氧化鋅避雷器的在線監測技術要點

潘俊銳，江 玉，方 輝

（安徽送變電工程有限公司，安徽 合肥 231299）

0 引 言

電網系統作為社會發展與人民生活的基礎，在電網設備的日常運行中，氧化鋅避雷器的設置可避免電網系統遭受雷擊。氧化鋅避雷器的工作環境較惡劣，且易受到泄露電流、環境溫度、濕度、諧波干擾、瓷套等因素影響，進而出現故障問題，不利于氧化鋅避雷器的正常運行。基于此，電力部門應運用在線監測技術對其進行實時檢測，從而確保氧化鋅避雷器的穩定運行，進一步推進國家電網系統的自動化建設。

1 氧化鋅避雷器的在線監測系統架構

氧化鋅避雷器在線監測系統由站控層、間隔層以及過程層組成。其中，站控層包括監控中心、全球定位系統（Global Positioning System，GPS）時鐘以及B 碼時鐘源，間隔層包括在線監測智能電子設備（Intelligent Electronic Device，IED）等，過程層包括電壓互感器（Potential Transformer，PT）監測終端和電流互感器（Current Transformer，CT）監測終端等，如圖1 所示。

圖1 氧化鋅避雷器的在線監測系統架構

在線監測系統中，不同設備的功能各異。首先，監控中心可以對氧化鋅避雷器進行狀態信息分類與匯總，分析每一臺設備的運行狀態。工作人員可通過系統后臺檢查氧化鋅避雷器的運行情況。監控中心通過顯示屏呈現相關信息，信息展現形式包括報表、統計圖、曲線圖等，為用戶帶來良好的使用體驗。當氧化鋅避雷器出現故障時，系統會及時報警，提醒管理人員進行故障處理，確保氧化鋅避雷器的正常運行[1]。其次，監測終端無法與監控中心直接通信，利用在線監測IED 設備可以實現二者之間的連接，進行信息的解析與傳遞。最后，監測終端作為在線監測系統的信息收集設備，可監測環境溫度、濕度、阻性泄露電流、氧化鋅避雷器污穢情況等。此外，監測終端還能精準記錄雷擊次數，并進行數據傳遞，通過間隔層傳輸至監控中心，以便管理人員做出正確決策。總之，在線監測系統通過相關功能對氧化鋅避雷器進行信息采集與分析，確保其穩定運行。

2 氧化鋅避雷器的在線監測技術要點

2.1 在線監測系統對時

在對氧化鋅避雷器基波阻性電流法與諧波分析法原理的研究中發現，在線監測系統采樣工作的同步性對最后的監測結果影響巨大。雖然系統監測的泄露電流數值極小，但是極小的誤差會造成較大誤差。因此，在線監測系統對采樣工作的同步性具有極高要求，技術人員須對系統進行對時調整。對時方法有2 種：一是采用GPS 同步授時模塊進行對時，該模塊可以在2 ns 內進行同步授時，減少時間誤差；二是技術人員可運用IRIG-B 碼時鐘進行對時，抗干擾能力極強，確保傳輸信號穩定，進而使接受信號精度極高。但精度過高會耗費巨大成本，因此技術人員應根據系統需求進行合理的精度選擇。現階段，精度選擇可分為1 μs、1 ms、10 ms 以及1 s，只須確保其精度可以滿足系統最小分辨率[2]。

因IRIG-B 碼時鐘得對時成本較低，雖然對時精度不如GPS同步授時模塊，但可以滿足系統需求。因此，技術人員可利用IRIG-B 碼時鐘進行對時，確保采樣同步。

2.2 在線監測信號去噪

在氧化鋅避雷器的數據采集工作中，獲取的數據存在多種雜波。因氧化鋅避雷器的泄露電流值極小，若未進行去噪處理，則容易導致監測結果存在誤差，無法準確反映氧化鋅避雷器的真實情況。基于此，技術人員應合理選擇數據處理算法進行去噪。小波去噪技術可以對收集到的信號加以分解，在信號分解后，保留有用的信號內容，將無用的信號系數取值為0，完成去噪工作。通過多次分解去噪，最終可以得到有用信息。

2.3 在線監測故障診斷

2.3.1 故障診斷的意義

隨著電力設備逐步向大型化發展，電力系統的安全性尤為關鍵。一旦出現故障問題，極易影響電力系統的正常供電，甚至造成人員傷亡。因此，須做好在線監測故障診斷工作。通過氧化鋅避雷器在線監測系統能夠了解設備的絕緣情況，預知可能出現的絕緣風險，及時進行設備的維修，確保氧化鋅避雷器運行穩定。但在線數據信息數量龐大，信息種類復雜，很多信息存在重復性問題，對在線監測結果帶來了巨大的影響。為確保故障診斷準確，技術人員應做好在線監測系統數據信息的預處理工作，去除其中的重復性信息，剔除誤差信息，為系統故障診斷工作提供精準數據，便于正確決策。氧化鋅避雷器阻性電流受到多種因素影響，包括天氣、溫度、磁場、信號干擾等，故障診斷難度極高。因此，技術人員應通過相關技術進行數據信息的有效處理，為在線監測故障診斷工作奠定基礎[3]。

2.3.2 多傳感器信息融合算法

信息融合算法作為在線監控系統數據處理的基本方法，可以實現不同層次信息的融合，并進行數據信息的綜合處理。多傳感器信息融合算法主要是利用傳感器收集信息，對收集的數據信息加以計算，可得到相應的處理結果，避免諧波對數據信息的干擾，有效反映氧化鋅避雷器的實時運行狀態。信息融合算法包括嵌入約束法、證據組合法以及人工神經網絡法。

（1）嵌入約束法。嵌入約束法是對傳感器收集的信息參數的映射原相和本相設置約束條件，獲取問題的解唯一。簡言之，監測系統通過傳感器獲取氧化鋅避雷器的實時信息，并根據其特點獲取主要數據信息。

（2）證據組合法。為了判斷氧化鋅避雷器的運行情況，可以提取其運行時所獲取的數據信息，并根據氧化鋅避雷器的不同運行狀態進行數據信息的計算，從而作為氧化鋅避雷器的故障判斷依據。

（3）人工神經網絡法。人工神經網絡法指的是利用機器模型完成故障判斷任務。首先，應針對傳感器需求設置拓撲結構；其次，將神經網絡和工作環境進行交互，將數據信息規律反映至神經網絡；最后，機器模型應對傳感器獲取的信息加以學習與理解，從而實現對故障的自動判斷[4]。

2.3.3 灰關聯分析法

灰關聯分析法作為氧化鋅避雷器故障判斷方法之一，主要是通過對多種故障影響因素進行統計，并進行擬合曲線的繪制，了解不同因素對氧化鋅避雷器的故障影響程度。此外，還可以將擬合曲線的變化形式與實時監測情況相比較。兩條曲線的契合度越高，說明此種因素對氧化鋅避雷器的故障影響越大。在進行灰關聯分析時，可以將氧化鋅避雷器的介損角當作參考序列Xj，將溫度、濕度以及泄露電流等影響因素當做比較序列X0，可以得到

將獲取的數據進行規范化處理，計算出各個數據間的關聯系數ζj(k)與關聯程度γj為

通過對關聯度擬合曲線的對比，可明確不同因素與氧化鋅避雷器故障的關聯程度，從而明確故障原因[5]。

2.4 在線監測專家軟件

氧化鋅避雷器在線監測專家軟件作為在線監測系統的子軟件，具有多種功能。不僅可以監測變壓器，檢測局部放電與油中氣體情況，還可以監測斷路器、容性設備，為系統設置預報警參數，進行變電站設備的管理。此外，在線監測專家軟件可進行用戶設置預管理，方便用戶查看歷史數據與當前數據，并檢查設備實時狀態。用戶登錄專家軟件系統后，可根據自身需求進行數據查詢，為其決策提供參考。

3 結 論

氧化鋅避雷器出現故障對電網系統的安全運行影響巨大，應通過在線監測系統進行實時檢測，從而明確故障信息，及時進行故障處理。氧化鋅避雷器在線監測系統通過監控中心、在線監測IED 設備、監測終端等組成設備協作運行，實現數據信息的獲取、傳遞與處理，完成對氧化鋅避雷器的實時監測。此外，通過在線監測系統對時、在線監測信號去噪、在線監測故障診斷等關鍵技術進行優化，為在線監測系統提供精準數據信息，確保氧化鋅避雷器的穩定運行。