★云南农业大学朱星宇

★国能浙江宁海发电有限公司向敏

★云南农业大学冷雪梅

随着电力系统继电保护装置的大量投运，继电保护管理和运维检修业务成倍增长。由于运维检修人员数量相对稳定、信息技术手段欠缺，继电保护安全运行压力增大，因此电网安全运行要求提高与运维信息获取缓慢的矛盾日益突出，现有继电保护运维检修模式难以为继。当前继电保护、测控装置、安自装置、交换机等二次设备需要投入大量的人工巡视、检修试验、异常研判和处置。数字化的继电保护产生了海量数据，数据量大且分散复杂，并且利用效率低。继电保护在运维检修方面存在以下问题：

（1）运维人员远离设备，信息化手段欠缺，数据未充分有效利用，不能及时、准确、全面掌握设备状态，不能及时发现异常情况；

（2）随着继电保护等二次设备数量增加，运行巡视周期变长，误投、漏投压板风险和定值误整定风险长期存在，它们是电网安全运行的潜在“地雷”；

（3）部分告警自动复归、设备运行状态、二次回路状态相关联缺陷缺少监视和诊断分析，继电保护存在拒动和误动风险；

（4）由于继电保护运行信息缺乏监视和诊断分析手段，其通信状态、二次回路、电压/电流、纵联通道、装置自检等关键核心业务的主动排雷机制缺失，一旦出现异常会直接导致继电保护异常情况发生。

因此，加强对电力系统继电保护的运行管理，强化二次系统自身的状态感知、信息交互、诊断分析和异常预警，是保障电网安全必不可少的环节。为解决上述问题，本文提出了继电保护边缘计算模型和动态诊断技术方案。利用该技术能够在继电保护日常运行过程中，自动、准确地进行异常识别和分析，并通过机器主动准确地发现异常问题，全面提高了继电保护安全运行水平^[1]。

1　继电保护动态诊断总体架构

继电保护在线监视及智能诊断装置基于面向设备的状态在线感知技术，采用云边协同总体框架，并应用IEC61850、103规约进行主子站通信，构建“云管-边-端”四级结构。该装置通过边缘计算、云边协同模式，实现继电保护全方位在线感知和动态诊断，全面支撑继电保护在线监视及动态诊断应用^[2]。该装置总体架构如图1所示。

图1 总体架构

在厂站继电保护运行区域部署边缘代理（继电保护在线监视及智能诊断装置），可以在线采集继电保护、测控装置、安自装置、交换机等二次设备运行数据和状态数据。充分利用继电保护在线监视及智能诊断装置在厂站端就地就近的数据汇集和边缘计算能力，可以动态诊断继电保护通信状态、二次回路、电压/电流、纵联通道、装置自检等异常情况，并能主动发现继电保护隐性故障和异常缺陷。该装置在边缘节点直接生成诊断结果，并通过通信模块上送到继电保护在线监视平台。继电保护在线监视平台解析每种边缘计算动态诊断结果进行应用展示和融合分析，可以全面提升继电保护管控力和在线诊断分析能力，并依靠在线数据进行智能研判，可以对继电保护的运行状态进行动态诊断分析^[3]。

2　边缘计算模型定义

继电保护在线监视及智能诊断装置的边缘计算建模采用扩展通用边缘计算事件节点建模，应用GGIO逻辑节点类，各个子站定义N个GGIO，每一个边缘计算业务定义一个GGIO，在边缘代理默认具备如表1定义的边缘计算功能。边缘计算功能通过定值管理，厂家在出厂时默认设置缺省定值，在用户不整定的情况下，不影响边缘代理功能，并支持用户自整定^[4]。其定义见表1。

表1  边缘计算GGIO

在此边缘计算模型基础上，该装置支持按照固定结构扩展边缘计算业务功能，主站端按照边缘代理侧设置的边缘计算功能增加对应的解析服务即可实现云边协同模式下的继电保护动态诊断。

该装置基于边缘计算功能模型，依靠继电保护在线监视及智能诊断装置实时采集和可靠运行，并基于采集的继电保护海量数据开展就地分析和动态诊断。各个边缘计算功能独立运行，生成对应的动态诊断结果，诊断结果以XML文件承载，使用UTF-8格式字符编码，文件命名为“STAT_功能码_告警码_时间信息”。在上送到继电保护在线监视平台的传输过程中不对文件进行任何解析和修改，继电保护在线监视平台针对不同类型的边缘计算功能，通过各个边缘计算业务诊断结果的功能码识别对应的业务类型，调用对应的解析服务进行分析展示^[5]，实现边缘计算功能可扩展和自整定。各个边缘计算业务功能码如表2所示，定义的边缘计算模型如图2所示。

表2 边缘计算功能码定义

图2 边缘计算模型

3　继电保护动态诊断方案

3.1　边缘计算

基于以上分析，边缘代理全时段在线监测继电保护的运行数据，强化设备的运行属性监测，并通过对动态数据的诊断分析，实时掌握数据异动及异常发展趋势。边缘计算结构如图3所示。

图3 边缘计算结构

3.2　通信状态诊断

继电保护在线监视及智能诊断装置就地端诊断分析与其通信连接的继电保护、测控装置、安自装置、交换机等的继电保护MMS或私有协议通信中断情况^[6]，并通过计算分析通信状态的保持时间计算继电保护的通信连通率。当计算分析继电保护的通信连通率大于等于95%且在计算分析时的通信断面正常，则诊断结果为正常状态；当计算分析继电保护的通信连通率为90%至95%，或分析计算时通信断面中断且通信连通率大于等于90%，则诊断结果为异常状态；当计算分析继电保护的通信连通率小于90%，则诊断结果为严重异常状态。根据不同继电保护的连通率的诊断情况，生成对应的诊断报告，将此次诊断周期为异内容，异内容包含：异常的起始时间、结束时间、持续时间、连通率，并将对应过程及断面连通状态上送主站端及时告知运维检修人员^[6]。

3.3　二次回路诊断

继电保护在线监视及智能诊断装置动态采集分析保护装置、测控装置、交换机等二次设备的GOOSE和SV控制块虚回路链路状态、物理实回路链路状态，并结合通道光纤接口监测信息，以及链路异常告警信息进行综合分析，诊断分析二次回路状态，采集分析遥信、遥测数据，如表3所示。

表3 回路诊断分析数据

该装置通过建立继电保护物理连接信息和二次逻辑链路关联关系模型，获取继电保护、测控装置对过程层设备的链路中断告警数据，融合分析GOOSE变位告警，研判过程层设备链路中断情况。该装置采集过程层报文分析服务的链路状态报告，研判分析信号发送设备运行状态^[7]。判断逻辑链路通断状态变化时，触发链路状态告警信息，判断逻辑链路通断状态变化，判断相关端口状态，判定端口状态告警信息，同时，研判产生链路异常的具体故障点，并通过图形化的方式标识二次回路对应的故障位置，如图4所示。

图4 回路诊断

3.4　电压电流回路诊断

继电保护在线监视及智能诊断装置就地采集监视电流、电压及其相关告警，同时动态开展A/B套设备间稳态量采样数据同源比对，判断交流采样是否正常，同时融合分析相关遥信告警的输入及遥测同源比对是否异常，判断交流采样是否完好。边缘代理的电压电流诊断功能自整定的缺省值如下：

严重异常阈值：交流电流相对误差不大于5%或绝对误差不大于0.05In为正常，并且在两者诊断分析为都大于的情况下判定为异常；交流电压相对误差不大于5%或绝对误差不大于0.005Un为正常；电流大于等于0.1In，电压大于等于0.01Un，相角的误差8°。

异常阈值：交流电流相对误差不大于2.5%或绝对误差不大于0.02In,并且当两者都大于判为异常；交流电压相对误差不大于2.5%或绝对误差不大于0.002Un为正常；电流大于等于0.1In，电压大于等于0.01Un，相角的误差3°^[8]。

在实时运行过程中，该装置获取被测电气量双AD采样值，并分别计算被测电气量双AD采样值每周波的基波有效值和真有效值，判断被测电气量双AD采样值是否有效。判断公式为：AD10>0.05In且AD20>0.05In，其中，AD10为被测电气量第一路AD采样值的基波有效值，AD20为被测电气量第二路AD采样值的基波有效值，In为被测电气量二次额定电压值或电流值。若有效，则判断双AD采样值是否一致，判断方法为：比较被测电气量双AD采样值差值的绝对值是否大于设定阈值，若大于则判断双AD采样值不一致。判断公式为：|AD1-AD2|>K×AD2，其中，AD1为被测电气量第一路AD采样值的真有效值，AD2为被测电气量第二路AD采样值的真有效值，K为整定阈值，支持缺省值设置。若满足|AD1-AD2|＞设定值×In则判断双AD采样值不一致，其中，AD1、AD2分别为同一路电压或电流的双AD采样值。当判断出双AD采样值不一致后，给出告警信息并记录双AD采样值。

3.5　纵联通道诊断

继电保护在线监视及智能诊断装置就地基于采集的通道通信数据，诊断分析纵联通道通信情况及具体的通道信息，判断纵联通道状态。在日常继电保护运行过程中，该装置通过动态诊断遥信告警的输入、纵联通道传输信息及遥测是否越上下限来判断纵联通道是否正常。

对于专用通道丢帧数加误帧数大于1，即两次通道断面数据的差值丢帧数和误帧数大于1时，当复用通道丢帧数加误帧数在某个断面大于10时，该装置研判分析通道出现异常。

复用或专用通道延时两次巡检差值大于1ms，通道告警遥信发生，或一个巡检周期内专用通道延时超过5ms，复用通道延时超过12ms，并且结合采集的保护动作数据，在丢帧或误帧前后2s内如果监视分析到发生过保护启动，该装置研判分析通道出现严重异常。

3.6　装置自检诊断

当前继电保护具备海量的自检数据，可以对继电保护、测控装置等继电保护装置温度、电源电压、端口发送/接收光强、光纤纵联通道光强进行在线监测，运行趋势突变分析和状态趋势预测，分析继电保护自身状态渐变过程，并通过数据统计、越限判断、同期差值越限比对等诊断手段，进行继电保护自身状态的就地诊断和主动预警，实现继电保护自身异常发展趋势的智能告警和及时发现。

当前厂站中大量使用光纤接口，存在发热量大、光功率衰弱缺陷严重的缺陷。因光衰是一个渐变过程，依靠人工巡视难以发现。该装置通过动态在线监视采集和分析光口光强的运行数据，以及斜率陡变分析可以及时发现保护装置的光口功率衰减问题，然后通过现场检查确认并及时更换，避免了保护误动作或拒动事故的发生。

同时，对于数字化的继电保护，其电源模块将不再六年更换，因此及时发现电源问题非常重要，但电源模块的缺陷很难直接通过电压数值反映出来。电源模块出问题前往往表现为带载能力下降（或称虚电），当装置进行大量计算或机箱温度高时，其电压会出现稍大幅度的跌落。依靠继电保护在线监视与诊断装置在就地侧实时采集机箱温度、电网故障事件以及保护装置启动的记录数据的优势，通过融合分析开展“边缘计算”，可以及时发现并预警电源模块的此类缺陷。

4　结语

本文依据继电保护在线监视及智能诊断装置在500kV、220kV、110kV不同电压等级厂站的实际应用，并结合边缘计算技术在电力系统中的应用，提出了一种基于边缘计算的继电保护动态诊断的解决方案，实现了设备运行巡视工作在线监视和在线分析。该装置在站端进行“边缘计算”高效、准确，可以与云端继电保护在线监视平台应用进行协同互动，形成继电保护专业管理与设备运维业务的横向联动，实现继电保护巡检的方式由“定期人工就地巡检”向“远程自动在线巡检”转变，大幅减少了运维工作量，并切实缓解了运维检修人员工作量与承载能力之间的矛盾，节约了通行开支，有效降低了继电保护巡检工作对运维人员的技术能力的要求，进一步提升了继电保护的专业管理能力和运检管理穿透力。

作者简介：

朱星宇（2003-），男，浙江宁波人，现就读于云南农业大学机电工程学院，研究方向为电气工程及其自动化。

向　敏（1978-），男，湖南常宁人，高级工程师，现就职于国能浙江宁海发电有限公司，主要从事电力系统继电保护及自动化方面的研究。

冷雪梅（1979-），女，云南丽江人，副教授，现就职于云南农业大学，主要从事电力系统规划方面的研究。（本文通讯作者）

参考文献：

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摘自《自动化博览》2023年11月刊