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基于電氣信息的變電設備狀態漸變過程監控方案

2019-06-11 09:54:22尚萌萌
電子技術與軟件工程 2019年7期
關鍵詞:變壓器設備實驗

文/尚萌萌

變電設備(transformer)是電力系統中變換電壓、接受和分配電能、控制電力的流向和調整電壓的電力設備,集中于各地變電站中,通過變壓器將各級電壓的電網聯系起來,實現電能的輸/配送。20世紀后期以來,我國社會發展建設水平明顯加快,各地電力設施越發完善,變電設備的安全性也因此獲取了更多關注。本文就基于電氣信息的變電設備狀態漸變過程進行分析,設計監控方案。

1 基于電氣信息的變電設備狀態漸變過程監控方案

1.1 方案拓撲學結構

考慮到變電設備本身較為多樣,且變電站內的工作環節也較為復雜,為保證監控方案能夠實時對變電設備的漸變過程進行收集、獲取電氣信息,擬應用分散式監控方法,通過CAN總線系統借助有線通信的方式實現信息的高效傳遞。信息收集主要借助傳感器進行,分析過程在智能監控設備中完成。綜上,方案的拓撲結構:傳感器—CAN總線系統—導線—智能監控器—導線—管理處。智能監控器通過識別,發現傳感器傳輸的信息存在異常則發生警報,反之系統繼續進行常規的監控工作。

表1:仿真實驗結果

1.2 核心技術

方案的核心技術包括通信技術、總線技術、傳感器技術以及智能技術四大方面,另包括數字化技術、信號轉化技術等輔助技術。通信技術均采用有線通信方式,考慮到變電設備可能對無線信號產生干擾,因此不應用無線通信方法。CAN總線技術主要用于處理分散式智能監控器傳輸的信號,為避免不同監控器的信號產生相互影響,同時保證信息傳輸的實時性,結合監控器數目設置若干可同步工作的不同信道,借助CAN總線系統進行管理。傳感器主要負責收集監控對象的各類信息,并以1s為間隔不斷借助有線通信技術傳輸給智能監控器,由監控器進行識別。智能技術是方案的核心,通過機器訓練法使監控器具有識別能力,實現電氣信息的分析,判斷變電設備狀態漸變情況。

1.3 機器訓練法

變電設備狀態漸變是一個過程,牽涉到多個因素,針對所有因素進行分析并不現實。與此同時,結合目前各地變電站工作資料可以發現,幾乎所有變電設備出現故障時,其直接變現均帶有一致性特點,如電壓降低、電壓不穩、電流波動、電流消失、設備溫度升高等。擬應用多維度訓練法進行機器訓練,保證智能監控器的識別能力。如變壓器的工作溫度,在常規工作態勢下,其溫度參數往往是穩定的,會圍繞一個標準值出現少許變化,以S表達溫度值,則變壓器的溫度可通過一個數集表示:

S=[S-n……S-2;S-1;S;S1;S2……Sn]

收集變壓器工作的若干樣本(要求為正常工作狀態下的樣本),獲取溫度的最大值和最小值,形成一個定義空間,輸入到智能監控其中,該定義空間即變壓器常規工作狀態下溫度的變化范圍。當變壓器出現銹蝕、斷路等問題時,傳感器首先收集該信息,再將其傳輸給智能監控器進行判斷,監控器結合程序記憶的默認值,識別出信息問題,將故障信息傳遞給管理處并發出警報,完成變電設備狀態漸變危險的監控。

2 仿真實驗

2.1 實驗對象和觀察指標

選取S變電站的變壓器作為模擬對象,該變電器為38KV變電站主變壓器,常規工作狀態下,溫度、電流、電壓穩定(在允許范圍內波動)。收集其基本工作樣本400個,生成定義空間,并收集變壓器常規工作的主要參數,代入到計算機中形成模型。通過參數模擬法進行仿真實驗,主要觀察指標為系統對故障是否反應、反應時間、正確率。可變參數包括電壓、電流、溫度值三個方面。

2.2 實驗過程和基本結果

實驗共分為三組,第一組為電壓組,共進行60次實驗,保持電流和溫度參數不變,調整電壓水平,其中安全電壓實驗20次,異常電壓實驗40次,觀察并記錄系統對故障是否反應、反應時間、正確率。第二組為電流組,共進行60次實驗,保持電壓和溫度參數不變,調整電流水平,其中安全電流實驗20次,異常電流實驗40次,觀察并記錄系統對故障是否反應、反應時間、正確率。第三組為溫度組,共進行60次實驗,保持電壓和電流參數不變,調整溫度水平,其中安全溫度實驗20次,異常溫度實驗40次,觀察并記錄系統對故障是否反應、反應時間、正確率。

2.3 結果分析

實驗結果如表1所示。

結果上看,在電壓組和電流組實驗中想,系統均能做出反應,準確反應38次故障,正確率為95.0%,反應時間在0.88-0.92s左右。溫度組實驗中,系統也能做出反應,正確率為97.5%,時間為0.79s。進一步分析發現,系統樣本收集數不足,未能完全涵蓋變壓器所有工作情況,因此出現誤判,通過增加樣本數的方式可以實現應對。

3 總結

綜上,現代社會發展對電力系統工作能力的要求極高,通過電氣信息的收集和分析,可以有效了解變電設備狀態漸變過程。本次研究給出了以分散監控、智能診斷為核心的工作方案,以多維度訓練法保證方案工作效果。在仿真實驗中,方案應用后可以及時有效的甄別變壓器工作異常,但由于樣本數目不足出現了5次誤判情況,這也為后續工作的持續完善提供了更多思路,即加強數據運用。

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