CN106446393A - 一种输电网元件故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种输电网元件故障诊断方法，用于解决目前基于开关量的故障诊断方法虽然对于保护和断路器的拒动具有很好的容错效果，但是对与多位保护误动的情况，并不能有效挖掘诊断信息，故障识别率低，且故障诊断建立的贝叶斯网络由于各节点之间映射关系复杂，建模工作极为繁琐的技术问题。本发明实施例方法包括：通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

Description

一种输电网元件故障诊断方法

技术领域

本发明涉及智能电网运行与维护新技术领域，尤其涉及一种输电网元件故障诊断方法。

背景技术

输电网故障诊断中存在的不确定性主要来自两个方面:1、保护和断路器跳闸的误动和拒动；2、故障信息的误报和漏报。基于开关量的故障诊断方法对于保护和断路器的拒动具有很好的容错效果，但是对与多位保护误动的情况，普遍无法解决。例如两个主保护误动的情况，很难准确判断保护到底是正确动作还是误动。主要原因是电力系统上送的保护信息为动作的保护信息，动作的保护信息是少量有限的。

故障诊断建立的贝叶斯网络通常采用保护节点和断路器节点串联的形式，这种模型构造过于依赖保护节点，当出现保护信息缺失的时候，模型计算的可靠性降低。同时由于保护节点和断路器节点的映射关系较为复杂，贝叶斯网络的建模工作较为繁琐。已有学者为了降低贝叶斯模型构建的难度，根据保护类型对断路器进行分层处理。然而元件的不同保护范围有交叉，相同的断路器层可能对应不同类型的保护。以保护类型作为分类标准，不能保证保护和断路器之间的映射关系是一一对应的。

因此，目前基于开关量的故障诊断方法虽然对于保护和断路器的拒动具有很好的容错效果，但是对与多位保护误动的情况，并不能有效挖掘诊断信息，故障识别率低，且故障诊断建立的贝叶斯网络由于各节点之间映射关系复杂，建模工作极为繁琐。

发明内容

本发明实施例提供了一种输电网元件故障诊断方法，解决了目前基于开关量的故障诊断方法虽然对于保护和断路器的拒动具有很好的容错效果，但是对与多位保护误动的情况，并不能有效挖掘诊断信息，故障识别率低，且故障诊断建立的贝叶斯网络由于各节点之间映射关系复杂，建模工作极为繁琐的技术问题。

本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法，包括：

通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；

通过保护模型和断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

优选地，通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理之前还包括：

通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件；

根据拓扑关系基于可疑元件将断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构。

优选地，根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层确定对应的各层保护信息，所述保护信息包括保护动作信息和保护输出信息；

根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层及确定的所述各层保护信息，建立所述可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型。

优选地，根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层及确定的所述各层保护信息，建立所述可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型之前还包括：

根据保护输出信息的输出时间，以及相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层之间的断路器动作时间关系进行预置时序检测，二次确定可疑元件的故障信息。

优选地，通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估具体包括：

通过保护模型和断路器节点模型对可疑元件进行贝叶斯计算；

根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

本实施例中提供的一种输电网元件故障诊断装置，包括：

建模单元，用于通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；

分析诊断单元，用于通过保护模型和断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

优选地，输电网元件故障诊断装置还包括：

第一确定单元，用于通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件；

分层处理单元，用于根据拓扑关系基于可疑元件将断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构。

优选地，建模单元具体包括：

第二确定子单元，用于根据相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层确定对应的各层保护信息，保护信息包括保护动作信息和保护输出信息；

建模子单元，用于根据相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层及确定的各层保护信息，以及建立可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型。

优选地，输电网元件故障诊断装置还包括：

时序检测单元，用于根据保护输出信息的输出时间，以及相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层之间的断路器动作时间关系进行预置时序检测，二次确定可疑元件的故障信息。

优选地，分析诊断单元具体包括：

计算子单元，用于通过保护模型和断路器节点模型对所述可疑元件进行贝叶斯计算；

分析诊断子单元，用于根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例公开了一种输电网元件故障诊断方法，包括：通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估，解决了目前基于开关量的故障诊断方法虽然对于保护和断路器的拒动具有很好的容错效果，但是对与多位保护误动的情况，并不能有效挖掘诊断信息，故障识别率低，且故障诊断建立的贝叶斯网络由于各节点之间映射关系复杂，建模工作极为繁琐的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法的一个实施例流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法的另一个实施例流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法的另一个实施例流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法的另一个实施例流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断装置的一个实施例流程示意图；

图6为本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断装置的另一个实施例流程示意图；

图7为本发明实施例提供的一种简单的电网接线图；

图8为本发明实施例提供的一种贝叶斯故障隔离模型；

图9为本发明实施例提供的一种给予故障隔离的贝叶斯故障模型；

图10为本发明实施例提供的故障信息和分析框架；

图11为本发明实施例提供的一种贝叶斯网络结果；

图12为本发明实施例提供的时序处理流程图；

图示说明，1断路器隔离模型，2相连近端断路器层，3母联断路器，4相邻近端断路器层，5相邻远端断路器层，6元件，7断路器隔离，8保护隔离，9相连近端层，10相连远端层，11相邻近端层，12相邻远端层，13保护动作信息，14保护输出信息，t0保护启动信号，t1主保护，t2近后备保护，t3远后备保护,15历史数据库，16数据库，17系统拓扑，18跳闸信息，19保护信息系统，20启动信号，21动作信息，22输出信息，23拓扑分析，24停电区域，25可疑元件集合，26信息集合，27时序检测，28断路器隔离，29保护隔离，30构建诊断模型，31远后备保护a,32远后备保护b，33远后备保护c。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种输电网元件故障诊断方法，用于解决目前基于开关量的故障诊断方法虽然对于保护和断路器的拒动具有很好的容错效果，但是对与多位保护误动的情况，并不能有效挖掘诊断信息，故障识别率低，且故障诊断建立的贝叶斯网络由于各节点之间映射关系复杂，建模工作极为繁琐的技术问题。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法的一个实施例包括：

101、通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；

在进行保护模型和断路器节点模型建模处理前，需要对断路器进行分层处理，再进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理。

102、通过保护模型和断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

在建模成功后，需要通过保护模型和断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

本实施例中，通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；进而通过保护模型和断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估，解决了目前基于开关量的故障诊断方法虽然对于保护和断路器的拒动具有很好的容错效果，但是对与多位保护误动的情况，并不能有效挖掘诊断信息，故障识别率低，且故障诊断建立的贝叶斯网络由于各节点之间映射关系复杂，建模工作极为繁琐的技术问题。

上面是对输电网元件故障诊断方法进行的描述，下面将对输电网元件故障诊断方法的具体过程进行详细的描述，请参阅图2，本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法的另一个实施例包括：

201、通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件；

从SCADA系统即可获取系统拓扑和断路器跳闸信息。如果断路器跳闸信息是完整的，所有故障元件就在停电区域内。通过简单的接线分析即可获得停电区域内的元件集合。

202、根据拓扑关系基于可疑元件将断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构；

基于开关量的故障诊断不但需要知道相关断路器的状态，同时获得合理正确的断路器拓扑关系是描述和表达诊断模型的关键。尤其在使用贝叶斯网的方法中，模型的拓扑关系能够直观地表明故障发生后保护和断路器的动作过程。本方法以元件和断路器的拓扑关系为依托，将断路器分层处理。综合考虑电网的各种故障情形，通常故障发生后会波及到元件所在线路以及元件的相邻线路。本方法对与元件相连和相邻的线路上的断路器进行分层。根据元件的拓扑关系，断路器层可以化分成：相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层。“相连”表示断路器所在线路与元件直接相连，“相邻”表示断路器在元件相邻线路上。近端和远端是相对于诊断元件来说的，靠近元件侧的断路器为近端断路器，远离元件侧的为远端断路器。线路和变压器各侧只有近端断路器，其对应的远端断路器在相邻线路上。元件与断路器间的对应关系如表1所示。

表1诊断元件和断路器的拓扑关系

在拓扑分析中，当单个断路器两侧的元件均是母线的时候，该断路器为母联断路器。由于母联断路器的特殊性，仅当元件是母线时，母联断路器属于相连近端断路器层；当元件是线路或者变压器的时候，母联断路器不参与断路器分层。

以图7母线B1作为诊断元件为例，B1和B2由母联开关CB5相连，两个母线可以看成同一个节点。因此与母线B1和B2的断路器层相同。与母线直接相连的线路有L2,L5和变压器T1的所在线路。母联断路器CB5和断路器CB4,CB6,CB16属于相连近端断路器层；相应的断路器为CB3，CB7和CB15属于相连远端断路器层；母线的相邻线路与相连线路相隔一个母线，它们分别是线路L1，L3和L4。对应的断路器CB2，CB8，CB14属于相邻近端断路器层。同理CB1，CB13，CB9和CB11属于相邻远端断路器层。图7各元件的断路器分层如表2所示。由于相邻线路和相连线路均可以通过母线与元件的位置区分，因此简单的拓扑分析就可以完成元件不同断路器层的分类。

表2部分元件与断路器的拓扑关系

尽管断路器的分层是按照拓扑分析的方法构造，但是不同层次的断路器反映的是不同保护的动作范围。例如线路的主保护和近后备保护通常跳开的断路器处于线路的相连近端断路器层。当相连近端断路器层的断路器拒动时，失灵保护跳开的断路器为相邻近端断路器层。当主保护和近后备保护同时检测故障失败，远后备保护跳开的断路器通常属于元件的相邻远端断路器层。所以当故障发生后，一定是相连近端断路器层优先动作其次是其它断路器层相对于故障元件由近到远依次动作。由于保护的配置会随着电压等级和地方的保护方案有所不同。同时失灵保护层并不是所有电压等级都有配置，所以这种对应关系并不是绝对正确的。但是继电保护配置符合选择性要求，满足尽可能缩小停电范围的要求。因此从拓扑分析的角度对断路器进行分层处理能够很好地契合现实故障的处理模式。电网拓扑分析已有成熟的方法，简单地搜索算法就可以完成对不同元件的断路器分层。按照拓扑分析的角度进行断路器分层处理大大降低了故障诊断建模的难度。

203、通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；

在进行保护模型和断路器节点模型建模处理前，需要对断路器进行分层处理，再进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理。

204、通过保护模型和断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

在建模成功后，需要通过保护模型和断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

本实施例中通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件，从SCADA系统即可获取系统拓扑和断路器跳闸信息，如果断路器跳闸信息是完整的，所有故障元件就在停电区域内，从简单的接线分析即可获得停电区域内的元件集合，根据拓扑关系基于可疑元件将断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构，解决了贝叶斯网络建模工作较为繁琐，保护节点和断路器节点的映射关系较为复杂，很难契合现实故障的处理模式的技术问题。

上面是对输电网元件故障诊断方法进行的描述，下面将对通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理的具体过程进行详细的描述，请参阅图3，本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法的另一个实施例包括：

301、通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件；

302、根据拓扑关系基于可疑元件将断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构；

303、根据相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层确定对应的各层保护信息，保护信息包括保护动作信息和保护输出信息；

表3保护与元件的初始关系表

出口动作的保护类型主要有主保护、近后备保护和远后备保护三类，具体分类方式如表格3所示，因此保护类型的判定根据保护所在的位置先进行预设，根据断路器层判断保护类型的根据如表格4所示，需要注意的是，如果多个保护动作，且属于同一种保护类型，仅保留最早动作的保护信息作为故障诊断的有效信息，根据表格4可以初始化保护的类型。

表4断路器层对应的参考时标

304、根据相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层及确定的各层保护信息，建立可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型；

基于故障隔离的贝叶斯模型最大的特点在于保护和断路器节点不再是串联的关系，它们分别由断路器隔离和保护隔离两部分组成。断路器隔离和保护隔离描述的是元件的状态。当元件被断路器隔离时，元件处于无源区域，即元件处于停电状态。贝叶斯网络模型反映了故障发生后，元件附近断路器跳闸行动与预期动作之间的接近程度，断路器隔离的贝叶斯网络由断路器的根节点和4层断路器节点相继连接而成，断路器一旦分层，断路器隔离的模型也就相应完成了，如图8所示，每一个柱形图代表断路器的节点，线路L2的断路器隔离模型分别由4层断路器节点相继连接而成。它们的结构完全符合实际断路器的空间分布。断路器隔离仅仅是元件故障的必要条件。当存在断路器拒动或者发生多重故障的时候，被断路器隔离的元件数量就会超过故障元件的数量。此时无法确定故障元件，需要进一步参考保护信息。

电压等级在220kV及以上的电网，以及部分重要110kV的线路，继电保护应遵循相互独立的原则按双重化配置；两套保护装置完整、独立，安装在各自柜中，每套保护装置都配置了完整的主后备保护。因此每当出现故障，保护信息系统会收到两套保护装置上传的数据，包括两套装置的启动信号、保护动作的信息和其中一套保护装置的保护出口信息。假设保护装置A为保护出口动作的装置，保护装置B为另一套互为备用的保护装置。本文构建由三部分组成的保护隔离模型，如图9的右边分支。第一部分是保护装置B的启动信息；第二部分是保护装置B的动作信息；第三部分是保护装置A的保护出口动作信息。装置A的保护出口动作信息对应于断路器的跳闸，而保护启动信息和动作信息属于冗余的保护信息。

保护隔离意味着元件各侧的断路器(无论属于哪个断路器层)均有对应的保护出口动作，保护类型符合继电保护的选择性要求。当元件同时被断路器隔离和保护隔离，可以确定元件发生故障。在保护隔离模型中，本方法考虑了保护装置的启动信息和保护的双重配置。本文从断路器隔离和保护隔离两部分进行故障诊断的建模，基于故障隔离的贝叶斯模型如图9所示。

305、通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

本实施例中通过根据相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层确定对应的各层保护信息，保护信息包括保护动作信息和保护输出信息，根据相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层及确定的各层保护信息，建立可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型，解决了传统模型对保护节点的依赖性，保护模型考虑的保护的双重配置，将保护启动信号和备用保护的动作信号作为诊断信息增加了故障诊断的信息冗余，提高了算法应对异常信息的能力。

上面是对输电网元件故障诊断方法进行的描述，下面将对输电网元件故障诊断方法的具体过程进行详细的描述，请参阅图4，本发明实施例提供的一种输电网元件故障诊断方法的另一个实施例包括：

401、通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件；

402、根据所述拓扑关系基于所述可疑元件将所述断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构；

403、根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层确定对应的各层保护信息，所述保护信息包括保护动作信息和保护输出信息；

404、根据保护输出信息的输出时间，以及相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层之间的断路器动作时间关系进行预置时序检测，二次确定可疑元件的故障信息。

时序处理的目的是为了确认故障信息的准确性。本方法的时序检测主要检测保护的出口时间和不同断路器层之间断路器动作时间的关系。保护隔离模型中的保护启动时间和动作时间属于冗余的保护信息，因此不做时序检测。

表5保护与元件的初始关系表

出口动作的保护类型主要有主保护、近后备保护和远后备保护三类。由于保护类型和保护名称不能一一对应的匹配，因此保护类型的判定根据保护所在的位置先进行预设，最后通过时序检测进行验证。保护类型的预设方式如表格5所示。需要注意的是，如果多个保护动作，且属于同一种保护类型，仅保留最早动作的保护信息作为故障诊断的有效信息。当时序关系满足式2的时候，保护类型的分类才是有效的。不满足式1的保护信息，将其状态置零，从而避免错误信息参与故障概率的计算。

其中T代表保护出口的时间,m代表主保护,n为近后备保护,f为远后备保护。

正常情况下，保护输出跳闸信号后断路器会在60ms内断开。考虑到通讯系统的延迟和设备的老化，将100ms作为保护和断路器间的时延，如式6所示。

其中TP是保护输出信号的时间，TCBi为断路器的跳闸时间，不同的断路器层通过不同类型保护的TP作为时序检测的参考时间，其中TP的选择如表6所示。i代表同一断路器层中的断路器编号。

表6断路器层对应的参考时标

在保护输出信号中，满足式1的保护输出时间被选为参考时间Tp。同一断路器层中的各断路器时间Tci均会与相应的参考时间Tp进行比较，不满足式2的断路器信息将被置零，不参与故障诊断。

405、根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层及确定的所述各层保护信息，建立所述可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型；

基于故障隔离的贝叶斯模型最大的特点在于保护和断路器节点不再是串联的关系，它们分别由断路器隔离和保护隔离两部分组成。断路器隔离和保护隔离描述的是元件的状态。当元件被断路器隔离时，元件处于无源区域，即元件处于停电状态。构造贝叶斯网络表达断路器隔离，不但能够以概率的形式表达元件的停电状态，同时能够反映断路器的动作是否符合预期。其中预期的动作由贝叶斯网络中的节点连接形式表达，具体来说就是各断路器层的连接情况，如图7所示。当元件被断路器隔离，断路器层的根节点概率应当趋近于1。

通过构建贝叶斯模型，断路器隔离的程度可以用概率的形式进行量化表达。它反映了故障发生后，元件附近断路器跳闸行为与预期动作之间的接近程度。断路器隔离的贝叶斯网络由断路器隔离的根节点和4层断路器节点相继连接而成，断路器一旦分层，断路器隔离的模型也就相应完成了。如图7 所示，每个柱形图代表断路器的节点，线路L2的断路器隔离模型分别由4层断路器节点相继连接而成。它们的结构完全符合实际断路器的空间分布。当元件被断路器隔离，此时图7顶层根节点的概率应趋近于1。

断路器隔离仅仅是元件故障的必要条件。当存在断路器拒动或者发生多重故障的时候，被断路器隔离的元件数量就会超过故障元件的数量。此时无法确定故障元件，需要进一步参考保护信息。

电压等级在220kV及以上的电网，以及部分重要110kV的线路，继电保护应遵循相互独立的原则按双重化配置；两套保护装置完整、独立，安装在各自柜中，每套保护装置都配置了完整的主后备保护。因此每当出现故障，保护信息系统会收到两套保护装置上传的数据，包括两套装置的启动信号、保护动作的信息和其中一套保护装置的保护出口信息。假设保护装置A为保护出口动作的装置，保护装置B为另一套互为备用的保护装置。本文构建由三部分组成的保护隔离模型，如图8的右边分支。第一部分是保护装置B的启动信息；第二部分是保护装置B的动作信息；第三部分是保护装置A的保护出口动作信息。装置A的保护出口动作信息对应于断路器的跳闸，而保护启动信息和动作信息属于冗余的保护信息。

保护隔离意味着元件各侧的断路器(无论属于哪个断路器层)均有对应的保护出口动作，保护类型符合继电保护的选择性要求。同理，当元件被保护隔离，贝叶斯网络中保护隔离模型的根节点概率应趋近于1。当元件同时被断路器隔离和保护隔离，可以确定元件发生故障。在保护隔离模型中，本方法考虑了保护装置的启动信息和保护的双重配置。本文从断路器隔离和保护隔离两部分进行故障诊断的建模，基于故障隔离的贝叶斯模型如图8所示。

406、通过保护模型和断路器借点模型对可疑元件进行贝叶斯计算；

贝叶斯网络的节点是一个二值节点，它有0、1两个状态，每个节点含有多个条件概率。条件概率的个数为2ⁿ，n为节点与其他相连的节点的总个数。对于元件节点即贝叶斯网络的根节点，0代表元件没有故障，1则代表元件故障。对于保护和断路器节点0代表没有动作或者没有跳闸，1则代表保护动作或者断路器跳闸。通过输入各节点的实际状态E即0或1，元件节点C的故障概率P(C＝1|E＝e)可以通过贝叶斯网络反向推理计算得到。具体计算方法如式5所示。

如果贝叶斯网络的节点变量为X₁,X₂,…,X_i，Parent(X_i)代表节点几点X_i的父节点，它们的联合概率是各节点条件概率的连乘，如式6所示。

根据式5和式6，元可以计算元件的故障概率。如果元件的故障概率大于0.7，元件被判定为故障。

贝叶斯模型的先验概率包含两个部分，第一部分是保护与断路器的先验概率。它包括保护和断路器的拒动和误动的条件概率。由于保护和断路器的拒动和误动属于小概率事件(概率低于0.05)，随着继电保护技术的提高，统计的先验概率会进一步减少，因此这一部分的先验概率采用已有文献的数据如表7-1所示。

表7-1保护、断路器误动拒动概率表

第二部分是元件的先验概率，在本方法中，元件的先验概率被分解成断路器隔离和保护隔离两个部分。断路器隔离和保护隔离两个节点的先验概率均取值为0.5，从而消除了先验概率对故障计算的影响。元件的故障概率是断路器隔离和保护隔离的综合计算结果，通过设定两者的权重对元件故障概率产生影响，具体如表7-2所示：

表7-2元件故障的概率分布

故障元件确定以后，可以通过后向推理计算保护和断路器节点符合预期动作的概率。如果在根节点C和节点R之间的n个变量v₁,v₂…,v_i，此时节点R的预期动作概率可以通过式(7)计算。

·P(v₁|v₂)…P(v_n|C＝1)]

由于保护和断路器的实际状态是确定的值E_a(0or 1)，它与期望动作概率的差值可以判断保护或者断路器的动作是否正确。如式8所示

需要注意的是，贝叶斯网的概率计算默认线路均安装了失灵保护。因此运行人员需要进一步确认相邻近端断路器层的实际状态，因为在没有安装失灵保护的线路中，它们会被默认为拒动的状态。

407、根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估；

容错能力指当系统中的一些组件不能工作，它也可以继续正常执行功能的能力。无论从电网故障诊断的角度还是仅从一个模式识别方法考虑出发，一个算法的容错性需要考虑三个重要的方面：

一、信息冗余能力：信息冗余的程度越高，算法能够应对错误信息的空间就越大。但是信息冗余程度高不能说明算法的容错能力就高，因为在使用信息量变大的同时，信息出错的概率也同样增加了。选取可靠的信息，对信息进行预处理，不同的算法有不同的策略，相应的容错性能也会不同。但是没有冗余的信息，就无从谈起算法的容错能力；

二、信息纠错能力：通过数据预处理、状态估计、数据传输双重化等技术手段，能够及时发现并排除错误信息，甚至纠正错误信息。提高信息的正确性，从另一方面也是提高了算法的容错能力；

三、信息的可靠性：故障信息由电力系统二次设备收集而来。最后根据需求，上传到EMS、WAMS、保护信息系统。在数据收集、传输的过程中，二次设备的运行状态、硬件条件、通信系统以及部分人为操作都会对信息客观反映故障造成巨大的影响。选取高可靠的信息源也是算法容错性能的优势体现。

冗余度指标：为了更好地评价不同算法的容错能力，本文尝试建立比较通用的指标。信息冗余是算法容错的基本条件。冗余度R计算的是被评价的算法能够得出正确结果情况下所用的冗余信息占信息总量的百分比。

式中N_i指的是第i次诊断满足正确判断所用的最小有效信息量，S_i为模型诊断过程中可用的信息总量，ρ为信息的可靠性系数。

每种信息源本身的可靠性是相异的，它一方面涉及到设备硬件条件、通信环境等客观条件的限制；另一方面涉及到人为整定的不确定性。选择可靠的信息用于故障诊断本身就是提高容错性的一种手段。故障诊断算法的冗余度越大，容错空间就越大。但是容错能力和冗余度不一定就是正相关的，它存在两方面不确定因素。1、算法不一定能合理应用冗余信息；2、信息冗余提高的同时也增加了信息出错的风险。由于统计每种信息源需要大量记录和测试，ρ暂时只停留在概念上，本文取值为1。

容错度指标：容错度评价的是算法处理异常信息能力的强弱。异常信息包括保护、断路器误动、拒动以及信息丢失等情况。在同一个算例中，每一个算法都可以找到一个能够处理的最大异常信息量，其对应的T为算法处理错误信息的极限。

式中C为正确信息的数量，W为异常信息的数量，n_test为容错度测试的总次数。当故障情况越极端，正确信息量和错误信息的数量就越接近。在算法判断正确的情况下，如果容错度越小，就说明算法本身处理极端故障情况的能力越强。

故障诊断模型冗余度和容错度的计算可以选择具有代表性的测试系统，例如IEEE测试系统等对故障诊断方法进行测试。在同一种故障工况下，信息总量是不变的。此时逐步减少能够使用的信息量，进行仿真测试，直到故障诊断出错时停止测试。记录该故障工况下的最小有效信息量，并得出该工况下的冗余度。此时变换故障工况，继续测试。由于信息冗余度是算法本身的固有属性，故障算例的数量不需要枚举所有情况，只需要挑选典型场景测试即可。

容错度的计算则是逐步增加该算法的异常信息，进行仿真测试，直到诊断出错为止。记录最大的异常信息量和最小正确信息量，并求出该故障工况下的容错度。然后变换故障工况，继续测试并统计出最小值。

请参阅图5，本发明实施例中提供的一种输电网元件故障装置的一个实施例包括：

建模单元501，用于通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；

分析诊断单元502，用于通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

请参阅图6，本发明实施例中提供的一种输电网元件故障装置的具体部分的另一个实施例包括：

第一确定单元601，用于通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件；

分层处理单元602，用于根据所述拓扑关系基于所述可疑元件将所述断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构。

时序检测单元603，用于根据所述保护输出信息的输出时间，以及所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层之间的断路器动作时间关系进行预置时序检测，二次确定所述可疑元件的故障信息；

建模单元604，包括了第二确定子单元及建模子单元；

所述第二确定子单元，用于根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层确定对应的各层保护信息，所述保护信息包括保护动作信息和保护输出信息；

所述建模子单元，用于根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层及确定的所述各层保护信息，以及建立所述可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型；

分析诊断单元605，包括了计算子单元及分析诊断子单元；

所述计算子单元，用于通过所述保护模型和所述断路器节点模型对所述可疑元件进行贝叶斯计算；

所述分析诊断子单元，用于根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

以上为本发明实施例中提供的一种输电网元件故障装置的具体部分，以下将对全文的发明实施例进行于实际应用中进行总的概括。

随着智能电网建设的推进，继电保护与故障信息系统、广域量测系统的逐步完善，配合数据采集与监控(SCADA)系统，故障信息的获取将更加全面而准确。电网故障发生后，系统上传的数据主要分为两类，第一类为SCADA、保信系统采集的各类保护的动作信息，断路器的状态信息，告警信号等状态量信息；第二类为SCADA、继电保护与故障信息系统、广域测量系统采集的三态数据(稳态、动态、暂态)。本文采用SCADA系统和继电保护与故障信息系统数据建立故障诊断模型，其中故障信息以及分析框架如图9所示，主要有以下四个部分：

1)确定可疑元件集合

从SCADA系统获取系统拓扑和断路器跳闸信息。如果断路器跳闸信息是完整的，所有故障元件就在停电区域内。通过简单的接线分析即可获得停电区域内的元件集合。对于每个可疑元件，从保护信息系统获取相连线路和相邻线路的保护信息。若无保护动作信息，将其保护状态置零。根据断路器与元件的拓扑关系，对断路器进行分层处理；

2)时序分析

时序处理流程如图11所示，根据每个元件Ci构建相应的保护集合。根据表格3初始化保护的类型。通过式2校正保护的时序关系，去除不符合时序的保护信息。根据表4选择保护类型作为断路器层的参考时间，再以式3作为约束条件检测保护和断路器的时序关系。时序检测过后，错误的信息将被移除，不参与元件Ci建模诊断；

3)贝叶斯网络建模和计算

对于每一个可疑元件构建基于故障隔离的贝叶斯模型。通过输入保护和断路器的实际状态，确认贝叶斯网的条件概率，并通过贝叶斯网反向推理式计算断路器隔离和保护隔离的概率。然后再通过正向推理式，计算出元件的故障概率。当故障概率高于0.7时，判定元件故障。对于故障元件，再次应用正向推理计算出保护和断路器的期望动作概率，从而筛选出异常的保护和断路器节点；

4)输出诊断结果

输出故障诊断结果和故障元件的贝叶斯网络，并标注元件的故障概率以及各节点的时间信息，通过颜色区分异常的保护和断路器。具体示意图如图10所示。

本发明实施例公开了一种输电网元件故障诊断方法，包括：通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估，解决了目前基于开关量的故障诊断方法虽然对于保护和断路器的拒动具有很好的容错效果，但是对与多位保护误动的情况，并不能有效挖掘诊断信息，故障识别率低，且故障诊断建立的贝叶斯网络由于各节点之间映射关系复杂，建模工作极为繁琐的技术问题。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种输电网元件故障诊断方法，其特征在于，包括：

通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；

通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

2.根据权利要求1所述的输电网元件故障诊断方法，其特征在于，通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理之前还包括：

通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件；

根据所述拓扑关系基于所述可疑元件将所述断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构。

3.根据权利要求2所述的输电网元件故障诊断方法，其特征在于，通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理具体包括：

根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层确定对应的各层保护信息，所述保护信息包括保护动作信息和保护输出信息；

根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层及确定的所述各层保护信息，建立所述可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型。

4.根据权利要求3所述的输电网元件故障诊断方法，其特征在于，根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层及确定的所述各层保护信息，建立包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型之前还包括：

根据所述保护输出信息的输出时间，以及所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层之间的断路器动作时间关系进行预置时序检测，二次确定所述可疑元件的故障信息。

5.根据权利要求2所述的输电网元件故障诊断方法，其特征在于，通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估具体包括：

通过所述保护模型和所述断路器节点模型对所述可疑元件进行贝叶斯计算；

根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

6.一种输电网元件故障诊断装置，其特征在于，包括：

建模单元，用于通过对断路器进行分层处理进行基于故障隔离的贝叶斯网络模型对保护和断路器节点分别进行保护模型和断路器节点模型建模处理；

分析诊断单元，用于通过所述保护模型和所述断路器节点模型根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。

7.根据权利要求6所述的输电网元件故障诊断装置，其特征在于，输电网元件故障诊断装置还包括：

第一确定单元，用于通过预置系统的输电网元件的拓扑关系和断路器跳闸信息确定输电网元件中的可疑元件；

分层处理单元，用于根据所述拓扑关系基于所述可疑元件将所述断路器分层为相连近端断路器层、相连远端断路器层、相邻近端断路器层、相邻远端断路器层结构。

8.根据权利要求7所述的输电网元件故障诊断装置，其特征在于，建模单元具体包括：

第二确定子单元，用于根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层确定对应的各层保护信息，所述保护信息包括保护动作信息和保护输出信息；

建模子单元，用于根据所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层及确定的所述各层保护信息，以及建立所述可疑元件对应的包含有保护模型和断路器节点模型的基于故障隔离的贝叶斯网络模型。

9.根据权利要求8所述的输电网元件故障诊断装置，其特征在于，输电网元件故障诊断装置还包括：

时序检测单元，用于根据所述保护输出信息的输出时间，以及所述相连近端断路器层、所述相连远端断路器层、所述相邻近端断路器层、所述相邻远端断路器层之间的断路器动作时间关系进行预置时序检测，二次确定所述可疑元件的故障信息。

10.根据权利要求9所述的输电网元件故障诊断装置，其特征在于，分析诊断单元具体包括：

计算子单元，用于通过所述保护模型和所述断路器节点模型对所述可疑元件进行贝叶斯计算；

分析诊断子单元，用于根据预置冗余度指标和预置容错度指标进行基于贝叶斯网络的输电网元件故障诊断评估。