基于云計算的電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、電網(wǎng)發(fā)生故障時，EMS/SCADA系統(tǒng)、廠站SOE系統(tǒng)、故障錄波聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)等自動化系統(tǒng)將產(chǎn)生海量的故障信息涌入調度中心。一方面，不同信息源為電網(wǎng)故障診斷提供了更加詳實可靠的故障信息;但另一方面，海量的故障信息對數(shù)據(jù)的存儲和處理提出了更為苛刻的要求，傳統(tǒng)電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)處理海量故障信息時無法滿足實時、快速的現(xiàn)場應用需求。因此，開發(fā)一個能夠充分利用不同信息源優(yōu)勢，并能高效處理海量信息實現(xiàn)故障設備定位的故障診斷系統(tǒng)是十分必要的。
　　本文

2、結合云計算、線程池等技術，對不同自動化系統(tǒng)提供的海量多源故障信息加以分析處理，實現(xiàn)實時、快速的故障診斷。在電網(wǎng)二次模型完整的情況下，采用信息論與專家系統(tǒng)結合的方法處理故障事項信息進行可疑故障設備定位;否則，利用Hadoop云計算平臺實現(xiàn)海量故障信息存儲，并以模板為基礎，結合電網(wǎng)一次模型自動生成規(guī)則庫存儲于HBase，進而利用MapReduce并行查詢HBase匹配故障事項信息實現(xiàn)可疑故障廠站定位。為能準確定位故障設備，利用HTTP超文本

3、傳輸協(xié)議和PHP腳本語言實現(xiàn)的調用接口根據(jù)可疑廠站實時調取故障錄波數(shù)據(jù)進行分析。為加快解析速度，本文通過線程池技術實現(xiàn)多廠站海量故障錄波數(shù)據(jù)的并行解析。為了保證在現(xiàn)場環(huán)境復雜的情況下，仍能根據(jù)故障錄波時序信息進行故障選線，本文結合突變量檢測方法改善基于小波分析的奇異點檢測過程，從而提高波形突變時刻檢測的精確度。同時，根據(jù)繼電保護原理完成了故障特征量的提取并設計了母線和變壓器的故障判據(jù)。
　　為適應實用化、智能化要求，系統(tǒng)采用面向對

4、象的模塊化設計方法，結合多進程、多線程、網(wǎng)絡通信、事件管理等技術開發(fā)系統(tǒng)各模塊以及各模塊間的交互控制，用戶可根據(jù)現(xiàn)場實際需求選擇不同模塊實現(xiàn)預期的功能，并可實時在線故障診斷和離線狀態(tài)下進行故障反演。同時，為方便用戶操作，開發(fā)了功能豐富、相對友好的人機交互界面并提供一系列完善的系統(tǒng)輔助應用工具。系統(tǒng)已實現(xiàn)與泉州地調ies600調度系統(tǒng)無縫接入，根據(jù)現(xiàn)場案例分析結果，該系統(tǒng)能夠輔助調度人員及時準確的定位出故障設備，且診斷效率相比傳統(tǒng)故障診斷