CN107203816B - 一种电力系统二次设备的故障检修方法及系统 - Google Patents

一种电力系统二次设备的故障检修方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电力系统领域，公开了一种电力系统二次设备的故障检修方法及系统，通过获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息；根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测；通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位。本发明基于健康评价模型，自动化设备状态检修策略能进行更为准确的判断，提高了检修效率及故障定位速度。

Description

一种电力系统二次设备的故障检修方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种电力系统二次设备的故障检修方法及系统。
背景技术
电力系统一次设备如发电机、变压器、断路器、隔离开关等而言，其状态检修包括在线监测与诊断、设备运行维护、带电检测、预防性试验、故障记录、设备管理、设备检修和检修收等诸多工作，最后要综合设备运行信息、所在单元设备运行状态、电力市场需要等做出检修决策。对于电力二次设备，是指对一次设备进行控制、调节、保护和监测的设备，范围包括：交流测量系统；直流操作、信号系统；逻辑判断系统；通信系统；屏蔽接地系统等，具体有控制器具、继电保护和自动装置、测量仪表、信号器具等。自动化设备是二次设备的一部分，主要指路由器、交换机、远动系统、防火墙、网络隔离装置、纵向加密认证装置等。它们是变电站安全可靠运行的重要组成部分。
然而，现有技术中，对于电力二次设备状态检修，部分采用了一次设备的类似建设思路，二次设备的状态监测对象往往不是单个元件，而是一个单元或系统，因此二次设备状态检修还处于发展阶段，作为二次设备中的自动化设备，由于智能化特性较强，目前针对自动化设备状态检修应用还不普遍。目前可通过基于模糊综合评价的电气二次设备状态评估模型，综合考虑设备历史资料和状态监测信息，而对二次设备状态进行检修评估自动化设备的状态检修与电力一次设备相比有一些特殊性，沿用一次设备的状态检修思路并不适用自动化设备。现有技术中的电力二次设备仍然会出现设备缺陷较多而检修不足、设备状态较好的又检修过剩等情况。
发明内容
本发明提供一种电力系统二次设备的故障检修方法及系统，解决现有技术中电力二次设备出现设备缺陷较多而检修不足、设备状态较好的又检修过剩等的技术问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种电力系统二次设备的故障检修方法，其特征在于，包括：
获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息；
根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测；
通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；
根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；
根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位。
一种电力系统二次设备的故障检修系统，包括：
获取模块，用于获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息；
状态监测模块，用于根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测；
分析模块，用于通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；
计算模块，用于根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；
检修决策模块，用于根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位。
本发明提供一种电力系统二次设备的故障检修方法及系统，通过获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息；根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测；通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位。本发明基于健康评价模型，自动化设备状态检修策略能进行更为准确的判断，提高了检修效率及故障定位速度。
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，还可根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一种电力系统二次设备的故障检修方法的流程图；
图2为本发明实施例的一种电力系统二次设备的故障检修系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，为一种电力系统二次设备的故障检修方法，包括：
步骤101、获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息；
其中，步骤101包括：
步骤101-1、获取网络设备运行信息，所述网络设备运行信息包括运行状态、性能参数、告警信息、日志信息；
步骤101-2、获取综自系统的运行告警信息；
步骤101-3、获取USB接入、网络拓扑感知信息；
步骤101-4、抓取站控层与网络设备的网络通信记录。
步骤102、根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测；
步骤102具体可以包括：
步骤102-1、根据资源、运行信息、服务，建立基础模型；定义自动化设备功能“逻辑块”节点，建立其与其它节点之间涵盖关系及依赖关联的功能服务模型；定义逻辑块等级及对性能指标的要求阀值，建立系统性能数据流关联的性能约束模型；按照变电站监控系统安全防护要求，在基础模型对象中设定网络边界、内部区域、节点通信权限、节点安全接入约束条件，并建立网络通信对流量静态、动态约束条件以构成变电站白名单安全通信机制的安全特性约束模型；
步骤102-2、基于自动化设备健康评价模型对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行异常检测、模式匹配、协议分析、日志审计，已获得二次设备的状态信息。
本步骤中，变电站一旦投入运行，其系统网络环境就已经固定，设备之间的网络通信也会遵守一定的规则运行，主要体现在周期性通信、条件触发、动态通信及偶发性通信等情况，因而可采用白名单为基础的异常检测、模式匹配、协议分析、日志审计等技术进行状态监测及网络安全风险监测。
当已存在二次设备检修管理系统时，步骤102之前，还包括：
步骤102-a、获取二次设备检修的历史数据，所述历史数据包括铭牌参数、试验数据、缺陷数据及事故数据。
步骤103、通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；
其中，步骤103具体可以包括：.
步骤103-1、自动感知变电站网络拓扑、关联已有设备检修参数库、缺陷库、故障库以及结合人工定义，建立基础模型，即确定输入层到隐层之间的相对固定的权值矩阵；
步骤103-2、在系统初步投运时，采用有监督学习方式，假设变电站自动化设备为无故障状态，监测相应的通信链路、设备指标等形成正常的功能、性能及安全模型，并可人工确认修订，即形成隐层到输出层之间的权值矩阵W；
步骤103-3、在系统正式运行后，对违反正常态运行情况，通过神经网络支持误差反向传播，若在输出层未能得到期望输出值，则逐层递归计算误差，以便根据误差调节权值；
步骤103-4、若在输出层得到期望输出值时，终止运行，计算出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系。
步骤104、根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；
步骤105、根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位。
本发明提供一种电力系统二次设备的故障检修方法，通过获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息；根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测；通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位。本发明基于健康评价模型，自动化设备状态检修策略能进行更为准确的判断，提高了检修效率及故障定位速度。
本发明实施例还提供了一种电力系统二次设备的故障检修系统，如图2所示，包括：
获取模块210，用于获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息；
状态监测模块220，用于根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测；
分析模块230，用于通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；
计算模块240，用于根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；
检修决策模块250，用于根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位。
获取模块210包括：
第一获取单元211，用于获取网络设备运行信息，所述网络设备运行信息包括运行状态、性能参数、告警信息、日志信息；
第二获取单元212，用于获取综自系统的运行告警信息；
第三获取单元213，用于获取USB接入、网络拓扑感知信息；
第四获取单元214，用于抓取站控层与网络设备的网络通信记录。
还可以包括离线数据获取模块260，用于当已存在二次设备检修管理系统时，获取二次设备检修的历史数据，所述历史数据包括铭牌参数、试验数据、缺陷数据及事故数据。
所述状态监测模块220包括：
模型建立单元221，用于根据资源、运行信息、服务，建立基础模型；定义自动化设备功能“逻辑块”节点，建立其与其它节点之间涵盖关系及依赖关联的功能服务模型；定义逻辑块等级及对性能指标的要求阀值，建立系统性能数据流关联的性能约束模型；按照变电站监控系统安全防护要求，在基础模型对象中设定网络边界、内部区域、节点通信权限、节点安全接入约束条件，并建立网络通信对流量静态、动态约束条件以构成变电站白名单安全通信机制的安全特性约束模型；
监测单元222，用于基于自动化设备健康评价模型对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行异常检测、模式匹配、协议分析、日志审计，已获得二次设备的状态信息。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (3)

1.一种电力系统二次设备的故障检修方法，其特征在于，包括：
获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息，其中，具体包括：获取网络设备运行信息，所述网络设备运行信息包括运行状态、性能参数、告警信息、日志信息；获取综自系统的运行告警信息；获取USB接入、网络拓扑感知信息；抓取站控层与网络设备的网络通信记录；
根据资源、运行信息、服务，建立基础模型；定义自动化设备功能“逻辑块”节点，建立其与其它节点之间涵盖关系及依赖关联的功能服务模型；定义逻辑块等级及对性能指标的要求阀值，建立系统性能数据流关联的性能约束模型；按照变电站监控系统安全防护要求，在基础模型对象中设定网络边界、内部区域、节点通信权限、节点安全接入约束条件，并建立网络通信对流量静态、动态约束条件以构成变电站白名单安全通信机制的安全特性约束模型；
基于自动化设备健康评价模型对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行异常检测、模式匹配、协议分析、日志审计，以获得二次设备的状态信息；
通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；
根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；
根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位；
当已存在二次设备检修管理系统时，所述根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测的步骤之前，还包括：
获取二次设备检修的历史数据，所述历史数据包括铭牌参数、试验数据、缺陷数据及事故数据。
2.根据权利要求1所述的电力系统二次设备的故障检修方法，其特征在于，所述通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系的步骤，包括：
自动感知变电站网络拓扑、关联已有设备检修参数库、缺陷库、故障库以及结合人工定义，建立基础模型，即确定输入层到隐层之间的相对固定的权值矩阵；
在系统初步投运时，采用有监督学习方式，假设变电站自动化设备为无故障状态，监测相应的通信链路、设备指标形成正常的功能、性能及安全模型，并可人工确认修订，即形成隐层到输出层之间的权值矩阵W；
在系统正式运行后，对违反正常态运行情况，通过神经网络支持误差反向传播，若在输出层未能得到期望输出值，则逐层递归计算误差，以便根据误差调节权值；
若在输出层得到期望输出值时，终止运行，计算出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系。
3.一种电力系统二次设备的故障检修系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取二次设备的拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息；
状态监测模块，用于根据自动化设备健康评价模型，对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行状态监测；
分析模块，用于通过人工神经网络，对状态监测的结果进行分析，以分析出自动化设备的运行状态、运行状态之间的关系及设备运行时间与设备不可用率之间的关系；
计算模块，用于根据设备运行时间与设备不可用率之间的关系，计算出最佳检修时间；
检修决策模块，用于根据自动化设备的运行状态之间的关系及最佳检修时间对现有检修计划进行优化并进行故障快速定位；所述状态监测模块包括：
模型建立单元，用于根据资源、运行信息、服务，建立基础模型；定义自动化设备功能“逻辑块”节点，建立其与其它节点之间涵盖关系及依赖关联的功能服务模型；定义逻辑块等级及对性能指标的要求阀值，建立系统性能数据流关联的性能约束模型；按照变电站监控系统安全防护要求，在基础模型对象中设定网络边界、内部区域、节点通信权限、节点安全接入约束条件，并建立网络通信对流量静态、动态约束条件以构成变电站白名单安全通信机制的安全特性约束模型；
监测单元，用于基于自动化设备健康评价模型对所述拓扑监测信息、运行监测信息和网络通信信息进行异常检测、模式匹配、协议分析、日志审计，以获得二次设备的状态信息；
获取模块包括：
第一获取单元，用于获取网络设备运行信息，所述网络设备运行信息包括运行状态、性能参数、告警信息、日志信息；
第二获取单元，用于获取综自系统的运行告警信息；
第三获取单元，用于获取USB接入、网络拓扑感知信息；
第四获取单元，用于抓取站控层与网络设备的网络通信记录；
还包括离线数据获取模块，用于当已存在二次设备检修管理系统时，获取二次设备检修的历史数据，所述历史数据包括铭牌参数、试验数据、缺陷数据及事故数据。
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