链路，通过IEC870-5-103规约，直接获取厂站装置时钟信息。

4.根据权利要求1所述的一种电网自动化设备状态评估方法，其特征是：所述的步骤二中①能量管理系统SOE数据文件下载与解析，即能量管理系统数据交换平台定时启动事件记录提取及压缩服务进程，剔除非SOE信息，形成各厂站SOE信息记录数据文件，提交到数据交换平台；系统利用其文件传输服务，登录数据交换目录，获取SOE格式化文件；系统通过解析SOE格式化文件，获取厂站名称、事件发生时间、主站记录时间，根据数据传输延迟时间，修正主站记录时间，并计算时间偏差值。

5.根据权利要求1所述的一种电网自动化设备状态评估方法，其特征是：所述的步骤二中②电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置时钟获取，即系统采用Client/Server方式，分别与电量计量系统、脱硫监测系统厂站装置建立通讯链路，依据IEC-870-5-104规约技术规范进行时钟帧通讯。