CN109813999B - 一种配电网故障诊断算法自动测试平台、方法及应用 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种配电网故障诊断算法自动测试平台、方法及应用，通过Python脚本文件调用PSCAD自动化库，将PSCAD仿真模型中的元件抽象化，实现对仿真模型的控制，批量生成故障仿真算例，形成不同的仿真场景；循环读入所有仿真场景的故障录波数据，进行解析，根据故障场景信息，修改仿真算例的输入与元件参数信息，运行故障诊断算法，得到诊断结果，保存故障类型和故障区段信息，与故障录波文件所对应的模型信息进行综合比较，得到对应的故障诊断算法的正确率，生成测试报告。

Description

一种配电网故障诊断算法自动测试平台、方法及应用

技术领域

本公开涉及一种配电网故障诊断算法自动测试平台、方法及应用。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

近年来，随着大量随机性、波动性分布式电源接入配电网，配电网的故障特性发生了根本性变化，需要针对有源配电网开发新的故障诊断与定位算法。按照研究对象的分类，将故障诊断分为对设备的诊断和对电力系统的诊断。针对设备的故障诊断是通过各种信息综合分析判断系统设备的是否正常，而针对系统的故障诊断是通过故障发生后的信息分析故障位置和故障类型，进而实现排除故障。电力系统的故障诊断从电网的全局出发，通过各种信息得到故障诊断结果，作为后续电网故障处理决策的重要参考。

电力系统中的故障诊断过程中，传统的SCADA系统无法满足时标同步的要求，而同步相量测量单元(PMU)利用GPS同步授时，对事件顺序进行了标记和记录，为故障诊断提供了更为准确的信息源。故障诊断算法的开发利用PMU相量数据完成配电网中故障类型的识别和故障定位。

诊断算法在开发过程中需要验证在各种场景下的适用性和定位准确率，而配电网的故障诊断算法并没有像其他学科一样形成一套完善的算法测试平台，而是由开发者手动修改仿真参数进行重复性测试。其过程繁琐、时间成本高且易出错，没有客观统一的标准，因此需要一套自动测试平台对所开发的算法准确率进行一致性评定。故障诊断算法的测试可在实时数据仿真器(RTDS)中完成，但该方法操作繁琐、测试成本较高。而使用PSCAD进行仿真场景的生成，PSCAD中已有的多重运行机制允许用户改变控制器增益或故障类型，能够在一定程度上满足PSCAD批量仿真的要求，但该方法不够灵活，需要添加特定的仿真元件。因此通过脚本控制PSCAD完成批量仿真和诊断算法的自动测试对于提升诊断算法的整体测试开发效率至关重要。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种配电网故障诊断算法自动测试平台、方法及应用，本公开能够通过脚本控制PSCAD完成批量仿真和诊断算法的自动测试。

根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

一种配电网故障诊断算法自动测试平台，包括：

故障仿真场景生成单元，被配置为通过Python脚本文件调用PSCAD自动化库，将PSCAD仿真模型中的元件抽象化，实现对仿真模型的控制，批量生成故障仿真算例，形成不同的仿真场景；

自动化测试单元，被配置为循环读入所有仿真场景的故障录波数据，进行解析，根据故障场景信息，修改仿真算例的输入与元件参数信息，运行故障诊断算法，得到诊断结果，保存故障类型和故障区段信息，与故障录波文件所对应的模型信息进行综合比较，得到对应的故障诊断算法的正确率，生成测试报告。

作为进一步的限定，所述故障仿真场景生成单元具体包括：

导入模块，被配置为导入PSCAD软件的配置文件信息与所需要的接口库函数，完成软件版本、编译器版本和软件安装路径信息的配置；

加载模块，被配置为载入指定模型的路径，获取需要控制的元件ID，根据需求修改元件参数；

图层使能控制模块，被配置为区分不同故障位置所在图层的使能设置内容，修改故障位置与分布式电源的接入情况；

故障仿真运行模块，被配置为获取所述导入模块、加载模块和图层使能控制模块的参数，将故障录波文件复制到指定文件夹中并依次标号，形成设定的仿真场景。

作为更进一步的限定，所述图层使能控制模块通过控制图层的使能来控制故障位置的变化，包括但不限于故障发生元件。

作为进一步的限定，所述自动化测试单元，连接有故障诊断模块，所述故障诊断模块包括：

诊断算法层，被配置为存储故障诊断算法，并接收运行所述算法的命令；

相量计算层，被配置为依据故障仿真算例中的参数和故障诊断算法，计算相应的故障相量；

数据接口层，被配置为与故障仿真场景生成单元和自动化测试单元相连接，接收录波文件信息，并将故障诊断结果发送给所述自动化测试单元。

一种配电网故障诊断算法自动测试方法，包括：

(1)通过Python脚本文件调用PSCAD自动化库，将PSCAD仿真模型中的元件抽象化，实现对仿真模型的控制，批量生成故障仿真算例，形成不同的仿真场景；

(2)循环读入所有仿真场景的故障录波数据，进行解析，根据故障场景信息，修改仿真算例的输入与元件参数信息，运行故障诊断算法，得到诊断结果，保存故障类型和故障区段信息，与故障录波文件所对应的模型信息进行综合比较，得到对应的故障诊断算法的正确率，生成测试报告。

作为进一步的限定，所述步骤(1)中，具体包括：

导入PSCAD软件的配置文件信息与所需要的接口库函数，完成软件版本、编译器版本和软件安装路径信息的配置；

载入指定模型的路径，打开仿真模型的主页面，获取需要控制的元件ID，根据需求修改元件参数；

通过控制图层使能，修改故障位置与分布式电源的接入情况；使用Python脚本修改模型参数需要在进行模型参数修改之前，需要完成模型的设置；

模型参数修改结束后，运行仿真；

将故障录波文件从默认文件夹复制到指定文件夹中并依次标号，循环执行上述过程直到完成所设定的故障仿真场景。

作为更进一步的限定，根据需求修改元件参数，所述元件参数具体包括但不限于过渡电阻阻值、故障时刻、负荷变化与/或持续时间。

作为进一步的限定，所述步骤(2)中，具体包括：

读入由PSCAD批量产生的故障录波数据文件，对COMTRADE文件进行解析，转化为MAT文件保存到指定文件夹。

根据仿真信息修改故障诊断算法所在仿真平台的输入与配置，以适应不同的故障场景；

运行仿真，得到故障诊断结果，将故障诊断结果保存，与仿真模型模型信息综合分析得到故障诊断算法模块的测试报告。

一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种配电网故障诊断算法自动测试方法。

一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种配电网故障诊断算法自动测试方法。

与现有技术相比，本公开的有益效果为：

本公开提供了用于PSCAD的故障仿真场景批量生成的过程，能够解决手动修改仿真模型数据过程繁琐、耗时长且易出错的问题。

在进行故障诊断模块的测试时，为实现测试流程自动化，测试中需要自动批量地处理大量故障录波数据，得到故障诊断算法在该场景下的诊断报告，将诊断报告与所设置的仿真场景进行综合，可得到故障诊断算法的测试报告，为此本公开提出故障诊断算法测试流程自动化的方法，至此形成一套完善的故障诊断算法自动测试平台。

本公开实现了从仿真生成、仿真数据处理、故障诊断算法测试的流程自动化，整个过程使用脚本完成控制，大大降低了测试时间，提高了测试效率。综合分析仿真模型信息和故障诊断结果，得到的测试报告为开发者修改算法提供了明确的方向，也为不同算法之间准确率的评定提供了一个统一的标准。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1是本公开的PSCAD仿真算例的批量生成流程图；

图2是本公开的Python脚本控制仿真模型的步骤流程图；

图3是本公开的故障诊断算法自动化测试流程图；

图4是本公开的故障诊断算法自动测试流程图；

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

正如背景技术中所述的相比较其他故障数据来源，数值仿真成本更低，获取数据简单，因此故障诊断算法的测试中的故障数据主要来自数值仿真。为了得到更准确的测试结果，需要生成多种故障仿真场景，仿真过程中需要对某些元件参数如故障类型、过渡电阻等进行多次重复性修改。手动修改仿真模型数据过程繁琐、耗时长且易出错，本实施例提出一种用于PSCAD的故障仿真场景批量生成方法。

在进行故障诊断模块的测试时，为实现测试流程自动化，测试中需要自动批量地处理大量故障录波数据，得到故障诊断算法在该场景下的诊断报告，将诊断报告与所设置的仿真场景进行综合，可得到故障诊断算法的测试报告，为此本发明提出故障诊断算法测试流程自动化的方法，至此形成一套完善的故障诊断算法自动测试平台。

主要贡献包括以下三个方面：

通过脚本控制PSCAD仿真模型。手动修改元件参数过程繁琐，且容易出错，编写Python脚本对PSCAD仿真模型进行控制。将PSCAD的元件模型抽象化，通过Python脚本控制PSCAD的自动化库，以修改元件参数。

基于PSCAD仿真算例的批量生成。人工完成算例的生成耗时长，因此脚本在控制修改参数时应当实现仿真算例的批量生成。在完成模型设计后，修改模型参数、运行模型的过程循环进行，得到大量的故障仿真场景。

批量处理故障录波数据并得到故障诊断算法的测试报告。由脚本生成大量PSCAD故障仿真算例后，需要实现批量处理故障录波数据，得到不同场景下故障诊断算法的定位准确率，最终得到该诊断算法的测试报告。

具体的，PSCAD仿真算例的批量生成过程中：

通过Python脚本文件调用PSCAD自动化库(Automation Library)，将PSCAD仿真模型中的元件抽象化，实现对仿真模型的控制，批量生成故障仿真算例。仿真算例批量生成流程如下图所示，首先需要完成仿真模型的设计，通过Python脚本完成模型参数的修改后运行仿真，对输出数据进行处理并保存至磁盘中，循环上述过程，批量生成故障仿真场景。PSCAD仿真算例的批量生成流程如图1所示。

步骤1)：导入PSCAD软件的配置文件信息与所需要的接口库函数，完成软件版本、编译器版本、软件安装路径等信息的配置。PSCAD软件版本为X4.6.2,Python软件版本为3.3，PSCAD编译器的版本为GFortran 4.6.2，同时按照自动化库的安装路径完成配置，完成自动化库的导入。

步骤2)：载入指定模型的路径，打开仿真模型的Main页面，获取需要控制的元件ID，根据需求修改元件参数，如过渡电阻阻值、故障时刻与持续时间等。

当然，关于参数的修改，不限于过渡电阻阻值、故障持续时间等参数，还包括其他影响配电网故障诊断算法的参数，如负荷的变动等。

步骤3)：通过控制图层使能，修改故障位置与分布式电源的接入情况；使用Python脚本修改模型参数需要在进行模型参数修改之前，需要完成模型的设置。Python脚本不能直接通过故障元件的移动完成故障位置的改变，因此提出一种控制图层使能的方法。在实现模型的设计时，将所有可能的故障点都安装故障元件与故障控制元件，并将其划分为不同的图层。

通过Python脚本实现控制不同图层的使能，来完成不同仿真中故障位置的改变。具体操作为将本次故障位置所在图层的使能设置为enabled，而将其他故障位置所在图层的使能设置为disabled。同样，在控制分布式电源的接入情况时，与控制故障位置的方法相同，将本次仿真中需要接入的分布式电源所在的图层设置为enabled，而将其他分布式电源不接入的图层设置为disabled。

当然，通过控制图层的使能来控制故障位置的变化，并不局限于故障发生元件，还应包括其他复杂的故障产生元件，如电弧模型等。

步骤4)：模型参数修改结束后，运行仿真；将故障录波文件(CFG,DAT,HDR)从默认文件夹复制到指定文件夹中并依次标号test0001-test9999，循环执行上述过程直到完成所设定的故障仿真场景。

故障诊断模块自动化测试流程如图3所示，循环读入所有仿真场景的故障录波数据，对COMTRADE文件进行解析，转化为MAT文件保存到指定文件夹。使用MATLAB脚本文件根据故障场景信息，修改Simulink仿真平台的输入与元件参数信息，运行Simulink仿真平台；Simulink仿真运行结束后得到故障诊断结果，保存故障类型、故障区段等信息，与故障录波文件所对应的模型信息进行综合比较，可得该故障诊断模块的正确性与准确率，以格式化的故障诊断模块测试报告进行展示。根据故障诊断模块测试报告，得到故障诊断准确率低的故障场景，以便对故障诊断模块进行修改。

步骤1)：批量处理COMTRADE文件。读入由PSCAD批量产生的故障录波数据文件test0001-test9999，批量处理为MATLAB平台能够直接处理的格式MAT。

步骤2)：根据仿真信息修改故障诊断算法所在仿真平台的输入与配置。故障诊断算法一般与故障场景的实际情况如拓扑分布和测量点的位置等密切相关，因此需要在运行仿真平台前修改仿真平台的配置。通过MATLAB脚本set_param命令对Simulink仿真模型进行设置，以适应不同的故障场景。

步骤3)：运行仿真平台，得到故障诊断结果，将故障诊断结果保存，与仿真模型模型信息综合分析得到故障诊断算法模块的测试报告。报告中包括算法在各种故障仿真场景下的准确率，由此可得目前诊断算法的局限性，以便根据测试报告对算法进行针对性的修改。

图4为故障诊断算法自动测试流程图，使用PSCAD电磁暂态仿真软件批量生成大量的故障场景。在故障诊断模块开发系统中批量处理故障数据，得到故障诊断结果后与仿真场景信息对比可得故障诊断的正确性，最终得到故障诊断模块的测试报告。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种配电网故障诊断算法自动测试平台，其特征是：包括：

故障仿真场景生成单元，被配置为通过Python脚本文件调用PSCAD自动化库，将PSCAD仿真模型中的元件抽象化，实现对仿真模型的控制，批量生成故障仿真算例，形成不同的仿真场景；

自动化测试单元，被配置为循环读入所有仿真场景的故障录波数据，进行解析，根据故障场景信息，修改仿真算例的输入与元件参数信息，运行故障诊断算法，得到诊断结果，保存故障类型和故障区段信息，与故障录波文件所对应的模型信息进行综合比较，得到对应的故障诊断算法的正确率，生成测试报告。

2.如权利要求1所述的一种配电网故障诊断算法自动测试平台，其特征是：所述故障仿真场景生成单元具体包括：

导入模块，被配置为导入PSCAD软件的配置文件信息与所需要的接口库函数，完成软件版本、编译器版本和软件安装路径信息的配置；

加载模块，被配置为载入指定模型的路径，获取需要控制的元件ID，根据需求修改元件参数；

图层使能控制模块，被配置为区分不同故障位置所在图层的使能设置内容，修改故障位置与分布式电源的接入情况；

故障仿真运行模块，被配置为获取所述导入模块、加载模块和图层使能控制模块的参数，将故障录波文件复制到指定文件夹中并依次标号，形成设定的仿真场景。

3.如权利要求2所述的一种配电网故障诊断算法自动测试平台，其特征是：所述图层使能控制模块通过控制图层的使能来控制故障位置的变化，包括但不限于故障发生元件。

4.如权利要求1所述的一种配电网故障诊断算法自动测试平台，其特征是：所述自动化测试单元，连接有故障诊断模块，所述故障诊断模块包括：

诊断算法层，被配置为存储故障诊断算法，并接收运行所述算法的命令；

相量计算层，被配置为依据故障仿真算例中的参数和故障诊断算法，计算相应的故障相量；

数据接口层，被配置为与故障仿真场景生成单元和自动化测试单元相连接，接收录波文件信息，并将故障诊断结果发送给所述自动化测试单元。

5.一种配电网故障诊断算法自动测试方法，其特征是：包括：

(1)通过Python脚本文件调用PSCAD自动化库，将PSCAD仿真模型中的元件抽象化，实现对仿真模型的控制，批量生成故障仿真算例，形成不同的仿真场景；

(2)循环读入所有仿真场景的故障录波数据，进行解析，根据故障场景信息，修改仿真算例的输入与元件参数信息，运行故障诊断算法，得到诊断结果，保存故障类型和故障区段信息，与故障录波文件所对应的模型信息进行综合比较，得到对应的故障诊断算法的正确率，生成测试报告。

6.如权利要求5所述的一种配电网故障诊断算法自动测试方法，其特征是：所述步骤(1)中，具体包括：

导入PSCAD软件的配置文件信息与所需要的接口库函数，完成软件版本、编译器版本和软件安装路径信息的配置；

载入指定模型的路径，打开仿真模型的主页面，获取需要控制的元件ID，根据需求修改元件参数；

通过控制图层使能，修改故障位置与分布式电源的接入情况；使用Python脚本修改模型参数需要在进行模型参数修改之前，需要完成模型的设置；

模型参数修改结束后，运行仿真；

将故障录波文件从默认文件夹复制到指定文件夹中并依次标号，修改模型参数、运行模型的过程循环进行，直到完成所设定的故障仿真场景。

7.如权利要求6所述的一种配电网故障诊断算法自动测试方法，其特征是：根据需求修改元件参数，所述元件参数具体包括但不限于过渡电阻阻值、故障时刻、负荷变化与/或持续时间。

8.如权利要求5所述的一种配电网故障诊断算法自动测试方法，其特征是：所述步骤(2)中，具体包括：

读入由PSCAD批量产生的故障录波数据文件，对COMTRADE文件进行解析，转化为MAT文件保存到指定文件夹；

根据仿真信息修改故障诊断算法所在仿真平台的输入与配置，以适应不同的故障场景；

运行仿真，得到故障诊断结果，将故障诊断结果保存，与仿真模型模型信息综合分析得到故障诊断算法模块的测试报告。

9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征是：所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求5-8中任一项所述的一种配电网故障诊断算法自动测试方法。

10.一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征是：所述指令适于由处理器加载并执行权利要求5-8中任一项所述的一种配电网故障诊断算法自动测试方法。

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