一种电网故障诊断算法作者单位摘要：本文提出一种多级流模型（multilevel flow model, MFM）和启发式规则结合的电网故障快速诊断算法，该方法以电网的故障报警作为诊断的输入，利用多级流模型分析报警事件之间的相互关系，通过启发式规则定义报警事件预处理、报警事件信息融合的规则。
本文方法克服了专家系统方法依赖有限的人工经验的不足，机器学习、神经网络方法分析规则需要训练的缺点，同时多级流模型图形化的建模方式较基于潮流模型的方法更为简单。
采用EMS产生的报警事件作为信息处理输入，大大提高了诊断的速度。
通过IEEE 9节点、14节、39节点以及两变电站作为算例，对该方法的有效性及实用性进行了验证。
关键词：多级流模型；启发式规则；电网；故障诊断中图分类号：0引言在实际电网中，电网某一故障发生时，能量管理系统（EMS）将产生一系列报警事件。
这些报警事件实时性高，是故障诊断的重要判据。
但是，这一系列的报警事件时序上无规律，电网的拓扑结构、EMS系统的报警设置、甚至负荷水平等都会影响报警事件的时序。
加拿大魁北克区域调度中心研究了其调度区域内不同故障发生时，EMS系统在特定时间内产生的报警事件数目[1]:变压器故障，2s中内150条报警记录；发电机故障，总计2000条报警记录，其中前5s，300条报警记录；雷暴，平均20条报警记录/s；两区域解裂，前5s，15000条报警记录。
针对上述问题，文献[2]指出电网报警事件筛选属于模式识别问题，采用神经网络方法能够辨识报警事件的根源。
专家系统的方法10年前开始用于电网报警事件处理[3][4]，文献[5]报道了最早的基于专家系统原理实现报警事件筛选及故障诊断工程化系统。
葡萄牙区域控制中心采用基于知识的方法实现了具备报警筛选功能的智能诊断模块[6]。
上述方法的缺点是无法保证所采用的规则对电网各种情况的完备性。
基于模型的方法，例如潮流计算，具有精确和广泛适用的优点，但是依赖大量的计算，耗时，诊断的时效性不高。
Larsson 博士从1990年前后开始相继提出多级流模型的概念、语法、语义、判断逻辑，经过近20年的发展该方法逐渐系统化。
2008年Larsson博士跟瑞士电力公司合作，提出采用多级流模型分析电网的状态报警，该模型通过潮流及逻辑计算分析连续时间内的状态报警之间的相互关系[7]。
然而基于模型的方法有其局限性，如灵活度不高、无法高效进行信息融合。
本文采用多级流模型和启发式规则结合的方法来解决上述问题。
多级流模型用以分析报警事件之间的相互关系，启发式规则用于报警预处理、筛选后报警事件的信息融合。
该方法同时具备了基于模型的方法的规则完整性优点，又体现了启发式规则的灵活性。
1 电网的多级流模型1.1多级流模型的相关概念多级流模型（MFM）的详细内容见于文献[8],[9],[10],[11]。
多级流模型本质上可以理解为一种图形化的建模语言、用于对复杂工业系统进行建模、报警分析、故障诊断。
MFM 模型的基本概念包括：目标（goal），功能（function），以及物理元件（physical component）。
MFM模型用流结构来描述复杂系统的功能结构。
MFM模型的流结构包括：能量流（energy flow），信息流（information flow），物质流（mass flow）。
流结构的基本元素为功能（functions），其符号见图1。
2barrier transport storage source balance sink networkgoal 栅栏传递存储平衡网络目标源头吸收图1 MFM 模型的功能（functions ）符号 Fig. 1 The functions symbols of MFM model源头（source ）、传递（transport ）、存储（storage ）、平衡（balance ）、栅栏（barrier ）、吸收（sink ）等功能（function ）相互连接后组成网络（network ）。
网络（network ）通过特定关系跟目标（goal ）关联。
本文采用能量流（energy flow ）对电网一次设备进行建模，信息流（information flow ）对电网二次设备建模。
1.2基于多级流模型对电网建模基于多级流模型对如图2所示的IEEE 9节点标准系统进行建模，该系统包括发电机、母线、输电线及负荷等对象。
图2 IEEE 9节点系统拓扑结构 Fig. 2 The topology of IEEE-9 bus system将IEEE 9节点系统按照目标（goal ）、功能（function ）、物理元件（physical component ）分解。
该系统的目标（goal ）概括为：G1：产生电能；G2：汇集、分配电能；G3：传输电能；G4：消耗电能；系统的功能（function ）主要包括：F1：发；F2：汇集、分配电能；F3：输电；F4：用电；系统由以下物理元件（physical component ）组成：C1：发电机；C2：母线；C3：输电线；C4：负荷。
系统的各目标间存在优先级的差异，G1的优先级高于G2、G3，可以用目标、子目标的层次关系来体现这种差异。
同样目标、功能、物理元件三者间也存在层次关系，例如产生电能的目标依赖于发电的功能，发电功能的实现取决于发电机。
目标、功能、物理元件的层次关系见图3。
G1G2G3G4F1F2F3C1C2C3图3 IEEE 9节点系统目标、功能、物理元件的层次关系 Fig. 3 The relationship of goal, function, and component inIEEE-9 bus system基于上述层次关系分析，IEEE-9 节点系统的多级流模型见图4。
Bus 2Bus 7Bus 8Bus 9Bus 3图4 IEEE 9节点系统的多级流模型 Fig. 4 The MFM model IEEE-9 bus system电网是由发电机、母线、输电线路等基本的元件构成。
同样MFM 模型也是由目标、功能、关系等基本对象组成。
基于这种相似性，电网、变电站的多级流模型可通过EMS 系统的电网拓扑图自动生成。
本文的多级流模型对电网建模过程描述如下：（1）电网的一、二设备的基本元件与MFM 模型的基本对象建立映射关系；（2）遍历拓扑图，将电网一、二次设备间的连接关系映射成MFM 基本对象的连接关系；（3）电网拓扑结构发生改变时，同步更新MFM 模型1.3多级流模型的事件间关系判断逻辑Larsson 博士在文献[10]中详细阐述了相互连接的功能（function）之间的因果逻辑关系。
该事件间的关系判别逻辑适用于各类工业系统报警分析、故障诊断。
本文采用了该判别逻辑的部分原则，用于电力系统报警事件分析：判据1If source = low，then transport（相连）=low 判据2If transport=low，then storage（其输入端）=high；storage（输出端）=low；通过balance相连的同向transport=low判据3If transport=high，then source或sink=low；storage（输入端）=low；storage（输出端）=high；通过balance相连的同向transport=high；通过balance相连的反向transport=low判据4 If storage=low ，transport(输出端)=low判据5 If storage=high，transport（输入端）=low，transport（输出端）=high判据6 If sink=low，then transport=low以图5为例，该网络同时产生loflow(transport)，hivol(storage)两条报警。
采用判据1-6进行分析，图中storage位于transport的输出端。
根据判据2的分析结果为loflow(transport)，then lovol(storage)，判据5的结果为hivol(storage),then loflow(transport)。
判据5的分析结果与实际报警情况一致，根据该判据hivol(storage)为根源报警(primary alarms)，loflow(transport)为传递报警(consequence alarms)。
图5多级流模型事件间关系判断逻辑示例Fig. 5 Example of alarm events relation analysis by MFMjudgment logic2 电网报警事件分析算法EMS系统是调度中心电网实时监测的主要工具。
当电网故障时EMS系统产生的时间序列上紧密相邻的一系列报警事件，此时需分辨出该报警集合的根源报警事件，以及被间接引起的其它报警事件。
本文分析算法阐述如下：当EMS系统产生报警记录时，将其对应的MFM模型中的function赋值，并将该function作为树叶节点，按照树的结构进行搜索，搜索步骤如下：步骤1从树叶节点选定搜索路径向下搜索步骤2 按照1.3节判据1-6搜索至该路径的根节点步骤3 如果该路径上的根节点判断为根源报警（primary alarm），以该根节点为起点方向搜索至叶节点步骤4 如果无法判断出根源报警，选择新的报警树叶重复步骤2-3进行搜索，直至覆盖所有的搜索路径以IEEE 9节点系统为例，将多级流模型中对应的function记作F1，F2，F3……Fn。
该系统中输电线line2-7路（母线2与母线7之间）产生过载报警，将其对应的多级流模型中transport赋值为high，并将其作为叶子，按照树的遍历方法，对其所有路径上的function进行搜索，搜索过程中按照判据1-6进行赋值，如图6所示，直到判断结果与EMS系统产生的报警情形一致为止或搜索结束无法得出判断结论。
F1F3F4F5F8F9F10F11F12F13F14F15F16F17F19F20F21F22F23F24F25F26F27F28F29F31F32F33F34F35F36high图6 基于多级流模型的搜索树Fig. 6 The searched tree based on MFM judgment logic3 智能报警启发式规则文中采用的启发式规则主要用于报警事件预处理，筛选后报警信息融合，具体如下：规则1EMS系统的报警分为与子站通信中断的报警；EMS系统自身工况的报警，如进程退出；电网状态变化报警，如开关变位；遥信值越限，如电压、电流值越限。
本文提出的智能报警方法只对EMS系统产生的电网相关的报警进行处理规则2采用MFM模型对报警事件间的相互关系进行分析规则3如果电网的拓扑结构发生改变，对应的MFM模型必须同步更新规则4如果产生的是开关或刀闸变位的报警，定4位该开关或刀闸所属的线路规则5如果报警事件集合中的根源报警事件无法判别，则等待更多的报警事件产生规则6 根源报警事件判别出后的10s中内产生的报警，作为被间接引起的报警事件规则7如果10s后无新报警事件产生，则对筛选后的报警事件进行信息融合4 算例采用PSAT[12]分别仿真IEEE 9、14、39节点系统不同类型的故障，对故障情形下，产生的报警事件利用本方法进行处理。
