陳 城,閆永昶
(國(guó)網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司,呼和浩特 010013)
電力從生產(chǎn)到配送到千家萬(wàn)戶(hù)需要經(jīng)歷多個(gè)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(guò)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(duì)電壓的要求。一旦該環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題,整個(gè)供電鏈就會(huì)斷掉,因此變電一直是電力公司的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)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(zhǎng)期運(yùn)行下經(jīng)常發(fā)生過(guò)熱性故障以及各種放電故障,若是不能及時(shí)發(fā)現(xiàn),任由問(wèn)題持續(xù)下去,一旦完全停止運(yùn)轉(zhuǎn),將會(huì)造成直接的停電事故。面對(duì)這種情況,變壓器運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,通過(guò)檢測(cè)能夠及時(shí)掌握變壓器運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,并及時(shí)解決,避免發(fā)生停電事故。
目前變壓器異常監(jiān)測(cè)方法主要有三種,即基于電氣量的異常監(jiān)測(cè)方法、基于振動(dòng)的異常監(jiān)測(cè)方法以及基于油中溶解氣體分析的異常監(jiān)測(cè)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(kāi)的,導(dǎo)致監(jiān)測(cè)結(jié)果具有片面性,可靠性不足。針對(duì)上述監(jiān)測(cè)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(cè)數(shù)據(jù)可視化方法。通過(guò)該方法以期提高變壓器的監(jiān)測(cè)可靠性,為變壓器故障監(jiān)測(cè)提供參考和借鑒。
變壓器作為一種電力電壓調(diào)節(jié)設(shè)備,狀態(tài)不會(huì)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(cè)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(cè)實(shí)現(xiàn)。下面針對(duì)這三個(gè)方面進(jìn)行具體分析。
以往變電站變壓器狀態(tài)判斷主要是依靠一種類(lèi)型的狀態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn),可靠性不足。針對(duì)這一點(diǎn),在本研究中通過(guò)兩種類(lèi)型的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行判斷,以避免單一類(lèi)型數(shù)據(jù)所包含的異常信息有限的問(wèn)題[3]。所選擇狀態(tài)類(lèi)型數(shù)據(jù)為油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)和變壓器振動(dòng)信號(hào)。下面針對(duì)這兩類(lèi)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(shí)產(chǎn)生的熱量,防止溫度過(guò)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(shí)會(huì)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(lèi)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(guò)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(guò)程如下:
步驟1:選擇氣相色譜設(shè)備類(lèi)型,并設(shè)置相關(guān)參數(shù);
步驟2:通過(guò)不銹鋼管與變壓器絕緣油進(jìn)出口相連;
步驟3:?jiǎn)?dòng)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(guò)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(cè)器處理,檢測(cè)出氣體的類(lèi)型,并轉(zhuǎn)換成電信號(hào);
步驟7:將電信號(hào)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(guò)上述過(guò)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(dòng)信號(hào)
變壓器正常工作時(shí)會(huì)產(chǎn)生一定的振動(dòng),該振動(dòng)沿著電流傳輸路徑逐漸傳遞整個(gè)變壓器,最后在表面顯現(xiàn)出來(lái)。一旦某個(gè)部分發(fā)生異常,該振動(dòng)頻率也會(huì)發(fā)生改變?;谶@一特點(diǎn),通過(guò)分析振動(dòng)信號(hào)在一定程度上能夠判斷出變壓器工作狀態(tài)[4]。針對(duì)變壓器振動(dòng)信號(hào),選擇加速度傳感器來(lái)采集。具體過(guò)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(dòng)量,并進(jìn)行放大和濾波處理;
步驟4:將振動(dòng)量轉(zhuǎn)換成電信號(hào)輸出。
經(jīng)過(guò)上述過(guò)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)。
基于變壓器油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)和振動(dòng)信號(hào),從中提取特征指標(biāo),用于后續(xù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析。
1)變壓器油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)特征提取
針對(duì)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(lái)提取特征,即用比值來(lái)表示特征。原理是用五種氣體的三對(duì)比值,通過(guò)編碼規(guī)則對(duì)異常類(lèi)型進(jìn)行賦值,以此來(lái)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(lèi)型,產(chǎn)生的氣體含量三比值不同,具體對(duì)應(yīng)關(guān)系如表2所示。
表2 氣體含量三比值與異常類(lèi)型對(duì)應(yīng)關(guān)系
2)變壓器振動(dòng)信號(hào)特征提取
針對(duì)變電站變壓器振動(dòng)信號(hào),采用小波能量的方法進(jìn)行特征提取,具體過(guò)程如圖1所示。
變壓器振動(dòng)信號(hào)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(dòng)信號(hào)的能量;Xij代表第j階次第i頻段振動(dòng)信號(hào)頻率。
振動(dòng)信號(hào)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(dòng)信號(hào)的能量均值。
基于上述提取到的特征,進(jìn)行變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè),包括狀態(tài)等級(jí)監(jiān)測(cè)以及狀態(tài)類(lèi)型監(jiān)測(cè)兩項(xiàng)內(nèi)容。
1)狀態(tài)等級(jí)監(jiān)測(cè)
變壓器狀態(tài)等級(jí)一共可以劃分為4個(gè),如式(7)所示:
式(7)中,F1,F2,F3,F4分別對(duì)應(yīng)正常、異常程度低、異常程度高、危險(xiǎn)。
如何根據(jù)提取到的特征,確定對(duì)應(yīng)的狀態(tài)等級(jí),是本章節(jié)的研究?jī)?nèi)容之一。具體過(guò)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(shí)別框架,即式(7);
步驟3:計(jì)算每個(gè)狀態(tài)特征在識(shí)別框架中的隸屬度;
步驟4:計(jì)算每個(gè)狀態(tài)特征的權(quán)重系數(shù),具體過(guò)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(zhǎng);
步驟7:計(jì)算兩個(gè)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(duì)G進(jìn)行修正;
步驟11:基于D-S證據(jù)組合規(guī)則對(duì)上述矩陣進(jìn)行融合。
步驟12:計(jì)算變壓器狀態(tài)在識(shí)別框架中的各個(gè)等級(jí)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(jí)。
2)狀態(tài)類(lèi)型監(jiān)測(cè)
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(lèi)型監(jiān)測(cè)。具體過(guò)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(duì)樣本集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;
步驟3:對(duì)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(shù);
步驟5:決策樹(shù)剪枝,并組成組合分類(lèi)器(每一棵決策樹(shù)代表一個(gè)分類(lèi)器),完成訓(xùn)練;
步驟6:輸入測(cè)試樣本到分類(lèi)器中,得出每棵決策樹(shù)的分類(lèi)結(jié)果;
步驟7:對(duì)每棵決策樹(shù)的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行投票,選出票數(shù)比值最高對(duì)應(yīng)的異常類(lèi)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(lèi)器的分類(lèi)結(jié)果;K()代表示性函數(shù);Di(x)代表第i棵決策樹(shù)的分類(lèi)結(jié)果;U代表變壓器異常類(lèi)型。
基于上述各個(gè)環(huán)節(jié)過(guò)程,完成變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)。
本測(cè)試選以一個(gè)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(cè)試。測(cè)試對(duì)象如圖2所示。
圖2 測(cè)試對(duì)象現(xiàn)場(chǎng)示意圖
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(pán)輸入,顯示內(nèi)容豐富、信息量大,能對(duì)溫度、流量等各種參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控。該儀器采集油色譜成分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)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(dòng)信號(hào),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(cè)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
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
基于提取到變壓器狀態(tài)特征,進(jìn)行變壓器狀態(tài)等級(jí)分析,可視化結(jié)果如圖3所示。
圖3 變壓器狀態(tài)等級(jí)可視化監(jiān)測(cè)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(duì)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(jí)為異常程度高,需要馬上進(jìn)行檢修。
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(lèi)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(lèi)型可視化監(jiān)測(cè)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(shuō)明所研究的變壓器當(dāng)前異常類(lèi)型為高能量放電問(wèn)題。
綜合上述2.4節(jié)和2.5節(jié)監(jiān)測(cè)結(jié)果,圖2中變壓器的異常監(jiān)測(cè)結(jié)果如下:變壓器發(fā)生高能量放電問(wèn)題,并且該問(wèn)題已經(jīng)發(fā)展到高程度,亟需進(jìn)行維修。
綜上所述,針對(duì)變壓器異常問(wèn)題,提出一種變電站變壓器異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化方法。該方法結(jié)合兩種類(lèi)型的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè),避免了單一類(lèi)型數(shù)據(jù)可靠性不足的問(wèn)題。最后通過(guò)方法應(yīng)用測(cè)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(cè)。然而,本研究在測(cè)試中未進(jìn)行大量的對(duì)比測(cè)試,無(wú)法進(jìn)一步證明所研究監(jiān)測(cè)方法的準(zhǔn)確性,因此有待進(jìn)一步驗(yàn)證。