一、智能变电站保护设备现状分析

 

随着电力信息化的不断建设，变电站不仅可以满足电网信息的日常检测和测量，而且智能变电站的结构更加复杂，自动化程度越来越高，大大提高了国家电网的运行效率。然而，变电站的智能改进也需要其故障诊断方法的创新，传统的故障诊断技术越来越难以满足智能变电站的需要。在这种情况下，基于粗糙集的智能变电站保护设备仿生故障诊断方法应运而生，可以快速定位智能变电站的故障，准确诊断，有效维护电力系统的正常运行。

 

二、智能变电站保护设备故障特点

 

(1)遥信系统故障特点

 

基于软件信息技术和通信数据，智能变电站的综合自动化集测量和保护于一体，能够满足各种现代能源管理的发展和生产要求。该系统主要用于测量保护单元和控制单元。行程开关连接点转换不足，辅助开关安装位置偏差是遥信的常见故障。

 

(二)控制系统故障特性

 

智能变电站包含大量数据的计算分析，由控制人员依靠控制系统完成。因此，控制系统在智能变电站和电力系统的正常运行中起着重要的作用。变电站供电能力的预期估算、供电系统的连续稳定性、电压和线路损耗值以及这些数据的准确性是控制系统经常出现故障的表现。

 

(3)测量系统故障特性

 

智能变电站测量系统的基本设计是一种微处理器，可以保护设备的正常运行。当测量系统运行时，电流磁场会影响其他设备的磁场，容易导致设备烧毁；在调整测量设备时，需要严格控制调整误差在一定范围内，以尽量减少损坏。

 

三、基于粗糙集的智能变电站保护设备仿生故障诊断方法的运行

 

删除不必要的代码段以降低问题的复杂性是粗糙集理论中的一种简单的属性方法，可以减少忽略多余报警信息的干扰，处理故障的知识库。基于粗糙集的智能变电站保护设备仿生故障诊断方法的运行包括故障检测、故障类型估计、故障设备识别、故障隔离和恢复四个步骤。

 

(1)故障检测

 

根据其不同的电压等级，智能变电站被分为几个独立的区域。划分不是随意的，其原则包括：第一，相同电压等级的母线和相关设备应分为同一区域；第二，保护继电器应放置在保护设备所在的同一区域；第三，变压器必须连接到同一区域；第四，变压器两端的断路器应设置为不同区域之间的边界交叉点，即高压一侧的断路器放置在变压器高压一侧，低压一侧的断路器放置在变压器低压一侧。在这些原则的指导下，划分的几个独立区域相当于一个粗糙的集合。如果其中一个区域出现故障，智能变压器可以根据周围区域的运行情况快速定位，其简单方便的优点可以减少干扰电流和磁场的干扰。

 

故障检测时，根据信号传输线号检查不同区域的信号回路是否有问题，并根据测量结果将故障区域向后推。特别需要注意的是，区域间连接的节点也可能出现问题，不容忽视。通过划分区域设置集合，可以快速检测和检查故障范围。同时，该方法适应性强，可随着智能变电站的发展和扩展而不断优化，降低技术创新成本。

 

（2）故障类型的估计

 

基于粗糙集的智能变电站保护设备仿生故障诊断方法是利用算法处理故障的警告信息。与现有的故障诊断方法不同，粗糙集的使用可以简化故障报警信息的属性，使智能变电站能够计算简化的故障集，从而更快地估计故障类型。操作的具体操作分为五个步骤。首先，从系统中读取智能变电站上传到故障报警信息；其次，根据读取的信息和系统数据，在各区域建立原始决策表；然后，区域处理器处理原始决策表，计算相应的最简单决策表和简单核；然后，删除新计算的最简单决策表中不必要的多余信息属性，提取最小规则号决策表；最后，智能变电站通过最小规则号决策表计算数据，从信息中提取设置的若干区域的保护配置，构建规则集，估计故障类型。

 

当智能变电站系统中的部件出现故障时，应通过电力信息管理系统收集智能变电站系统的故障监控信息，包括断路器动作信息和保护动作信息，是判断和估计故障类型的重要依据。最重要的是，在依靠这些信息数据进行判断之前，首先要判断这些数据的正确性，这就需要提前处理收集到的故障检测信息，纠正错误和不准确的信息，找到缺失的信息，确保检测信息的完整性和正确性。

 

（3）故障设备识别设备

 

二元推理脉冲神经膜系统有三个特点。首先，该系统不需要专家的经验或总结统计。该系统基于智能变电站的保护措施和内部结构建立的诊断模型与统计概率或专家的指导经验无关。其次，该系统的计算方法对尚未完全确定的智能变电站的故障信息具有较高的容错性。这是因为该系统采用了粗糙集的简化算法。在数据计算之前，智能变电站根据粗糙集区域的相关规则计算了正常信息和干扰信息之间的差异，并提前删除了故障中的干扰信息。最后，该系统大大降低了故障识别中的时间损失和成本损失，其复杂性远低于现有的模糊理论和脉冲神经膜系统。

 

在故障检测和故障类型估计中，根据智能变电站使用粗糙集算法检测和识别故障的公式，只有在二元推理脉冲神经膜系统中，故障诊断模型输出的神经元电位脉冲值等于暂时，即识别智能变电站和输出的神经元相关计算设备故障。

 

（4）故障的隔离和恢复

 

在开发实用的智能变电站故障恢复系统中，基于粗糙集的智能变电站保护设备仿生故障诊断方法将粗糙集与故障恢复计算公式相结合，采用粗糙集的方法提取简单的运行状态分类规则（是否安全），这是电力系统中粗糙集的初步尝试，特别是在智能变电站领域。第一步是离散智能变电站的连续变量，如节点的电压膜值，然后用粗糙的集进行提取和分类。对于大型电力系统，由于需要划分的独立区域众多，齐的计算量也会增加。经过这些列的计算，智能变电站可以先关闭故障区域，让其他区域暂时兼任其功能，待故障恢复后再恢复变电站的正常运行。基于粗糙集的智能变电站保护设备仿生故障诊断方法引用联想记忆神经网络，记忆每个故障情况和故障之间的特征联系，可以在随后的报警信号中快速联想到相应的故障，减少故障检测时间。

 

结论：基于粗糙集的智能变电站保护设备仿生故障诊断方法是将粗糙集简单算法与智能变电站区域划分相结合，结合智能变电站实际运行中报警信息不准确、内容不完善的方法。其平行推理算法可快速检测诊断故障，确保智能变电站和电网的正常运行。