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★云南農業大學朱星宇

★國能浙江寧海發電有限公司向敏

★云南農業大學冷雪梅

隨著電力系統繼電保護裝置的大量投運，繼電保護管理和運維檢修業務成倍增長。由于運維檢修人員數量相對穩定、信息技術手段欠缺，繼電保護安全運行壓力增大，因此電網安全運行要求提高與運維信息獲取緩慢的矛盾日益突出，現有繼電保護運維檢修模式難以為繼。當前繼電保護、測控裝置、安自裝置、交換機等二次設備需要投入大量的人工巡視、檢修試驗、異常研判和處置。數字化的繼電保護產生了海量數據，數據量大且分散復雜，并且利用效率低。繼電保護在運維檢修方面存在以下問題：

（1）運維人員遠離設備，信息化手段欠缺，數據未充分有效利用，不能及時、準確、全面掌握設備狀態，不能及時發現異常情況；

（2）隨著繼電保護等二次設備數量增加，運行巡視周期變長，誤投、漏投壓板風險和定值誤整定風險長期存在，它們是電網安全運行的潛在“地雷”；

（3）部分告警自動復歸、設備運行狀態、二次回路狀態相關聯缺陷缺少監視和診斷分析，繼電保護存在拒動和誤動風險；

（4）由于繼電保護運行信息缺乏監視和診斷分析手段，其通信狀態、二次回路、電壓/電流、縱聯通道、裝置自檢等關鍵核心業務的主動排雷機制缺失，一旦出現異常會直接導致繼電保護異常情況發生。

因此，加強對電力系統繼電保護的運行管理，強化二次系統自身的狀態感知、信息交互、診斷分析和異常預警，是保障電網安全必不可少的環節。為解決上述問題，本文提出了繼電保護邊緣計算模型和動態診斷技術方案。利用該技術能夠在繼電保護日常運行過程中，自動、準確地進行異常識別和分析，并通過機器主動準確地發現異常問題，全面提高了繼電保護安全運行水平^[1]。

1　繼電保護動態診斷總體架構

繼電保護在線監視及智能診斷裝置基于面向設備的狀態在線感知技術，采用云邊協同總體框架，并應用IEC61850、103規約進行主子站通信，構建“云管-邊-端”四級結構。該裝置通過邊緣計算、云邊協同模式，實現繼電保護全方位在線感知和動態診斷，全面支撐繼電保護在線監視及動態診斷應用^[2]。該裝置總體架構如圖1所示。

圖1 總體架構

在廠站繼電保護運行區域部署邊緣代理（繼電保護在線監視及智能診斷裝置），可以在線采集繼電保護、測控裝置、安自裝置、交換機等二次設備運行數據和狀態數據。充分利用繼電保護在線監視及智能診斷裝置在廠站端就地就近的數據匯集和邊緣計算能力，可以動態診斷繼電保護通信狀態、二次回路、電壓/電流、縱聯通道、裝置自檢等異常情況，并能主動發現繼電保護隱性故障和異常缺陷。該裝置在邊緣節點直接生成診斷結果，并通過通信模塊上送到繼電保護在線監視平臺。繼電保護在線監視平臺解析每種邊緣計算動態診斷結果進行應用展示和融合分析，可以全面提升繼電保護管控力和在線診斷分析能力，并依靠在線數據進行智能研判，可以對繼電保護的運行狀態進行動態診斷分析^[3]。

2　邊緣計算模型定義

繼電保護在線監視及智能診斷裝置的邊緣計算建模采用擴展通用邊緣計算事件節點建模，應用GGIO邏輯節點類，各個子站定義N個GGIO，每一個邊緣計算業務定義一個GGIO，在邊緣代理默認具備如表1定義的邊緣計算功能。邊緣計算功能通過定值管理，廠家在出廠時默認設置缺省定值，在用戶不整定的情況下，不影響邊緣代理功能，并支持用戶自整定^[4]。其定義見表1。

表1  邊緣計算GGIO

在此邊緣計算模型基礎上，該裝置支持按照固定結構擴展邊緣計算業務功能，主站端按照邊緣代理側設置的邊緣計算功能增加對應的解析服務即可實現云邊協同模式下的繼電保護動態診斷。

該裝置基于邊緣計算功能模型，依靠繼電保護在線監視及智能診斷裝置實時采集和可靠運行，并基于采集的繼電保護海量數據開展就地分析和動態診斷。各個邊緣計算功能獨立運行，生成對應的動態診斷結果，診斷結果以XML文件承載，使用UTF-8格式字符編碼，文件命名為“STAT_功能碼_告警碼_時間信息”。在上送到繼電保護在線監視平臺的傳輸過程中不對文件進行任何解析和修改，繼電保護在線監視平臺針對不同類型的邊緣計算功能，通過各個邊緣計算業務診斷結果的功能碼識別對應的業務類型，調用對應的解析服務進行分析展示^[5]，實現邊緣計算功能可擴展和自整定。各個邊緣計算業務功能碼如表2所示，定義的邊緣計算模型如圖2所示。

表2 邊緣計算功能碼定義

圖2 邊緣計算模型

3　繼電保護動態診斷方案

3.1　邊緣計算

基于以上分析，邊緣代理全時段在線監測繼電保護的運行數據，強化設備的運行屬性監測，并通過對動態數據的診斷分析，實時掌握數據異動及異常發展趨勢。邊緣計算結構如圖3所示。

圖3 邊緣計算結構

3.2　通信狀態診斷

繼電保護在線監視及智能診斷裝置就地端診斷分析與其通信連接的繼電保護、測控裝置、安自裝置、交換機等的繼電保護MMS或私有協議通信中斷情況^[6]，并通過計算分析通信狀態的保持時間計算繼電保護的通信連通率。當計算分析繼電保護的通信連通率大于等于95%且在計算分析時的通信斷面正常，則診斷結果為正常狀態；當計算分析繼電保護的通信連通率為90%至95%，或分析計算時通信斷面中斷且通信連通率大于等于90%，則診斷結果為異常狀態；當計算分析繼電保護的通信連通率小于90%，則診斷結果為嚴重異常狀態。根據不同繼電保護的連通率的診斷情況，生成對應的診斷報告，將此次診斷周期為異內容，異內容包含：異常的起始時間、結束時間、持續時間、連通率，并將對應過程及斷面連通狀態上送主站端及時告知運維檢修人員^[6]。

3.3　二次回路診斷

繼電保護在線監視及智能診斷裝置動態采集分析保護裝置、測控裝置、交換機等二次設備的GOOSE和SV控制塊虛回路鏈路狀態、物理實回路鏈路狀態，并結合通道光纖接口監測信息，以及鏈路異常告警信息進行綜合分析，診斷分析二次回路狀態，采集分析遙信、遙測數據，如表3所示。

表3 回路診斷分析數據

該裝置通過建立繼電保護物理連接信息和二次邏輯鏈路關聯關系模型，獲取繼電保護、測控裝置對過程層設備的鏈路中斷告警數據，融合分析GOOSE變位告警，研判過程層設備鏈路中斷情況。該裝置采集過程層報文分析服務的鏈路狀態報告，研判分析信號發送設備運行狀態^[7]。判斷邏輯鏈路通斷狀態變化時，觸發鏈路狀態告警信息，判斷邏輯鏈路通斷狀態變化，判斷相關端口狀態，判定端口狀態告警信息，同時，研判產生鏈路異常的具體故障點，并通過圖形化的方式標識二次回路對應的故障位置，如圖4所示。

圖4 回路診斷

3.4　電壓電流回路診斷

繼電保護在線監視及智能診斷裝置就地采集監視電流、電壓及其相關告警，同時動態開展A/B套設備間穩態量采樣數據同源比對，判斷交流采樣是否正常，同時融合分析相關遙信告警的輸入及遙測同源比對是否異常，判斷交流采樣是否完好。邊緣代理的電壓電流診斷功能自整定的缺省值如下：

嚴重異常閾值：交流電流相對誤差不大于5%或絕對誤差不大于0.05In為正常，并且在兩者診斷分析為都大于的情況下判定為異常；交流電壓相對誤差不大于5%或絕對誤差不大于0.005Un為正常；電流大于等于0.1In，電壓大于等于0.01Un，相角的誤差8°。

異常閾值：交流電流相對誤差不大于2.5%或絕對誤差不大于0.02In,并且當兩者都大于判為異常；交流電壓相對誤差不大于2.5%或絕對誤差不大于0.002Un為正常；電流大于等于0.1In，電壓大于等于0.01Un，相角的誤差3°^[8]。

在實時運行過程中，該裝置獲取被測電氣量雙AD采樣值，并分別計算被測電氣量雙AD采樣值每周波的基波有效值和真有效值，判斷被測電氣量雙AD采樣值是否有效。判斷公式為：AD10>0.05In且AD20>0.05In，其中，AD10為被測電氣量第一路AD采樣值的基波有效值，AD20為被測電氣量第二路AD采樣值的基波有效值，In為被測電氣量二次額定電壓值或電流值。若有效，則判斷雙AD采樣值是否一致，判斷方法為：比較被測電氣量雙AD采樣值差值的絕對值是否大于設定閾值，若大于則判斷雙AD采樣值不一致。判斷公式為：|AD1-AD2|>K×AD2，其中，AD1為被測電氣量第一路AD采樣值的真有效值，AD2為被測電氣量第二路AD采樣值的真有效值，K為整定閾值，支持缺省值設置。若滿足|AD1-AD2|＞設定值×In則判斷雙AD采樣值不一致，其中，AD1、AD2分別為同一路電壓或電流的雙AD采樣值。當判斷出雙AD采樣值不一致后，給出告警信息并記錄雙AD采樣值。

3.5　縱聯通道診斷

繼電保護在線監視及智能診斷裝置就地基于采集的通道通信數據，診斷分析縱聯通道通信情況及具體的通道信息，判斷縱聯通道狀態。在日常繼電保護運行過程中，該裝置通過動態診斷遙信告警的輸入、縱聯通道傳輸信息及遙測是否越上下限來判斷縱聯通道是否正常。

對于專用通道丟幀數加誤幀數大于1，即兩次通道斷面數據的差值丟幀數和誤幀數大于1時，當復用通道丟幀數加誤幀數在某個斷面大于10時，該裝置研判分析通道出現異常。

復用或專用通道延時兩次巡檢差值大于1ms，通道告警遙信發生，或一個巡檢周期內專用通道延時超過5ms，復用通道延時超過12ms，并且結合采集的保護動作數據，在丟幀或誤幀前后2s內如果監視分析到發生過保護啟動，該裝置研判分析通道出現嚴重異常。

3.6　裝置自檢診斷

當前繼電保護具備海量的自檢數據，可以對繼電保護、測控裝置等繼電保護裝置溫度、電源電壓、端口發送/接收光強、光纖縱聯通道光強進行在線監測，運行趨勢突變分析和狀態趨勢預測，分析繼電保護自身狀態漸變過程，并通過數據統計、越限判斷、同期差值越限比對等診斷手段，進行繼電保護自身狀態的就地診斷和主動預警，實現繼電保護自身異常發展趨勢的智能告警和及時發現。

當前廠站中大量使用光纖接口，存在發熱量大、光功率衰弱缺陷嚴重的缺陷。因光衰是一個漸變過程，依靠人工巡視難以發現。該裝置通過動態在線監視采集和分析光口光強的運行數據，以及斜率陡變分析可以及時發現保護裝置的光口功率衰減問題，然后通過現場檢查確認并及時更換，避免了保護誤動作或拒動事故的發生。

同時，對于數字化的繼電保護，其電源模塊將不再六年更換，因此及時發現電源問題非常重要，但電源模塊的缺陷很難直接通過電壓數值反映出來。電源模塊出問題前往往表現為帶載能力下降（或稱虛電），當裝置進行大量計算或機箱溫度高時，其電壓會出現稍大幅度的跌落。依靠繼電保護在線監視與診斷裝置在就地側實時采集機箱溫度、電網故障事件以及保護裝置啟動的記錄數據的優勢，通過融合分析開展“邊緣計算”，可以及時發現并預警電源模塊的此類缺陷。

4　結語

本文依據繼電保護在線監視及智能診斷裝置在500kV、220kV、110kV不同電壓等級廠站的實際應用，并結合邊緣計算技術在電力系統中的應用，提出了一種基于邊緣計算的繼電保護動態診斷的解決方案，實現了設備運行巡視工作在線監視和在線分析。該裝置在站端進行“邊緣計算”高效、準確，可以與云端繼電保護在線監視平臺應用進行協同互動，形成繼電保護專業管理與設備運維業務的橫向聯動，實現繼電保護巡檢的方式由“定期人工就地巡檢”向“遠程自動在線巡檢”轉變，大幅減少了運維工作量，并切實緩解了運維檢修人員工作量與承載能力之間的矛盾，節約了通行開支，有效降低了繼電保護巡檢工作對運維人員的技術能力的要求，進一步提升了繼電保護的專業管理能力和運檢管理穿透力。

作者簡介：

朱星宇（2003-），男，浙江寧波人，現就讀于云南農業大學機電工程學院，研究方向為電氣工程及其自動化。

向　敏（1978-），男，湖南常寧人，高級工程師，現就職于國能浙江寧海發電有限公司，主要從事電力系統繼電保護及自動化方面的研究。

冷雪梅（1979-），女，云南麗江人，副教授，現就職于云南農業大學，主要從事電力系統規劃方面的研究。（本文通訊作者）

參考文獻：

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摘自《自動化博覽》2023年11月刊