CN108548970A - 一种基于d-s证据理论的继电保护装置自动化测试模板 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于D‑S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，包括以下步骤：（1）、在保护基础模块库中，获取各个保护基础模块的参数；（2）、根据D‑S证据理论判定各基础模块之间是否存在相同参数，若存在，则保留一个相同参数，合并参数相同的部分；合并后若不存在，则保留各自的参数进行拼接组合；（3）、拼接完成后，将测试项目依次展开，进行测试；（4）、测试完成后，自动生成保护测试报告。本发明研究的基于D‑S证据理论的模块拼接，避免了重复测试，提高了测试效率，为整套自动测试系统智能化、自动化的提升奠定了基础。

Description

一种基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板

技术领域

本发明应用于智能变电站继电保护装置测试领域，针对目前现场存在测试效率低、过分依赖人工、测试准确度不高情况下实现智能化自动测试的模板，具体涉及一种基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板。

背景技术

智能变电站作为坚强智能电网的重要组成部分，在国内得到了大力推广建设，智能化的继电保护装置等智能二次设备也得到了愈发广泛的应用。目前智能变电站采用IEC61850标准，对保护装置的功能、定值、接口等各方面都进行了严格的限定，实现了设计的规范化、标准化和统一化，同时在数据的交互共享方面也提供了便利。但目前变电站继电保护装置的测试环节仍停留在传统的方式上，在整个测试过程中测试人员的个人经验和工作状态对测试结果有着较大影响。同时现有的保护装置测试系统通常是针对单台设备开展，虽然对装置的测试接口进行了规范，但在检测过程中仍需要反复进行通信配置以及测试项目和参数的修改，需要投入很大的人力、物力才能完成，无法实现自动化，也未能体现智能变电站高度信息化的优势。同时，由于人工操作速度和熟练程度的限制，保护装置的测试需要耗费大量的时间才能完成，也在客观上造成了测试周期普遍较长，测试的准确性下降等问题，无法适应智能变电站高效、可靠投运以及日常运维检修的要求。

发明内容

本发明的目的是克服目前现场存在测试效率低、过分依赖人工、测试准确度不高等不足，进而提出了能实现智能化自动测试的模板。本发明能有效地避免重复测试，提高测试效率，同时为整套自动测试系统智能化、自动化的提升奠定基础。

一种基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，若干基础模块并列组成保护基础模块库，基础模块包括过流保护模块、差动保护模块、失灵保护模块和距离保护模块，各模块之间并列构成保护基础模块库。

进行继电保护装置自动化测试具体包括以下步骤：

(1)保护基础模块库获取过各基础模块的参数；

(2)根据D-S证据理论判定各基础模块之间是否存在相同参数，若存在，合并参数相同的部分，相同参数只保留一个；若不存在相同参数，则保留各基础模块差异性的参数部分，进行拼接组合；

(3)拼接完成后，将测试项目依次展开，进行测试。

(4)测试完成后，自动生成保护测试报告。

较优地，在步骤(1)进行前，进行测试项目分解测试，具体包括以下步骤：在进行继电保护装置测试前，完成对SCD文件的解析，获取继电保护装置的IED信息，通过测试完成对IED的功能和性能的检验，因此需要针对IED的测试需求进行分解，将测试内容细分为一系列基本测试类型，并开发相应的测试模板，构成保护基础模板库。单个基础测试模板实现保护装置单类型保护相关测试功能的测试。

步骤(2)所述根据D-S证据理论判定各基础模块之间是否存在相同参数，具体包括以下步骤：

201)建立识别框架θ：对于一个辨识问题，所有可能的输出结果为辨识问题的识别框架，包括对象A₁、A₂….A_n和不确定性δ，则θ＝{A₁，A₂，A₃,…,A_n,δ}，n为对象个数。

202)设置基本概率分配BPA(base probability assignment)：对于识别框架θ，基础概率分配m是从2到区间[0,1]的一个映射；A表示所有可能输出的辨识结果；

其中m(·)为基本可信数，反映的是对框架θ的信度大小，信任函数Bel(·)与m(·)之间满足：其中Bel(A)表示为A所有子集的BPA之和，反映的是对A的支持力度；识别框架上的BPA计算方法为：

m_i(A_j)＝α_i×u_ij，i＝1,2；j＝1,2,…n (1)

m_i(δ)＝1-α (2)

式中：m_i(A_j)为第i个证据对于第j个对象的BPA；m_i(δ)是第i个政局不确定性的BPA值；u_ij表示第i个证据对于输出为j类故障的隶属度；α_i为第i个证据源的可靠性系数。

203)证据合成：合成规则是D-S证据理论的核心，也称作证据融合公式，其计算方法为：

式中：A_j＝B∩C，B、C是θ的一个子集，⊕表示异或运算。通过上式合成两类信息源的共同辨识结果。

204)决策：通过两类决策信息的融合所得的BPA，为对识别框架内识别对象的概率输出，因此要满足以下三个规则：

规则I：m(A_max1)为输出BPA的最大值。规则I说明作为整体辨识结论的输出应该具有最大的BPA。

规则II：m(A_max1)＞m(δ)，规则II说明其输出的BPA须大于不确定性δ。

规则III：m(A_max1)-m(A_max2)＞ε，规则III说明只有当最终的输出足够突出是才能被接受；其中m(A_max2)为BPA的次大值，ε的取值需结合样本的数据属性和辨识率以及综合辨识系统的实际应用。

在步骤(2)中，引入D-S证据理论，判断每个基础模块之间是否存在相同参数，若存在相同参数则提取相同参数，若不存在相同参数则保留各基础模块的参数，同时对参数的描述和数据进行分析和处理。

判定过流保护模块和差动保护模块之间是否存在相同参数，具体判断过程如下：

(301)，过流保护模块包括参数A₁、A₂、A₃……A_n；差动保护模块包括参数B₁、B₂、B₃……B_m；流保护模块和差动保护模块的参数为D-S证据理论判断的输入量，输出为{参数相同，参数不同，不确定}；

(302)，依次输入过流保护模块参数A₁，差动保护模块参数B₁，通过D-S证据理论处理后，若输出为参数相同，即A₁＝B₁，保留参数A₁，若输出为参数不同，即A₁≠B₁，则保留参数A₁和B₁，若输出为不确定，也保留参数A₁、B₁；

(303)，按照步骤(302)，依次完成过流保护模块及差动保护模块参数的对比判断；

(304)，针对D-S证据理论处理后的参数，进行拼接，逐项进行测试。

基础模块的参数包括装置参数、测试仪配置信息、保护压板和控制字。

本发明的有益效果为：

本发明公开一种基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，解决目前现场存在测试效率低、过分依赖人工、测试准确度不高的问题，提出了继电保护装置自动化测试模板，本发明提出的测试项目分解测试方法，将根据保护装置的特性提出的一系列保护测试进行分解，分解成各个基本保护测试，进而生成各个保护测试模块，将复杂的测试过程简单化，可进行单类型保护相关的测试，同时研究的基于D-S证据理论的模块拼接技术，仅保留一项相同参数，避免了重复测试，提高了测试效率，本发明为整套自动测试系统智能化、自动化的提升奠定了基础。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明；

图1为一种基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板测试框图；

图2为基于D-S证据理论的模块拼接技术流程图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。

为了使本发明的技术手段、创作特征、工作流程、使用方法达成目的与功效，且为了使该评价方法易于明白了解，下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

如图1所示，一种基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，若干基础模块并列组成保护基础模块库，基础模块包括过流保护模块、差动保护模块、失灵保护模块和距离保护模块，各模块之间并列构成保护基础模块库；

如图2所示，进行继电保护装置自动化测试具体包括以下步骤：

(1)保护基础模块库获取过各基础模块的参数，基础模块的参数包括装置参数、测试仪配置信息、保护压板和控制字；

(2)根据D-S证据理论判定各基础模块之间是否存在相同参数，若存在，合并参数相同的部分，相同参数只保留一个；若不存在相同参数，则保留各基础模块差异性的参数部分，进行拼接组合；

(3)拼接完成后，将测试项目(不同电压等级、不同类型的继电保护装置，其测试的项目也不同，因此在此不需要详细的介绍测试项目)依次展开，进行测试。

(4)测试完成后，自动生成保护测试报告。

在步骤(1)进行前，进行测试项目分解测试，具体包括以下步骤：在进行继电保护装置测试前，完成对SCD文件的解析，获取继电保护装置的IED信息，通过测试完成对IED的功能和性能的检验，因此需要针对IED的测试需求进行分解，将测试内容细分为一系列基本测试类型，并开发相应的测试模板，构成保护基础模板库。单个基础测试模板实现保护装置单类型保护相关测试功能的测试。

步骤(2)所述根据D-S证据理论判定各基础模块之间是否存在相同参数，具体包括以下步骤：

201)建立识别框架θ：对于一个辨识问题，所有可能的输出结果为辨识问题的识别框架，包括对象A₁、A₂….A_n和不确定性δ，则θ＝{A₁，A₂，A₃,…,A_n,δ}，。

202)设置基本概率分配BPA(base probability assignment)：对于识别框架θ，基础概率分配m是从2到区间[0,1]的一个映射(即m为:2^θ→[0,1])，满足两个条件：①m(δ)＝0；②A表示所有可能输出的辨识结果；

其中m(·)为基本可信数，反映的是对框架θ的信度大小，信任函数Bel(·)与m(·)之间满足：B表示A的任一辨识结果；其中Bel(A)表示为A所有子集的BPA之和，反映的是对A的支持力度；识别框架上的BPA计算方法为：

m_i(A_j)＝α_i×u_ij，i＝1,2；j＝1,2,…n (1)

m_i(δ)＝1-α (2)

式中：m_i(A_j)为第i个证据对于第j个对象的BPA；m_i(δ)是第i个政局不确定性的BPA值；u_ij表示第i个证据对于输出为j类故障的隶属度；α_i为第i个证据源的可靠性系数。

203)证据合成：合成规则是D-S证据理论的核心，也称作证据融合公式，其计算方法为：

式中：A_j＝B∩C，B、C是θ的一个子集，⊕表示异或运算。通过上式合成两类信息源的共同辨识结果。

204)决策：通过两类决策信息的融合所得的BPA，为对识别框架内识别对象的概率输出，因此要满足以下三个规则：

规则I：为输出BPA的最大值。规则I说明作为整体辨识结论的输出应该具有最大的BPA。

规则II：m(A_max1)＞m(δ)，规则II说明其输出的BPA须大于不确定性δ。

规则III：m(A_max1)-m(A_max2)＞ε，规则III说明只有当最终的输出足够突出是才能被接受；其中m(A_max2)为BPA的次大值，ε的取值需结合样本的数据属性和辨识率以及综合辨识系统的实际应用。

在步骤(2)中，引入D-S证据理论，判断每个基础模块之间是否存在相同参数，若存在相同参数则提取相同参数，若不存在相同参数则保留各基础模块的参数，同时对参数的描述和数据进行分析和处理；

判定过流保护模块和差动保护模块之间是否存在相同参数，具体判断过程如下：

(301)，过流保护模块包括参数A₁、A₂、A₃……A_n；差动保护模块包括参数B₁、B₂、B₃……B_m；流保护模块和差动保护模块的参数为D-S证据理论判断的输入量，输出为{参数相同，参数不同，不确定}；

(302)，依次输入过流保护模块参数A₁，差动保护模块参数B₁，通过D-S证据理论处理后，若输出为参数相同，即A₁＝B₁，保留参数A₁，若输出为参数不同，即A₁≠B₁，则保留参数A₁和B₁，若输出为不确定，也保留参数A₁、B₁；

(303)，按照步骤(202)，依次完成过流保护模块及差动保护模块参数的对比判断；

(304)，针对D-S证据理论处理后的参数，进行拼接，逐项进行测试。

各个基本测试模块，经D-S证据理论拼接完成后，依次展开测试项目，进行继电保护装置测试。

按照需求完成测试项目后，系统将自动生成保护测试报告。进而实现自动测试系统的智能化和自动化。

本实施例中，还包括按照需求完成测试项目后，系统将自动生成保护测试报告，如图2所示。进而实现自动测试系统的智能化和自动化。

本领域内的技术人员可以对本发明进行改动或变型的设计但不脱离本发明的思想和范围。因此，如果本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同的技术范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，其特征在于，

若干基础模块并列组成保护基础模块库，基础模块包括过流保护模块、差动保护模块、失灵保护模块和距离保护模块，各模块之间并列构成保护基础模块库。

2.根据权利要求1所述的一种基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，其特征在于，

进行继电保护装置自动化测试具体包括以下步骤：

(1)保护基础模块库获取过各基础模块的参数；

(2)根据D-S证据理论判定各基础模块之间是否存在相同参数，若存在，合并参数相同的部分，相同参数只保留一个；若不存在相同参数，则保留各基础模块差异性的参数部分，进行拼接组合；

(3)拼接完成后，将测试项目依次展开，进行测试；

(4)测试完成后，自动生成保护测试报告。

3.根据权利要求2所述的基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，其特征在于：

步骤(2)所述根据D-S证据理论判定各基础模块之间是否存在相同参数，具体包括以下步骤：

201)建立识别框架θ：对于一个辨识问题，所有可能的输出结果为辨识问题的识别框架，包括对象A₁、A₂….A_n和不确定性δ，则θ＝{A₁，A₂，A₃,…,A_n,δ}，n为对象个数；

202)设置基本概率分配：对于识别框架θ，基础概率分配m是从2到区间[0,1]的一个映射；A表示所有可能输出的辨识结果；

其中m(·)为基本可信数，反映的是对框架θ的信度大小，信任函数Bel(·)与m(·)之间满足：B表示A的任一辨识结果；其中Bel(A)表示为A所有子集的BPA之和，反映的是对A的支持力度；识别框架上的基本概率分配计算方法为：

m_i(A_j)＝α_i×u_ij，i＝1,2；j＝1,2,…n (1)

m_i(δ)＝1-α (2)

式中：m_i(A_j)为第i个证据对于第j个对象的基本概率分配；m_i(δ)是第i个政局不确定性的基本概率分配值；u_ij表示第i个证据对于输出为j类故障的隶属度；α_i为第i个证据源的可靠性系数；

203)证据合成：合成规则的计算方法为：

式中：A_j＝B∩C，B、C是θ的一个子集，表示异或运算；通过式(3)合成两类信息源的共同辨识结果；

204)决策：通过两类决策信息的融合所得的BPA，为对识别框架内识别对象的概率输出，满足以下三个规则：

规则I：m(A_max1)为输出BPA的最大值；规则I说明作为整体辨识结论的输出应该具有最大的BPA；

规则II：m(A_max1)＞m(δ)，规则II说明其输出的BPA须大于不确定性δ；

规则III：m(A_max1)-m(A_max2)＞ε，规则III说明只有当最终的输出足够突出是才能被接受；其中m(A_max2)为BPA的次大值，ε的取值结合样本的数据属性和辨识率以及综合辨识系统的实际应用。

4.根据权利要求2所述的基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，其特征在于：

在步骤(1)进行前，进行测试项目分解测试，具体包括以下步骤：在进行继电保护装置测试前，完成对SCD文件的解析，获取继电保护装置的IED信息，通过测试完成对IED的功能和性能的检验，因此需要针对IED的测试需求进行分解，将测试内容细分为一系列基本测试类型，并开发相应的测试模板，构成保护基础模板库。

5.根据权利要求2所述的基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，其特征在于：

判定过流保护模块和差动保护模块之间是否存在相同参数，具体判断过程如下：

(301)，过流保护模块包括参数A₁、A₂、A₃……A_n；差动保护模块包括参数B₁、B₂、B₃……B_m；流保护模块和差动保护模块的参数为D-S证据理论判断的输入量，输出为{参数相同，参数不同，不确定}；

(302)，依次输入过流保护模块参数A₁，差动保护模块参数B₁，通过D-S证据理论处理后，若输出为参数相同，即A₁＝B₁，保留参数A₁，若输出为参数不同，即A₁≠B₁，则保留参数A₁和B₁，若输出为不确定，也保留参数A₁、B₁；

(303)，按照步骤(302)，依次完成过流保护模块及差动保护模块参数的对比判断；

(304)，针对D-S证据理论处理后的参数，进行拼接，逐项进行测试。

6.根据权利要求1所述的基于D-S证据理论的继电保护装置自动化测试模板，其特征在于，基础模块的参数包括装置参数、测试仪配置信息、保护压板和控制字。