黃映炎 石 姣 羅未希 潘洪磊 陳 婷

（貴州送變電有限責任公司，貴州 貴陽 550000）

變壓器是電力系統(tǒng)中的重要設備，其可以保障電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定地運行，保證供電質(zhì)量[1]。變壓器濾油器的泄漏問題是導致變壓器故障的重要原因之一，因此實時監(jiān)控變壓器濾油泄漏情況，對于保障變壓器安全、穩(wěn)定地運行具有重要意義。

1 變壓器濾油泄漏實時監(jiān)控報警裝置硬件設計

1.1 管道流量監(jiān)控

管道流量監(jiān)控是該裝置的重要組成部分，通過監(jiān)測管道的流量情況，可以實時了解變壓器濾油泄漏情況并及時進行報警[2]。為了監(jiān)控管道流量，本設計采用變頻器的開環(huán)恒壓頻比（VVVF）方式變頻開環(huán)恒壓頻比調(diào)速，該方式結(jié)構(gòu)簡單，可以對電機進行無極調(diào)速，并有一定的節(jié)能效果。通過PLC完成復雜計算，變頻器執(zhí)行輸出，流量控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。選擇齒輪油泵，型號為YCB10-0.6，出口壓力為0.6MPa，出口流量為15m3/h；電機型號為Y132S-4，電機功率為5.5kW。通過采用上述管道流量監(jiān)控方案，可以對變壓器濾油泄漏情況進行實時監(jiān)控和報警，保證變壓器正常運行。同時，該方案結(jié)構(gòu)簡單、節(jié)能效果明顯，具有一定的實用價值。

圖1 流量控制結(jié)構(gòu)圖

1.2 實時監(jiān)控報警裝置總體設計

如圖2所示，主站通過Profibus與從站分布式I/O控制器進行通信，對各關(guān)鍵點的數(shù)據(jù)進行采集和控制[3]。這種通信方式具有高效、穩(wěn)定的特點，能夠?qū)崟r獲取變壓器濾油泄漏等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并將其傳輸?shù)缴衔粰C監(jiān)控界面進行處理。上位機監(jiān)控界面采用直觀的圖形界面，能夠清晰地顯示變壓器濾油泄漏的情況。操作人員可以通過監(jiān)控界面直觀地了解變壓器濾油泄漏的程度和位置。當監(jiān)測到異常情況時，上位機能夠及時發(fā)出報警信號，提醒操作人員采取相應的措施。這種實時監(jiān)測和報警系統(tǒng)能夠保障變壓器安全運行，及時處理潛在的故障風險，提高變壓器的可靠性和穩(wěn)定性。該系統(tǒng)使用西門子的PLC控制器和Profibus分布式I/O控制系統(tǒng)，具有穩(wěn)定性高、可靠性強的特點，能夠滿足實時監(jiān)控和報警的要求。

圖2 控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖

1.3 瞬時流量監(jiān)測

渦輪流量計的脈沖輸出信號被送入FM350-2高速計數(shù)器模塊，通過程序計算可以得到瞬時流量的數(shù)值[4]。FM350-2模塊具有高精度和多通道的特點，能夠滿足對流量的精確計量要求。同時，該模塊還具有多種計數(shù)方法和工作方式，可以根據(jù)實際需求進行調(diào)整和配置，提高了系統(tǒng)的靈活性和可擴展性。

瞬時流量計算過程如公式（1）所示。

式中：F為瞬時流量；f為脈沖頻率；λ為儀表系數(shù)；時間窗口選擇1s。為了實現(xiàn)交替發(fā)送作業(yè)號來讀取測量值的功能，可以在程序中安排一個時鐘存儲器位M100.0。通過對該位進行周期性的置位和復位操作，可以使作業(yè)號在讀取過程中交替為100和101，從而讀取不同通道測量值。

2 單神經(jīng)元計算

2.1 單神經(jīng)元學習規(guī)則

單神經(jīng)元學習規(guī)則是指神經(jīng)元在接收輸入信號后，通過調(diào)整連接權(quán)重來學習和適應輸入模式的過程。在單神經(jīng)元學習規(guī)則中，最常用的是希伯來規(guī)則和Delta規(guī)則[5]。

希伯來規(guī)則（Hebbian Rule）：由Donald Hebb提出，它描述了神經(jīng)元之間連接權(quán)重的調(diào)整方式。希伯來規(guī)則認為，當一個神經(jīng)元的輸入與輸出同時活躍時，它們之間的連接權(quán)重應該增強。如果輸入信號與輸出信號同時為正值或同時為負值，則連接權(quán)重增加；如果一個為正一個為負，則連接權(quán)重減少。希伯來規(guī)則可以用公式（2）表示。

式中：Δw為連接權(quán)重的變化量；η為學習率；x為輸入信號；y為輸出信號。

Delta規(guī)則（Delta Rule）：由Widrow和Hoff提出，在感知機學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡中廣泛應用。Delta規(guī)則通過最小化輸出與期望輸出之間的誤差來調(diào)整連接權(quán)重，其通過計算誤差的梯度來更新權(quán)重，使誤差變小。Delta規(guī)則可以用公式（3）表示。

式中：d為期望輸出。

Delta規(guī)則單神經(jīng)元學習神經(jīng)元從輸入數(shù)據(jù)中自動學習并形成內(nèi)部表示。這種學習方式不需要任何標簽或指導，神經(jīng)元通過自我組織和自適應的方式發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。Delta規(guī)則的一個常見應用是聚類，即將相似的數(shù)據(jù)點分組在一起。相比下，有監(jiān)督的希伯來單神經(jīng)元學習需要標記的數(shù)據(jù)集作為指導。在這種學習方式中，神經(jīng)元根據(jù)輸入和相應的標簽進行訓練。通過比較神經(jīng)元的輸出和正確的標簽，可以調(diào)整神經(jīng)元的權(quán)重和偏置，以提高準確性。有監(jiān)督學習的一個常見應用是分類，即將輸入數(shù)據(jù)分為不同的類別。

2.2 有監(jiān)督的希伯來單神經(jīng)元PID

有監(jiān)督的希伯來學習規(guī)則的單神經(jīng)元PID控制原理如圖3所示。

圖3 有監(jiān)督的希伯來單神經(jīng)元PID結(jié)構(gòu)圖

x1（k）=e（k）=r（k）-y（k）

x2（k）=e（k）-e（k-1）

x3（k）=e（k）-2e（k-1）+e（k-2）

式中：e（k）為當前時刻的誤差（教師信號）；r（k）為期望輸出；y（k）為實際輸出；k為當前時刻。另外，根據(jù)題目要求，學習速率分為比例、積分和微分3個部分，分別記為ηP、ηI和ηD。假設神經(jīng)元的比例系數(shù)為K（K＞0），那么根據(jù)PID控制器的原理可以得到公式（4）～公式（6）。

神經(jīng)元的輸出如公式（7）所示。

3 仿真結(jié)果

3.1 單神經(jīng)元PID仿真

在本次單神經(jīng)元PID控制器的仿真試驗中，隨機選取初始權(quán)值ω1=ω2=ω3=0.1，選取的學習效率包括比例項學習效率ηP=0.4、積分項學習效率ηI=0.35以及微分項學習效率ηD=0.4。同時，選取神經(jīng)元的比例系數(shù)K=0.05，并采用1ms的采樣時間來進行仿真試驗。在仿真試驗的過程中，在0.5s加入一個單位階躍信號作為干擾源，以測試神經(jīng)元PID控制器對于干擾的魯棒性和控制精度。根據(jù)PID控制器的原理可以得到神經(jīng)元PID控制器的輸出公式，如公式（8）所示。

式中：x1（k）為當前時刻的誤差；x2（k）為誤差的變化量；x3（k）為誤差的變化率。

在仿真試驗的過程中，將神經(jīng)元PID控制器的輸出值與期望輸出進行比較，計算誤差e（k）=r（k）-y（k）。根據(jù)誤差大小，調(diào)整神經(jīng)元的連接權(quán)重，以實現(xiàn)對期望輸出的控制，最終結(jié)果如圖4所示。

圖4 有監(jiān)督希伯來算法干擾曲線

與普通PID算法相比，有監(jiān)督Hebb單神經(jīng)元PID算法在系統(tǒng)響應速度、無超調(diào)和抑制干擾能力方面具有更優(yōu)越的特點。它通過監(jiān)督學習方式動態(tài)調(diào)整參數(shù)，從而提高系統(tǒng)響應速度。與普通PID算法相比，有監(jiān)督Hebb單神經(jīng)元PID算法能夠避免超調(diào)問題的發(fā)生，保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。此外，該算法還具有更好的抑制干擾能力，能夠減少外界干擾對系統(tǒng)控制的影響，提高控制系統(tǒng)的精度。

3.2 PLC中實現(xiàn)單神經(jīng)元PID控制算法

在調(diào)整PID控制器的參數(shù)的過程中，需要逐步調(diào)整K值，實現(xiàn)最佳控制效果。一般來說，可以先給出K值、ηI和ηP的值，然后再逐步調(diào)整參數(shù)，以達到最優(yōu)的控制效果。由于初始權(quán)值ωi和學習效率ηP、ηI和ηD的值對系統(tǒng)的影響并不大。因此在實際應用中，可以先給出K、ηI和ηP的值，然后通過調(diào)整K值來優(yōu)化控制效果。當系統(tǒng)的超調(diào)量較小時，可以再適當調(diào)整ηD的值，以進一步提高控制效果。在實際應用中，K值通常需要根據(jù)具體的控制對象和控制要求進行適當調(diào)整。如圖5所示，在本次試驗中，經(jīng)過多次試驗和調(diào)整，最終確定K值為2.6，ηP和ηI的值均為2，ηD的值為0.8。通過這些參數(shù)的調(diào)整，有效控制管道流量，為后續(xù)的研究提供參考。

圖5 流量調(diào)節(jié)界面

4 結(jié)語

本文設計的基于PLC和單神經(jīng)元PID算法的變壓器濾油泄漏實時監(jiān)控報警裝置，具有實時性強、準確性高和可靠性高等優(yōu)點，能夠有效地監(jiān)測變壓器濾油泄漏情況，保障變壓器安全、穩(wěn)定地運行。未來將繼續(xù)研究和改進該裝置，以提高其在實際應用中的可操作性和適用性，為電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行做出更大貢獻。