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摘要：为了全面诊断智能变电站的故障和提高变电站的可靠性，在分析报文協议、网络拓扑、通信关系、审计数据等基础上提出了一种综合的智能变电站故障诊断技术，它集成了变电站协议分析、基于简单网络管理协议的故障诊断、主动探测、故障原因分析及定位等技术。仿真试验表明，该技术可以快速定位变电站的各种故障，帮助运维人员诊断和排除故障。
关键词：智能变电站;故障诊断;协议分析;主动诊断
目前建设的智能变电站实现了信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，也具有一定的故障诊断能力，但局限于单装置设备的自检测，因此其故障诊断能力有限，主要表现在以下方面：一是其故障诊断是独立的局部的，不具系统性;二是单装置的故障诊断仅能找到故障发生的直接原因，而不是根本原因;三是故障诊断的信息输出是分散的，无集中的故障诊断平台和接口，给变电站运行维护带来不便。鉴于上述问题，有必要研究基于整站信息融合的故障诊断技术和系统，当故障发生时，能快速诊断和定位故障，为智能变电站的可靠运行提供保障，防止不可预期的安全事件发生。
1 故障诊断系统的结构
智能变电站故障诊断系统分为数据采集、数据分析和诊断、故障诊断结果输出三大部分，如图1所示。数据采集是智能变电站故障诊断的基础，采集的数据包括站内网络协议报文、设备配置信息、网络设备日志、简单网络管理协议（Simple Network Management Protocol， SNMP）管理信息库（ Management InformationBase， MIB）等;数据分析和诊断是智能变电站故障诊断的核心，通过站内网络协议自动化分析、主动报文探测、SNMP报文分析、网络故障定位等技术实现站内网络故障报警;故障诊断结果输出是人机接口的故障信息展示[1]。
2 智能变电站故障诊断关键技术
2.1 数据采集技术
智能变电站故障诊断系统对站内的设备配置信息、网络协议报文、设备日志等数据进行采集，通过对网络数据包捕获和过滤、网络设备日志统一收集和规范化处理以及SNMP协议分析处理技术，获取基础的分析数据。
2.1.1 网络协议报文采集
网络协议报文采集就是捕获和过滤站内网络上的各种协议报文，如面向通用对象的变电站事件（Generic Object Oriented Substation Event， GOOSE）报文、采样测量值（ Sampled Measured Value， SMV）报文、SNMP报文、syslog报文等。
2.1.2 网络设备日志采集
网络设备日志采集通过接收网络交换机、电力智能电子设备（Intelligent Electronic Devices.IED）、防火墙等发出的syslog报文，经过规范化处理后，获取设备的故障信息，如通信链路失败、通信链路恢复、CPU占用高、内存可用率低、设备电源故障、设备风扇故障、报文阻断报警、攻击告警等信息。
2.1.3 SNMP 信息采集
SNMP分析处理技术包括SNMP轮询技术、SNMP Trap技术以及基于SNMP的网络拓扑发现技术。SNMP轮询就是网络管理工作站（NetworkManagement Station， NMS）向代理Agent 发出查询SNMP MIB树的指令，获取各种网络报文流量、通信链路状态、系统资源使用率等有用信息。SNMP Trap技术则是管理工作站接受来自Agent 以Trap方式主动上报的信息，如系统开机、系统重启、通信链路失败、通信链路恢复正常、端口流量等[2]。基于SNMP的网络拓扑发现技术则是采集Bridge MIB"的连接信息，获取节点和节点之间的连接关系。
2.2 变电站网络协议分析技术
根据IEC 61850标准分层的变电站结构，在逻辑层次上，变电站通过过程层网络（GOOSE网、SMV网）连接过程层、间隔层设备，通过变电站层网络连接间隔层和变电站层设备。在过程层网络上传输着两类极其重要的信息：SMV采样值报文和GOOSE报文。前者实现电流、电压交流量采样值的上传，后者实现开关量的上传及分合闸控制量的下行。因此，网络协议分析主要针对GOOSE报文、SMV报文、制造报文规范（Mannfacturing Message Specification，MMS）报文进行分析。
2.2.1报文解码
在捕获站内网络报文后，将数据包逐层拆封，获取不同层次协议的信息。对数据包进行字段解码，可识别非正常的协议应用、伪造的数据包、错误的参数设置等。因此通过对数据包解码、分析和归类，可发现特定的设备故障和协议错误等。
2.2.2报文关联性分析
根据数据包的特征、前后时间戳的关系、不同协议的分布状况、网络流量、协议的字节数、每种协议中各种不同类型的帧统计、报文的先后次序关系等信息来发现网络故障。
2.2.3物理会话分析
网络协议分析提供详细的物理连接会话信息，由此可生成站内网络物理会话的矩阵关系图，从而可以得出各种保护装置、智能终端、合并单元等设备的通信关系，从矩阵关系图中可分析出多余的通信、丢失的通信和异常的信息流等。
2.2.4 网络流量分析
对采集的网络协议报文进行分析统计，选取合适的指标对网络流量进行异常检测。可选取的分析指标有：广播流量、组播流量、节点流量、MAC端点的流量、VLAN流量、特定协议流量、网络接收流量、网络发送流量、网络接收数据包、网络发送数据包。
通过采集智能变电站系统的运行信息，综合采用变电站协议分析技术、主动探测技术、基于SNMP的网络故障诊断技术和故障树分析技术诊断和定位变电站故障，提高了智能变电站的可靠性，同时帮助运维调试人员快速定位和排除故障。
参考文献：
[1]张可， 田皞， 段晓雪，等. 智能变电站故障检修系统运维技术研究[J]. 电网与清洁能源， 2019， 035（010）：56-61.
[2]董游. 智能变电站设备运行维护和检修技术探讨[J]. 百科论坛电子杂志， 2019， 000（003）：374.
关键词：智能变电站;故障诊断;协议分析;主动诊断
目前建设的智能变电站实现了信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，也具有一定的故障诊断能力，但局限于单装置设备的自检测，因此其故障诊断能力有限，主要表现在以下方面：一是其故障诊断是独立的局部的，不具系统性;二是单装置的故障诊断仅能找到故障发生的直接原因，而不是根本原因;三是故障诊断的信息输出是分散的，无集中的故障诊断平台和接口，给变电站运行维护带来不便。鉴于上述问题，有必要研究基于整站信息融合的故障诊断技术和系统，当故障发生时，能快速诊断和定位故障，为智能变电站的可靠运行提供保障，防止不可预期的安全事件发生。
1 故障诊断系统的结构
智能变电站故障诊断系统分为数据采集、数据分析和诊断、故障诊断结果输出三大部分，如图1所示。数据采集是智能变电站故障诊断的基础，采集的数据包括站内网络协议报文、设备配置信息、网络设备日志、简单网络管理协议（Simple Network Management Protocol， SNMP）管理信息库（ Management InformationBase， MIB）等;数据分析和诊断是智能变电站故障诊断的核心，通过站内网络协议自动化分析、主动报文探测、SNMP报文分析、网络故障定位等技术实现站内网络故障报警;故障诊断结果输出是人机接口的故障信息展示[1]。
2 智能变电站故障诊断关键技术
2.1 数据采集技术
智能变电站故障诊断系统对站内的设备配置信息、网络协议报文、设备日志等数据进行采集，通过对网络数据包捕获和过滤、网络设备日志统一收集和规范化处理以及SNMP协议分析处理技术，获取基础的分析数据。
2.1.1 网络协议报文采集
网络协议报文采集就是捕获和过滤站内网络上的各种协议报文，如面向通用对象的变电站事件（Generic Object Oriented Substation Event， GOOSE）报文、采样测量值（ Sampled Measured Value， SMV）报文、SNMP报文、syslog报文等。
2.1.2 网络设备日志采集
网络设备日志采集通过接收网络交换机、电力智能电子设备（Intelligent Electronic Devices.IED）、防火墙等发出的syslog报文，经过规范化处理后，获取设备的故障信息，如通信链路失败、通信链路恢复、CPU占用高、内存可用率低、设备电源故障、设备风扇故障、报文阻断报警、攻击告警等信息。
2.1.3 SNMP 信息采集
SNMP分析处理技术包括SNMP轮询技术、SNMP Trap技术以及基于SNMP的网络拓扑发现技术。SNMP轮询就是网络管理工作站（NetworkManagement Station， NMS）向代理Agent 发出查询SNMP MIB树的指令，获取各种网络报文流量、通信链路状态、系统资源使用率等有用信息。SNMP Trap技术则是管理工作站接受来自Agent 以Trap方式主动上报的信息，如系统开机、系统重启、通信链路失败、通信链路恢复正常、端口流量等[2]。基于SNMP的网络拓扑发现技术则是采集Bridge MIB"的连接信息，获取节点和节点之间的连接关系。
2.2 变电站网络协议分析技术
根据IEC 61850标准分层的变电站结构，在逻辑层次上，变电站通过过程层网络（GOOSE网、SMV网）连接过程层、间隔层设备，通过变电站层网络连接间隔层和变电站层设备。在过程层网络上传输着两类极其重要的信息：SMV采样值报文和GOOSE报文。前者实现电流、电压交流量采样值的上传，后者实现开关量的上传及分合闸控制量的下行。因此，网络协议分析主要针对GOOSE报文、SMV报文、制造报文规范（Mannfacturing Message Specification，MMS）报文进行分析。
2.2.1报文解码
在捕获站内网络报文后，将数据包逐层拆封，获取不同层次协议的信息。对数据包进行字段解码，可识别非正常的协议应用、伪造的数据包、错误的参数设置等。因此通过对数据包解码、分析和归类，可发现特定的设备故障和协议错误等。
2.2.2报文关联性分析
根据数据包的特征、前后时间戳的关系、不同协议的分布状况、网络流量、协议的字节数、每种协议中各种不同类型的帧统计、报文的先后次序关系等信息来发现网络故障。
2.2.3物理会话分析
网络协议分析提供详细的物理连接会话信息，由此可生成站内网络物理会话的矩阵关系图，从而可以得出各种保护装置、智能终端、合并单元等设备的通信关系，从矩阵关系图中可分析出多余的通信、丢失的通信和异常的信息流等。
2.2.4 网络流量分析
对采集的网络协议报文进行分析统计，选取合适的指标对网络流量进行异常检测。可选取的分析指标有：广播流量、组播流量、节点流量、MAC端点的流量、VLAN流量、特定协议流量、网络接收流量、网络发送流量、网络接收数据包、网络发送数据包。
通过采集智能变电站系统的运行信息，综合采用变电站协议分析技术、主动探测技术、基于SNMP的网络故障诊断技术和故障树分析技术诊断和定位变电站故障，提高了智能变电站的可靠性，同时帮助运维调试人员快速定位和排除故障。
参考文献：
[1]张可， 田皞， 段晓雪，等. 智能变电站故障检修系统运维技术研究[J]. 电网与清洁能源， 2019， 035（010）：56-61.
[2]董游. 智能变电站设备运行维护和检修技术探讨[J]. 百科论坛电子杂志， 2019， 000（003）：374.