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變電站變壓器異常狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化方法

2022-06-28 17:47:16閆永昶
制造業(yè)自動化 2022年6期
關(guān)鍵詞:可視化變電站變壓器

陳 城,閆永昶

(國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司,呼和浩特 010013)

0 引言

電力從生產(chǎn)到配送到千家萬戶需要經(jīng)歷多個階段,即產(chǎn)生電能、發(fā)電、輸電、變電、配電等。其中,變電是其中過渡環(huán)節(jié),作用是改變交流電壓的大小,以滿足不同地區(qū)對電壓的要求。一旦該環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題,整個供電鏈就會斷掉,因此變電一直是電力公司的重點(diǎn)關(guān)注對象[1]。在變電環(huán)節(jié),變壓器是其中最常發(fā)生故障或者異常的設(shè)備,在不間斷長期運(yùn)行下經(jīng)常發(fā)生過熱性故障以及各種放電故障,若是不能及時發(fā)現(xiàn),任由問題持續(xù)下去,一旦完全停止運(yùn)轉(zhuǎn),將會造成直接的停電事故。面對這種情況,變壓器運(yùn)行狀態(tài)檢測具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,通過檢測能夠及時掌握變壓器運(yùn)行狀態(tài),及時發(fā)現(xiàn)問題,并及時解決,避免發(fā)生停電事故。

目前變壓器異常監(jiān)測方法主要有三種,即基于電氣量的異常監(jiān)測方法、基于振動的異常監(jiān)測方法以及基于油中溶解氣體分析的異常監(jiān)測方法。以上這三種方法雖然都能在一定程度上判斷出變壓器的狀態(tài),但是由于所依靠都是變壓器某一項(xiàng)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行展開的,導(dǎo)致監(jiān)測結(jié)果具有片面性,可靠性不足。針對上述監(jiān)測方法存在的缺陷,提出一種變電站變壓器異常狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化方法。通過該方法以期提高變壓器的監(jiān)測可靠性,為變壓器故障監(jiān)測提供參考和借鑒。

1 變電站變壓器異常狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化方法研究

變壓器作為一種電力電壓調(diào)節(jié)設(shè)備,狀態(tài)不會一直處在完全正常的狀態(tài)[2]。為此,提出一種變電站變壓器異常狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化方法。該方法分為三部分,即變電站變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、變壓器狀態(tài)特征提取以及變壓器狀態(tài)監(jiān)測實(shí)現(xiàn)。下面針對這三個方面進(jìn)行具體分析。

1.1 變電站變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)獲取

以往變電站變壓器狀態(tài)判斷主要是依靠一種類型的狀態(tài)數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn),可靠性不足。針對這一點(diǎn),在本研究中通過兩種類型的數(shù)據(jù)來進(jìn)行判斷,以避免單一類型數(shù)據(jù)所包含的異常信息有限的問題[3]。所選擇狀態(tài)類型數(shù)據(jù)為油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)和變壓器振動信號。下面針對這兩類指標(biāo)的獲取工作進(jìn)行分析。

1)變壓器油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)

變電站變壓器中有一種重要的物質(zhì),即絕緣油,其作用是降低變壓器工作時產(chǎn)生的熱量,防止溫度過高損害變壓器;提高絕緣強(qiáng)度,保護(hù)繞組;消除電弧。絕緣油在變壓器運(yùn)行時會氣化,產(chǎn)生氣體。正常情況下與異常情況下產(chǎn)生的氣體類型并不相同,具體如表1所示。

基于上述這種差異特點(diǎn),通過獲取變電站變壓器的油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)在一定程度上可以有效判斷變壓器的狀態(tài)。為了獲取油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù),采用的方法為氣相色譜法,具體過程如下:

步驟1:選擇氣相色譜設(shè)備類型,并設(shè)置相關(guān)參數(shù);

步驟2:通過不銹鋼管與變壓器絕緣油進(jìn)出口相連;

步驟3:啟動變壓器內(nèi)部油泵,將絕緣油導(dǎo)入到氣相色譜設(shè)備的油室當(dāng)中;

步驟4:利用分離萃取裝置進(jìn)行油氣分離;

步驟5:通過載氣(氦氣)將氣體帶入到氣相色譜儀色譜柱中,進(jìn)行分離處理,得到若干組分氣體;

步驟6:組分氣體逐一進(jìn)入檢測器處理,檢測出氣體的類型,并轉(zhuǎn)換成電信號;

步驟7:將電信號傳入記錄儀當(dāng)中,繪制各組分的色譜圖,進(jìn)行氣體含量定量分析。氣體定量的分析如式(1)所示:

其中,ψ為氣體含量;α為峰面積數(shù)值;β為外標(biāo)工作曲線的截距;x為稀釋溶劑的用量;是·外標(biāo)工作曲線的斜率;φ為樣品質(zhì)量。

通過上述過程的處理和分析,得到變電站變壓器狀態(tài)的一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

2)變壓器振動信號

變壓器正常工作時會產(chǎn)生一定的振動,該振動沿著電流傳輸路徑逐漸傳遞整個變壓器,最后在表面顯現(xiàn)出來。一旦某個部分發(fā)生異常,該振動頻率也會發(fā)生改變。基于這一特點(diǎn),通過分析振動信號在一定程度上能夠判斷出變壓器工作狀態(tài)[4]。針對變壓器振動信號,選擇加速度傳感器來采集。具體過程如下:

步驟1:選擇加速度傳感器,并設(shè)置相關(guān)參數(shù);

步驟2:將加速度傳感器布設(shè)到變壓器上;

步驟3:加速度傳感器采集變壓器振動量,并進(jìn)行放大和濾波處理;

步驟4:將振動量轉(zhuǎn)換成電信號輸出。

經(jīng)過上述過程,完成了變電站變壓器相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集工作,為后續(xù)分析奠定了基礎(chǔ)。

1.2 變電站變壓器狀態(tài)特征提取

基于變壓器油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)和振動信號,從中提取特征指標(biāo),用于后續(xù)狀態(tài)監(jiān)測分析。

1)變壓器油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)特征提取

針對采集到的變電站變壓器油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù),采用三比值法來提取特征,即用比值來表示特征。原理是用五種氣體的三對比值,通過編碼規(guī)則對異常類型進(jìn)行賦值,以此來判斷變壓器的運(yùn)行狀態(tài)[5]。編碼規(guī)則具體如式(2)~式(4)所示:

式(2)~式(4)中,S1是C2H2和C2H4之間的比值;S2是CH4和H2之間的比值;S3是C2H4和C2H6之間的比值。

變電站中不同的變壓器異常類型,產(chǎn)生的氣體含量三比值不同,具體對應(yīng)關(guān)系如表2所示。

表2 氣體含量三比值與異常類型對應(yīng)關(guān)系

2)變壓器振動信號特征提取

針對變電站變壓器振動信號,采用小波能量的方法進(jìn)行特征提取,具體過程如圖1所示。

變壓器振動信號能量計(jì)算公式如式(5)所示:

式(5)中,Sij代表第j階次第i頻段振動信號的能量;Xij代表第j階次第i頻段振動信號頻率。

振動信號能量均值計(jì)算公式如式(6)所示:

基于上述提取到的特征,組成特征集合,記為S={S1,S2,S3,S4},分別代表氣體C2H2與C2H4之間、CH4與H2之間、C2H4與C2H6之間的比值和振動信號的能量均值。

1.3 變電站變壓器異常狀態(tài)監(jiān)測實(shí)現(xiàn)

基于上述提取到的特征,進(jìn)行變壓器狀態(tài)監(jiān)測,包括狀態(tài)等級監(jiān)測以及狀態(tài)類型監(jiān)測兩項(xiàng)內(nèi)容。

1)狀態(tài)等級監(jiān)測

變壓器狀態(tài)等級一共可以劃分為4個,如式(7)所示:

式(7)中,F1,F2,F3,F4分別對應(yīng)正常、異常程度低、異常程度高、危險。

如何根據(jù)提取到的特征,確定對應(yīng)的狀態(tài)等級,是本章節(jié)的研究內(nèi)容之一。具體過程如下:

步驟1:輸入變壓器狀態(tài)特征集合S={S1,S2,S3,S4};

步驟2:建立狀態(tài)信息識別框架,即式(7);

步驟3:計(jì)算每個狀態(tài)特征在識別框架中的隸屬度;

步驟4:計(jì)算每個狀態(tài)特征的權(quán)重系數(shù),具體過程如下:

(1)特征歸一化處理;

(2)計(jì)算第j項(xiàng)特征Sj的比重;

(3)計(jì)算Sj的熵值;

(4)計(jì)算信息熵冗余度;

(5)計(jì)算特征的權(quán)重;

步驟5:根據(jù)步驟3和步驟4結(jié)果建立變壓器狀態(tài)的初始基本概率分配矩陣,記為R;

步驟6:基于R計(jì)算狀態(tài)特征之間的支持概率距離,記為L;

步驟7:計(jì)算兩個特征之間的相似性,記為G(Si,Sj),并建立相似性矩陣G;

步驟8:將G中第i行元素累加得到計(jì)算特征的相互支持程度;

步驟9:計(jì)算特征的可信度;

步驟10:利用可信度對G進(jìn)行修正;

步驟11:基于D-S證據(jù)組合規(guī)則對上述矩陣進(jìn)行融合。

步驟12:計(jì)算變壓器狀態(tài)在識別框架中的各個等級上的概率分布;

步驟13:按照隸屬度最大的原則,確定變壓器狀態(tài)相應(yīng)的等級。

2)狀態(tài)類型監(jiān)測

同樣基于提取到變電站變壓器狀態(tài)特征,利用隨機(jī)森林算法進(jìn)行狀態(tài)類型監(jiān)測。具體過程如下:

步驟1:輸入變壓器狀態(tài)特征集合S={S1,S2,S3,S4},建立樣本集;

步驟2:對樣本集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;

步驟3:對樣本有放回的抽取,形成訓(xùn)練樣本;

步驟4:建立M顆決策樹;

步驟5:決策樹剪枝,并組成組合分類器(每一棵決策樹代表一個分類器),完成訓(xùn)練;

步驟6:輸入測試樣本到分類器中,得出每棵決策樹的分類結(jié)果;

步驟7:對每棵決策樹的分類結(jié)果進(jìn)行投票,選出票數(shù)比值最高對應(yīng)的異常類型作為最終的結(jié)果。投票原則如式(8)所示:

式(8)中,B(x)代表組合分類器的分類結(jié)果;K()代表示性函數(shù);Di(x)代表第i棵決策樹的分類結(jié)果;U代表變壓器異常類型。

基于上述各個環(huán)節(jié)過程,完成變壓器狀態(tài)監(jiān)測。

2 變電站變壓器可視化監(jiān)測與分析

2.1 測試對象選擇

本測試選以一個存在的高能量放電異常的SGB11-RL變電站變壓器為例,進(jìn)行所研究方法的測試。測試對象如圖2所示。

圖2 測試對象現(xiàn)場示意圖

2.2 變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)采集設(shè)備選型

1)氣相色譜儀

采用GC-7900氣相色譜儀采集變壓器油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)。該儀器具有超大液晶藍(lán)屏、中文顯示、中文鍵盤輸入,顯示內(nèi)容豐富、信息量大,能對溫度、流量等各種參數(shù)實(shí)時監(jiān)控。該儀器采集油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)時設(shè)置的工作參數(shù)如表3所示。

表3 GC-7900氣相色譜儀工作參數(shù)

2)加速度傳感器

采用ACC345加速度傳感器變壓器振動信號,具有體積小、功耗低、一致性和穩(wěn)定性很高的特點(diǎn)。此外由于是數(shù)字型傳感器,線性度更容易得到修正,提高了檢測精度。該傳感器工作特征如表4所示。

表4 ACC345加速度傳感器工作特征

2.3 特征提取結(jié)果

基于章節(jié)1.2節(jié)從采集到的變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)中提取狀態(tài)特征,結(jié)果如表5所示。

表5 變壓器狀態(tài)特征提取結(jié)果

2.4 變壓器狀態(tài)等級可視化監(jiān)測結(jié)果

基于提取到變壓器狀態(tài)特征,進(jìn)行變壓器狀態(tài)等級分析,可視化結(jié)果如圖3所示。

圖3 變壓器狀態(tài)等級可視化監(jiān)測結(jié)果

結(jié)合隸屬度最大的原則,從圖3中可以看出:概率值最高對應(yīng)的是異常程度高,因此認(rèn)為所研究的變壓器當(dāng)前所處狀態(tài)等級為異常程度高,需要馬上進(jìn)行檢修。

2.5 變壓器狀態(tài)異常類型可視化監(jiān)測結(jié)果

基于提取到變壓器狀態(tài)特征,進(jìn)行變壓器狀態(tài)異常類型分析,可視化結(jié)果如表6所示。

表6 變壓器狀態(tài)異常類型可視化監(jiān)測結(jié)果

結(jié)合票數(shù)比值最多的選取原則,從表6中可以看出:高能量放電的票數(shù)比值最高,說明所研究的變壓器當(dāng)前異常類型為高能量放電問題。

綜合上述2.4節(jié)和2.5節(jié)監(jiān)測結(jié)果,圖2中變壓器的異常監(jiān)測結(jié)果如下:變壓器發(fā)生高能量放電問題,并且該問題已經(jīng)發(fā)展到高程度,亟需進(jìn)行維修。

3 結(jié)語

綜上所述,針對變壓器異常問題,提出一種變電站變壓器異常狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化方法。該方法結(jié)合兩種類型的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,避免了單一類型數(shù)據(jù)可靠性不足的問題。最后通過方法應(yīng)用測試證明了該方法的有效性,實(shí)現(xiàn)了異常狀態(tài)的可視化監(jiān)測。然而,本研究在測試中未進(jìn)行大量的對比測試,無法進(jìn)一步證明所研究監(jiān)測方法的準(zhǔn)確性,因此有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

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