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广东省东莞供电局麻涌供电公司何勇枢
摘要：该文在配网自动化系统的根蒂根基上，以数据收集与监控（SCADA）系统作为故障猜想的数据来历，针对故障猜想中的信息不完整性和不肯定性，引进可信度因子和BP神经网络算法来实现故障猜想,并仿真说明其有用性。
要害词：配网自动化；故障猜想；电网故障
中图分类号：TM76 文献标志码:A 文章编号:1003-0867(2006)01-0032-03
本文连系经验常识，研究因装备故障引发的电网故障的猜想方式。在未泛起故障的情况下，凭据数据收集与监控（SCADA）系统提供的数据，能够领会装备的基本情况。在故障未发生前，进行猜想，这样运行人员可以凭据分析的成效，有目的的进行装备检查，从而削减故障发生的几率，提高电网运行的稳定性。本文将可信度因子和神经网络算法引进到故障猜想中，实现对装备故障准确猜想，提高电网运行稳定性。
1SCADA系统
在配网自动化的众多功能中，故障的发现和处置功能是其重要的功能，是提高供电靠得住性和改善电能的要害，但这一直是一个比力复杂的技术难题。配网SCADA系统是配网自动化系统的重要组成部门。分歧的电网调剂中心，因其所处的地域分歧，调剂电网范围和规模分歧，成长阶段分歧，所采用的调剂自动化系统的运用软件设置装备摆设有很年夜差异。SCADA系统是各类档次电网调剂自动化都应具有的基本功能，所提供的数据是故障猜想的主要数据来历。
故障猜想对SCADA系统的数据信息进行处置，基于参数信息的组合，对可能发生的故障进行分析猜想，为控制系统和运行人员提醒处置原则。是以，配网调剂SCADA系统数据的准确性和稳定性为故障猜想提供了保障。
SCADA系统实现了“四远”功能：其中，远测是指收集配电网的各类电参数的实时数值，经由过程信道送到计较机；远信是指收集配电网的各类开关装备的实时状态，经由过程信道传到监控计较机；远控是指操作人员经由过程监控计较机发送开关开合饬令，经由过程信道传到现场，使现场的执行机构操作开关的开合，到达给用户供电，停电的目的；远调是指操作人员经由过程监控计较机或监控法式自动发送参数调理饬令，经由过程信道传到现场，使现场的调理机构对特定的参数进行调理，到达调理负荷、电压、功率因数等目的。当装备发生故障时，会直接或间接的影响收集到数据的数值。凭据参数的正常和异常浮现形式将故障现象明确到各个参数目的数值上，这样为故障猜想提供了具体的参数，便于建立分析模子。
调剂员在电网发生故障后，能实时领会故障前后发生的电网事务序列，能将电网故障发生的前一段时间和发生故障后一段时间中指定模拟值和计较值列表显示。这样就为故障类型提供了时间信息和权重信息。
实时数据库中的任何数据都可以被保留到系统的历史数据库中。数据类型主要是远丈和电，经由过程人机对话情况中的历史数据检索功能对历史数据库进行操作和治理。当监视的丈值超越了限制或是状态发生变化，就要进行事务处置。在事务处置中，事务被赋予特定的状态和级别，并经由过程人机交互界面陈述给调剂员。
凭据SCADA系统提供的各个装备的参数旌旗灯号，可以获得各个装备的参数，凭据现实的运行情况，由运行人员肯定相关的参数，和参数正常和异常的浮现形式，将故障的现象明确到各个参数目的暗示上。
此外，配网调剂SCADA系统一样要给监控、操作人员提供监视画面，给其他治理软件提供数据同享的接口。
2故障猜想分析方式
在故障猜想的进程中，由于所肯定的各类参数目的变化纷歧定能够完全表征故障的发生和类型的判定。同时，很多条件组合简直定往往是一种近似，所以推出的结论既有一定不完整性和不肯定性。针对其特点采用了以下的解决方式。
在故障猜想的进程中，总是存在一些不肯定的信息，例如某故障发生过次，其可能发生的几率较高。相反，当某故障在很长的一段时间里面未发生过，其发生的几率相对较低，所以采用不肯定信息来暗示。当监视丈值超越了限制或是状态发生变化，则要就数据信息进行分析来消除不肯定性影响。
不肯定信息暗示包括常识的不肯定性暗示和事实的不肯定性。常识不肯定性的暗示是与不肯定性推理方式紧密亲密相关的一个问题。在选择常识的不肯定性暗示方式时，主要应斟酌以下两个方面：一是要能够比力准确地描写问题自己的不肯定性；二是要便于推理进程中不肯定性的计较。在故障猜想中，为故障组合加上可信度因子，将故障的不肯定性用数值暗示，其取值范围为[0，1]，该值越接近1，说明该故障发生的次数越多；其值越接近0，说明该故障发生的次数越少。每处置完故障后，凭据故障的发生的频率实时调整。当泛起了故障条件相似或故障条件不异，但故障处置原则分歧时，则要斟酌可信度因子的影响。计较公式为：
可信度因子=某事故类型发生的次数/事故发生的总次数
凭据故障信息的组合，可信度因子可以转化成为故障条件的权重，从而突出重要故障信息的影响，使得猜想的成效合适现实情况。
某一故障条件起主导作用，是故障发生的主要标志。为了突出这样故障条件的影响，引进可信度因子，即对于某些故障组合中的要害故障条件加上可信度因子，以说明它们对故障判定的重要水平，其结构如图1所示。
凭据现实的情况可连系现实运用，在故障猜想中，对历史数据的分析以划定规矩的判定为主，引进神经网络的算法进行推理，对离线的历史数据进行非线性分析，为故障的猜想提供条件。实现推理的合理机制，削减了毛病信息的干扰水平，提高了系统的稳定性和准确度。
进行故障猜想的进程是一个常识推理的进程。传统的推理机制是一个搜索和匹配的进程，是基于逻辑的演绎方式。而神经网络采用的是并行竞争机制，经由过程神经网络中隐含的模式对输进矢并行运算和竞争实现推理。其推理机制是一数值计较进程。
3推理具有以下特征
对BP网络来说其推理进程是对输进矢的前向计较进程。
统一层节点是完全并行的，只是层间信息传递是串行的，而一层中节点的数目要比网络的层数多得多，因而是一种并行推理。
在传统推理方式中，假设多条推理的条件均与某一事实相匹配，即泛起冲突问题，从而使推理速度年夜为下降。而神经网络的推理进程不存在冲突问题。
在推理机制中嵌进神经网络算法，在离线的状态下对历史数据进行分析，实现常识的自动获取，实现对故障的猜想。将BP算法嵌进到故障猜想中，在历史数据库中，对数据进行分析，以到达了猜想功能。具体流程如图2所示。
对于装备故障的猜想不需要电压、电流等参数的实时处置和显示，只要在一段时间里面进行分析获得分析成效即可。对于装备的失效情况，即对装备的各个条件进行综合的分析。为了验证设计的靠得住性，选择以下几个主要的影响身分进行分析：
·装备的折旧率；
·装备已使用的年限；
·装备的发生故障的次数。
4需斟酌的问题
采用BP网络进行数据的处置时要斟酌以下几个主要方面。
肯定输进层的数目。凭据影响装备是否失效的身分为三个，肯定输进的数目为3。数值上进行了处置，使输进比力接近，法式上对输进的数值做以下处置，便于权值和偏置值的选择。
·理论上，折旧率在0.01～0.99之间，一般取值为0.05～0.2之间；
·理论上，使用的年限为0～100之间，凭据现实的装备样本的散布，取50为尺度，一般的装备的输进值在0.01～0.3之间；
·发生的次数以10次为尺度，一般的输进范围为0~1.5之间。
输出为装备是否需要进行检查，为了便于分析，将输出简化为0或1。假设装备的输出值为1时，就应当现实考查装备的运行情况，斟酌是否要进行装备的更换。而装备输出值为0时，则不用进行检查或更换。同时对于输出数值也做一定的处置，当输出的值年夜于0.9时认为输出值为1，小于0.1时认为输出值为0，提高法式运用范围。
为了验证猜想的准确性，采用三层的BP网络，斟酌输进和输出的数目比力少，网络的节点数对网络的泛化能力有很年夜的影响。节点数太多，它倾向于记居处有的操练数据。因而也包括了噪声的影响，反而下降了泛化能力；结点数太少，不能拟和样本数据，也就谈不上较好的泛化能力。中心隐层的处置采用四个结点的结构以求能够对问题有一个知足解。
针对现实的情况，选用了1000个数据作为样本。当学习的样本值增多以后，现实的输出和理想的输出的误差很快下降，可是当样本数目增加到一定的数目以后，反而使误差变年夜，影响了网络的泛化能力。在480个样本左右学习后误差小，其学习误差曲线如图3所示。
经过学习后的BP网络基本上能够实现对需要检修和更换的装备能有一个准确的标示，实现预期的目的。经由过程400测试样本的检验，准确率较高，只有少数的非凡样本泛起了误差。对于非凡样本的造成网络的误差，可以采用增加中心层的结点个数，或是增加隐层的数目来调理提高网络的泛化性能。
5总结
在配网SCADA系统提供的数据根蒂根基上，将可信度因子和BP神经网络算法引进到故障猜想中，实现对故障的猜想分析，使得运行人员能够有目的的进行装备检查，从而年夜年夜下降故障的发生率，保证了配电网的平安稳定运行。
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