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摘要:本文首先分析了基于决策树的智能变电站运维规则提取方法,接下来详细阐述了运维辅助专家系统可扩展模型,希望通过本文的分析研究,给行业内人士以借鉴和启发。
关键词:智能变电站;决策树;规则提取;专家系统
引言
随着智能电网的发展,智能变电站在中国范围内大面积推广。由于智能变电站设备种类多、形式多变以及二次系统的黑箱化,导致其运维规程更加复杂,传统的人工定检运维方式已不能适应智能变电站的运维要求。运用专家系统的方法,通过人类专家输入运维规则的方式,实现辅助运维,成为很多学者的共识。但传统的运维专家系统的规则获取严重依赖人类专家,受限于专家个人认知,规则生成可能不完善,规则扩充也面临与已有规则冲突等问题。针对这一问题,有学者提出专家系统与神经网络并用的方法,弥补专家系统规则可能存在的不完善。但神经网络自身的黑箱结构不能为决策过程提供解释,不适用于变电站运维场景。基于决策树的规则学习方法能够解决这一问题。因为决策树的规则学习方法能够从算例中归纳出运维规则,而所依据的规则可作为对决策结果的解释。较缺乏。
1基于决策树的智能变电站运维规则提取方法
1.1实例收集与格式化
数据收集部分:基于在真实运行的智能变电站运行规程,收集运行规程实例,然后对运行实例进行格式化处理。样本格式化部分:将收集到的规程实例进行统一格式处理后,得到规范样本,便于计算机学习。同时保证样本简洁、高效地描述规则学习所需信息。合理的样本结构能够提高规则提取的效率,是基于决策树的规则提取算法能够运用于智能变电站运维规则提取问题的关键环节。由简单的领域知识可知,一次设备陪停问题应与该一次设备类型、所处电压等级、接线方式、运行状态、该一次设备的相关保护、与其存在拓扑关系的设备状态有关。二次设备异常隔离规则涉及某一次设备自身的保护单元、合并单元、开关智能单元以及与其存在拓扑连接关系的设备的保护单元、连接设备开关智能单元等信息相关。
1.2关键概念定义样本
指已有变电站运行规程实例经过统一格式处理后得到的数据信息。该文中的单个样本为一个数组,某实际样本1的形式为[0,0,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,0,0,0]。数组中的值为形如0、1、2的离散量。样本属性:该文特指样本中各位置数据对应的物理含义。样本1中第1位的数字0代表该条样本对应的一次设备的第1套保护单元异常,第2位的数字0代表该条样本对应的一次设备的第2套保护单元异常等。可控属性:该文特指样本属性中可由变电站工作人员操作、控制的属性。对一次设备而言,一次设备自身的运行状态以及其对应的保护为可控属性,而合并单元等为不可控属性。分样本集:根据变电站运维中的细分领域在全部样本属性中提取出部分相关属性构成的样本集。
1.3决策树生成与规则提取
通用的决策树规则学习方法通过将全部属性分别设为目标属性,依次建立决策树,从而获取所有属性间的潜在规则。在变电站实际问题中,只有可控属性可能成为决策树的目标属性,对不可控属性建立决策树,即使可以得到规则,也是无意义的。通过将样本属性划分为可控属性和不可控属性,仅针对可控属性建立决策树,可减轻规则提取过程的运算量,提高提取算法性能。
2运维辅助专家系统可扩展模型
基于IEC61850-6标准中定义了变电站配置描述语言,该语言用来进行IED和通信系统的配置。SCL对于智能电子设备实现互操作性具有重要的作用,它的出现,使得通信系统配置数据可以在不同的制造商提供的智能电子设备和系统配置工具之间互相交换。在IEC61850中,通用的方法是将所有的应用功能分解为最小实体,并将这些实体合理地分配到专用设备,即IED,这些实体称为逻辑节点。逻辑节点包含带有专用数据属性的数据,通过专用服务,交换由数据和数据属性所代表的信息。结合IEC61850中的要求,配置模块包括变电站配置模块、IED配置模块和通信配置模块等。借鉴语义网中关于类继承和属性继承的相关概念对变电站相关设备分三部分进行建模。从本体命名中可以看出,语义网模型搭建过程与IEC61850标准紧密结合,限于篇幅不再对本体进行解释。值得注意的是,语义网模型中大量运用的两种表示本体连接关系的属性是AUnderWhichB和AAndB,其中UnderWhich表征的是对象模型中的继承概念,即SCD文件中的层级嵌套关系;And表征的是一次设备之间的拓扑连接关系以及一二次设备间的从属关系。
2.1变电站配置模型
变电站配置模块建模过程中尽量提高一次设备公共属性的复用率,尽量将一次设备的公共属性置于基类SubstationEquipment类别中。同时模型应具备很强的表达一次设备拓扑连接关系的能力。本文所提出的建模方法充分考虑专家系统推理需求,利用SCD文件的信息,利用连接点将设备端点连接起来,形成变电站一次设备的网络拓扑结构
2.2IED配置模型
IED设备作为二次设备,一方面需要与一次设备紧密连接,另一方面,二次系统信号的传递依赖于通信网络。所以在建模过程中应突出一、二次设备连接关系以及二次系统与通信系统的连接关系。由于这些关联关系,在后续专家系统的推理过程中,要经常被使用到,因此也应注意相应部分的表达尽量简洁,以提高专家系统整体的效率。另外,由于逻辑节点与变电站设备之间的关系种类较多,为了遵循共用属性复用原则,逻辑节点与一次设备之间的关系也采用继承方法进行实现,
2.3通信配置模型
变电站运维辅助专家系统可扩展模型主要包括三类设备,即一次设备、二次设备与通信设备。除主变和母线等核心设备外,变电站内的扩展设备如补偿设备、视频设备及其辅助设备等,也可参照设备的拓扑与从属关系建立扩展设备的配置模型、IED配置模型与通信配置模型。智能变电站设备类型与数量繁多,运维任务复杂且工作量大,辅助决策专家系统已成为提高工作效率的关键技术。目前,变电站运维使用的专家系统主要从三个角度进行设计,包括逻辑型、规则型和框架型。基于逻辑的专家系统均是对每种设备进行单独建模,知识库结构繁琐,设备间关联程度相对较低;更为重要的是,模型通用性不强限制了其可扩展性,不利于智能变电站的升级和扩建。基于规则型专家系统的建模方法有较好的可扩展性,但实时性较差,缺乏分层的知识表达,无法自主修改知识库。基于框架型专家系统在框架层次不多的场合,其模型可以化简为单层数据结构,可在同一条规则中同时处理“与”和“或”的关系,因而使规则数量大大减少;但智能变电站的数据结构复杂,上述处理方式下推理机将变得极为复杂且效率低下。
结语
该文针对智能变电站运维规则提取具体问题,改进决策树规则提取算法。通过使用属性集匹配的优化手段,精简了决策树的规模,显著地提高了规则提取效率,也使规则具备更强的概括性和解释性。
参考文献
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