导语

为了充分利用电力系统元件运行中的告警信息，本文充分利用条件概率工具，以并联高压电抗器为例，建立电气模拟量测量结果与数据告警信号间的关联关系，通过将其关联关系进行函数拟合用于离群点检测等数据挖掘方法中，实现元件运行状态的在线监测。

研究背景

过电流是高压并联电抗器运行时经常出现的异常工况，极易导致元件发热并引起设备寿命缩短。为了避免过电流现象长期存在，变电站现场往往需要配置电抗器过电流监测装置，对过电流工况进行识别。

然而，实际运行中却发现，由于电抗器本体电流互感器（CT）运行环境较为恶劣，随着运行时间的增长，二次侧测量异常故障时有发生，导致过电流告警装置频繁误报警等现象，误导现场运行维护人员。因此，急需一种基于SCADA运行数据的高压电抗器过流报警正确性判别方法，为现场运行人员提供辅助决策。

论文方法及创新点

为了解决实际系统中高压电抗器电流无法直接测量，只能通过过电流告警间接表示的问题，本文利用条件概率的思路构建了母线电压有效值与电抗器过流报警间的关联关系，如图1所示。同时利用Sigmoid函数对此关系进行拟合。

图1 母线电压有效值与电抗器过流报警间的关联关系

为了实现过流告警的正确性辨识，选取函数中心点及不确定域作为特征指标，构成二维关键特征数据点(KCDP)，用以进行故障诊断。

考虑到电力系统实际运行时难以采集很多的异常数据等实际，本文提出了基于正常运行数据划定特征数据的正常域，然后采用离群点检测的方法，判断检测点与正常域之间的距离，生成相关判据，进行故障诊断的思路，其示意如图2所示。

图2 诊断数据集

具体做法如下：将正常工况下获得的多个关键特征数据点以及检测日关键特征数据点构成诊断数据集，利用孤立森林离群点检测算法对其进行离群点检测，计算集合中每个关键特征数据点的异常分数。假设正常工况下关键特征数据点的异常分数满足威布尔分布，基于分布的置信区间给出了高压并联电抗器本体电流互感器测量异常故障的诊断判据。

结论

本文提出了一种基于离群点检测的高压并联电抗器本体电流互感器测量异常故障在线诊断方法。

该方法利用特定母线电压有效值条件下，高压并联电抗器监控系统发出过流报警信号的条件概率关系，得到本体电流互感器故障诊断关键特征指标。上述两个关键特征指标的生成不需获取电流互感器测量结果，解决了电流互感器测量值无法直接获取，仅能通过过流告警间接表征的问题。

同时，该方法选取P-ULM曲线的中心点偏移度、P-ULM曲线不确定域两个物理量作为过流误报警关键判别指标。分析表明，一旦出现系统中电流互感器测量准确度发生显著变化时，上述两个物理量可以较好的反映电流互感器测量异常情况，可为故障诊断提供依据。

最后，该方法利用孤立森林算法对诊断数据集进行离群点检测，并给出了故障诊断判据，仿真结果验证了方法的有效性。该方法实施简便，无需额外增加测量设备。根据实际工程系统进行算例试验，取得了良好的效果，具有较好的实用性。

引用本文

滕予非, 吴杰, 张真源, 姜振超, 黄琦. 基于离群点检测的高压并联电抗器本体电流互感器测量异常故障在线诊断[J]. 电工技术学报, 2019, 34(11): 2405-2414.Teng Yufei, Wu Jie, Zhang Zhenyuan, Jiang Zhenchao, Huang Qi. Online Identification of Measurement Abnormality Fault Based on Outlier Detection for Current Transformer in High Voltage Shunt Reactor. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(11): 2405-2414.

团队介绍

滕予非

博士后，高级工程师，四川电科院继保及自动化技术室副主任，四川省学术、技术带头人后备人员，国网四川省电力公司优秀技术人才。2012年自西安交通大学博士毕业，长期从事特高压智能电网安全稳定控制以及电力数据科学研究,主持自然科学基金青年基金1项，省部级科技项目两项，发表论文70余篇，授权专利20项，获得省部级科技进步奖9项。

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