电力智能集成系统MROE09；一、电力智能信息集成与数据服务器电力数据监控系统；变电站、发电厂、电力用户等已经使用或准备购入使用；实现继电保护等设备和综合自动化、网络化的紧密结合；随着电力数据网的发展,对电力智能信息的自由交互提；建立电力智能信息集成与数据服务器，目标就是建立变；该系统是集成保护、控制与数据采集于一体的最小化的；图1；系统功能；电力智能信息集
电力智能集成系统MROE09
一、电力智能信息集成与数据服务器电力数据监控系统说明
变电站、发电厂、电力用户等已经使用或准备购入使用大量为各专业使用的智能电子装置(IED)：例如过压、过流保护装置、故障录波装置、现场设备状态检测装置、继电保护装置等等, 但是这些设备主要是以独立运行为主，均未实现信息集成, 形成了信息孤岛, 不能被交互使用, 更不能被远方主站透明访问及使用, 造成设备和信息资源浪费，不能实现“ 在合适的时间、将合适的信息传送到合适的人员或管理端” 的基本信息功能, 也不适应厂站等终端实现各专业的无人化。一些设备虽然采用接入了本地计算机并且也接入了Internet的方式，但是由于计算机本身的非实时性、低稳定性和集成度不高等问题，使得此种方式存在有大的局限性。
实现继电保护等设备和综合自动化、网络化的紧密结合，表现在集成与资源共享、远方控制与信息共享。以远方终端单元、微机保护装置为核心，将电力终端的控制、信号、测量、计费等回路纳入电力智能信息集成与数据服务器系统，形成一整套网络化、智能化的成套电力设备，升级传统的设备装置，将有效提升电力设备的技术层次和水平，提高电力系统工作的性能。
随着电力数据网的发展, 对电力智能信息的自由交互提出了越来越高的要求, 其要求也就是智能设备的Internet化, 即能够发现网络和Internet上的其他设备并宣布自己的存在。这使IED能够了解有什么设备、有什么服务、与那些设备相关联可以用于交互，所以电力系统设备的嵌入式设计以及网络化是电力系统设备未来的发展方向。国际上流行的电力智能系统分为以下类3类：1）IED：带有1个或多个处理器、能够向外部资源接收和发送数据控制的装置, 如电子多功能表、数字继电保护、控制器等。2）变电站集成（SI）：将保护、控制、数据采集功能集成到最少数量的平台上, 以降低投资和运行费用, 减少屏柜和控制室空间, 消除冗余的设备和数据库。3）变电站自动化（SA）实现变电运行智能化管理, 包括其他现有的SCADA系统和集电压、功率控制的告警处理,以便在对设备实行优化管理、实现最少人员干预的同时提高运行与维护效率。
建立电力智能信息集成与数据服务器，目标就是建立变电站的非监测控制系统的智能信息统一的信息采集与数据服务平台, 为有关专业提供网络服务。
该系统是集成保护、控制与数据采集于一体的最小化的平台。系统构架如图1：
电力智能信息集成与数据服务器系统是一种集成服务器端和子站终端为一体的嵌入式平台系统，其功能为：
1）电力智能信息集成与数据服务器系统通过通讯和总线接口接入IED设备，可形成电力设备（如过流、过压保护、继电保护设备等）端-网络通讯链路-处理分析系统终端-控制中心/服务器端等整体一体化设备，从而提高电力设备的集成度和技术水平。
2）将目前未能联网的厂站和终端的各种IED进行联网，针对本地的IED设备，通过系统提供的丰富的IED接口将IED信息采集到电力智能信息集成与数据服务器系统中，并且对本地的IED信息进行分析处理以及生成报表，同时将本地的IED信息实时上送到服务器端和控制中心。系统还通过区域总线实现与各IED的通信与信息交互。这些IED接口包括各类型串口（RS-232/ RS-422/ RS-485），各类现场总线例如（CAN/LonWorks）等，还应包括以太口（10Mbit/100Mbit），为了实现非微机装置的状态量采集，提供了一定数量的开关量接口。系统具有强大的在线自诊断功能，实时地将其送往调度(控制)中心。
3）电力智能信息集成与数据服务器系统可分成主站和子站系统，通过将子站分布到变电站和电力终端，可以和主站之间通过以太网建立信息网络，主站和子站之间实时进行通讯和信息处理服务，可方便控制中心实现对各地之间的电力信息的管理和远程维护。
4）向下兼容目前的接口与通信协议,进行大量的信息转换工作。
5）大量的数据存储，并提供数据服务。
6）实现继电开关的有效控制和循检，并在液晶屏上实时显示。
7）实现各种电力场所和终端用户数据的采集和监控显示。
3）监控场内所用电设备的状态并实现智能控制、信息获取和数据存储。
系统功能特点
1）采用优先级方式对保护轮询通讯
由于某些厂家保护通讯的特殊性，往往一个串口需要与十几台甚至几十台保护进行通讯，如果仅仅按照传统的顺序轮询方式与保护进行通讯，往往会造成在故障时不能在第一时间内获取到最重要的信息。通过优先级的设定和处理，子站能按照优先级高低的顺序依次获取对应保护故障信息。
2）使用开关量触发方式触发对保护的通讯
为了能更加迅速地获取终端和变电站故障时保护的信息，可根据开关量变位信息定位到对应的保护，而这些保护提供的信息就是需要即刻获取的变电站的故障信息，子站再按优先级方式与这些保护进行通讯以及时获取故障信息。
3）通过“强制召唤”命令来快速获取需要的保护动作信息
在系统紧急情况下，为避免子站因缓存与过滤造成的信息滞后与失真，运行人员可通过强制召唤命令越过子站直接从保护装置中调取所需信息。
4）通过简要录波文件来定位需要获取的保护动作信息
根据子站自动生成的简化故障录波文件，直接定位到发生故障元件的保护装置上，如此可以最短时间内将需要的信息传送到子站中。
5）子站事件量信息的分类处理
终端和变电站一次故障中，启动的保护会很多，将有大量的事件量信息产生，这些信息入不加处理直接上送到主站将造成主站信息垃圾泛滥，必须在子站对信息进行处理，即按照不同的管理部门对信息的关注范围不同对信息进行分类管理，并将不同类别的信息分送不同的主站系统。
6）继电保护整定值的便捷管理
继电保护整定值管理是继电保护日常运行管理的重要工作，本系统的建立要能有效减少现场核对定值的工作量，并提高准确度。
7）生成变电站简要故障录波文件
考虑到在一次故障中，站内所有录波器都会启动，而真正跟本次故障有关的只有一个录波器中的一个文件，而且由于录波器中的录波文件中模拟量通道数很多，而实际发生故障的线路只有1条。为了便于快捷传输与显示，需要对录波文件进行简化处理，处理后的录波文件仅仅包含发生故障的线路的电流、电压值和全部开关量。
8）生成变电站简要故障报告
子站能够根据录波器和保护的故障信息，生成本次故障的本站的简要故障报告，内容包括故障发生的地点、时间、元件以及保护的主要的动作情况，并通过主站程序及时上传。
9）取消保护管理机，实现由子站向监控系统转发保护动作信息
由于子站已具备保护管理机的所有特性，可以取代保护管理机，减少中间环节，提高故障信息的及时性与准确性。
10）远程维护功能
可通过网络远程维护子站系统，减少现场工作，便于及时发现与解决系统中可能存在的问题，同时也便于规模化实施新的功能要求。
系统建立的主站-子站网络分布图：
图2电力智能信息集成与数据服务器系统主站和子站网络连接图
图3电力智能信息集成系统网络拓扑图
该系统采用了32为高性能处理器结合实时嵌入式操作系统为核心的主控板，具有大量的接口处理能力、实时多任务处理能力、实时数据处理能力和存储管理与数据服务能力。其外围硬件接口电路包括模拟信号的采集、开关信号的输入输出电路、通信模块电路等。同时系统内部设有TVS保护，具有防高压、防雷保护等功能，系统构架如图3： 系统参数
交流220V/50Hz，允许偏差-15%～+10%
直流110/220V，允许偏差-20%～+15%
2、工作环境
工作环境温度：-40～+75℃。
相对湿度：5%～95%(不凝结)
工作环境：无爆炸危险，无腐蚀气体及导电尘埃，无严重霉菌，无剧烈振动冲击源。
系统可扩展8个I/O板和3个通讯板
串口 1～16个RS232/485/422
网口 100Mbit 3个
备有液晶屏接口
系统备有实时时钟
4、存储容量
内存 = 256MB
电子硬盘 ≥256MB
可实现外部存储
包含各类专业文献、应用写作文书、高等教育、文学作品欣赏、专业论文、幼儿教育、小学教育、中学教育、72电力监控系统_图文等内容。　
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变电站IED通讯性能分析及评估模型建立
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来源：中国自动化网
分析了影响IED通讯的三大性能指标,流量、延时和误码率,并分析了影响指标的原因。最后针对性能指标分析建立了三种评估模型,即基于BP神经网络模型的综合评估法、基于多元线性回归模型的评估法和基于ARMA模型的评估法,
顾鹏尧1,梁 俊2
(1.绍兴文理学院上虞分院,浙江 上虞 312300;
2.上海可鲁电气技术有限公司,上海 201204)
摘 &要:随着测控技术的电子化和信息化的发展,电力系统通信网络的性能直接关系着变电站的自动化水平。IED是变电站综合自动化系统的关键二次设备,也是支持变电站向数字化进程迈进的一个重要因素,这就需要对影响IED通讯性能的指标进行提取与分析,评价其通讯状态。本文分析了影响IED通讯的三大性能指标,流量、延时和误码率,并分析了影响指标的原因。最后针对性能指标分析建立了三种评估模型,即基于BP神经网络模型的综合评估法、基于多元线性回归模型的评估法和基于ARMA模型的评估法,并使用这三种评估模型对IED的通讯性能分别进行了评估,同时使用线性最小均方误差预测方法对网络流量进行了预测,对超越阈值的异常流量产生报警。这三种模型均能有效评估IED的健康通讯状态。
关键词:变电站;IED;通信性能;评估指标;评估模型
中图分类号:TM764 & &文献标识码:B & &文章编号:13)06-0027-06
随着智能化电气设备的发展,特别是智能开关设备、光电式电压和电流互感器等智能电子装置(IED)在变电站系统中的广泛应用,使得变电站自动化系统向数字化方向发展,变电站自动化技术即将进入数字化的全新阶段,实时信息传送量的成倍增加,对变电站内的数据通信提出了更高的要求[1]。为了适应变电站自动化水平的快速发展,方便各种智能电子装置之间的信息共享及对这些设备的监控,有必要在数字化变电站中采用统一、通用的通信标准,提高数字化变电站自动化系统站内通信网络的开放性和兼容性,最终实现变电站的数字一体化。在分布式的变电站自动化系统中,智能电子设备(IED)共同协助完成自动化功能的应用场合越来越多,例如间隔层设备之间的防误闭锁、分布式母线保护等,这些功能得以完成的重要前提条件是众多IED之间数据通信的可靠性和实时性。
IED设备的状态检修可以利用设备自身的通讯功能,对反映、影响通讯状态的因素进行分析,建立因素之间相应的数学评估模型,实现IED设备的状态评估、报警。本文分析了评估IED通讯性能的指标以及影响这些指标的原因,并提出、分析了基于BP神经网络、多元线性回归和自回归滑动平均模型的3种评估方法。用这些方法分别建立了网络性能模型[2]和流量预测模型,实现了对IED通讯健康状态的有效评估。
2 &IED在变电站中的数据交流
按照IEC/TC57国际电工委员会电力系统控制与通信技术委员会的划分,变电站内设备可划分为3个层次:
设备层:为生产过程,包括开关、线路、变压器、电容/电抗器、CP/PT等,即所谓一次设备。
间隔层:为分散设备层,包括采集、测量、控制、保护、自动装置、故障录播等设备、仪表,即所谓二次设备。它们大多数能独立完成某种功能,且具有与外部进行数据交换的能力。
电路层:即站级计算机层,对整个变电站进行安全监视、控制、操作,并与变电站外部进行数据交换,实现与调度中心的通信及当地控制。
如图1所示,变电站的数据流有3个方面。
第一方面是间隔层与变电站层之间存在大量的数据交换。一方面间隔层内各种智能设备需要把采集到的信息及时上传到当地监控计算机系统并通过通信处理机送到远方控制中心。数据量大,而且实时性、分辨率要求都很高,要求达到秒级或毫秒级;另一方面,变电站内的系统时钟、控制与调节命令、运行参数的整定命令,也要求下发到各个智能设备。
第二方面是设备层和间隔层之间的数据交换。这一部分数据量不是很大,主要是过程层向间隔层提供运行中的各种I/O信号,以及间隔层向过程层发出的控制、整定命令。这部分数据要求传输的可靠性、安全性要很高。
第三方面是间隔层各个智能设备之间横向数据交换。这部分数据量不大,对实时性要求也不太高。
目前阶段,变电站自动化系统着重考虑第一、二方面的通信问题。
以上分析说明,IED设备通过站内通信网互联,并同变电站层设备进行快速数据交换,其通讯状态直接影响变电站自动化系统的可靠性、先进性和优越性。
3 &IED通讯性能分析
3.1 &评价IED通讯状态的指标
通过以上分析,智能电子设备IED是变电站综合自动化系统的关键二次设备,也是支持变电站向数字化进程迈进的一个重要因素。IED之间的通讯性能以及IED与变电站层和过程层之间的通讯的性能都直接影响到变电站自动化系统的可用性。为了评估IED设备的通讯健康状态,我们给出了3个反映IED通讯状态的评价指标:网络流量、报文平均延迟时间和误码率。
3.2 &网络流量
网络流量。流量参数有两种:一种是以一段时间间隔内在测量点上观测到的所有传输成功的数据包数量除以时间间隔,即包吞吐量;另一种是基于字节吞吐量:用传输成功的数据包中总字节数除以时间间隔。
网络吞吐量是指单位时间内通信信道的信息量,或一定时间内某台计算机或设备所能完成的通信总量,亦称通过量。这是一个广义的定义,实际上,在不同的应用场景。吞吐量(有时也称吞吐率)的计算方法和具体含义不尽一致:有的是指网络某个接口的吞吐率,有时指某条链路的吞吐率,有时指整个网络的吞吐率。
3.3 &报文平均延时时间
报文平均延迟时间是指IED设备发收一个完整报文或一段信息的时间。即特指某个报文的延迟。一般说某个延迟都是指其统计平均值。这个值随系统的负载变化而变化,负载越大,其值也越大。
3.4 &误码率
误码率定义为二进制数据位传输时出错的概率。设传输的二进制数据总数为位,其中出错的位数为位,则误码率为。计算机网络中,一般要求误码率低于,即平均每传输位数据仅允许错一位。此外节点数太少,不能产生足够的负载来利用全部系统容量;节点数太多且每个站提供的负载也多,则有可能使信息量超过网络容量,造成信息积压、延迟增加。报文在传送中若出错,有误码,势必要重发,这将影响通讯性能。误码率通常在～之间,基本上可以满足用户应用需求。
4 &影响评价指标的原因
4.1 &流量异常的原因
对流量的研究结果表明:不论网络拓扑结构如何变化和网络用户数量以及网络服务类型等如何地变化,网络流量都表现出自相似性特征,即在任何时间尺度上网络流量表现出统计上的自相似性特征。研究结果都表明:在任意时间尺度上或者在大范围时间尺度上,网络流量都表现出统计上自相似性,突出表现为突发(Burst)的特征。也就是说:不论时间尺度的大小,网络流量都保持突发性行为特征,由突发原因造成网络拥塞所引起的网络IP数据报文段丢失现象严重地降低了网络对用户所提供服务的性能。
网络流量的异常表现有:(1)网络运行的异常,如利用率、数据包数的异常;(2)网络用户的异常网络行为,如感染的蠕虫病毒、安装了后门程序等。(3)发生网络风暴时,同一帧报文会在网络上不停地传输,导致网络数据流量越来越大,记录的字节数突增。长期的流量分析能及时的发现网络用户的这些异常网络行为,及时发现网络用户的异常网络行为是避免其影响网络运行的关键。
流量异常的原因主要是网络风暴,即数据广播造成的网络拥塞。广播通话效率高,信息就可以立即传给网络中的计算机。即使没有用户人为地发送广播帧,网络上也会出现一定数量的广播帧。广播不仅会占用大量的网络带宽,而且还将占用计算机大量的CPU处理时间。广播风暴就是网络长时间被大量的广播数据包所占用,使正常的点对点通信无法正常进行,其外在表现为网络速度奇慢无比,甚至导致网络瘫痪。
4.2 &产生延时时间的原因
变电站实时网络通信中,报文的成功发送不仅取决于收到报文的完整性,更取决于收到报文的时间。IED实时通信要提供时限保证,就必须知道最坏情况下端到端的报文延迟。
报文延迟是指发送节点的应用程序发出报文到接收节点的应用程序接收到报文的时间间隔。
延时的大小,取决于系统的实现。在基于以太网的变电站系统中,MAC层以上的协议由主处理器完成,MAC协议由以太网卡实现,所以报文经历的端到端的延迟包括:网络负荷较轻时(&70Mbps),吞吐量随负荷增加而线性增加;网络负荷较重时,吞吐量不再随负荷线性增加．而是缓慢增加直至饱和。吞吐量到达一定程度时(&760Mbps),延时显著增加,这同样是由数据冲突加剧造成的。
4.3 &误码产生的原因
误码的产生是由于在信号传输中,衰变改变了信号的电压,致使信号在传输中遭到破坏,就会产生误码。此外信号在传输过程中受到外界的干扰,或在通信系统内部由于各个组成部分的质量不够理想而使传送的信号发生畸变等。当受到的干扰或信号畸变达到一定程度时,就会产生差错。IEEE802.3规定最坏情况的误码率是10E-10。在这种条件下,出现的误码不会降低网络的性能。
5 &IED通讯状态评价方法
对通讯状态进行评价与分析的方法很多。简单地分为定性分析、评价与定量分析、评价两种。所谓定性分析:指的是技术人员根据自己的经验对一个己有或待建的通讯网络进行大致的性能估计,判断网络配置能否满足用户的需要。这种方法显然是不准确的,常常要在安装或使用过程中动态地作出一些调整,以满足用户的需求。定量分析:就是运用数学工具或测量方法找出反映通讯状态的定量指标间的数值关系以及某个或某些指标变化时对通讯状态的影响。相比定性分析,定量分析更精确地反映了通讯状态的实际情况,为技术人员设计和规划网络提供了更准确、详细的依据,使决策更加科学。
目前国内外所采用的通讯状态评价与分析的方法主要有四种[3]:测量法、模型分析法、模拟法和综合评价法。测量法主要是指采用主动测量或者被动测量的方法对实际通讯系统本身进行观测,收集各种参数及事件的统计资料等并加以分析,以此来对通讯状态进行评价;模型分析法则是为实际系统建立数学模型,并通过求解表达式来分析通讯性能;模拟法主要是采用计算机程序来模拟真实通讯环境和连接状况,并通过程序运行得到的结果来分析所模拟的通讯状况;综合评价法主要是根据用户的需要综合考虑通讯的各项性能指标,给出其综合性能指标。
6 &基于模型分析法的IED通讯性能评估方法
6.1 &基于BP神经网络模型的综合评估法
利用典型的BP神经网络,对IED的通讯状态进行评估。在评估中,所需获取的数据是效能评估指标体系中一些底层的数据。评价方法的基本思想是利用神经网络的非线性映射与联想推理能力,通过反复学习,得到IED通讯状态与客观参数的隐性关系式,达到形成评价方法的目的。
选取的3个评价指标分别为,其中代表网络流量;代表延迟时间;代表误码率。如图2所示,将3个评价指标作为神经网络系统的输入,3个指标值()归一化后的取值都在[0.8,1]上,则网络的通信能力为优;若取值都在[0.6,0.8]上,则网络的通信能力为良;若取值都为[0.4,0.6],则网络的通信能力为中等;若在0.4以下,则网络的通信能力为差。
IED通讯状态作为系统输出,它是一个无量纲的定量化指标,介于0~1之间。分别对应于优、良、中、差4个性能评估等级。其数值越大则IED通讯性能越高,反之亦然。评语集的确定是根据专家的意见而构建的(如表1所示)。将评价指标的实测值进行归一化预处理后作为训练好的BP模型的输入,经过运算即可得IED通讯状态的优劣度。
6.1.1 &BP算法
采用反向传播(BP)算法对评估体系进行辩识,其基本思想是最小二乘法,采用梯度搜索技术,使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值最小。
设BP网络的输入层为:
其中是神经网络系统的输出变量,为权系数。
设性能误差函数为:
利用BP算法可使误差最小化,为了保证系统的全局稳定性,把被辨识对象的实际输出作为反馈信号,将其与神经网络辨识器的输出比较,使,其中为一个很小的数,如果不满足要求,则不断调整权系数,以达到期望要求。
根据反向传播计算公式,可得如下权系数学习规律。
6.1.2 &评估机制
训练好BP神经网络后,将3个评价指标作为神经网络的输入,IED通讯状态作为输出。若取值在[0.8,1]上,则通讯状态为优;若取值都在[0.6,0.8]上,则通讯状态为良;若取值都为[0.4,0.6],则通讯状态为中等;若在0.4以下,则通讯状态为差。
基于多元线性回归模型评估法
主要选择评价指标之一的网络流量进行检测。分析流量的先后关系,根据已有的流量观测值来预测未来流量,如果真实的流量与其预测流量存在较大偏差,则预示着一种异常或攻击异常,包括突然大量增加或减少的网络流量、重复报文的出现等,以便对可能的网络风暴、链路故障以及节点故障进行告警[4]-[5]。
6.2.1 &建模
基于最小二乘回归模型,我们对影响IED通信的3个评价指标:网络流量,延迟时间和误码率建立回归模型。
第一步:利用已观测到的数据建立网络流量模型。模型为:
6.2.2 &评估机制
建好模型之后将观测到的实际流量与预测流量比较[6],判断两者的差值绝对值是否超过了预定的阈值．设阈值为,时刻真实流量与预测流量的误差为
6.3 &基于ARMA模型的评估法
采用计算简单的线性预测方法对流量进行分析和预测。线性预测的基本思想是:信号的每个取样值可以用它过去的若干个取样值的加权和来表示;各加权系数的确定原则是使预测误差的均方值最小[7]。典型的线性预测模型有自回归模型(Autoregressive,AR)和自回归滑动平均模型(Autoregressive Moving Average,ARMA),应用ARMA模型能够有效地分析出平稳性数据序列的相关性,比AR模型具有更小的预测误差方差,适于进行短期的预测,因此本文采用ARMA网络流量进行分析,取常用的ARMA(2,1)模型．具体建模过程如下:
6.3.1 &流量建模
自回归滑动平均模型表达式为:
6.3.2 &异常检测与报警评估机制
在网络流量异常检测中,采用ARMA的一步预测模型,利用滑动时间窗内累积的数据流量序列估计模型参数[8],预测即将到达的流量值,之后将得到的真实流量与预测流量比较,判断两者的差值绝对值是否超过了预定的阈值．
6.4 &延时评估
对IED通讯状态进行评估中,对延时的判断可采用规则库[9]:
(1) 同一厂站一半以上二次设备、不同类型报文在主站或厂站产生的时间&100ms为厂站系统复位启动。
(2) 同一厂站同一保护装置I、II或III保护动作、重合闸动作报文在主站或厂站产生的时间&100ms为厂站误发报文。
(3) 一厂站同一开关动作、复归报文在主站或厂站产生的时间&100ms为厂站误发报文。
(4) 一厂站同一保护装置自检报文两个以上动作或复归在主站或厂站产生的时间&100ms为厂站误发报文。
本文在分析影响IED通讯状态指标及产生原因的基础上为变电站二次设备IED的通讯状态评估提出一种简单有效的评估方法。分别采用BP神经网络、多元线性回归和ARMA模型,建立了通讯性能模型和流量预测模型,使得计算复杂性降低,预测精度提高。将这3种模型应用于IED通讯状态评估系统,通过性能输出和流量异常判断和报警评估机制检测异常状态,在变电站IED的通讯状态评估应用中具有很好的实际应用价值。
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