基于免疫機制的能源互聯(lián)網(wǎng)變壓器狀態(tài)評估

陳凌漢，盧佳

（上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，上海 200090）

隨著能源互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的不斷推進(jìn)，電力系統(tǒng)在其中發(fā)揮著主干作用[1-2]。變壓器作為變電站中關(guān)鍵設(shè)備，是控制電能輸出的中樞節(jié)點，其正?？煽康倪\行狀態(tài)對變電站乃至整個能源互聯(lián)網(wǎng)的安全具有十分重要的意義[3]。當(dāng)前，能源互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)對信息感知的深度、廣度、密度、頻度和精度提出了更高要求。能源互聯(lián)網(wǎng)利用智能感知技術(shù)對系統(tǒng)內(nèi)各個環(huán)節(jié)的電氣量、狀態(tài)量、物理量、環(huán)境量、空間量、行為量進(jìn)行全面監(jiān)控，形成能源互聯(lián)網(wǎng)底層感知基礎(chǔ)設(shè)施[4]。

傳統(tǒng)的變壓器檢查依靠巡檢人員的日常巡查，不能及早發(fā)現(xiàn)變壓器異常，容易造成變壓器壽命縮短[5-6]。因此，利用能源互聯(lián)網(wǎng)的智能感知技術(shù)對變壓器狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測和實時運行狀態(tài)感知分析并結(jié)合工作人員日常巡檢，提高變壓器應(yīng)對故障的能力，減少變壓器故障的發(fā)生。

人體免疫機制是抵御外在侵害的自身防御體系，具有生物體特有的識別和防御功能。人體細(xì)胞對抗原病毒的分析和識別，進(jìn)行免疫響應(yīng)并執(zhí)行抗原病毒的清除，最終實現(xiàn)人體自身系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性[7]。類比于人體免疫機制，基于免疫機制的變壓器故障診斷方向已有了一定的研究。文獻(xiàn)[8-9]在免疫機制的基礎(chǔ)上，提出了電力系統(tǒng)故障診斷方法，利用實測運行數(shù)據(jù)證明了方法的可行性。文獻(xiàn)[10]將免疫算法與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合，實現(xiàn)了變壓器故障的準(zhǔn)確分類。人體免疫機制同樣可以應(yīng)用在變壓器的狀態(tài)評估方面，通過借鑒免疫系統(tǒng)的抗原識別機制為變壓器的狀態(tài)識別提供了理論基礎(chǔ)。

本文在借鑒人體免疫機制的基礎(chǔ)上，將人體免疫機制運用在變壓器的狀態(tài)評估上，為實現(xiàn)能源互聯(lián)網(wǎng)變壓器狀態(tài)的識別提供重要的理論和方法指導(dǎo)。

1 人體免疫機制基本原理和變壓器免疫框架

1.1 人體免疫機制基本原理

人體免疫機制是一個不斷在適應(yīng)外界未知病毒的自適應(yīng)“防御機制”。皮膚和黏膜首先用來阻止抗原病毒的侵入，是人體最基本的防御手段，突破第1層防御后，抗原病毒進(jìn)入體液防御屏障。第1道、第2道防線攔截病毒失敗后，則由先天性免疫進(jìn)行病毒攔截，人體的先天性免疫是與生俱來的防御機制，主要由吞噬細(xì)胞和樹突狀細(xì)胞等組成，負(fù)責(zé)清除體內(nèi)的異常細(xì)胞和抗原病毒。人體免疫機制通過后天獲取的具有針對性的免疫能力，當(dāng)相同類型的抗原病毒入侵時，可以快速產(chǎn)生大量抗體細(xì)胞消滅入侵病毒，也是人體最主要的防護手段。人體免疫機制如圖1所示。

圖1 生物免疫機制Fig.1 Biological immune system

1.2 變壓器免疫框架

基于人體免疫機制的變壓器狀態(tài)識別的框架如圖2所示。

圖2 變壓器免疫機制框架Fig.2 Immune mechanism framework for transformers

人體免疫機制應(yīng)用于變壓器狀態(tài)評估中，構(gòu)建免疫監(jiān)控模型。首先通過對比收集到的運行參數(shù)數(shù)據(jù)，選出作為抗原的參數(shù)數(shù)據(jù)，然后將抗原參數(shù)數(shù)據(jù)后向傳遞進(jìn)行具體數(shù)據(jù)的檢查匹配，然后工作人員對故障進(jìn)行處理和修復(fù)。在能源互聯(lián)網(wǎng)變壓器免疫系統(tǒng)中，抗原病毒是由狀態(tài)參數(shù)信息組成的狀態(tài)信息向量，并根據(jù)抗原數(shù)據(jù)將識別結(jié)果對應(yīng)變壓器的各種運行狀態(tài)，根據(jù)識別結(jié)果對變壓器進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和控制。

2 基于免疫機制的變電站變壓器狀態(tài)評估

2.1 變電站變壓器參數(shù)選取

進(jìn)行變壓器狀態(tài)評估需要利用能源互聯(lián)網(wǎng)的智能感知技術(shù)采集大量的變壓器狀態(tài)參數(shù)信息，并從中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)以綜合分析判斷變壓器運行狀態(tài)。選取具有代表性的狀態(tài)參數(shù)信息，從不同的角度反映變壓器的運行狀態(tài)。根據(jù)國家電網(wǎng)公司相關(guān)規(guī)定中給出的故障類型和故障征兆的狀態(tài)參數(shù)，組成了能源互聯(lián)網(wǎng)變壓器免疫狀態(tài)評估的輸入抗原。根據(jù)免疫識別結(jié)果對該狀態(tài)類型進(jìn)行輸出，并得出該狀態(tài)下的變壓器控制策略，選取10種變壓器的狀態(tài)量作為故障狀態(tài)參數(shù)，如表1所示，4種變壓器常見故障類型，如表2所示。

表1 變壓器異常狀態(tài)參數(shù)Tab.1 Abnormal state parameters of transformer

表2 變壓器故障類型Tab.2 Type of transformer fault

通過借鑒電力系統(tǒng)對設(shè)備狀態(tài)的定義，根據(jù)變壓器故障類型和狀態(tài)參數(shù)變化，將變壓器的運行狀態(tài)分為4種。各狀態(tài)分類的含義如下：1）變壓器健康：變壓器各項狀態(tài)參數(shù)都處于最優(yōu)值附近，變壓器無異常參數(shù)值，無需注意及檢修，狀態(tài)評分80～100；2）變壓器注意：變壓器各項狀態(tài)參數(shù)下降，暫未出現(xiàn)異常，需要引起注意，狀態(tài)評分60～80；3）變壓器預(yù)警：變壓器部分狀態(tài)參數(shù)下降嚴(yán)重，存在較大故障隱患，狀態(tài)評分40～60；4）變壓器嚴(yán)重預(yù)警：變壓器部分狀態(tài)參數(shù)惡化嚴(yán)重，設(shè)備存在較大故障風(fēng)險，狀態(tài)評分0～40。

2.2 變電站變壓器免疫流程

變壓器免疫監(jiān)控模型如圖3所示。

圖3 變壓器免疫體系模型Fig.3 System model of transformers immunity

變電站變壓器免疫流程包括：識別過程、免疫過程和恢復(fù)過程。

2.2.1 識別過程

變壓器運行數(shù)據(jù)的采集就是抗原識別的過程，利用采集的運行參數(shù)信息與其隊形的標(biāo)準(zhǔn)范圍進(jìn)行比對，若運行參數(shù)數(shù)據(jù)在正常范圍內(nèi)，則代表無抗原，即變壓器運行正常；若運行參數(shù)信息不在正常范圍，則代表有抗原注入系統(tǒng)，即變壓器可能處于異常狀態(tài)，需將異常運行參數(shù)信息向上進(jìn)行傳遞。

2.2.2 免疫過程

變壓器的免疫過程是將收集到的異常狀態(tài)參數(shù)信息進(jìn)行計算和分析，并計算出相應(yīng)部件的健康值，將所得結(jié)果向上傳遞，同時將異常狀態(tài)參數(shù)信息進(jìn)行儲存?？乖畔⒅R庫在變壓器免疫系統(tǒng)運行時，會把檢測到的異常運行參數(shù)信息不斷存入數(shù)據(jù)庫，方便以后進(jìn)行參數(shù)對比和調(diào)用。

2.2.3 恢復(fù)過程

變壓器管理恢復(fù)細(xì)胞通過對運行參數(shù)信息的分析和比對秘書處狀態(tài)決策，針對不同的故障部位和故障類型，生成不同的處理方案。抗體代表具體的處理解決方法，最終目標(biāo)是使變壓器恢復(fù)正常運行狀態(tài)。

3 關(guān)聯(lián)規(guī)則與權(quán)重系數(shù)免疫判斷

Apriori算法是對信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘的常用算法，它首先找出數(shù)據(jù)中頻繁出現(xiàn)的數(shù)據(jù)集合，將這些數(shù)據(jù)集合稱為頻繁項集，找出各項集合間的關(guān)聯(lián)關(guān)系用于輔助決策，算法的原理概括如圖4所示。

圖4 算法流程圖Fig.4 Algorithm flow chart

首先將狀態(tài)參數(shù)信息和故障類型整理成關(guān)聯(lián)規(guī)則模型所需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。每個項的集合被稱之為項集，一個項集中對應(yīng)的支持度定義為數(shù)據(jù)集中包含該項集的記錄所占的比例。頻繁項集是支持度大于等于最小支持度閾值的項集，設(shè)定最小支持度為20%。數(shù)據(jù)集中所包含的某項集的事務(wù)個數(shù)被定義為該項集的支持度計數(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則強度可以通過它的“支持度”和“置信度”來表示，如下式：

式中：S為項集的支持度；T為所有項集個數(shù)；C為項集的置信度。

在已知項集A發(fā)生的條件下，同時發(fā)生B的概率，這個事件也可以描述為發(fā)生A的同時發(fā)生B的置信度，它可由同時發(fā)生A，B事件的支持度計數(shù)與A的支持度計數(shù)相除得來，即

再利用得到的最大頻繁項集與預(yù)先設(shè)定的最小置信度閾值進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

根據(jù)Apriori算法找出變壓器的狀態(tài)參數(shù)信息Xij和故障類型的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為了保證變壓器運行參數(shù)信息的準(zhǔn)確性，依據(jù)置信度的大小分配權(quán)重系數(shù)Fi，保證評估準(zhǔn)確性，如下式：

式中：φij為Fi中Xij的常權(quán)重系數(shù)；cij為Fi中Xij的置信度。

4 實驗分析

選擇西北某省近五年的變壓器異常數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集，變壓器異常統(tǒng)計如表3所示。

表3 變壓器異常統(tǒng)計Tab.3 Transformer anomaly statistics

為了驗證本方法的有效性和準(zhǔn)確性，收集某地區(qū)400組運行變壓器數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證分析，選取最小支持度S=0.7，并計算：

計算常權(quán)重系數(shù)由式（3）可得φ11=0.0966。同理可得其余的常權(quán)重系數(shù)。

關(guān)聯(lián)分析結(jié)果如表4所示。

表4 關(guān)聯(lián)分析結(jié)果Tab.4 Correlation analysis results

從某省電力系統(tǒng)中收集整理的變電站變壓器故障數(shù)據(jù)，對4種故障類型準(zhǔn)確度分析，驗證本方法的準(zhǔn)確率，結(jié)果如表5所示，評價結(jié)果如表6所示。

表5 故障類型準(zhǔn)確率Tab.5 Accuracy of fault type

表6 樣本評分結(jié)果Tab.6 Results of sample score

根據(jù)變壓器運行狀態(tài)評分得到變壓器的調(diào)整控制以及檢修策略。變壓器在注意狀態(tài)、預(yù)警狀態(tài)和嚴(yán)重狀態(tài)時存在在狀態(tài)參數(shù)異常，免疫流程如圖5所示。

圖5 變壓器免疫庫答流程Fig.5 Process of transformer immune response

當(dāng)變壓器處于健康狀態(tài)時，變壓器主要狀態(tài)參數(shù)信息無異常參數(shù)數(shù)據(jù)，均處于最佳范圍內(nèi)，變壓器運行正常。

當(dāng)變壓器處于注意狀態(tài)時，部分狀態(tài)參數(shù)信息發(fā)生變化，可能會有異常參數(shù)產(chǎn)生，但變壓器總體運行穩(wěn)定，應(yīng)對變化指標(biāo)活異常參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行跟蹤觀察，分析狀態(tài)變化或異常參數(shù)產(chǎn)生的原因，并根據(jù)變壓器狀態(tài)的變化趨勢再決定師傅進(jìn)行調(diào)整或檢修。

當(dāng)變壓器處于預(yù)警狀態(tài)時，部分狀態(tài)參數(shù)信息處于危險指標(biāo)區(qū)域，應(yīng)對危險指標(biāo)進(jìn)行原因分析，并進(jìn)行風(fēng)險評估，根據(jù)評估的風(fēng)險等級安排變壓器檢修。

當(dāng)變壓器嚴(yán)重狀態(tài)運行時，變壓器多個狀態(tài)參數(shù)信息處于異常區(qū)間，應(yīng)綜合分析各類狀態(tài)參數(shù)信息，立即采取措施，并馬上組織變壓器檢修。

5 結(jié)論

本文在人體免疫機制的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于免疫機制的能源互聯(lián)網(wǎng)變電站變壓器狀態(tài)評估監(jiān)控模型。首先，類比人體免疫機制，并在此基礎(chǔ)上提出了基于免疫機制變壓器狀態(tài)評估模型。然后，以變電站變壓器實際運行數(shù)據(jù)為依托，通過對變電站變壓器參數(shù)的處理，選取了變電站變壓器故障狀態(tài)參數(shù)。最后，對采集到的數(shù)據(jù)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)合常權(quán)重系數(shù)實現(xiàn)了變壓器的狀態(tài)評估和免疫機制的健康度評價，為后續(xù)研究電氣系統(tǒng)的故障預(yù)警奠定了基礎(chǔ)，為變電站變壓器的可靠性和可控性提供了新的思路。