智能變電站在線監測技術探討

摘要：設備的在線監測技術能夠提高電網運行的安全穩定性。歸納了目前存在的智能變電站在線監測技術，包括智能傳感器技術、智能信息處理技術以及數據傳輸技術，概述了它們的原理和特點；闡述了智能變電站在線監測系統的應用現狀；總結了現有在線監測技術在智能變電站設備監測中存在的問題，以期為智能電網的自愈提供新的研究思路。

關鍵詞：智能變電站；在線監測技術；智能傳感器技術；智能信息處理技術；在線監測系統

中圖分類號：TM774 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）12-0227-02

隨著智能電網在國內外的建設和大力發展，以設備智能化、信息標準化、控制智能化以及互動技術為基本特征的智能變電站[1]逐漸代替常規變電站和數字變電站，成為連接智能電網的重要節點。在線監測和狀態檢修技術是建設智能變電站的關鍵技術之一。智能電網通過廣域測量系統的相量采集單元（PMU）獲取帶有準確時標的全景數據[2-3]，并將其上傳至調度自動化平臺，調度運行人員可以利用這些在線監測數據分析判斷設備的運行狀態和絕緣性能狀況，為智能一次設備的狀態檢修和故障診斷提供基礎數據，提高電網運行的可靠性和穩定性。

隨著計算機技術、傳感與量測技術、電力電子技術以及信息與通信技術的不斷發展以及智能電網和智能變電站的不斷建設，在線監測技術成為研究學者高度重視的重要研究課題。設備的在線監測技術不僅可以作為狀態檢修的基礎任務，還可以在故障發生前根據監測信息征兆及時進行預防；當設備出現故障后可以為調度運行人員處理故障提供基礎數據，從而大大縮短故障處理時間，提高故障處理效率。

本文歸納總結了目前先進的在線監測技術及其特點，從智能一次設備的監測內容、在線監測系統的模型構建以及目前具體應用的系統設計方案等角度闡述了智能變電站在線監測系統的應用現狀，提出了在線監測技術在實際應用中存在的問題，以期為智能電網的技術發展提供新的思路。

一、在線監測技術

從數據采集、處理和傳輸的角度，可將目前常用的在線監測技術分為智能傳感器技術、智能信息處理技術以及數據傳輸技術。

1.智能傳感器技術

智能傳感器技術[4-5]最早是由美國宇航局提出的，用于處理宇宙飛船觀測到的大量的空間數據。它已經從過去的單一化向集成化、微型化和網絡化方向發展，并隨著無線通信技術和物聯網概念的提出和發展越來越受到關注。

智能傳感器在傳統傳感器基礎上集成了神經網絡及多傳感器信息融合等新技術，是智能一次設備狀態信息獲取的源頭，可以實現所采集數據的傳輸、存儲、自我分析、關聯關系的自我判斷等功能。傳統傳感器以機電測量為基礎，有易受電磁干擾、靈敏度低、絕緣性能差、可靠性低等缺點。而智能傳感器通過軟件技術實現高精度的信息采集，促進了測量技術的進步；具有一定的自動編程能力，解決了數據不穩定、信息采集可行性問題；性價比高，易于安裝與維護；集成度高、體積小，能有效防止破壞，電磁兼容性良好，易于實現故障診斷，為電網的故障診斷提供理論基礎；同時具有實現智能數據交換與遠程控制的軟硬件，是實現智能一次設備在線監測的核心技術。

目前智能傳感器技術除了在設備在線監測方面應用外，在民用及軍用汽車領域、航空航天領域也擁有廣闊的發展前景。

2.智能信息處理技術

智能信息處理技術[6]是將不完整、不精確、不確定的知識和信息進行處理的過程與方法，知識獲取與數據挖掘[7]是實現信息智能處理的關鍵手段。隨著多數據源在電力系統中的廣泛使用，數據的獲取越來越便捷，信息量大幅度增長，在提高電網在線監測與診斷的同時又加重了數據處理的負擔，數據挖掘通過信息描述、關聯關系分析以及歷史數據的聚類分析和偏差分析為智能設備的在線監測提供可靠、準確的數據基礎。

智能信息處理技術最早應用于醫用CT機的圖像處理以及智能測量儀器等高自動化監測設備中。目前隨著計算機技術和信號處理技術的發展，智能信息處理技術中的人工神經網絡[8]、模糊集[9]、粗糙集[10]、信息融合等技術應用于電網故障診斷領域，用于解決不確定信息的問題。此外，智能信息處理技術在解決互聯網網絡阻塞問題、智能交通系統的車輛自動化管理[11]等方面得到廣泛應用。

3.數據傳輸技術

信息傳遞的實時性與準確性是設備在線監測技術的重要基礎。目前隨著WAMS在電力系統的廣泛使用，更多帶有準確時標的量測數據可以為在線監測系統使用，但這要求通信系統具有高可靠性、低誤碼率以及良好的魯棒性和冗余性。其技術要求具體包括：支持保護和控制信息的高速、實時通信；支持電力系統中應用的寬帶網；能夠訪問所有的一次設備以及在部分網絡出現故障時能夠持續工作。

目前數據傳輸的網絡主要采用光纖通信、無線通信或者兩者結合的方式組建[1]，實現在線監測系統與設備之間信息的傳遞。光纖通信可選擇以太網無源光網絡技術組網，實現網絡上數據的傳遞和信息的綜合；無線專網將無線接入點接入最近的光網絡單元（Optical Network Unit，ONU），負責在線監測裝置與無線接入點之間的通信。

二、在線監測系統的應用現狀

目前關于智能變電站中一次設備的在線監測內容的研究比較成熟，智能斷路器、智能變壓器、GIS高壓集成設備、避雷器等容性設備以及電纜等智能一次設備的絕緣參數和運行狀態參數的量測比較齊全，如文獻[12]研究了智能變壓器在線監測溶解氣體的技術，采用氣相色譜原理將溶解于變壓器油中的氣體進行分解，并給出實際應用案例；文獻[13]介紹了基于IEC61850標準的GIS在線監測原理，并構建了具體的監測系統框架圖，但由于GIS中包含元件較多，采用非集成的方式監測增加了成本，難以實現大規模應用；文獻[14]重點介紹了SF6斷路器的在線監測內容，包括主回路電流與電壓、開關操動次數等信息。

上述文獻對于具體智能一次設備的監測都有實際在線應用，但是關于智能變電站在線監測系統實際應用的研究很少，僅有一些研究學者在監測系統的建模、維護和具體應用方案方面有較深入的涉及。文獻[15]通過分析智能變電站在線監測系統的功能需求構造了監測智能電子設備、站端監測單元與狀態監測主站的三元組結構，并基于公共信息模型設計了上述三元組結構的模型共享方案，減少了系統人工建模繁重的工作量，實現了監測系統模型的一體化和自維護功能。文獻[16]依托某500kV智能變電站工程研究了智能變電站在線監測系統的基本架構，在傳統監測技術的基礎上采用分層分布式技術和總線控制技術將獲得的智能一次設備運行狀態信息傳遞到上層，并進行可視化展示；分析了智能變壓器設備在線監測系統的功能結構和監測單元的具體工作原理，提出了符合實際需求的在線監測系統典型應用方案。文獻[17]針對110kV的智能變電站研究了設備的在線監測內容和系統的構成，提出了一次設備、二次設備和網絡通信狀態的在線監測策略，并根據110kV智能變電站無人值班方式設計了在線監測現場主站將傳感器采集的設備運行狀態數據傳遞到檢測中心服務器的在線監測的配置方案。文獻[18]基于IEC61850標準設計的智能變電站在線監測系統技術方案應用于江蘇無錫西涇的220kV智能變電站試點工程，效果良好，為我國智能變電站檢修輔助決策系統的智能化建設提供了實踐經驗。

上述研究表明，目前我國智能變電站的在線監測系統研究尚處于初期試驗階段，研究學者僅針對特定電壓等級的智能變電站提出相應具體的在線監測技術方案，在線監測系統在實際電網中還無法實現廣泛應用。

三、智能一次設備在線監測存在的問題

近年來，關于智能一次設備在線監測技術的研究在國內外逐步開展，但實際應用中仍面臨以下問題：

在數據采集方面，盡管已有多種數據源包括SCADA/EMS系統、故障信息系統以及WAM的綜合使用，但是后兩種數據源并沒有實現全網各個測點的布置，且量測設備可能存在采樣錯誤，在線監測信息依然存在不完整、不確定的問題。

智能組件的功能研發尚不成熟。智能組件是智能一次設備的重要組成單元，承擔著信息測量、監測以及處理分析的重要功能，但目前為止這項技術處于起步階段，還需進一步研究。

在線監測信息的共享性。由于目前所采用的信息通信標準不一致，導致系統內所采集的信息無法實現全網的共享。

在線監測信息的正確性。由于傳輸通道可能存在終端或異常、或者采集的運行狀態數據傳輸不同步可能導致運行人員無法觀測到正確的設備運行信息，從而作出錯誤的判斷。

四、結論

智能變電站在線監測技術可以為電網快速、可靠診斷和處理故障診斷提供技術支持，提高電網運行的可靠性和調度管理的智能化程度是實現智能電網自愈能力的重要基礎技術之一。但目前存在的上述問題依然制約著技術的應用，這將作為下一步研究的重點。

參考文獻：

[1]劉振亞.智能電網技術[M].北京：中國電力出版社，2010.

[2]Phade A G.Synchronized phasor measurements in power system[J].IEEE Computer Applications in Power，1993，6（2）：10-15.

[3]周子冠，白曉民，李文鋒，等.基于廣域測量系統的電網故障在線智能化診斷與分析方法[J].中國電機工程學報，2009，29（13）：1-7.

[4]井云鵬，范基胤，王亞男，等.智能傳感器的應用與發展趨勢展望[J].科技論壇，2013，（21）：111-112.

[5]羅理鑒，黃少鋒，江清楷.智能變電站智能一次設備框架設計[J].電力自動化設備，2011，31（11）：120-124.

[6]寧麗鵬.智能信息處理技術研究[J].湖南農機，2012，39（7）：54-55.

[7]栗然，張烈勇，顧雪平，等.采用粗糙集聯合規則挖掘算法的分布式電網故障診斷[J].中國電機工程學報，2010，30（4）：28-34.

[8]Thukaram D，Khincha P，and Vijaynarasimha H.P.Artificial neural network and support vector machine approach for locating faults in radial distribution systems[J].IEEE Transactions on Power Delivery，2005，20（2）：710-721.

[9]謝紅濤，童曉陽.基于分層模糊Petri網的電網故障綜合診斷方法[J].電網技術，2012，36（1）：246-252.

[10]栗然，張烈勇，顧雪平，等.采用粗糙集聯合規則挖掘算法的分布式電網故障診斷[J].中國電機工程學報，2010，30（4）：28-34.

[11]李垠.基于智能信息處理方法的車牌識別算法的研究[D].長春：吉林大學，2008.

[12]許坤，周建華，茹秋實，等.變壓器油中溶解氣體在線監測技術發展與展望[J].高電壓技術，2005，31（8）：30-35.

[13]李文書，徐國政，關永剛，等.IEC61850 標準在GIS 在線監測系統中的應用探討[J].高壓電器，2005，41（5）：347-350.

[14]杜劍光.基于IEC61850 標準的斷路器在線監測裝置[J].華東電力，2009，37（7）：1080-1083.

[15]王德文，閻春雨.變電站在線監測系統的一體化建模與模型維護[J].電力系統自動化，2013，37（23）：78-82.

[16]司衛國.智能變電站若干關鍵技術研究與工程應用[D].上海：上海大學，2009.

[17]龐紅梅，李淮海，張志鑫，等.110 kV 智能變電站技術研究狀況[J].電力系統保護與控制，2010，38（6）：146-150.

[18]魯東海，孫純軍，王曉虎.智能變電站中在線監測系統設計[J].電力自動化設備，2011，31（1）：134-137.

（責任編輯：王祝萍）