逯憲斌 武超 羅福星 李凱慧 祁春剛
(國網西藏電力有限公司檢修公司,西藏拉薩 850000)
高海拔地區的氣候多種多樣,容易出現雷暴天氣,該地區每年都會出現較多的雷擊導致輸配電線路跳閘的情況,有些線路甚至在一年內會發生多次因遭受雷擊導致跳閘的現象,有些雷擊點還位于同一桿塔。通過分析高海拔地區的雷電分布規律和避雷器的運行狀況,可以有針對性地采取技術措施,降低該地區輸配電線路的跳閘率,并可以降低供電企業在輸配電線路巡視中的工作量和人員投入。同時,避雷器容易因雷擊而出現劣化現象,為此也有必要對避雷器的劣化情況進行監測,以保證避雷器的正常可靠運行。
為了獲取高海拔地區的雷電分布規律,需要對高海拔地區的落雷次數、落雷密度以及雷暴日等雷電監測數據進行相應的統計分析,并采用數學方法進行擬合,得出具體的雷電分布規律。對于雷電監測數據的來源,由于不同地區其地形地貌存在著較大的差異,在落雷次數上也有所不同,可以采用雷電定位系統,對不同氣象的地區雷電分布數據進行采集[1]。當獲取到雷電數據信息后,可以采用最小二乘法對雷暴日和落雷密度的關系進行擬合,從而得出該地區的雷電分布規律。獲取到高海拔地區的雷電分布規律之后,就可以有針對性地布置避雷器監測系統,達到高效監測避雷器運行狀態的目的。
高海拔地區的避雷器監測方法,可以采用人工智能技術,構建避雷器監測系統。在避雷器監測系統,需要采用傳感器技術、網絡通信技術和神經網絡技術,對避雷器運行狀態的數據信息進行分析和處理。其中傳感器技術主要是用來對雷擊電流等參數進行采集,網絡通信技術主要是用來將采集到的數據傳輸到分析控制系統中,神經網絡技術則可用來對所傳輸過來的數據進行集中的處理和判斷,起著關鍵的決策作用。
避雷器監測系統的組成,主要包括了前端避雷器數據采集模塊、數據傳輸模塊和數據處理模塊等。其中前端避雷器數據采集模塊主要是借助性能較好的傳感器,對避雷器的劣化情況進行全面的監測[2]。前端系統對避雷器劣化程度數據進行采集之后,再通過無線通信系統傳輸到監控中心,并發出相應的告警信息給運維人員,以便使得輸配電線路及避雷器的運維人員能夠及時掌握信息,安排人員進行處理,防患于未然。避雷器監測系統的結構圖1所示。

圖1 避雷器監測系統的結構
從圖1中可以看出,傳感器采集到的了避雷器的各類數據信息之后,再通過放大器以及數模轉換之后,就可以將數字量通過無線通信系統進行傳輸到主站的后端系統,經過后端系統處理之后,就可以得到避雷器劣化情況的結論。由于避雷器的劣化是一個漸變過程,需要通過實時的監測,才能夠保證及時發現避雷器的異常運行情況,故該避雷器監測系統應具備實時在線監測功能。
由于避雷器監測系統在實際的應用過程中,需要綜合利用多種不同類型的數據,才能夠達到分析和判斷避雷器運行狀態的目的。當輸電線路遭受到雷擊之后,會在輸電線路上形成一個較強的沖擊電流,則避雷器監測系統中的數據采集模塊就需要對沖擊電流進行采樣,并將采集到的數據信息加以存儲。這些工作都已完成之后,就可以將避雷器監測系統中的主控制器發送輸電線路的雷擊信號。避雷器監測系統中沖擊電流的采集程序流程圖2所示。

圖2 沖擊電流的采集程序流程圖
從圖2中可以看出,程序首先是初始化外部中斷,之后就進入到檢測是否存在雷擊信號的模塊,如果避雷器中存在雷擊信號,則觸發外部中斷,并接收所采集到的雷擊信號數據。當程序判斷已經接收完畢所有的雷擊沖擊電流數據信息之后,就可以將這些數據信息發生到數據處理程序模塊中,如果沒有接收完所有的數據,則程序將繼續接收,這樣就完成了對雷擊沖擊電流數據的采集。其中,數據采集功能模塊和數據處理功能模塊之后需要通過通信接口模塊,才能實現數據信息的相互通信,保證數據信息在傳輸過程中的可靠性。由于數據信息在發生和傳遞的過程中,所采用的通信方式為無線通信方式,故在通信功能模塊中還應加入數據信息的安全保護功能,保證這些數據信息不會被外界所干擾,或者被非法篡改,導致監測系統功能失效。這些都是在避雷器監測軟件系統開發及設計過程中,需要重點考慮的關鍵問題,對于避雷器監測系統的實際應用性能也具有直接的影響。
避雷器監測后端系統負責對避雷器運行數據進行處理,在數據分析和處理算法的選擇上,應保證數據信息處理的高效性,才能夠使得避雷器監測系統能夠快速進行響應,及時發出避雷器的異常運行狀態的告警信息。隨著人工智能技術的發展,可以借助人工智能中的神經網絡技術,來對避雷器運行數據樣本進行訓練,神經網絡技術的應用原理結構圖3所示。通過在避雷器監測系統中采用神經網絡技術,可以提高避雷器監測系統的故障診斷及在線監測能力。

圖3 神經網絡技術在避雷器監測系統中的應用
從上圖3中可以看出,可分為輸入層、隱含層和輸出層3個不同的數據計算層次,輸入數據經過隱含層的處理之后,再經過輸出層,得出具體的計算結果。其中對于輸入層,可以選取評估避雷器絕緣狀況的特征量,如絕緣電阻、泄漏電流等作為輸入元素。在隱含層中包括了多個神經元,個數由樣本數據在訓練過程中的收斂速度以及目標誤差來決定[3]。對于輸出量,可以設置4個不同的特征量,分別用來代表避雷器絕緣系統的4種運行狀態,即用y1值代表避雷器正常運行狀態、用y2值代表避雷器輕度劣化、用y3值代表避雷器中度劣化、用y4值代表避雷器嚴重劣化等。每個輸出元素的數值大小在零與一之間,當數值越趨近與一時,則代表該避雷器的劣化程度越嚴重,從而量化評估避雷器的運行狀況。
對于高海拔地區避雷器監測的要點,以氧化鋅避雷器的監測技術為例進行分析。氧化鋅避雷器對輸配電線路的保護性能良好、質量較輕、性能也相對穩定,并且氧化鋅避雷器在耐污性能上也較為出色。在輸配電線路中采用氧化鋅避雷器,能夠有效限制輸配電線路中的過電壓,降低輸配電線路因雷擊而導致的跳閘事件數量。對于氧化鋅避雷器的工作原理,當工作電壓水平較低時,此時流過氧化鋅避雷器的電流值較小。當工作電壓較高時,此時由于氧化鋅避雷器中的電阻快速降低,此時就可以起到釋放電壓能量的作用,達到保護輸配電線路絕緣系統不被擊穿的目的。避雷器在運行的過程中,承受著一定的運行電壓,故會產生一定的泄漏電流,但該電流值相對較小。但當避雷器因受潮導致劣化時,此時避雷器的泄漏電流將會出現明顯的增加。故利用這一避雷器監測指標,能夠很好地判別避雷器的實際劣化程度,劣化情況越嚴重,則避雷器的泄漏電流越大[4]。當監測到避雷器中的泄漏電流超過了所設定的閾值之后,就可以啟動報警器發出報警信息,實現對避雷器的動態實時監測。
避雷器監測系統在投入實際應用之前,需要對避雷器監測系統的各項功能進行調試,保證避雷器監測系統的各項功能能夠正常發揮。首先可以采用沖擊電流發生器來模擬實際的雷擊電流,觀察避雷器監測系統是否能夠可靠發生相應的告警信息。在避雷器監測系統的功能測試過程中,還應觀察系統的數據采樣是否準確可靠、無線通信系統的傳輸是否問題、硬件電路系統是否存在局部溫度偏高發熱的情況等,這些都是在避雷器監測系統測試過程中的關鍵技術要點和性能評價指標。在調試軟件界面上,應合理設置好登陸模塊、串口設置模塊、地址設置模塊、電流監測模塊等。通過在調試終端中合理設置好各項參數信息后,就可以使得調試終端和避雷器監測系統相互通信,達到對避雷器監測系統調試的目的。在調試軟件的設計中,應盡可能方便調試人員的操作,避免設置過于復雜的界面,否則會給調試人員登錄設備后臺系統增加困難,降低調試的效率。同時在應用功能的界面設計方面,應將避雷器的泄漏電流、放電次數、阻性電流以及放電時間等數據信息,展示在應用功能界面上,方便對避雷器的劣化情況進行查看。此外,還應該在功能界面上,展示出泄漏電流中的基波和諧波波形,以及各種波形的數值大小,以便進一步分析避雷器劣化的詳細特點。
通過在高海拔地區對輸配電系統中的避雷器采取在線監測的方法,可以防止或減輕雷電給輸配電線路帶來的災害,提高輸配電系統防御雷電災害的綜合能力,保證輸配電系統的安全可靠運行。本文研究的高海拔地區避雷器監測方法,可以在實際的高海拔輸配電系統中加以應用。