面向智能变电站二次设备的故障诊断方法研究

面向智能变电站二次设备的故障诊断方法研究
摘要：当前，智能电网覆盖范围越来越广阔，智能变电站是强大智能电网的重要支柱，在其建设过程中，对智能变电站设备进行状态评估并据此制定恰当的维护检修策略，一直是智能变电站技术研究的重点之一，并且取得了可喜的进展。

继电保护是智能变电站不可或缺的核心单元，测量电路故障可能会使保护装置动作异常，只有正确有效的设备状态评估才能建立合理的检修策略。

所以，对智能变压器二次设备的故障诊断方法进行研究具有重要的现实意义。

关键词：智能变电站；二次设备；故障诊断方法
引言
最近几年，随着我国对智能变电站技术的不断关注，对智能变电站的了解和认识又上升了一个新的台阶，因此，关于“浅谈智能变电站与传统变电站的优势和缺点”这一话题成为了社会关注的焦点。

为了推动智能变电站技术的快速发展，我们一方面要重视对智能变电站技术概述的理解，另一方面要重视对智能变电站的优势的利用，除此之外，还要了解和认识传统变电站的缺点。

1智能变电站二次设备配置
采用模块化预制式二次组合设备，将二次设备按电气功能单元以模块为单位在工厂内完成预制拼接、集成调试，整体配送至现场装配式安装，减少了变电站内的安装调试工作量，大大缩短工期。

预制式二次设备组合柜采用预制线缆与外部设备连接，实现即插即用。

各功能模块如下：
（1）站控层模块含：监控主机柜、远动柜、通信网关机柜、数据综合柜、智能辅助系统柜、时钟同步柜。

（2）间隔层模块含：110kV线路保护测控柜、公用柜、#1主变保护测控柜、主变电能表柜。

（3）一体化电源模块含：低压配电柜、直流充电柜、直流馈电柜、蓄电池柜、通信及逆变电源柜。

（4）通信模块。

在智能化条件下对监控系统、一体化信息平台、远动系统、微机五防系统、状态监测系统进行优化整合。

采用模块化预制式二次组合设备，实现了设备的“工厂调试”；预制线缆的“即插即用”；整体运输至现场的“即装即用”。

减少了变电站内的安装调试施工量，缩短工期30d。

2面向智能变电站二次设备的故障诊断方法
2.1故障诊断模型
智能变电站的特点就是使用更加智能化的装置对故障信息进行搜寻以及处理，而其中最为重要的就是两个系统及在线监测系统以及故障诊断系统。

在二次设备发生故障之后，设备的各个地方会出现大量的报警信息，不论是智能设备本身会出现，还包括通信报文也会出现
大量的报警信息。

而智能变电站所具有的在线监测系统和故障诊断系统将会立刻做出反应，
在线监测系统负责获取这些报警信息并将其发送到故障诊断系统，然后故障诊断系统会进行
分析处理。

这两个系统之中的在线监测系统较为复杂具体上可以分为四个层级，第一层级是
会将所搜集到的故障信息做一个基础的诊断；第二层级是通过三个诊断方式进行诊断评价：
对时信息诊断、自检信息诊断、通信报文诊断；第三个层级就是将三种诊断方式进行一个综
合诊断；第四个层级就是将最终的诊断结果输出。

2.2系统在线监测信息分析模块
可视化智能变电站二次设备故障诊断系统对设备进行运行状态监测，其主要包含
SV/GOOSE/MMS链路异常信号和装置的自检信息，根据在线回路的检测和故障诊断需求，结
合可视化智能变电站二次设备的特短，可以将在线监测信息分为在线运行状态信息、警告信
息以及保护动作信息等。

2.2.1在线运行状态信息
二次设备的运行状态信息主要包括：软硬件自检信息、开关量信息以及采样值等信息，
其中软硬件自检信息针对装置运行温度以及电源电压等；采样值和开关量信息主要包括设备
直流电路、差动电流以及开关量状态、正常反应等，系统会对设备运行状态进行不间断监控，提供二次设备故障的诊断数据。

2.2.2警告信息
警告信息主要包括：开关异常信息警告、装置异常信息警告以及采样值等，其中开关量
异常警告包括开关的异常、GOOSE链路中断、GOOSE检修不一致。

装置异常警告在于失电警
告和闭锁等，二次设备故障诊断中要及时进行诊断和状态评估，采取“异常情况做出快速定位、异常前做出状态评估”的措施，为检修人员提供诊断和维修依据，提高系统的运维能力，采样值异常警告包括：CT/PT断线、SV品质异常、SV链路中断、SV检修状态不一致。

2.2.3保护动作信息
保护动作信息主要包括：保护启动信号、保护动作元器件、动作出口信息等，出口相别
和整组动作时间。

2.2.4SV/GOOSE运行状态信息
其主要是指信息报文的状态和出现的异常格式信息。

SV报文情况是包含幅值精度、相位
精度、双AD一致性、报文等间隔性、检修状态、同步状态、数据有效性、同步信号丢失。

报文格式异常指的是由于设备故障导致的SV/GOOSE报文残缺、过长、乱码等报文帧格式错误。

2.3二次设备故障诊断模块
2.3.1故障诊断系统的基本结构
可视化智能变电站二次设备故障诊断系统，主要由数据库、知识库、人机端口以及推理
机制等部分组成，首选，通过端口收集到的信息进入数据库，数据库分为动态和静态数据库，信息进入数据库中存储可视化智能变电站静态配置信息和实时监测动态信息；然后，知识库
作为故障诊断信息的合集，将存储的系统工作环境、系统知识体系、故障应用特征、推理算法、推理规则等，应用到故障诊断中，反应系统的前因后果。

其次，根据推理机进行异常和
问题的结论解释，通过可信度进行排序，以图表的方式进行异常设备和事故的原因和处理建议。

最后，建立二次设备故障诊断知识库，构建知识获取程序，自动获取知识，实现变电站
的可视化智能化操作，实现自动学习，处理相关工作。

2.3.2二次系统故障推理的基本步骤
首先，根据报警对象进行信息采集整理，将这些信息按照报警对象进行分类，锁定事故的故障范围。

然后，根据警告信息同属性搜索模式，将相同的报警属性进行同等分类，实现同等属性信息的故障范围界定。

其次，根据网络拓扑结构实现对象的关联，确定故障区域，从警告对象开始搜索，直至关联到故障对象，将智能化装置和通信设备列入到可以故障元件中。

最后根据与已知的知识库进行故障匹配，确定故障装置和链路，对可疑的故障元件进行故障假设，根据知识库中相关推理规则进行规则前提条件匹配，发现缺少条件的，可以进行知识警告搜索，然后继续匹配，最后得出诊断结果。

如果挂账发生误报或者丢失的情况，系统不会得出完整的故障信息和结果。

结语
目前智能变电站正在不断地发展，技术也不断成熟，其具有的信息也在不断地丰富，尤其是各类IED信息模型之中包含的信息内容在不断扩充，这些都给智能变电站的进一步发展提供了机会，尤其是本文之中所提到的关于二次设备故障诊断技术。

如果想要智能发电站能够正常的运行，就要做好对智能变电站之中的二次设备的故障诊断的工作，其中需要格外注意的就是做好在线监测工作，实现对二次系统之中的具体运行状况的精准掌控，发挥智能变电站具有的优势，促进电力企业的进一步发展。

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