陳璐 毛瑋韻 蘇磊 趙磊 孫志慶

【摘要】近年來虛擬技術(shù)逐漸融入了各行業(yè)的生產(chǎn)中，虛擬儀器技術(shù)在電力生產(chǎn)中體現(xiàn)了重要的促進價值，因而占據(jù)了關(guān)鍵性的技術(shù)地位。電力系統(tǒng)的很多主要設(shè)備安裝了在線監(jiān)測在線監(jiān)測裝置，用于實時獲取設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以運用虛擬儀器來處理和分析，幫助枝術(shù)人員更好地掌握設(shè)備狀態(tài)。為此對于電力系統(tǒng)而言，有必要明確虛擬儀器技術(shù)的基本特征與技術(shù)內(nèi)容，結(jié)合電力生產(chǎn)的真實狀況，探究完善虛擬儀器技術(shù)運用的具體思路。

【關(guān)鍵詞】虛擬化;設(shè)備;在線監(jiān)測

【中圖分類號】TU723.1

【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2018）11-0142-02

1引言

虛擬儀器技術(shù)及其在電力系統(tǒng)在線監(jiān)測中的應(yīng)用的最終目標是以此為基礎(chǔ)實現(xiàn)對輸變電設(shè)備運行狀態(tài)進行在線的可視化檢測、處理和分析，為狀態(tài)維修提供理論基礎(chǔ)和判據(jù)，大幅度提高電網(wǎng)運行的安全性和經(jīng)濟性。本項目由國網(wǎng)上海科技項目資助，最大限度防止復(fù)雜氣候環(huán)境及輸變電設(shè)備自身故障導(dǎo)致大面積事故的安全技術(shù)是電力檢測的重中之重，而虛擬儀器技術(shù)及其在電力系統(tǒng)在線監(jiān)測中的應(yīng)用又是檢測手段和方式的關(guān)鍵技術(shù)之一。

虛擬化輸變電站設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測診斷，通過虛擬化技術(shù)結(jié)合設(shè)備狀態(tài)診斷，根據(jù)某一時刻在線監(jiān)測的特征量與前面監(jiān)測的結(jié)果進行縱向比較分析，與同類設(shè)備或同一設(shè)備不同相在線監(jiān)測的結(jié)果進行橫向比較，并結(jié)合歷年離線檢測試驗數(shù)據(jù)和運行經(jīng)驗等，對故障類型、嚴重程度及原因等做出綜合判斷，進而做出維修策略及方法;設(shè)備狀態(tài)在線診斷是以在線監(jiān)測結(jié)果對故障的類型、位置、嚴重程度及原因做出判斷，并預(yù)測出設(shè)備繼續(xù)運行的剩余壽命和給出維修策略及方法的建議。顯然在線虛擬診斷要求在線監(jiān)測系統(tǒng)必須具有能反映各種特征量的監(jiān)測功能、豐富的專家系統(tǒng)和智能化的仿真、診斷能力。

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進步和先進制造技術(shù)的發(fā)展，盡管人們對輸變電設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測與虛擬診斷技術(shù)因種種原因而持不同的態(tài)度，但像電力系統(tǒng)綜合自動化技術(shù)一樣，終將成為提高電力行業(yè)技術(shù)管理水平和大幅度提高電網(wǎng)安全運行水平的高度智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。

2輸變電設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測與虛擬診斷設(shè)計

2.1總體技術(shù)框架

首先開展油中溶解氣體在線監(jiān)測裝置虛擬實用性分析;其次對于裝置實用性分析滿足要求的變壓器設(shè)備，通過大數(shù)據(jù)算法建立關(guān)鍵狀態(tài)量動態(tài)預(yù)警模型，明確需要關(guān)注的亞健康和缺陷設(shè)備;最后對于缺陷設(shè)備，結(jié)合運行信息和專家經(jīng)驗，利用援例診斷技術(shù)開展故障定性診斷和相似案例推送，進而為后續(xù)技改和大修提供依據(jù)。

2.2總體思路

將變壓器色譜帶電檢測數(shù)據(jù)（簡稱帶電數(shù)據(jù)）看成真值，將色譜儀在線監(jiān)測數(shù)據(jù)（簡稱在線數(shù)據(jù)）看成測量數(shù)據(jù)”，，實用性虛擬分析首先通過信號分解，將在線數(shù)據(jù)分為系統(tǒng)趨勢、隨機波動及巨幅跳變?nèi)矫?，其次按類別分別建立上述三部分可用性評估系數(shù)，最后結(jié)合被監(jiān)測設(shè)備運行現(xiàn)狀綜合得出裝置可用性。

2.3信號分解

對于油中溶解氣體在線監(jiān)測裝置，其數(shù)據(jù)通過集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方式可以分為系統(tǒng)趨勢、隨機波動及巨幅跳變?nèi)糠?。其中系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要反應(yīng)在線數(shù)據(jù)的趨勢，隨機波動數(shù)據(jù)是在線數(shù)據(jù)圍繞趨勢發(fā)生的高頻“波動”，巨大誤差指在線監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)生的巨幅“突變”。

2.4專項評估

在完成信號分離后，針對系統(tǒng)趨勢、隨機波動及巨幅跳變分別建立專項評估模型。系統(tǒng)誤差模型主要采用改進型的趨勢比較法，一是比較帶電檢測和在線監(jiān)測數(shù)據(jù)變化的方向，二是比較兩者變化的幅度。隨機誤差模型從在線數(shù)據(jù)隨機波動的劇烈程度人手，數(shù)據(jù)波動的幅度越大、頻率越高，相應(yīng)的可靠性越低。巨大誤差模型主要從頻率人手，巨大誤差出現(xiàn)頻率越高，可靠性越低。

2.5性能綜合

性能綜合分兩階段，第一階段是每種特征氣體的三種誤差的綜合，其中系統(tǒng)誤差是關(guān)注的重點，其次是隨機誤差，巨大誤差屬于參考信息。第二階段是多種特征氣體的在線監(jiān)測誤差的綜合，分別針對過熱、放電和日常監(jiān)測三種情形，給出其對應(yīng)特征氣體在線監(jiān)測誤差的綜合評價。數(shù)據(jù)的系統(tǒng)誤差為p1，隨機誤差為P2，巨大誤差為p3，則每種特征氣體綜合三種誤差后的可用性系數(shù)p=0.9P10.67P20.33+0.1P3

2.6模型建立

總體思路：利用油中溶解氣體帶電檢測數(shù)據(jù)完成設(shè)備正常、亞健康和缺陷異常三個狀態(tài)的劃分，對于亞健康設(shè)備，可以完成其性能狀態(tài)的短期預(yù)測。

模型搭建：建立高斯聚類方程，通過樣本訓(xùn)練，油色譜數(shù)據(jù)分為三類。（正常、亞健康、缺陷異常）進而計算任意輸入色譜數(shù)據(jù)，確定屬于任一狀態(tài)的概率。高斯混合模型是單一高斯聚類方程（概率率密度函數(shù)）的延伸。

高斯方程只能計算靜態(tài)色譜數(shù)據(jù)，為了引入時序概念，引入了馬可科夫聚類算法，帶入隱含狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

結(jié)果驗證：通過利用高斯混合模型對變壓器的氣體數(shù)據(jù)進行聚類分析，得到“健康”“亞健康”“故障”三種“特征”狀態(tài)的概率分布情況。在得到變壓器狀態(tài)的靜態(tài)特征后，利用隱馬爾科夫模型根據(jù)已有的多組觀察序列將靜態(tài)特征轉(zhuǎn)化為動態(tài)特征，并在案例庫中找到實際數(shù)據(jù)最為契合的案例庫，對變壓器的健康狀態(tài)進行評估。最后利用Viterbi算法對亞健康數(shù)據(jù)進行短期預(yù)警。我們可以利用變壓器設(shè)備的帶電檢測數(shù)據(jù)對在線監(jiān)測數(shù)據(jù)進行矯正，并將矯正后的數(shù)據(jù)作為聚類對象，以改善模型的判別結(jié)果。下表為通過矯正數(shù)據(jù)進行健康狀態(tài)評價的詳細情況。

3結(jié)論

①在綜合分析輸變電設(shè)備在線監(jiān)測裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)與各元件功能關(guān)系的基礎(chǔ)上進行了系統(tǒng)劃分;建立了在線監(jiān)測裝置的可用性評估模型，結(jié)合被監(jiān)測設(shè)備運行現(xiàn)狀綜合得出裝置可用性。

②實例分析表明，本文提出的可用性評估與診斷方法能夠準確有效地量化評估在線裝置及其各子系統(tǒng)的可用性，為在線監(jiān)測裝置的薄弱環(huán)節(jié)辨識與優(yōu)化和其維護策略提供了技術(shù)參考。

③可用性評估的精度與可用性模型的有效性以及模型參數(shù)的準確度有關(guān)，而后者需要充分的樣本空間支撐。由于我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的輸變電設(shè)備在線監(jiān)測尚處于起步階段，目前裝置在長期運行過程中的故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)仍較為匱乏。因此下一步工作將針對在線監(jiān)測裝置中各元件開展可靠性試驗，建立各元件的故障率模型，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合實際的運行維護數(shù)據(jù)對可用性模型參數(shù)進行合理的初值設(shè)定。