摘要：在我国工业水平不断提高的背景之下，人们对用电量和用电的质量的要求不断提高，变电站设备的结构也开始日趋复杂，发生缺陷的位置以及时间都具有不确定性。现阶段我国对电网故障进行事后分析主要是以手动分析为主，缺乏将大量历史录播数据综合分析的手段。本文将指出变电站继电保护故障排除方式，对变电站继电保护分析平台进行介绍，最后指出变电站继电保护分析平台的关键技术。
关键词：变电站 继电保护 分析平台 技术
引言：继电保护是在电力系统当中对电网系统进行监视，测量，控制和保护的自动保护装置。电站的继电保护能够及时发现电脑系统当中发生故障的电气元件，同时能够对运行不正常的电器元件起到警示作用，自动将这些运行发生故障的电气元件从电网当中清除，避免元件继续遭到损坏，同时还能够保证其他元件的正常工作，保证电脑系统的稳定运行。继电保护不仅仅是事故处理和反应装置，同时还能够实时监控电力系统的运行情况，针对运行状态异常的设备向有关人员发出相关的信号，提醒工作人员及时采取处理措施。
一、变电站继电保护故障排除方法
（一）替换法
替换法是变电站继电保护排除故障的时候经常使用的方法，主要是采用质量与性能较为优质，并且规格完全相同的元件去替换疑似有故障的继电保护元件，从而对元件是否存在故障做出精确的判断。如果继电保护元件存在故障，需要及时进行重新更换。
（二）短接法
在大多数的变电站继电保护排除故障工作当中，短接法只适应于小范围内的故障排除。具体进行操作的时候需要用接线将回路当中的某一部分接为短接，紧接着再进一步判断故障可能出现的范围，从而一步一步地缩小故障存在的范围，最后再用其他的故障排除方式对故障进行精确地定位。
（三）顺序检查法
顺序检查法经常使用在变电站继电保护装置调试阶段的故障排除当中。在具体操作的时候，首先需要对外部进行检查，紧接着在检查继电保护装置各个元件的绝缘性能，以及装置中所用到的仪表的定值与初始值。接下来需要测试继电保护装置电源的性能，最后检查整个继电保护装置线路的连接是否正常。顺序检查法可以从源头上找出继电保护装置发生故障的位置，对杜绝继电保护装置的故障具有很重要的意义。
（四）参照法
参照法，主要是比较正常与非正常设备的技术参数，从而从对比结果当中找到继电保护装置发生的故障点，一般情况下参照法更加适用于检查认为是继电保护装置的接线错误，或者是仪表类设备的定值调研过程当中发现测试值与预想值之间存在的差距较大，但是又不能清楚的了解测试值与预想值不同的具体原因。例如在对继电保护装置中的继电器进行预定值校验的时候，在校验的过程当中发现其中一只继电器的测试值与预想值之间的差距很大，但是又不能立即去调整继电器上的刻度值，同时也不能立即否认继电器的性能已经发生故障，这时就可以用同样的继电器采取同样的措施，将它们之间的技术参数进行比较，从而找出故障发生的具体位置。
二、变电站继电保护分析平台介绍
（一）变电站继电保护分析平台简介
变电站的继电保护分析平台主要包括装置信息、运行信息、保护动作分析、事故原因推演、保护逻辑优化、缺陷分析以及消缺建议这几部分板块。平台可以通过对数据进行采集以及处理，再提取其波形以及对比其模型从而得出分析对结论。数据采集处理主要里用的是现有站端系统进行，在将数据实时地传送到平台的后台提取其波形，并且对比模型。在提取波形以及对比模型的时候主要是应用一种基于支持向量机分类技术的故障原因诊断方法。
（二）数据采集处理
变电站继电保护分析平台在采集以及保护运行数据的时候主要应用的是战端故障录波器，比如在进行实时电流电压以及动作信息的采集，通过保护子站系统采集录播文件，同事收集装置信息以及定值、压板投入等信息进行核实和对比，同时还需要将这些数据通过数据缓冲区、数据仓库以及数据市场进行数据储存以及预处理。
（三）波形提取以及模型比对
变电站继电保护分析平台的波形提取以及模型比对主要是运用了基于SVM的故障诊断方式，这种方式不仅仅可以针对单个录播文件进行独立地分析，同时还可以将所有的录播数据从整体上进行综合考虑，对隐藏在海量录播文件当中确定的规律和模式都能够进行深度觉察，从而有效地对电网运行人员快速判断故障异常相位以及故障的原因起到了辅助作用，便于工作人员及时采取针对性的保护措施。SVM建立在统计学习VC维理论和结构风险最小原理基础上的识别方法，可以有效地解决小样本、高维数以及非线性等学习问题，并且还能够解决人工神经网络学习合理结构难以确定以及存在局部最优等明显的缺陷，可以有效地提高学习方法的泛化能力，还能够对多类别进行故障原因的识别，同时大大地提高了故障时别的速度和效率，提高了识别的精确度。
三、关键技术
（一）SVM技术
基于SVM的分类技术主要是建立在严密的数理统计理论之上的新型分类方式，基本原理是通过使用内积函数定义的非线性变化，从而将输入空间变换高维特征空间，在这个高维空间当中寻找输入变量以及输出变量之间的一种线性关系。SVM技术采用的是结构风险最小化的原则，从而将问题转化为一个凸二次优化问题，从而使得计算的复杂性大大降低，提高了得到的结果是全局最优解的可靠性，使得分类模型的精确度大大提高，使得分类方法当中的小样本、非线性以及高维数等实际问题得到了有效地解决。
（二）基于SVM的录波故障原因诊断算法
基于SVM的录波故障原因诊断算法主要包括数据的抽取、训练样本数据构造以及多类别的故障原因模型训练和故障原因诊断等较为关键的步骤。基于SVM的录波故障原因诊断算法
的主要流程是数据抽取、数据探索与预处理、建模与诊断、结果与反馈等。在每一个步骤当中应当根据应用的层级分为离线建模以及在线实时应用两个部分，这两个部分在不同步骤的处理方式当中都存在的差异。需要注意的是在特征提取当中，由于原始数据为生数据，所以在进行建模训练之前，要将生数据转换为输数据（特征数据）。这种方式可以引用小波分析技术对录播信号在各个频率波段当中的特征进行提取。
结束语：在计算机硬件不断发展的时代当中，微机保护硬件也在不断的进步，继电保护技术也在逐渐向着计算机化，网络化，智能化发展。变电站继电保护分析平台通过将大量的历史录播数据综合分析的手段，将其形成了能够对运行人员理解电网状态知识起到辅助作用的预防措施，同时这种预防措施还能够及时识别到变电站继电保护系统当中发生的故障，从而尽快采取相应的解决措施，为之后的预测打下了基础。基于支持向量机的方法适用于具有维度完备数据样本，数据特征可提取以及样本类别信息一致的应用场景。这种方法对测试的数据具有敏感性，并且能够对非线性问题没有通用解决方案，必须谨慎的选择核函数进行处理。
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