为了适应人工智能技术的发展，解决目前直流系统故障**样本数量不足的问题，同时大幅度提高**速度和准确性，许继电气股份***的李艳梅、魏巍、肖龙、鲁庆华、张艳浩，在2023年第8期《电气技术》上撰文，提出基于自动化试验技术的直流系统故障样本库构建方法，并以锡盟—泰州直流工程为例，构建直流系统故障样本库。首先，建立锡盟—泰州直流工程高精度**模型，研究直流故障分区和故障特征量；然后，利用自动化试验生成技术生成大量的故障**数据，形成故障样本库；最后，通过对比试验验证样本库波形的准确性和有效性。
国内能源和用电负荷分布不均衡的问题日益突出，国家提出西电东送的战略目标。特高压直流输电系统具有输送容量大、输电距离远、电压等级高等优势，在我国电网建设和能源运输方面发挥了不可替代的作用。与此同时，特高压换流站设备复杂、输送线路长，若发生故障，如何准确定位、快速解决，防止故障范围进一步扩大，对电网的稳定运行具有十分重要的意义。
以往发生故障都是采用人工分析，效率低、耗时长，且分析结果的准确性与人的经验直接相关，因此无法满足实际需求。随着人工智能技术的发展，用机器取代人工是大势所趋。人工智能技术需要大量的训练样本作为数据基础，而直流系统真实发生的故障较少，目前尚无直流系统故障样本库。
基于pscad**软件，本文首先研究一种自动转换技术，实现用户自定义模块与工程现场每台控制保护装置的一一对应，提升模型的准确度；其次制定用户自定义模块的标准化建模流程，提高**建模效率；然后采用共享内存传输技术，实现控制保护模块之间的信号传输，构建与实际工程一致的控制保护结构；开发自动化试验技术，结合pscad的**集运算功能，实现pscad**试验的自动化和智能化，从而提高**试验效率，降低**技术的应用门槛；最后以锡盟—泰州直流工程为例，构建直流系统故障样本库，通过对比试验验证样本库的有效性和可行性。
1 直流故障样本库构建方法
1.1 样本库构建方法
首先，建立直流系统高精度**模型，确保故障样本库数据源的准确性；其次，确定直流故障分区和故障特征量；然后，利用自动生成技术模拟不同工况、不同区域、不同类型的直流系统故障，生成大批量故障特征**数据；最后，构建直流系统总的故障样本库。直流故障样本库构建流程如图1所示。
图1 直流故障样本库构建流程。
1.2 直流系统高精度模型
由于直流系统控制保护功能十分复杂，现有**模型多为手动搭建，建模工作量大，建模时对原有控制保护逻辑进行简化处理，只保留一些核心逻辑，缺少对硬件滤波、通信规约、顺控等相关模块的模拟，导致所建模型与实际控制保护逻辑存在较大差异，进行故障模拟时，交直流电气量难以精准复现，不满足样本库高精度建模的需求。同时，手搭模型建模周期长，搭建一个直流系统**模型需要4～6个月时间，建模效率低。
因此，本文开发自动转换技术，通过模块化设计、标准化流程，可在1～2个月完成一个与现场实际工程程序一致的直流系统高精度**模型，快速提升了建模效率、提高了**精度。此外，该方法具有通用性，不仅可以用于pscad**平台，还可以用于adpss、hypersim**平台。
首先，根据信号采样、硬件低通滤波、脉冲生成等底层硬件功能进行**功能块移植，同时按照通信规约、任务调度等制定工程程序无缝自动转换规则；然后，根据控制保护装置分类，将现场实际程序依照规则转换成**系统对应的可识别的**；接着，通过调用单台装置对应的入口函数，将**系统可识别**自动转换成pscad用户自定义模块；最后，通过共享内存传输技术，实现控制保护模块与一次系统和人机操作平台的信号交互，从而形成一个完整的直流系统**模型。直流系统建模流程如图2所示。
图2 直流系统建模流程。
1.3 直流故障分区与特征量提取
根据直流保护的覆盖区域和工程经验，将保护区域分为阀区、极区、双极区、直流滤波器区、换流变区、直流线路区，每个区设置不同的故障点，根据故障点位置和对应的保护策略，以及保护测点电气量的变化特性，研究故障定位策略，确定提取的特征量。直流系统保护分区如图3所示。
图3 直流系统保护分区。
1.4 自动化试验技术
直流系统**模型十分庞大复杂，目前进行**试验时，需要用户手动进行工况修改、故障参数设置、录波量设定等很多重复性劳动。为人工智能算法模型提供训练的样本库需要几万甚至几十万的**数据，全部手动操作不仅容易出错，而且效率极低，很难短时间完成。因此，本文开发自动化试验技术，减少**过程中的人工干预环节，提升**过程的自动化和智能化。
首先，对pscad自动化库功能进行深入研究，为实现自动化功能提供可行性；然后，将**模型中参数设置、故障更改等需要人为操作的环节编写成python**形成完整有效的脚本；最后，通过python脚本调用pscad函数，完全控制pscad程序和**工作过程，从而在无人工干预的情况下自动完成参数设置、模型运行和**数据收集的目标。
同时，深入研究pscad**集运算功能，将多个**模型添加到同一个**集中并行运行，使每个**模型被分配到单独的cpu执行，充分利用cpu多核特性，提高**效率，推进**技术的深入应用。自动化试验技术流程如图4所示。
图4 自动化试验技术流程。
2 直流故障样本库**系统
2.1 模型搭建
锡盟—泰州工程是世界上首个额定容量达到1000万kw、受端分层接入500kv/1000kv交流电网的±800kv特高压直流工程。本文以该工程为例搭建高精度**模型。
首先，按照主接线图和工程主回路参数搭建一次系统；其次，通过自动转换技术，将工程现场的控制保护程序直接转换成pscad控制保护模块；然后，根据现场运行人员监控系统搭建人机操作平台，实现**模型与现场实际工程一一对应；最后，将一次系统模型和二次控制保护模型进行合并调试，确保**模型与现场实际工程故障特性基本一致，误差控制在5%之内，为故障样本库的有效性和准确性奠定基础。锡盟—泰州pscad模型拓扑如图5所示。
图5 锡盟—泰州pscad模型拓扑。
2.2 **波形对比
为了检测样本库**数据的准确性，需要在同等试验条件下，将典型故障的样本库波形和现场试验波形进行对比分析。以下试验波形中，蓝色波形为现场试验波形，红色波形为样本库波形。
1）阀组高压侧接地故障
试验说明：接线方式为大地回线，功率方向为功率正送，站间通信正常，电压等级为极一800kv，控制模式为单极功率控制，功率水平为0.1p.u.（500mw）。
故障说明：故障位置为逆变站极一阀组高端出口处金属接地，故障时间为100ms，接地电阻0.01ω。逆变站阀组高压侧接地故障试验波形如图6所示。
图6 逆变站阀组高压侧接地故障试验波形。
故障开始后，极差保护阀差保护立即动作，发出极闭锁命令，极一双阀组闭锁。故障前，样本库试验与现场试验的直流电流分别为610a、614a，误差为0.65%；直流电压分别为796kv、795.2kv，误差为0.1%。故障过程中，直流电流最大值分别为6610a、6380a，误差为3.6%；直流电压最小值分别为-107kv、-102kv，误差为4.9%；故障稳定后，直流电流、电压均为0。
2）直流线路故障
试验说明：接线方式为大地回线，功率方向为功率正送，站间通信正常，电压等级为极一800kv，控制模式为单极功率控制，功率水平0.1p.u.（500mw）。
故障说明：故障位置为直流线路首端金属接地，故障时间100ms，接地电阻0.01ω。直流线路首端接地故障试验波形如图7所示。
图7 直流线路首端接地故障试验波形。
故障开始后，经过150ms的去游离时间，线路行波保护和电压突变量保护动作，控制系统进入重启过程。故障前，样本库试验与现场试验的直流电流分别为624a、623a，误差为0.16%；直流电压分别为799kv、802kv，误差为0.37%。
故障过程中，直流电流最大值分别为12 150a、12 460a，误差为2.5%；直流电压最小值分别为0kv、0kv，误差为0%；故障稳定后，直流电流分别为633a、630a，误差为0.48%；直流电压分别为796kv、798kv，误差为0.25%。
3）交流系统故障
试验说明：接线方式为大地回线，功率方向为功率正送，站间通信正常，电压等级为极一800kv，控制模式为单极功率控制，功率水平为1p.u.（5 000mw）。
故障说明：故障位置为逆变站接入高端阀组的520kv交流系统a相金属接地，交流系统短路电流为63ka，故障时间100ms，接地电阻0.01ω。交流系统单相接地故障试验波形如图8所示。
图8 交流系统单相接地故障试验波形。
故障开始后，高端阀组电压立马跌到0kv左右，直流线路电压降到400kv左右，电流从6000a上升到10000a左右，逆变站高端阀组阀保护检测到任一桥发生换相失败，发出增加熄弧角命令。故障结束后，电流电压逐渐恢复。
故障前，样本库试验与现场试验的直流电流分别为6240a、6 290a，误差为0.79%；直流电压分别为774kv、770kv，误差为0.52%。故障过程中，直流电流最大值分别为9460a、9890a，误差为4.3%；直流电压最小值分别为273kv、260kv，误差为5%；故障稳定后，直流电流分别为6350a、6430a，误差为1.2%；直流电压分别为769kv、757kv，误差为1.5%。
通过分析试验1）～3）的结果可以发现，样本库波形和现场试验波形变化趋势和幅值总体上一致。故障前和故障后的稳态误差保持在2%以内，故障过程中的暂态误差保持在5%以内，因此可以说明样本库波形是有效的，这种构建直流故障样本库的方法是可行的，可为后续训练人工智能算法模型提供支持。
3 结论
本文提出了基于自动化试验技术的直流系统故障样本库构建方法，将其应用于锡盟—泰州直流**模型进行测试，通过自动生成技术模拟锡盟—泰州工程不同工况、不同区域、不同类型的直流系统故障，生成大批量故障特征**数据，从而构建了锡盟—泰州工程直流系统故障样本库。为了验证样本库波形的有效性和准确性，将其与现场试验波形进行对比，结果显示两者高度吻合。
本文所提方法不仅可以用于pscad**平台，还可以用于adpss、hypersim**平台，具有很好的推广价值。生成的故障样本库结合直流系统智能故障诊断技术进行应用，不仅弥补了人工识别故障速度慢、准确率低的缺陷，提高了故障分析、判别、排除速度，还可以进行直流工程的故障重现及运维人员的专业化培训，具有很高的实用性和良好的推广前景。
本工作成果发表在2023年第8期《电气技术》，*标题为“基于自动化试验技术的直流系统故障样本库构建方法”，作者为李艳梅、魏巍 等。
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