基于改進D-S 證據理論的變電站繼電保護二次回路故障診斷方法研究

徐永成

（國網吉林省電力有限公司榆樹市供電公司，吉林榆樹 130400）

1 改進D-S 證據理論應用優勢

證據理論是由20 世紀60 年代的Dempster 首次提出，后來他的學生Shafer 重新定義了這一理論，提出了一種不精確推理理論，即“證據的數學理論”，也被稱為D-S證據理論，該理論屬于人工智能的范疇，最早是在專家系統被應用，可以提高系統對不確定信息的處理水平，具有直接表達“不確定”的性質。后續許多新技術也開始完善D-S 證據理論，比如證據合成算法，也就是ER 算法，實現D-S 證據理論的改進，并促使其應用到更多領域。以變電站繼電保護二次回路故障診斷為例，研究D-S 證據理論的改進應用，使其為故障診斷工作提供更多幫助。

1.1 提升數據信息合理性

改進后的理論能夠適應智能化繼電保護工作落實的基本要求。改進后，可疑的故障元件能夠同步進行分析，通過分析其對繼電保護故障影響的概率，更加精準地判斷故障所在區域[1]。同時，改進后的D-S 證據理論全面收集數據信息進行分析，解決證據之間沖突問題，保證計算結果的合規性和合理性。避免依托基礎數據信息進行計算，出現結果違反常理的現象。比如，在發生回路故障時，最先進行的是排除并采集故障信息，具體包括靜態配置和動態實時監控兩類信息，信息完整且可靠，為后續數據分析判斷故障類型提供了重要依據。

1.2 提升故障診斷精準性

由于此種計算論證方式需從細節出發，對各故障元件的實際情況進行把握。因此，在評估故障時，獲得的信息要更具備細節性，能夠保證在故障判斷時更加精準有效地定位故障所在區域，為進一步的故障處理提供有效依據。同時，精準確認故障所在區域，便于故障處理技術人員結合故障特征、故障位置等多方面信息實現對故障的精準判斷，采取有效措施處理故障[2]。通過重塑故障，設計故障診斷的精準化模型，一旦發現異常信息，就能綜合診斷故障問題，使故障問題確認到位，提高人員維護處理的效率。

1.3 提升故障判斷容錯性

D-S 證據理論中的數據信息推理，應用不確定性推理方法對推理結果的可信度進行進一步判斷。這種判斷方式與傳統概論方法相比，容錯率更高，能夠多方面考慮不同類型的實際情況。在考慮多種情況的基礎上，選擇更具備影響力的指標進行分析，達到提升故障判斷準確性的目標。在D-S 證據理論定義時，需構建識別框架，應用互斥窮舉命題進行識別分析。這種對應性更強的分析方法，必然能夠取得準確的分析效果[3]?；诟倪MD-S 證據理論設計故障推理方案，使不確定故障判斷推理執行中，能夠良好匹配報警信息，部分推理規則后續也能夠進行修改，以此提高推理容錯性。

2 改進D-S 的證據理論變電站繼電保護二次回路故障診斷步驟

2.1 初始化階段

初始化階段主要是指完成SCD 文件解析，獲得進一步的物理鏈路信息表和虛回路維度信息表。得到信息表內容后，進一步完成虛回路和物理鏈路的映射過程，建立完整的鏈路告警舉證表，構建具有交互性特征的映射關系，是進一步進行交互判斷的基礎條件。舉證表也是故障類型、故障嚴重程度判斷的重要參照表格。

2.2 故障檢測階段

故障檢測階段主要的工作任務是檢測繼電保護的故障狀態、明確是否存在故障。確認存在故障后，方可進一步推進下一步工作。若此環節檢驗未發現顯著故障，則應繼續定期進行檢測，明確繼電保護狀態。若再次檢測時發生故障，方可進一步優化故障診斷流程[4]。

2.3 故障元件集合階段

故障元件集合階段需要利用虛回路通信狀態以及舉證信息表，對可能發生故障的元件進行定位，集中分析上述元件，完成故障元件信息的集合，為進一步的數據分析以及故障判斷打好基礎。該過程也要進行故障信息的預處理，在大型變電站繼電保護系統中存在含噪聲和不完整的信息，而為保證系統中的電路開關量和電氣量信息充分融合，需要采用合適的處理方法將其轉換為具有統一性質的量綱。簡單來說，就是將信息處理成各故障元件的故障概率表征，使其轉換成為證據體，滿足基本融合信息的條件，這一過程需要將數據組織成同一種標準形式，便于開展故障分析工作，突顯對數據集的良好分析效果，為故障論證提供幫助。

2.4 故障可信度論證階段

故障可信度論證階段主要應用改進D-S 證據理論，對可疑故障元件中各故障的數據信息進行分析。分析時，主要集中分析故障的可信度，對最可能引發故障的元件進行精準定位。明確元件對象后，進一步推進診斷流程。診斷時，按照對應流程，對單一元件進行診斷[5]。診斷確認后，方可進一步采取措施進行故障處理。

3 改進D-S 證據理論的原理分析

用D-S 證據理論是相對于傳統證據理論提出的創新概念。對證據理論進行改進，主要是因為傳統的證據理論存在一定的缺陷。應用傳統理論進行繼電保護、二次回路原件檢測時，信息沖突的問題較為明顯。雖然計算過程能夠有效推進，但計算結果會由于證據本身的沖突性而出現反常表現。因此，需要結合實際對繼電保護二次回路元件的相關證據信息進行細化分析，明確自檢告警證據源的特征，進一步提出經過改進后的證據理論。在經過改進后，證據理論是吸收傳統證據理論優勢，消除各元件之間告警證據原沖突特征信息后，形成的新理論[6]。在發揮作用時，經過改進的D-S 證據理論需設置多個證據源，并設置相應的沖突值。用沖突值和證據源之間的數據關系表示證據源之間的沖突，具體的沖突值計算方法：

其中，Ax和Ay表示證據源不同的命題名稱，在具體進行計算時，這兩個數據代表存在故障，具有可疑性的不同元件[7]。在公式中需設置m1到mn，n個證據源，沖突值為kij，表示mi和mj之間存在的沖突狀態。證據可信度的計算公式：

其中，計算結果與kij呈反比關系，這意味著證據源之間的沖突程度越高，可信度越低。在新的合成規則構建完成后，可得到一個綜合性的年例計算公式：

其中，k表示沖突因子，反映所有證據來源的沖突程度。在計算公式中，用q(A)表示證據源對結論A 的支持平均水平，m(A)則表示結論A 的證據合成結果。通過對上述公式的結果觀察可知，若證據源的沖突相對較小，沖突因子k則會逐步減小到極值，而m(A)的大小主要受到p(A)數據結果的影響。沖突程度越大，沖突因子越接近1，m(A)主要受k×ε×q(A)的影響。

新公式與傳統公式相比，主要的優點表現在以下幾方面。首先，能夠將沖突概率通過賦值進行顯示，未知部分設置為X。高度沖突的證據可基于這一設置被剔除在結論推導的參照數據指標之外。在本研究中，前期對矩陣表的部分故障合集進行了限定，從而獲得了具有一定范圍的可疑故障集合。將未知部分剔除故障結果，能夠更加精確地定位具體的故障元件。另外，經過改進D-S 證據理論的合成公式計算后，證據可信度和證據沖突程度也得到兼顧考量，證據源在這種情況下能夠得到更加充分的利用。

4 元件自檢告警記錄表分析

4.1 記錄表具體信息分析

在D-S 證據理論BPA 計算過程中，計算的依據主要來源于變電站元件的告警數據信息。在變電站繼電保護綜合信息數據庫中，這些數據信息已經經過了多元易購的數據抽取、校核和配對過程[8]。因此，在前期數據統計的基礎上，進一步建立元件自檢報告記錄表，能夠更準確地定位告警信息具體內容，確定相應的告警信息屬性，進一步從變電站繼電保護的綜合信息庫中抽取，原件的質檢報警信息記錄表樣表如表1 所示。

表1 元件自檢報警記錄表樣表

對表1 的數據進行分析可知，數據來源主要集中在數據庫的告警記錄表和相關臺賬信息表部分。各個數據之間可基于二次設備的ID 信息、變電站的ID 信息相互交互溝通。這種數據交互突破了傳統的數據交互壁壘，信息之間的相互匹配更加便捷，匹配度也會進一步提升。

由此可見，在變電站繼電保護綜合信息數據庫中，只要合理抽取相關數據信息，就能自主形成自檢報警記錄表表格數據信息，可為后續的計算工作提供重要依據。

4.2 元件自檢報警的BPA 算法分析

證據理論的構建需要基于證據源以及各命題BPA 信息進行構建，在本研究中BPA 計算的具體流程主要包括以下幾方面內容。一是針對可疑故障元件集合的保護故障次數信息進行分析，并分析某一固定的可疑故障元件保護故障次數。二是完成上述分析，確認數據后，可根據公式計算某一可疑故障元件的BPA 具體數據。

經過數據計算后，直接獲取獨立證據源，對可疑故障元件集合中獨立元件的BPA 數據信息進行整合，這一數據信息主要反映該證據源認為每個獨立元件作為保護二次回路故障原因的發生概率。

5 結語

改進后的D-S 證據理論在變電站繼電保護二次回路故障診斷中，能夠構建可疑元件集合信息，利用這一證據理論解決元件自檢環節告警證據源的沖突問題，使計算結果更加精準、有效，為故障診斷提供重要依據，這也體現出其在提升數據信息合理性、使故障診斷更加精準以及提高故障判斷容錯性等方面的優勢。此種故障診斷方法依托數據信息，為故障檢修人員的檢修工作提供重要依據。通過元件的自檢告警記錄，故障處理中只要合理抽取記錄信息，就能夠實現有效檢修。同時，故障排查工作的時間成本也能夠同步降低，對變電站繼電保護二次回路故障處理工作有非常重要的參考價值。