０ 引言
隨著智能變電站技術的應用，電網的復雜度和安全性要求日益提高［１］，作為對電網安全起保護作用的繼電保護裝置越來越復雜，對繼電保護測試也提出了更高的要求。傳統的人工測試，不僅效率低下，而且容易因人為因素增加測試數據漏填、 誤填， 以及測 試 項 目 缺 項、 漏 項 的 風險［２］。近年來，人工智能技術和理論不斷成熟，在電力系統中應用范圍也越來越廣。將人工智能技術相關的計算機互聯網、自動化仿真、專家系統、大數據云平臺技術與繼
電保護測試相互融合，進而提高繼電保護測試工作效率和水平，研究高效的人工智能繼電保護自動測試專家系統顯得尤為迫切。本文主要對繼電保護裝置的人工智能自動測試專家系統開發與應用進行了深入研究，提出一種人工智能繼電保護自動測試平臺架構方法。該平臺在實現上采用層次化、模塊接口標準化的設計思想，根據被測裝置的測試要求快速高效地生成裝置測試方案［３］；基于計算機互聯網技術，大數據云平臺的全生命周期管理，研究實時邏輯圖展示技術，實現人工智能測試過程可視化，達到簡化測試過程、規范測試數據、縮短測試周期、提高測試質量的目的。
１ 人工智能自動測試專家系統平臺設計理念
長期以來根據智能電網各廠家繼電保護裝置現場調試經驗，提煉出標準的測試方法和測試流程［４］，總結出繼電保護人工智能自動測試須滿足以下基本條件：測試流程規范化、系統各模塊接口標準化、測試的閉環性、測試報告格式的標準化及測試系統必須具備良好的可擴展性。整體架構分為硬件結構和軟件結構兩部分，硬件架構采用了繼電保護裝置自動測試平臺的閉環自動測試硬件網絡環境布局，實現人工智能測試控制端與智能數字測試儀、被測裝
置的測試鏈路的搭建。軟件架構基于互聯網云技術，具有云存儲、云計算的人工智能自動測試專家系統涵蓋了測試方案的自動生成、繼電保護裝置的自動測試，基于云技術的測試用例專家庫和測試報告庫等一系列技術。
１．１ 人工智能自動測試專家系統硬件架構
測試系統 硬 件 構 成 主 要 包 括 人 工 智 能 測 試 ＰＣ 控 制端、交換機、智能數字測試儀、數字被測裝置，在測試主機上安裝人工智能自動測試專家系統軟件，因此所有自動測試的控制均在測試主機上完成。測試主機與測試儀、繼電保護裝置經由交換機形成閉環測試的通信鏈路，測試儀和被測數字保護裝置之間通過光纖連接，其他回路通過電信號的網絡線連接。整體架構如圖１所示。
１．２ 人工智能自動測試專家系統軟件架構
測試終端上集成了人工智能自動測試專家系統軟件，是繼電保護裝置自動測試核心組成部分，采用分層次的設計思想。整個系統軟件架構設計如圖２所示。
系統軟件設計劃分為本地系 統、 云 測 試 服 務 和 云 存儲。自動測試專家系統包含測試儀器及其驅動、被測裝置的通信、測試流程的控制和管理。系統采用面向對象的設計思想，以及基于模塊化、分層次的系統架構方法［５］。
本地系統部分：以自動測試控制程序為核心，包含測試儀接口程序、保護裝置通信程序。自動測試控制程序從云端獲取并加載裝置測試方案，通過調用測試儀接口控制測試儀進行自動測試，根據測試方案中故障參數自動輸出測試故障，通過調用保護裝置通信程序與繼電保護裝置完成通信，實現讀取并解析上送的動作報文， 發出 遙 控 命令、讀定值、投退壓板等人工智能操作。
云測試服務部分：基于云平臺技術，包含測試報告管理服務、測試技術支持服務、測試用例開發服務、規約模板開發服務。測試報告管理服務具有對測試報告大數據人工智能查詢、統計和分析功能。測試技術支持服務通過計算機互聯網獲取遠程測試技術支持和協助。測試用例開發服務實現繼電保護裝置測試用例的編輯和人工智能生成。規約模板開發服務實現繼電保護裝置通信規約模板的開發和人工智能生成。
云存儲部分：基于云存儲技術，包含云端的測試報告庫、保護測試方法庫、 測試用例 專 家 庫、 傳 統 規 約 模 板庫。云存儲具有大數據全生命周期存儲功能，將檢測參數和結果數據保存至后臺數據庫，進行數據分析比較，建立數據溯源體系，繪制歷史曲線，預測生命周期，也為將來事故分析提供數據支撐。
２ 人工智能自動測試專家系統平臺功能設計
人工智能自動測試專家系統平臺實現智能電網繼電保護自動測試，包括自動測試控制模塊、標準源硬件驅動模塊、規約平臺通信模塊。
２．１ 自動測試控制模塊設計
自動測試控制模塊為平臺的核心，具有自動測試服務及部署于云端的測試技術支持服務。為被測繼電保護裝置自動測試流程的控制和實現，在自動檢測過程中提供友好的人機操作交流界面。測試時，根據電子作業指導書中被測裝置型號和測試要求，搜索云端的測試用例專家庫，加載測試用例。自動測試控制模塊按順序自動執行裝置測試用例中的項目，實時填寫測試結果并輸出標準測試報告。測試完成后，將測試報告存儲到報告庫中。測試過程中，出現測試不合格項目，測試人員通過互聯網云端連接遠程技術支持服務人員，獲取遠程協助完成測試。測試協助服務過程和發現的問題，系統以 “知識 ”的方式存入云端，形成測試知識庫，為測試用例開發技術提供知識。
２．２ 標準源硬件驅動模塊設計
標準 源 硬 件 驅 動 模 塊 設 計 為 可 擴 展 的 ＣＯＭ 接 口 或ＤＬＬ接口，提供給自動測試控制模塊調用，根據自動測試控制模塊發送的各檢測功能類型控制命令，控制標準源輸出檢測項目需要的電氣量，實現繼電保護裝置各種檢測功能的自動輸出。
標準源硬件驅動模塊采用 Ｗｉｎｄｏｗｓ消息機制或回調函數機制向自動檢測控制模塊發送標準源的各種檢測狀態，如連接成功、檢測開始、檢測停止、檢測異常等消息。
自動測試專家系統抽象歸納出各種繼電保護基礎測試功能單元，形成測試功能專家庫。庫中每個測試功能具有**的名稱和ＩＤ，并詳細定義了故障參數和結果參數，故障參數描述了測試功能故障的計算參數，結果參數描述了測試的結果定義。
２．３ 規約平臺通信模塊設計
規約平臺通信模塊設計為可擴展 ＣＯＭ 接口或 ＤＬＬ接口，通過ＩＥＣ６１８５０ ＭＭＳ協議和繼電保護裝置實現實時通信。規約平臺通信模塊解析自動測試控制模塊的通信命令，運行通信操作；接收繼電保護裝置上送的信息報文，進行報文數據解析和數據處理，根據處理后的數據生成規范化數據模型和測試結果數據。
規約平臺以云計算技術為基礎，包含保護裝置通信程序和部署于云端的規約模板開發服務。規約模板開發服務實現規約模板二次開發、人工智能生成，并存儲于云端形成規約模板庫，根據自動測試的要求智能選擇規約模板并返回給保護裝置通信程序。保護裝置通信程序具備開放的程序調用接口，通過標準化接口實現與繼電保護裝置的通信。自動測試程序與規約平臺通信模塊之間的調用關系流程如圖３所示。
２．４ 測試流程設計
自動測試控制模塊從云端獲取裝置測試方案，執行裝置測試方案中測試項目的自動測試， 測試流程詳細設計如下。
（１）測試前，電子化作業指導書嵌入 ＡＩ人工智能，指導安措、接線。開始測試時，只需按下測試按鈕，實現一鍵式智能自動測試，測試過程中無需人工干預，提高檢驗效率。
（２）自動檢測控制模塊根據檢測項目的參數計算公式設置，對參數進行計算，形成參數數據；調用標準源硬件驅動模塊接口，向標準源硬件驅動模塊傳入檢測功能參數數據，控制準源開始輸出。
（３）自動測試控制模塊調用規約平臺通信模塊開放的接口，控制規約平臺通信模塊與繼電保護裝置進行通信，接收并解析裝置報文，獲取報文數據，對數據按照回路進行歸類處理后發送給自動測試控制模塊。
（４）自動檢測控制模塊對從規約平臺通信模塊讀取的結果數據進行誤差計算和判斷，將計算、判斷結果實時寫入標準格式 Ｗｏｒｄ報告中。
３ 人工智能自動測試實時邏輯圖展示技術
３．１ 自動測試實時邏輯圖展示原理
人工智能自動測試專家系統將測試過程中壓板、控制字狀態、保護裝置啟動元件狀態、閉鎖元件狀態等以邏輯圖方式 展 示， 實 時 監 視 各 類 狀 態 量 信 息 并 實 時 可 視 化展示。
系統具有保護功能單元基礎邏輯圖庫，保存全部保護功能單元的基礎邏輯圖，從保護功能單元的原理出發，建立保護功能單元邏輯圖建模模型。保護型號邏輯圖庫，從保護型號出發，保存該保護型號的各種保護功能單元邏輯圖。邏輯圖二次開發模塊，編輯保護功能單元基礎邏輯圖庫，并根據保護型號，編輯保護型號的邏輯圖庫。通用通信規約平臺支持各種通信規約， 實現與被測保護裝置通信。圖形化的保護智能測試模塊， 加載保護型號 邏 輯 圖庫，控制測試儀輸出測試量，調用通用通信規約平臺實現與被測保護裝置通信，綜合測試儀的測試結果、保護通信獲取的保護數據量，用動態圖形展示保護功能單元的動作過程和邏輯。圖形化人工智能測試實時邏輯圖展示原理如圖４所示。
人工智能自動測試邏輯圖二次開發技術：從功能元件原理角度出發，綜合分析和抽象保護的功能元件原理，總結參與動作邏輯圖的元素及其特征， 建立動作邏輯圖模型，基于邏輯圖建模模型，研究邏輯圖的二次開發技術。建模模型元素包括保護故障 計 算 量、 定 值、 壓 板、 控 制字、外部信號、動作信號、測試儀故障量等。圖形化人工智能測試技術：結合測試儀的測試功能模塊和保護功能元件動作邏輯圖，驅動測試儀輸出測試故障量，同時調用通信規約平臺與被測保護裝置通信，獲取與邏輯圖相關的保護功能元件元素，以動態圖形的方式展示保護功能元件的動作行為和邏輯關系。保護功能元件邏輯
圖建模模型，是從保護原理角度進行的建模，實際測試過程中，需智能識別保護功能單元的實際數據模型（比如保護區段定值等）并與之建立動態綁定關系，從而展示實際功能的動作邏輯圖形。
３．２ 基于 Ｖｉｓｉｏ的邏輯圖建模方案
人工智能自動測試邏輯圖如圖５所示，基于 Ｖｉｓｉｏ形狀建模，邏輯圖圖元包括數據節點、邏輯運算節點、數據運算節點、數據流線、匯集點（流向分支節點）。
數據節點： 保 護 裝 置 定 義、 壓 板、 控 制 字、 保 護 動作、故障計算值、測試儀參數。邏輯運算節點：根據輸入的數據進行邏輯運算，邏輯運算包括 “與 ” “或 ” “非 ”。
數據運算節 點： 根 據 輸 入 的 數 據， 進 行 數 據 運 算 操作，計算表達式。
數據流線：數據流向。
匯集點（流向分支節點）： 一個數據流向多個 目 標 節點，為了繪圖美觀增加的中間節點，實現數據流向分支。
基于 Ｖｉｓｉｏ形狀以及邏輯圖節點分類，各節點屬性定義見表１。
３．３ 邏輯圖模塊過程算法設計
４ 結語
本文針對智能電網中繼電保護裝置領域的測試問題，提出一套繼電保護裝置人工智能自動測試專家系統，為電網測試拓展了新的研究方向，解決了現場繼電保護裝置測試中工作效率低、測試數據格式不統一等問題，降低人工干預要求及規范數據格式的目的［６］，有效解決常規手動測試模式下檢測缺項、漏項等問題，大幅縮短測試工期，顯著提升測試過程的完整性和測試結果的可靠性，實現智能變電站繼電保護裝置規范、標準、高效的閉環自動測試，在節約人力資源、降低智能站運維成本、提升供電可靠性等方面具有顯著的經濟和社會效益。人工智能自動測試專家系統在電網的應用勢必能推動繼電保護測試領域的技術水平產生質的飛躍［７］。
