摘要：文章综述了目前的应用时序信息约束的电网故障诊断方法，包括时序 petri 网、时序贝叶斯网法、优化方法、专家系统法，对这些方法进行了简要介绍，并且分析了这些方法各自的特点。总结了当前故障诊断常用的数据源类型，包括来自 SCADA/EMS 系统的远动报文和事件顺序记录（SOE）信息和数字故障录设备的故障录波信息。
关键词：电网故障诊断；时序；研究现状.
现代信息技术的发展，给电网故障诊断带来了两方面变化：一方面，基于微电子技术的数字式装置的应用，数字式保护和以向量测量单元（PMU）为基础的广域测量系统（WAMS）等设备可以储存数据和实现数据通信；另一方面，由于各种监控设备对本装置内部监视信息内容的不同、数据输出的格式不同，造成了各 IED 装置信息在没有实现规范整合前，信息只能局部、分散地描述电网故障的情况，这对于运行人员及时准确地掌握故障发展情况而言是不利的。
因此，电力系统故障诊断作为电网中的辅助决策系统也就应运而生了，它的任务是在电网出现故障状态时，对电网调度中心所获取的不同类型信息进行调用和处理，以达到在适当的时候将适合的信息提供给最需要的人[1]的目的。目前，国家电网公司已明确将故障信息系统的建设列入电网二次系统规划范畴，并要求在比较短的时间内实现 220kv以上电网 90%的系统覆盖率[2]。
基于全球定位系统（GPS）授时的事件顺序记录（SOE）信息，能够识别出事件发生的先后顺序，这为更充分地利用设备报文中的时序性信息提供了客观条件。如何利用这些时序信息，形成约束条件应用到电网故障诊断中，以解决故障诊断中的多解问题已成为了近年来的一个热门问题。
1 计及时序的电网故障诊断常用方法
1.1 Petri 网
Petri网是用图形和矩阵运算对电力系统进行静态结构和动态行为分析的方法，它对描述系统中进程或部件的顺序、并发、冲突以及同步等关系有着良好的适用性[3]。文献[4]在各子网模型中，首先进行初始动作概率赋值，然后做时序检查并修正初始动作概率，逆向诊断推理，最后进行分层分子网的电网故障诊断模糊 Petri 网的诊断推理，找到故障元件。文献[5]利用基于继电保护时空二维定值进行元件故障诊断的新思路，建立了基于petri网理论的元件（线路，母线，变压器等）引出线诊断模型网模型，准确地模拟了保护逻辑配合关系，便于编程。
文献 [6] 使用了基于时间约束 Petri 网的电网警报信息处理方法（PNWTC 算法），PNWTC 算法对各个元件的各时间约束通路逐一验证警报信息，验证完成后剩下的即为诊断结果。
1.2 贝叶斯网络
用贝叶斯网络拓扑模型解决概率推理的问题有很大优势，被认为是目前不确定性知识表达领域中最有效的模型之一。
时 序 贝 叶 斯 知 识 库（temporal Bayesian knowledge bases，TBKB）能够清晰表达多个事件之间的时序约束关系，并具备贝叶斯网络的推理能力。文献[7]考虑到继电保护信息可能存在的畸变，根据元件的蕴含时序属性贝叶斯网络模型，得到相应的时序规则，将继电保护信息完备化，然后利用贝叶斯网络 进行推理，判断出保护装置的拒动、误动，输出最终诊断结果。
文献 [8] 在文献[7]的基础上考虑了信息异常与时标出错的情况。提出了通过时序约束检查找到可能时标出错或误动的保护、断路器，然后运用贝叶斯反向推理诊断出故障元件（若故障的概率大于 0.6，则该元件故障）。文献[9]考虑了故障结点的继电保护装置动作在时间上的关系，对实际的电力系统，依据元件间的继电保护动作上的关系，建立元件在发生故障时的时序排列的继电保护信息表。根据表中的信息的时序性，建立继电保护示意图和元件在蕴含时序属性情况下的贝叶斯网络的拓扑结构图，进行贝叶斯推理运算。
1.3 基于计及时序的优化技术方法
文献 [10]在传统的基于优化方法的电网故障诊断建模方法的基础上，在对保护和断路器动作状态进行解析时，加入了时序信息，利用基于时序表征的元件故障状态变量和时间区间内的动态关联路径，来建立电网故障诊断解析优化模型。文献[11]针对以往的电网故障诊断存在的缺陷，比如，诊断结果中往往会出现故障元件相同，但发生的时序信息不同的多解情况，简单地对保护动作进行解析无法准确描述现代电力系统复杂特性的问题。通过基于时序信息的故障假说，以及包含时间特征的动态关联路径，建立了计及警报信息时序特性的电力系统故障诊断的解析模型。解决了上述缺陷。
1.4 专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。
它利用计算机技术将相关专业领域的理论知识和专家的经验知识融合在一起，通过数据库、知识库、推理机、人机接口、解释程序和知识获取程序的有机连接，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，可以起到专家助手的作用[12]。文献[13]
通过线性时态逻辑公式表示典型事件序列和模拟量状态变化序列中的时序约束条件，建立了典型故障情况下的典型事件序列，通过线性时态逻辑公式表示典型事件序列和模拟量状态变化序列中的时序约束条件，系统地建立起了时态推理模型，将时态逻辑技术和模拟量信息引入到传统的专家系统中，使系统在信息存在畸变的条件下也可以得到准确的诊断结果。
文献[14]针对以往的诊断方法中，根据故障中是否存在保护和断路器发生误动拒动，无法区分是保护错误动作还是确实发生了多个设备故障的问题。生成了基于时序事件模式匹配的保护和断路器动作序列，以进行时序事件模式匹配来确定故障设备。
2 电网诊断的数据源
2.1 来自静态安全监视和控制系统的信息源
SCADA 的信息基本可分为远动报文和事件顺序记录（SOE）信息[1]。SOE（事件顺序记录）信息包含了事件量变化的 动作时序，是变电站远动终端（remote terminal unit，RTU）将现场设备状态的变化（数字量）按照发生的时间先后顺序记录下来，加上RTU时标后按规约拼装传送到调度主站和变电所，若变电站之间严格采用 GPS 作为同步源，理论上讲电网上各点不同事件量的时序误差可以在 4ms 以内。文献[15]利用规约解析了SOE信息，将故障过程描述为一个四元组的事件序列。
2.2 来自故障录波设备的信息源
20 世纪 90 年代初期，作为电网事故分析主要手段和依据的数字式故障录波器实现了很强的数据处理和分析能力，并具备了利用通信载体实现了向电网调度中心进行远程数据传输的功能，从而为电网故障诊断提供了大量准确可用的故障录波数据。当系统发生复杂故障且伴随着断路器和继电保护信息存在误报漏报等情况发生时，基于断路器和继电保护动作信息的诊断方法已不能得出准确的结果。文献 [16] 对从故障录波设备获取的数据进行处理，形成三种故障判据，应用到专家系统中较好地解决了上述缺陷，具有一定的实用价值。
3 结语
如何充分利用现有的数字式保护、故障录波器、PMU等设 备提供的故障信息，来进行故障诊断，将故障信息及时提供给运行人员，一直以来是电网故障诊断的重要目标。本文对计及时序的电网故障诊断方法进行了综述，通过总结现有的常用方法和数据源种类，力图陈述清楚该研究方向上的进展情况，为下一步的电网故障诊断研究提供新的思路。
参考文献：
[1] 高翔, 张沛超, 章坚民. 电网故障信息系统应用技术[M].
中国电力出版社,2006.
[2] 李会彬. 邢台电网故障信息系统的研究与开发[D]. 华北电力大学（河北）, 2008.
[3] 吴哲辉著. Petri 网导论[M].北京:机械工业出版社, 2006[4] 童晓阳, 谢红涛, 孙明蔚. 计及时序信息检查的分层模糊Petri 网电网故障诊断模型[J]. 电力系统自动化, 2013(6):63-68.
[5] 石璐. 基于 Petri 网理论的电网故障诊断方法与技术[D].
山东大学, 2010.
[6] 杨健维, 何正友. 基于时间约束 Petri 网的电网警报处理及故障诊断[J]. 电力系统保护与控制, 2012(1): 77-84-90.
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