1 引 言

隨著現(xiàn)代化大生產(chǎn)的飛速發(fā)展和科學(xué)進(jìn)步，企業(yè)生產(chǎn)對電網(wǎng)安全運(yùn)行的需求與日俱增�，F(xiàn)代電網(wǎng)發(fā)展的一個明顯趨勢是大型化、高速化、連續(xù)化和自動化，設(shè)備組成與結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，潛伏著一個危機(jī)，即一旦發(fā)生故障，所造成的直接、間接損失也將十分嚴(yán)重。在電網(wǎng)各種故障事故中，由于過電壓引起的事故又占主導(dǎo)地位，其中，因系統(tǒng)的電感、電容參數(shù)配合不當(dāng)，出現(xiàn)的諧振過電壓因幅值高，且持續(xù)時間長，危及電器設(shè)備的絕緣，也能因持續(xù)的過電流燒毀電感元件設(shè)備(如電壓互感器)，還會影響保護(hù)裝置的工作條件(如避雷器的正常運(yùn)行)，給企業(yè)造成巨大的損失。在我國，35 kV線路往往采用不接地或經(jīng)消弧線圈接地的形式，在中性點不接地系統(tǒng)中進(jìn)行開關(guān)操作或發(fā)生故障時，外加的強(qiáng)迫振蕩頻率等于振蕩系統(tǒng)中的某一自由振蕩頻率時，容易激發(fā)起持續(xù)時間較長的鐵磁諧振，引起諧振過電壓。

系統(tǒng)采用自檢的方法，在沒有故障發(fā)生時，系統(tǒng)每隔一段時間進(jìn)行自檢，以判斷電網(wǎng)狀態(tài)；一旦故障發(fā)生立即進(jìn)入諧振故障診斷模塊，判斷諧振故障原因，給出診斷結(jié)論，為技術(shù)人員快速準(zhǔn)確地解決諧振故障恢復(fù)電網(wǎng)供電提供幫助。

2 江西德興銅礦動力廠35 kV諧振故障仿真實驗

以德興銅礦回水2站為例，系統(tǒng)開始運(yùn)行在20 kV，0.3 s后給等效加沖擊電壓35 kV，系統(tǒng)迅速振蕩到50 kV，在1 s后切除沖擊電壓，系統(tǒng)電壓幅值超過30 kV，且負(fù)載系統(tǒng)不能恢復(fù)正常運(yùn)行。仿真波形近似于鋸齒波形，在橫坐標(biāo)1 s處系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定振蕩。線路在母線接地電容C=1e-6 F時35 kV線路的三相電壓波形為正常的正弦波形，電壓幅值為28 kV。當(dāng)在0.5 s處將母線接地電容人為更改為C=2e-5F時，線路上通過三相電壓計得到的線路三相電壓波形表示系統(tǒng)進(jìn)入了穩(wěn)定諧振，通過三相電壓計得到的線路三相電壓幅值為40 kV且系統(tǒng)不能恢復(fù)正常電壓。

將后兩種情況下的波形比較可以得出：在提高線路對地電容值后，線路相電壓將由2.8 kV升高到3.5～3.8 kV，并且進(jìn)入了穩(wěn)定振蕩。

3 模糊專家系統(tǒng)的研發(fā)

模糊專家系統(tǒng)是在知識獲取、知識表示和運(yùn)用過程中全部或部分采用模糊技術(shù)來處理其不確定性的一類專家系統(tǒng)。也就是說，在傳統(tǒng)專家系統(tǒng)處理解決問題的過程中，往往存在著許多概括性的、籠統(tǒng)的、含糊的表示事物狀態(tài)的自然語言，以及具有不完善的專家知識模式。運(yùn)用模糊技術(shù)來處理這類專家系統(tǒng)，并稱其為模糊專家系統(tǒng)。

3.1 隸屬函數(shù)的構(gòu)建及模糊規(guī)則

電網(wǎng)諧振故障誘因較多，是一種或多種原因的組合。本模糊專家系統(tǒng)是將諧振故障發(fā)生時SCADA系統(tǒng)監(jiān)測的電網(wǎng)各相電壓，電壓互感器的開口電壓和電流值通過模糊理論的隸屬函數(shù)計算隸屬度為技術(shù)人員快速準(zhǔn)確判斷故障原因，解決故障恢復(fù)生產(chǎn)提供依據(jù)。當(dāng)采集到實時數(shù)據(jù)后，根據(jù)實時數(shù)據(jù)的數(shù)值范圍分別與模糊語言較高或較低相對應(yīng)，再計算相應(yīng)的隸屬度。如：UA=28 kV，則電壓高的隸屬度為：

將檢測到的電流和電壓經(jīng)過隸屬函數(shù)的預(yù)處理后和相應(yīng)的模糊規(guī)則進(jìn)行匹配，判斷諧振故障發(fā)生的原因和發(fā)生故障的位置，從而得出診斷結(jié)果，所以本系統(tǒng)采用帶有可信度的模糊規(guī)則。系統(tǒng)根據(jù)專家經(jīng)驗和企業(yè)歷來發(fā)生諧振故障時各種故障征兆所占比例給定每個規(guī)則激活閾值和結(jié)論可信度的對比值，即診斷結(jié)論可信度>0.5，則認(rèn)為診斷結(jié)論正確。限于篇幅原因，僅列舉本系統(tǒng)中的一些規(guī)則。

規(guī)則1：如果頻率高(0.4)且開口電壓高(0.6)，則線路高頻諧振(0.5，0.4)。

規(guī)則2：如果U△正常(0.3)且UB低(0.5)且UA高(0.1)且UC較高(0.1)，則線路B相接地(0.6，0.4)。

規(guī)則3：如果U△正常(0.3)且UC低(0.5)且UB高(0.1)且UA高(0.1)，則線路C相接地(0.6，0.4)。

以規(guī)則1為例，假設(shè)采集到現(xiàn)場電壓互感器的開口電壓為50，頻率為45，先計算開口電壓高的隸屬度和頻率高的隸屬度分別為0.6和0.4，則：

前件合取可信度=0.6×0.4+0.4×0.6=0.48，而規(guī)則1的規(guī)則激活閾值為0.4，0.48>0.4，則證據(jù)匹配成功，激活規(guī)則1，結(jié)論可信度CF=0.5×0.48=0.24。

3.2 本系統(tǒng)的知識庫管理模塊的具體實現(xiàn)

本系統(tǒng)的知識庫管理模塊的具體實現(xiàn)為：

(1)以數(shù)據(jù)庫為載體。采用Microsoft SQL Server2000進(jìn)行知識庫的建立和存儲；

(2)分為原始知識庫(事先已設(shè)計好)、知識錄入界面、知識修改界面3個子菜單；

(3)人機(jī)接口界面。使操作簡單直接；

(4)口令驗證界面，提高系統(tǒng)的安全性；

(5)語法檢查，避免誤操作；

(6)隨著實踐的發(fā)展，對故障原因、處理措施等不斷總結(jié)的事故樣本庫，通過樣本管理界面實現(xiàn)樣本的查詢、刪除、添加和修改4個內(nèi)容。

事故樣本管理界面如圖1所示，雙擊某個樣本記錄可調(diào)用樣本修改模塊，對該樣本進(jìn)行修改；若雙擊表格空處則調(diào)用樣本添加模塊，由用戶自行增加事故樣本。對事故樣本的查詢采取2種方式：一是按事故類型查詢，一是按事故發(fā)生的時間查詢。用戶可自行選擇查詢的方式。事故樣本查詢界面如圖2所示。

對事故樣本的修改和添加包含對事故的處理措施，則可由用戶選擇是否將其處理措施設(shè)為默認(rèn)措施。用戶選擇是，當(dāng)發(fā)生同類事故時，系統(tǒng)將自動把該處理措施提示給用戶。事故樣本修改界面如圖3所示。

3.3 系統(tǒng)測試

(1)單相接地引起的諧振故障測試

測試過程：以324線路為例，先設(shè)定故障值如圖4所示，此值將產(chǎn)生一個單相接地故障。

點擊開始，系統(tǒng)運(yùn)行。系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果如圖5所示；點擊故障符號，顯示故障線路的狀態(tài)值，并彈出詳細(xì)故障信息窗口。雙擊表中記錄，只彈出詳細(xì)故障信息窗口，如圖6所示；故障結(jié)束后，單擊“事故日志”(見圖7)，其故障信息已存入歷史記錄。

測試分析：系統(tǒng)可如實反映出故障信息和故障時的電氣狀態(tài)，并診斷出基頻諧振是由于324線路A相單相接地故障引起，與事實相符。響應(yīng)速度達(dá)到設(shè)定時間的要求，其功能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

(2)單相斷線引起的諧振故障測試

輸入信息：以318線路為例，設(shè)定值如圖8所示；測試過程：點擊開始，系統(tǒng)運(yùn)行。點擊故障符號，顯示故障線路的狀態(tài)值，并彈出詳細(xì)故障信息窗口。如圖8所示。雙擊表中記錄，只彈出詳細(xì)故障信息窗口圖9；故障結(jié)束后，單擊“事故日志”，其故障信息(見圖10)已存入歷史記錄(見圖11)。測試分析：系統(tǒng)可如實反映出故障信息和故障時的電氣狀態(tài)，且響應(yīng)速度達(dá)到設(shè)定時間的要求，其功能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

4 結(jié) 語

首先分析鐵磁諧振故障機(jī)理及其產(chǎn)生條件，將模糊理論、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫理論、面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計方法等應(yīng)用于諧振的故障診斷中，并成功的設(shè)計了一個基于企業(yè)電網(wǎng)的諧振故障診斷模糊專家系統(tǒng)。軟件已經(jīng)在江西銅業(yè)集團(tuán)的德興銅礦上機(jī)調(diào)試，基本達(dá)到了預(yù)期的功能效果。本系統(tǒng)具有以下特點：

(1)在系統(tǒng)的開發(fā)上，本模糊專家系統(tǒng)模型的搭建繼承并改進(jìn)了專家系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)采用面向?qū)ο缶幊碳夹g(shù)和Visual C++6.0程序語言開發(fā)專家系統(tǒng)，并采用Microsoft SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫構(gòu)造知識庫，突破以往采用人工智能語言LISP，Prolog開發(fā)專家系統(tǒng)的框架。

(2)在模糊知識設(shè)計上使用了模糊產(chǎn)生式規(guī)則形式和正反向推理機(jī)制。獨到的解決了系統(tǒng)的不確定性的特點。

(3)在實現(xiàn)組態(tài)王向用戶數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)傳輸大量數(shù)據(jù)的編程中，巧妙地解決數(shù)據(jù)庫接口問題，提高了系統(tǒng)的編程效率，并實現(xiàn)了該系統(tǒng)的可移植性.