[发明专利]配网故障研判方法

说明书

本发明涉及配网故障研判方法，包括差异分析及方案制定、定制配网告警信息机器学习样本、构建故障分析单元推演模型图、构建故障诊断知识库和网络化故障信息闭环管理模块，所述构建故障分析单元推演模型图，包括物理单元构建、组合式物理单元构建和分析单元构建。本发明大大提高了事故分析的智能化水平。

技术领域

本发明属于电网系统技术领域，尤其涉及一种配网故障研判方法。

背景技术

随着配网的发展，调控员承担配网调控运行工作的压力越来越大，配网的运行操作及配网故障、异常处置主要依赖于人工经验，传统的经验型调度控制流程已经很难满足复杂配网对调控运行的要求。

故障发生时调控人员主要通过对DMS告警信息的人工逐一分析，来查明故障类型，故障设备、故障相别、保护动作情况、重合情况。故障处置过程主要依赖调控人员的经验，目前未能形成可累积的知识库，无法有效的智能推送故障辅助决策，调控人员需要熟练掌握各类安全运行规定及规范，才能准确应对故障及异常处置，无法将规范文件智能应用于业务流程。

随着配网运行复杂程度的提高以及调度自动化技术和人工智能技术的快速发展，随着当前人工形式的故障分析判断以及故障的处置决策已经难以适用调度人员的日常工作，需要充分挖掘、利用现有的自动化技术进行快速的故障诊断、辅助决策。

发明内容

本发明针对现有技术存在的不足，提供了一种配网故障研判方法，具体技术方案如下：

所述配网故障研判方法，包括差异分析及方案制定、定制配网告警信息机器学习样本、构建故障分析单元推演模型图、构建故障诊断知识库和网络化故障信息闭环管理模块。

所述差异分析及方案制定的具体方法如下：

分别对配网故障发生及故障处置情况进行摸查调研，收集用户数据及主要应用场景收集，梳理配网发生的线路故障事件、主变故障、母线故障事件、容抗器故障、接地变/站用变故障和开关本体故障，形成故障情况摸排报告，制定调度安全指挥及故障处置系统的整体实施方案。

所述定制配网告警信息机器学习样本的具体方法如下：

通过抽取样本并标注样本的方式，为解析算法提供解析条件，梳理配网告警信息，按照事故、异常、变位、告知四个优先等级，依次对告警信息进行切词标注，定制配网告警信息机器学习样本。

所述构建故障分析单元推演模型图，包括物理单元构建、组合式物理单元构建和分析单元构建。

所述构建故障诊断知识库的方法为：

当发生事故跳闸时，短时间内会发生大量信号，根据信号所属设备、信号类型、发生时间和顺序，采用事故分析模型获取整个事故的演变过程，得出一个事故分析集，并快速分析故障性质和定位故障设备，形成一个直观反映事故发生发展过程的事件链，有效解决了无关联信号相互交叉的问题，降低处理事故的繁杂程度，将所有出现事故跳闸所形成的事故链集合形成故障诊断知识库。

所述网络化故障信息闭环管理模块构建方法：

网络化故障信息闭环管理模块实现故障信息的闭环处置过程，配调人员通过配电自动化系统监盘后，当配网设备存在异常，可发起故障信息处置流程，网络化故障信息闭环管理模块自动拨打智能语音电话提醒运维单位故障设备，并进行巡查，同时可将配调人员记录的故障的文字、图片或视频信息通过网络化平台发送给运维单位，运维单位人员在现场进行巡查并处置后，将故障处置的原因、过程及结果进行信息的回置，最后自动将故障处置过程进行归档，形成网络化的故障信息闭环管理。

进一步的：所述差异分析及方案制定的方法中，所述线路故障事件包括线路故障跳闸、线路故障开关拒动。

所述主变故障包括主变本体故障、主变高/中/低压侧故障跳闸、主变故障开关拒动。