CN114339484A

CN114339484A - 通信通道故障概率建模方法

Info

Publication number: CN114339484A
Application number: CN202111433552.8A
Authority: CN
Inventors: 汤奕; 钱胜; 陈汹; 许士光; 杨琪; 赵子涵
Original assignee: Southeast University; State Grid Sichuan Electric Power Co Ltd; State Grid Electric Power Research Institute
Current assignee: Southeast University; State Grid Sichuan Electric Power Co Ltd; State Grid Electric Power Research Institute
Priority date: 2021-11-29
Filing date: 2021-11-29
Publication date: 2022-04-12

Abstract

本发明公开了通信通道故障概率建模方法，涉及通信通道故障技术领域。本发明包括在使用串行通信广域网保护系统的通信系统中，运用故障树分析法量化分析保护系统中通信设备的故障函数，建立通信中断的通信通道可靠性模型；建立基于通信通道延时概率分布的通信通道可靠性模型；依照通信业务建立具有通信中断因素、通信通道延时因素的系统保护通信通道可靠性模型。本发明通过在使用串行通信广域网保护系统的通信系统中，运用故障树分析法量化分析保护系统中通信设备的故障函数，建立通信中断的通信通道可靠性模型。

Description

通信通道故障概率建模方法

技术领域

本发明属于通信通道故障技术领域，特别是涉及通信通道故障概率建模方法。

背景技术

随着智能电网技术的迅速发展，电力系统逐渐成为一个信息系统与电力系统深度融合的时空多维异构系统，即电力信息物理融合系统。作为其中的一个重要环节，高速、可靠和安全的数据通信网络为电力系统的可观性和可控性提供了支撑。广域通信网所支撑的电力系统实时监测、控制和保护业务能够在电力系统故障发展初期进行监测和预防。然而，通信系统的故障(如中断、延迟或误码等)也会引起的电力系统因为信息缺失或错误进入异常或紧急运行状态，甚至诱发连锁故障，进而研究综合通信网络状态的通信通道可靠性研究具有重要意义。

近年来，基于通信网络结构的可靠性指标通过对通信网络进行详细建模，利用基于元件故障概率的故障树分析评估网络可靠性。通常这类研究中只考虑通信中断影响，而鲜有考虑通信延时的影响，后者可能引起的系统控制指令无法发挥应有作用。将电力CPS(非接触能量传输系统)中信息通信网络和电力物理网络视为耦合网络，采用复杂网络理论进行网络脆弱性评估。这类研究可以在宏观层面用于解释大规模连锁故障的发生和蔓延过程，但是由于忽略了两个网络内部的物理本质，不适合直接用于指导系统运行控制。而基于直接信息物理依赖网络DCPI的脆弱性指标：这类研究认为通信元件故障会引起的其对应的电力系统组件完全失效。

因此，如何综合考虑通信网络状态对通信通道可靠性的影响并量化分析，是通信通道可靠性研究重点问题。

发明内容

本发明的目的在于提供通信通道故障概率建模方法，广域网保护系统中通信设备的组成部分，运用故障树分析方法量化分析了通信通道的故障概率，建立通信中断的通信通道可靠性模型，该方法根据通信通道延迟波动原理，评估不同通信通道发生时延变异的概率，建立基于通信通道延时概率分布的通信通道可靠性模型。最后，结合电力系统不同通信业务的通信要求建立综合考虑通信中断、通信延时的系统保护通信通道可靠性模型。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为通信通道故障概率建模方法，包括在使用串行通信广域网保护系统的通信系统中，运用故障树分析法量化分析保护系统中通信设备的故障函数，建立通信中断的通信通道可靠性模型；

建立基于通信通道延时概率分布的通信通道可靠性模型；

依照通信业务建立具有通信中断因素、通信通道延时因素的系统保护通信通道可靠性模型。

进一步地，电广域网保护系统通信通组成包括：PCM设备、ADM设备、TM设备、REG设备，DXC设备。

PCM故障树结构函数：

λ_PCM＝λ_JK+λ_FJ+λ_ZJ+λ_DY

其中，λ_JK为接口单元失效率；λ_FJ为2M复接单元失效率，λ_ZJ为子架背板失效率，λ_DY为电源失效率。

进一步地，ADM设备故障树结构函数：

λ_ADM＝λ_ZK+λ_JC+λ_XL1+λ_XL2+λ_DY+λ_ZL1+λ_ZL2

其中，λ_ZK为主控板失效率，λ_JC为交叉板失效率，λ_XL1、λ_XL2分别是线路板1和线路板失效率，λ_ZL1、λ_ZL2分别是支路板1和支路板2失效率，λ_DY为电源失效率。

进一步地，TM设备故障树结构函数：

λ_TM＝λ_ZK+λ_JC+λ_DY+λ_XL+λ_ZL

其中，λ_ZK为主控板失效率，λ_JC为交叉板失效率，λ_XL线路板失效率，λ_ZL支路板失效率，λ_DY为电源失效率。

进一步地，REG设备故障树结构函数：

λ_REG＝λ_ZK+λ_SZ+λ_DY+λ_XL1+λ_XL2

其中，λ_SZ为时钟板失效率，λ_ZK为主控板失效率，λ_DY为电源失效率，λ_XL1、λ_XL2分别是线路板1和线路板失效率。

进一步地，DXC设备故障树结构函数：

λ_DXC＝λ_ZK+λ_JC+λ_DY+λ_XL1+λ_XL2；

其中，λ_ZK为主控板失效率，λ_DY为电源失效率，λ_XL1、λ_XL2分别是线路板1和线路板失效率，λ_JC为交叉板失效率。

进一步地，一光纤通信通道有n_i个SDH设备(i＝1，2，3，4，5)表示五种SDH设备，不考虑通信延时时，通信通道发生通信中断的故障概率模型为：

其中，P_GX为单位光纤故障概率；n为稳控业务经过的光纤通信通道距离，单位为千米；n_i为该通信通道中第i种SDH设备的数量；(i＝1，2，3，4，5)分别表示五种SDH设备(PCM、TM、ADM、DXC、REG)；

为第i种SDH设备故障概率。

进一步地，，建立基于通信通道延时概率分布的通信通道可靠性模型

通信通道延时：SDH设备处理延时和传输延时；

通信通道延时概率建模：当延时大于一门限值(t_max)触发保护告警或闭锁，测量得到的实际传输延时为t会在传输延时均值t_d周围左右波动，当传输延时服从正态分布

传输延时的概率密度函数为：

当电力正常运行或者发生区外故障时，如果实测通信延时t＞t_max时，通信通道发生故障，控制措施不在规定的时间内及时执行，则由通信延时引起的通信通道故障概率为：

其中，

为标准正态分布函数。

通信延时引起的通信通道故障概率模型为：

进一步地，通信网络状态中，通信通道故障概率模型包含两部分：通信通道中断引起的的电力业务失效概率和通信高延时引起的的电力业务失效概率，通信通道故障概率模型为：

其中，m为稳控业务经过的通信通道种稳控装置的数量，P_se1为稳控装置故障概率。

本发明具有以下有益效果：

本发明提出了一种通信通道故障概率建模方法。与现有方法相比，该方法在通信通道可靠性评估中同时考虑了延时和中断的影响；更加准确的评估电力系统广域保护的通信通道的可靠性，为寻找系统保护通信通道薄弱环节提供了理论参考，对于减小通信系统运行风险对电网安全稳定防御的影响有重要意义。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为通信通道故障概率建模方法流程图；

图2为PCM设备故障树示意图；

图3为ADM设备故障树示意图；

图4为TM设备故障树示意图；

图5为REG设备故障树示意图；

图6为DXC设备故障树故障树示意图；

图7为电广域网保护系统的通信网络示意图和每个站的位置图；

图8电广域网保护系统的通信网络拓扑。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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1-8所示，本发明为通信通道故障概率建模方法，包括。

S01：利用SDH设备的故障树模型,根据故障树模型中各个模块的历史故障数据得到SDH设备的故障概率，获得通信中断的通信通道故障概率，计算公式如下：

其中，其中，P_GX为单位光纤故障概率；n为稳控业务经过的光纤通信通道距离，单位为千米；n_i为该通信通道中第i种SDH设备的数量；(i＝1，2，3，4，5)分别表示PCM设备、TM设备、ADM设备、DXC设备、REG设备；

为第i种SDH设备故障概率。

具体的，电广域网保护系统通信通组成包括：PCM设备、ADM设备、TM设备、REG设备，DXC设备。

PCM故障树结构函数：

λ_PCM＝λ_JK+λ_FJ+λ_ZJ+λ_DY

进一步地，ADM设备故障树结构函数：

λ_ADM＝λ_ZK+λ_JC+λ_XL1+λ_XL2+λ_DY+λ_ZL1+λ_ZL2

进一步地，TM设备故障树结构函数：

λ_TM＝λ_ZK+λ_JC+λ_DY+λ_XL+λ_ZL

进一步地，REG设备故障树结构函数：

λ_REG＝λ_ZK+λ_SZ+λ_DY+λ_XL1+λ_XL2

进一步地，DXC设备故障树结构函数：

λ_DXC＝λ_ZK+λ_JC+λ_DY+λ_XL1+λ_XL2，

λ_ZK为主控板失效率，λ_DY为电源失效率，λ_XL1、λ_XL2分别是线路板1和线路板失效率，λ_JC为交叉板失效率。

步骤S02：根据通信延时分布函数以及不同业务的通信延时需求计算因高延时而造成通信业务的失效概率，计算流程如下：

传输延时的概率密度函数为：

当电力正常运行或者发生区外故障时，如果实测通信延时t＞t_max时，通信通道就会发生故障，使控制措施不能在合理的时间内及时执行，则由通信延时引起的通信通道故障概率为：

其中，

为标准正态分布函数。

通信延时引起的通信通道故障概率模型为：

步骤S3：由通信中断的通信通道故障概率和通信延时造成的通信通道故障概率，计算不同通信业务下通信通道的失效概率，计算公式如下：

本算例广域网保护系统的通信网络示意图和每个站的位置图如图6所示。它由一个主站，四个子站，七个执行站和二十五个通信节点组成。每个通信通道上的数字表示以千米为单位的光纤线路距离。在本文中，电力业务始终从主站开始，经过控制子站，最后到达与执行站相对应的通信节点。

其中：步骤S01所述的SDH设备的故障概率取4.79×10^-4，单位千米光纤的故障概率为9.09×10^-7，稳控装置故障概率为0.002；步骤S2中单位光纤的延时的均值为5us，方差为5.17×10^-4ms，选择两种电力业务以定量分析通信通道的故障概率：广域振荡阻尼控制业务(S1)和基于PMU的状态估计业务(S2)。这些业务的延时阈值分别为10ms与12ms。需要说明的是，本专利仅考虑稳控业务中光纤传输延时，不考虑各个环节的中设备处理时延，计算结果如下：

表格1通信延时引起的通信通道的失效概率

如表1所示，大部分通信通道中的S1和S2的故障概率为0，因为它们的延时阈值相对较大，通信传输延时远小于延时阈值。其中针对S1业务的MS-SS1-ES1，MS-SS1-ES2，MS-SS2-ES11，MS-SS3-ES7，尽管不为0，但是极小。这并不能说明，通信通道中业务的故障概率可以不考虑通信延时的影响，在某些稳控系统中，由于通信网络设计的不合理，导致传输延时较大时，由通信延时导致通信通道的故障概率会非常大。

表格2通信延时和通信中断引起的通信通道的失效概率

表2中通信通道的失效概率是综合考虑了通信中断和高延迟以及不同通信业务特点后的值。与表1中的通信通道失效概率相比，可以看出，在本实施例中的稳控系统，针对某一特定业务，通信通道的故障概率主要由通信中断导致的，但是这并不能说明，通信通道中电力业务的故障概率可以不考虑通信延时的影响，在某些稳控系统中，由于通信网络设计的不合理，导致传输延时较大时，由通信延时导致电力业务的故障概率会非常大，针对这一特定业务，通信通道的故障概率也就非常大

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。