綜合配電柜（JP 柜）溫度監測與健康狀態評估技術

江相偉，汪 瀚，吳一慶，顧勝堅，江友華

（1.國網安徽省電力有限公司安慶供電公司，安徽 安慶 246000；2.上海電力大學 電子與信息工程學院，上海 200120；3.杭州錢江電氣集團有限公司，浙江 杭州 311200）

隨著農村電網改造的不斷深入，大量的配電變壓器綜合配電柜（以下簡稱JP 柜）被應用于農村電力線路及各配電臺區中，它作為配網系統的負荷中心，供電設備數量眾多，其關鍵設備的溫度及斷路器健康狀態關系著供電是否正常運行。但由于目前JP 柜及變壓器大多采用無人值守的方式，其日常運維巡視還是依靠人力，這種方法需耗費大量人力成本，效率還低[1-5]。更為重要的是這種人工巡視方式不能有效避免事故的發生。體現為（1）巡視間隔長，間隔24 h 以上；巡視項目繁多，含JP 柜肉眼及變壓器外殼溫度、油溫、接線樁頭溫度等項，效果受到巡視人工作經驗、觀察力、責任心的影響。（2）斷路器健康狀態，尤其是內部健康情況，肉眼無法識別。此外，該種離線的巡視方式還存在人工誤抄、數據留存困難、溫度數據是離散的，發生故障不能進行溫度與斷路器分合閘故障追溯，不能實現溫度及斷路器健康的及時感知等問題，監控中心做不到遙感、遙測等及時功能，一旦出現問題，不能有效隔離，使得故障進一步擴大。為此，研制JP 柜及變壓器等電氣設備的在線溫度監測裝置，能夠實時在線監測關鍵設備的溫度、溫升監測和健康管理，能夠有效防止故障的擴大化[6]。一旦出現問題，還可以通過保留的大量觀測數據進行故障溯源，為預防相應的故障提供決策支持。因此，研制JP 柜及變壓器等電氣設備的在線溫度監測裝置及健康評估，對于實現電力設備的智能感知與智能決策，提高電氣設備安全維護具有重要的意義[7]。

1 JP 柜溫度監測與狀態評估原理

JP 柜及變壓器溫度在線監測系統由測溫模塊、斷路器分閘監測模塊、通信模塊和上位機構成，如圖1 所示。測溫模塊安裝在開關柜內，由主控單元、溫度傳感器和電源構成，對開關柜柜內的觸頭、接點等易發熱點的溫度進行監測；斷路器分合閘監測模塊主要是監測斷路器分合動作，電壓、電流等信息，之后利用無線通信技術將溫度數據、斷路器分合閘動作信息傳送給協調器。協調器安裝在開關柜外，由主控單元和外圍電路構成，負責創建網絡，接收各測量模塊的數據，并通過串口傳輸給上位機。上位機則負責接收溫度數據，斷路器分合狀態監測信息，并根據故障診斷方法對易發熱、易出現故障點的工作狀態進行初步判斷。其對應的結構功能圖如圖2 所示，其中數據采集單元包含溫度傳感器、健康狀態監測傳感器等，數據采集后通過特有的433 MHz 無線傳輸（采用該技術可以實現數據傳輸變頻段，防止數據擁堵，并提高數據傳輸的精度和距離）送給無線接收主機（也可以稱為本地主機），之后通過數據傳輸單元DTU 經4G 網絡傳輸到云端服務平臺，進行多臺JP 柜及變壓器溫度監測、數據分析、障診斷與評估。

圖1 JP 柜等電氣設備溫度監測系統示意圖

圖2 JP 柜及變壓器溫度監測系統結構功能圖

2 JP 柜溫度監測算法

隨著電力系統的迅速發展，JP 柜供電負荷日益突出，其發熱引起的安全問題值得關注，對其進行在線溫度監測則是一種有效的干預手段。通過大量實驗及現場數據可知，JP 柜溫度發熱主要與銅排流過電流、三相不平衡及環境溫度相關。為此，本文采用聯合權重算法，給每個發熱因素授權一個權重，然后通過加權數據，得到JP 柜最終溫度監測數據。

考慮銅排流過電流，則其對溫度表現主要是溫升，其計算公式可由式（1）求出：

式中：T1為設備當前溫度；T0為設備初始溫度。

由于JP 柜各相電流不盡相同，其溫升中還包含有不平衡電流引起的溫度變化，則設備相間溫差ΔT 可由式（2）求出：

式中：T1為設備當前溫度；Tmin為各設備中最低的溫度。

此外，環境溫度對其監測溫度也有相關影響，故還需要考慮環境因素，則其相對溫差δt可由式（3）求出：

式中：t1為發熱點的溫升；t2和T2為正常相對應點的溫升和溫度；T0為環境參照體的溫度。

針對上述τ1、τ2、τ3通過歷史數據的分析，對每個值賦予一定的權重，如式（4）。

3 JP 柜斷路器健康評估模型

由于斷路器、輸電電纜及母線的安全在一定程度上能夠反映JP 柜性能，斷路器分合閘線圈電流及狀態等同溫度信息密切相關。為此，本研究采用斷路器分合閘線圈電流、觸頭溫度等信息建立安全健康評估模型，實現對JP柜的健康狀態評估。

3.1 斷路器分合閘線圈機理及評估模型

當分合閘線圈通過電流信號的時候，其電流信號變化幅度相對比較大，溫度表現相對波動頻繁[8-11]，根據相關文獻可知[12-15]，斷路器電路的微分方程如下：

其中φ 為線圈的磁鏈，φ=L*i，L 是等效電感，i 是流過線圈電流，U 是電壓，ν 為鐵芯的運動速度。典型的電流波形如圖3 所示。

圖3 分合閘典型的電流波形圖

從圖中可以得到，在斷路器分合閘時，電磁鐵鐵芯運動可以看作5 個階段。

（1）（0-t1）。該時間段的長短與控制電源電壓和線圈電阻有關，這時ν=0，L=L0，L0為常數，該階段可反映線圈電阻是否正常。初始條件為t=t0，i=0，根據上式可得：

（2）（t1-t2）。此階段電流的變化主要反映鐵芯在分合閘操作過程中是否出現卡澀、脫扣等情況。

（3）（t2-t3）。在t2時刻，鐵芯停止運動，ν=0，電感L=Lm，Lm為S=Sm時線圈d 電感，可得：

此階段，線圈電流在前一階段的基礎上繼續呈指數規律上升，但由于Lm>L0，所以電流上升的速度較第一階段要慢，電流增加到穩態值約為I3=U/R。

（4）（t3-t4）。在這一階段是過程三的穩定階段，電流將會穩定在一定的值。

（5）（t4-t5）。在t4瞬間斷開輔助開關，導致電弧接觸和拉伸，電弧電壓迅速增加，導致電流減小，直到滅弧線圈的電流降低到0，過程結束。

3.2 斷路器健康狀態評估指標

根據目前常用的電氣設備健康狀態評估算法，本文采用3 階神經網絡評估，但由于溫度監測模塊、斷路器狀態監測模塊等傳感器采集到的原始數據有著不同的單位，幅值大小也不相同，甚至相差很大。因此要對神經網絡的輸入樣本量進行歸一化處理。本研究采用的歸一化算法是Min-Max 標準化。其表達式為：

式中：xmin為樣本屬性的最小值；xmax為樣本屬性的最大值。

經過歸一化處理及現場對JP 柜進行狀態監測，并通過相應的傳感器能夠提取到斷路器7 種異常狀態類型，為了書寫方便，把7 種異常類型用大寫字母表示，它們分別是正常狀態類型（Q1）、輔助開關動作接觸不良（Q2）、鐵芯合閘開始階段有卡澀（Q3）、操作機構有卡澀（Q4）、電纜接頭溫度異常（Q5）、母線絕緣老化（Q6）、母線與斷路器連接點溫度異常（Q7）。

4 實驗平臺與測試

為了驗證本文溫度監測方案及評估算法的可行性，在實驗室搭建了溫度監測及斷路器健康狀態評估平臺，相關模塊及功能如圖4 所示。

圖4 JP 柜等電氣設備狀態監測與評估實驗平臺

本算法研究中，監測JP 柜中的電纜接頭溫度、母線與斷路器連接處溫度、斷路器的分合閘電流等這些特征量，監測到的數據一共有18 組，任意選取14 組數據作為RBF 網絡訓練的樣本，剩下的4 組作為測試網絡數據。輸入數據歸一化后的結果見表1。

由表1 數據歸一化結果可知，徑向基神經網絡的輸入是一個8 維的向量，網絡的輸出有7 種異常狀態類型。為了便于狀態診斷，將7 種輸出狀態采取二進制的編碼：Q1（1000000）、Q2（0100000）、Q3（0010000）、Q4（000100 0）、Q5（0000100）、Q6（0000010）、Q7（0000001）。

表1 數據歸一化結果

為了對本文算法進行驗證，采用Matlab 自帶的神經網絡工具箱對18 組輸入樣本進行測試，另外4 組樣本進行驗證。設定均方誤差值為0.001，徑向基函數診斷精度設為0.6、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95，徑向基神經網絡的函數分布值設置為0.8，以滿足用戶對監測與評估精度需求。通過仿真可知，本文所提的健康狀態評估算法經過11 次的訓練，其輸出已經滿足設定的要求，動態響應比較快，其結果見表2。

表2 中數值的大小表示對應的某項故障的程度或者表示可能出現的故障概率，數值越接近1，則其發生故障的幾率越大。本文輸出狀態閾值設定為0.5 時，大于這個值，則表示可能會發生該類型的故障。經過實測與仿真對比可知，本文通過監測溫度及狀態信息構成的RBF 神經網絡，能夠有效評估JP 柜健康狀態。

表2 RBF 神經網絡診斷結果

5 結論

通過JP 柜溫度監測的加權算法，綜合考慮不平衡電流、環境等影響溫度因子算法，能更加準確地監測其溫度。同時，把溫度監測信息、斷路器分合閘電流及其監測信息進行融合和歸一化，采用神經網絡算法進行斷路器健康狀態評估，能夠對其故障概率及故障類型做有效評估。