柱上开关状态监测与故障诊断技术研究.pdf

第 卷第期年月计算技术与自动化C o m p u t i n gT e c h n o l o g ya n dA u t o m a t i o nV o l ,N o J u n 收稿日期:作者简介:宋殷冠(),男,广西钦州人,本科,工程师,研究方向:电力工程专业输配电及用电工程.通信联系人,E m a i l:s h a x i t u o c o m文章编号:()D O I:/j c n k i j s j s y z d h 柱上开关状态监测与故障诊断技术研究宋殷冠,邹宇,苏一峰,汪明,谢振俊,池小兵(广西电网有限责任公司 钦州供电局,广西 钦州 )摘要:针对传统柱上开关监测与故障诊断技术存在硬件设备不够完善、监测时间长、监测精度低的问题,采用储存电能电动机状态监测装置和多分类柱上开关状态故障诊断算法模型对现有方法进行了改良.构建出了具有数据采集模块、数据传输模块、数据计算模块、用户服务模块的柱上开关状态监测系统.对于所收集到的柱上开关状态监测数据进行深入的分析与计算,从而实现完善的监测硬件设备,较短的监测时间以及很高的监测精度.通过实验表明,本设计最低监测精度可达,在小数据量数据包最快所需监测时间只要 s.关键词:柱上开关;故障诊断;状态监测;霍尔传感器;微控制单元中图分类号:TM 文献标识码:AR e s e a r c ho nC o n d i t i o nM o n i t o r i n ga n dF a u l tD i a g n o s i sT e c h n o l o g yo fC o l u m nS w i t c hS ONGY i n g u a n,Z OUY u,S U Y i f e n g,WANG M i n g,X I EZ h e n j u n,CH IX i a o b i n g(Q i n z h o uP o w e rS u p p l yB u r e a uo fG u a n g x iP o w e rG r i dC o,L t d,Q i n z h o u,G u a n g x i ,C h i n a)A b s t r a c t:A i m i n ga t t h ep r o b l e m so f i m p e r f e c th a r d w a r ee q u i p m e n t,l o n gm o n i t o r i n gt i m ea n d l o wm o n i t o r i n ga c c u r a c yi nt h e t r a d i t i o n a l c o l u m ns w i t c hm o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i s t e c h n o l o g y,t h ee x i s t i n gm e t h o d sa r e i m p r o v e db yu s i n gt h es t a t em o n i t o r i n gd e v i c eo f s t o r e de l e c t r i ce n e r g ym o t o ra n dt h em u l t i c l a s s i f i c a t i o nc o l u m ns w i t c hs t a t ef a u l td i a g n o s i sa l g o r i t h mm o d e l,a n d t h e e x i s t i n gm e t h o d s a r e c o n s t r u c t e dw i t hd a t a a c q u i s i t i o nm o d u l e,d a t a t r a n s m i s s i o nm o d u l e,d a t a c a l c u l a t i o nm o d u l eC o l u m ns w i t c hs t a t u sm o n i t o r i n gs y s t e mo fu s e rs e r v i c em o d u l e C a r r yo u t i n d e p t ha n a l y s i sa n dc a l c u l a t i o no nt h ec o l l e c t e dm o n i t o r i n gd a t ao fo nc o l u m ns w i t c hs t a t u s,s oa s t or e a l i z ep e r f e c tm o n i t o r i n gh a r d w a r ee q u i p m e n t,s h o r tm o n i t o r i n gt i m ea n dh i g hm o n i t o r i n ga c c u r a c y E x p e r i m e n t ss h o wt h a tt h em i n i m u m m o n i t o r i n ga c c u r a c yo ft h i sd e s i g nc a nr e a c h,a n dt h e f a s t e s tm o n i t o r i n gt i m e i ns m a l l d a t ap a c k e t s i so n l y s K e yw o r d s:c o l u m ns w i t c h;f a u l td i a g n o s i s;c o n d i t i o nm o n i t o r i n g;H a l l s e n s o r;m i c r oc o n t r o lu n i t随着柱上开关的应用越来越广泛,对柱上开关监测的智能化和精准的监测数据反馈的要求也需要达到更高的水平,从各方统计的数据分析来看,柱上开关状态监测与故障诊断技术的不完善是由于本身硬件设备的不足和故障诊断算法的误差较大,精度不高而导致柱上开关状态监测不够及时,故障诊断技术误差大、精度不高使得对问题的判断出现失误,再加上本身硬件问题或者不可避免的元器件长时间运行出现的老化现象等原因综合到一起,都有可能导致柱上开关控制的电路出现问题.针对上述问题,国内外对于柱上开关状态监测和故障诊断技术也进行深入研究,文献 对于柱上开关的硬件设备进行了改良,虽然很大程度上解决了硬件长时间运行后可能会出现的老化等问题,计算技术与自动化 年月但对于柱上开关状态监测和故障诊断的速度很慢.文献 中运用了机器人学习算法,使得柱上开关拥有智能的学习能力,对数据进行至少四种维度不断且较为全面的深化处理,虽然可以做到更加精准地对柱上开关状态监测及故障诊断结果的反馈,但是还是有误差的存在.柱上开关状态监测的方案设计通过总结上述文献存在的问题,本文提出一种基于故障诊断算法和状态监测系统结合的方案,该方案能够实现数据的采集与传输分析.整体方案设计结构如图所示.图柱上开关状态监测结构方案图在图中,该研究设计的柱上开关监测结构方案可以分为四个模块:数据采集模块、数据传输模块、数据计算模块、用户服务模块.四个模块之间相互连接紧密,相互协作,实现了从最初的数据采集模块区域到最终的用户端信息快速传输与共享,做到了对柱上开关状态的实时监测与反馈.数据采集模块的主要功能是负责柱上开关状态监测数据的采集和录入系统,不同的柱上开关虽然看起来数据基本一致,但是不同的开关内部细微的结构等各方面的变化都会影响一些数据采集的误差,同时一个柱上开关不仅仅是一个单独的个体,与其相连的配电网其中的数据也会被收录其中,或者周边环境因素也或多或少包括在内.比如湿度、温度、磁场、振动等可能会影响到柱上开关本身状态的因素都会感应并被收集到监测元件中.接着监测到的数据就会进入数据传输模块,传输模块的传输方式又分为三种:无线通信、有线通信和云端,其中云端不仅可以进行更方便的传输功能,也可以做到一种数据存储功能,使得数据保存的安全性也得到保障.收集到的数据通过数据传输模块到达数据计算模块之后,通过数据计算模块进行处理、分析与故障诊断.该研究采用故障诊断算法与状态监测系统处理收集到的数据.其中故障诊断算法包括不确定性矩阵理论数学模型与多分类柱上开关状态故障诊断算法模型两种模型算法,状态监测系统包括分合闸线圈状态监测电流与储存电能电动机两种状态监测系统.最终在用户服务模块,处理并分析过的数据通过监测数据发射器发向用户与P C端,将监测数据实时共享传递,下面对柱上开关状态监测与故障诊断技术进行具体的描述.柱上开关状态监测装置 硬件设计在柱上开关使用的过程中,柱上开关中的控制开关运行的组件是很容易出现问题的,一旦出现问题,经常出现的就是分合闸线圈的损毁和电动机堵转等事故.为保证柱上开关的工作状态能进行及时的监测,该研究设计了一种监测装置,其监测方法是通过分合闸线圈对柱上开关工作时电流大小、储存电能电动机转动时所消耗的电能数据,分析柱上开关设备状态的变化情况,同时对于可能发生故障的情况进行一个提前的模拟预测,对可能发生的故障有一个针对性的提前预案,减少并尽量排除故障发生的可能,从而有效地提高柱上开关运行时的监测效率和安全系数.优化后的电路图如图所示.在图中,柱上开关状态监测电路通过交流电源与变换器为整个系统进行供电,通过分合闸线圈监测电路和储存电能电动机的分路监测,一部分对分合闸线圈的电流进行实时监测,另一部分对储存电能电动机进行及时监测.输入电流可以对电容进行充电,最后在接地的一侧完成接地合流的一步.整个电路系统由以上两个监测模块进行,由P C端处理器进行监测数据管理和报表生成.同时可以通过光纤信号发送数据,到达各个接收器,以实现监测数据的快速传输.第 卷第期宋殷冠,等:柱上开关状态监测与故障诊断技术研究柱上开关状态监测装置主要监测柱上开关分合闸线圈状态和储存电能电动机状态两部分,第一个状态检测电路分合闸线圈状态监测电路如图所示.图柱上开关状态监测装置硬件设计图分合闸线圈状态监测电路图图中代表分合闸状态监测电路运行的过程,整体由霍尔传感器和继电器、信号调理电路以及微控制单元(m i c r o c o n t r o l l e ru n i t,MC U)组成监测模块继电器用于安全保护,自动调节等功能,其中信号调理电路由X D 芯片和电容、电感器组成.芯片X D 是一款同步型D C/D C电流转变集成线路,V I N的 变 化 范 围 在 V之 间,VOUT的调控范围在 V之间,最大的负载电流为A,最高的运作效率可以高达 ,其有八个引脚的工作,很大程度上保证了芯片自身安全以及电路的安全.其监测原理如图所示.作用于分合闸继电器输出的电源穿过霍尔传感器,同时所采集信号的种类进行判断,是分闸还是合闸信号,接着霍尔传感器输出模拟信号.其输出的模拟信号经过信号调理电路后进入MC U中的A D通道中.除了上图的监测电路外,还有一种储能状态监测电路,该电路将电源变为存储电能电动机,并将分闸合闸继电器从电路中去除,此电路是通过监测存能电动机的运行电流从而对柱上开关的状态进行监测,将分合闸继电器的位置变为储存电能电动机电流的出口,不变的是同样经过霍尔传感器并从中输出模拟信号.但信号调理电路有了改变.关于储存电能电动机状态监测电路如图所示.图储存电能电动机状态监测电路图如图所示,信号调理电路不再使用X D 集线芯片,而是将芯片部分变换为桥式整流电路和三极管结合,变为两部分电路的结合,增加了一个电感器,同时增加了电容量更大的电解电容,也可以起到一个滤波的作用并稳定电流.工作原理同上图基本一致,仍是模拟信号进入整流电路后,再通过三极管,之后输出到M C U中的A D通道中.该电路的好处是可以通过桥式整流将电压变得更加稳定,接着通过三极管之后达到一个将信号放大为更大幅值电信号的功能,从而可以更加精准地监测到信号的变化,提高监测柱上开关状态的精准度.在得到柱上开关监测数据后,将针对监测数据进行下一步的数据处理,得出故障诊断信息.软件设计软件设计采用了P y t h o n编程语言,并采用了模块化的思想方案,进行对图像采集、图像识别、图像显示、预警设置以及界面设计模块化实现,软件设计流程图如图所示.首先完成程序的初始化,对红外C C D摄像头进行检测,检测连接状态以及摄像头的调用,并采集此刻的帧图像,采用O p e n c v库对图像进行灰度化,在L C D显示屏上进行显示,通过对灰度化图像进行预处理操作,若达到阈值,则保存到指定的路径,否则进行下一帧的读取,接着进行判断图像数量是否达到要求,达到要求进行多帧图像融合处理,否则接着对下一帧图像读取,融合处理后进行图像识别,判断图像是否处于故障状态,若是则启动预警模块响应,若不是则读取下一帧图像.在该系统的软件程序设计中,服务器端采用的是P y t h o n编程语言,客户端使用的是J a v a编程语言,并且 在服务器端 与客户端之 间采用了基 于计算技术与自动化 年月T C P协议的S o c k e t通信方式和B a s e 的图像编码方式,实现远程预警,现场预警以L E D闪烁和语音播报的方式进行预警.图软件程序设计流程图柱上开关状态故障诊断数学模型的构建对于柱上开关监测数据,该研究构建柱上开关状态故障诊断数学模型,减小误差数据的积累,提高对于柱上开关状态故障诊断的精准度.首先构建不确定性矩阵理论的数学模型:CCC(JK)N()式()中,C表示不确定性矩阵理论的数学模型总矩阵,C、C表示不确定性矩阵理论模型中的部分矩阵,其具体为:CD D DND D DNDJDJDJ NJN()CL L LNL L LNLKLKLKNKN()其中,C中的D,D,D,DJ 表示影响柱上开关状态的元素构成数据集合,D表示其中的元素之一,下角标为序号,设开关状态的元素有J种,比如磁场、运行环境、硬件设备等,N表示数据数量.C中的L,L,L,LK 表示影响柱上开关状态的元素构成数据集合,K表示其中的元素之一,设开关状态的元素有K种.在寻找柱上开关状态影响因素时将两个集合联系起来,观察其中的相同点或不同点,从中去判断影响柱上开关状态的元素.下面就要对不确定性矩阵理论C进行一个标准化的改良,所以标准化改良的公式为:S U I(V U I(V U)(V U)()V U(V U,V U,V U,V UN)()在式()中,S U I表示标准化函数,V U I表示输入的柱上开关故障检测数据,和都表示标准化函数的参数.若假设不确定性矩阵理论标准改良后的矩阵为C,则有等式为:C(S U I)(JK)N()(S J)()(S J)()从上述等式中可得出标准化的柱上开关故障检测数据的标准化序列S J,则有以下公式:S J(S J,S J,S J,S J N)N()在实际应用时,S U I可以代表上述数据中柱上开关状态在第U次在时间点I进行的故障诊断.为了减小不确定性矩阵理论的数学模型的计算误差,提高精准度,该研究还采用一种多分类型来优化柱上开关故障诊断算法模型,该算法可以对于一个多分类问题,给定包含多个N维数据的数据集,其中一组数据集记为A,负类样本集记为B,可以通过求解该数学模型得到如何优化算法技术.m i nT(A,DT)mxyCT(B,DT)mxy()m i nT(A,DT)mxyCT(B,DT)mxy()其中T(A,DT),T(B,DT)分别代表多分类柱上开关故障诊断算法模型中的自变量,m、m、x、x、y、y为其中的系数.式()m i n取区间m,第 卷第期宋殷冠,等:柱上开关状态监测与故障诊断技术研究y 中最小值,式()中m i n取区间m,y 中最小值.式()分别对m和y求偏导,式()对m和y求偏导,可以得到两个新的公式即:my(KTKDLTLP)KTe()my(LTLDKTKP)LTe()式()和式()中,L(A,DT)e,K(B,DT)e,P是为了能够出现正确的解而加入的一项,P是单位矩阵,是较小的正参数.根据求解后的结果最终可得一个故障诊断数据优化函数f(X):f X()a r gm i nR(xNt,DT)m pv p()式()中,xt即为需要监测的元素.通过上述两种算法可以做到数据是否有相互关联特性方面计算的快速即时运算,通过对多种类型和大量的柱上开关状态监测数据之中不间断地进行检索与对比,最终检索并对比选择出一种最为优质的解决方法.利用这两种算法,能够快速并且准确地找到最合适的故障诊断算法并且发现影响因素,及时地进行解决与迭代更新.关于该研究提出的柱上开关状态故障诊断数学模型算法流程如图所示.图算法流程图实验结果与分析为了验证上述算法的有效性,选择在实验室内采用计算机仿真进行验证,其中计算机的硬件配置C P U为I n t e rC o r ei H,运 行 内 存 为 MH zG B,硬盘大小为T B.关于仿真试验架构示意图如图所示.表柱上开关状态故障诊断类型编号故障类型编号故障类型 低能放电 高温过热 高能放电 局部放电 中低温过热 无故障图实验架构示意图为了使模拟柱上开关故障诊断的结果更具有真实性与随机性,所以选择在实验的过程中用随机抽取六个故障类型的方法,并且所抽取的故障数量相同,在构建的模型中建立故障情况.远程监控如图所示.图监控软件示意图计算技术与自动化 年月首先文献 的方法进行故障诊断,利用机器人学习的智能算法模型进行计算,通过对不同数据量大小的数据包进行分析计算,再计算出此方法的计算精度.接着使用本文所研究的算法模型进行不同数据量大小的数据包分析计算,并同样计算出精度,两者的精度对比如图所示.图算法精度对比图图是本文研究的算法与文献 算法的精度进行对比,白色圆点表示的是基于本文研究的算法处理不同数据量大小的数据包后的结果,由图可知此方法的计算分析的精度分布在 ;黑色圆点表示的是文献 所使用的算法,此算法是基于机器人学习算法的一种智能算法,由图可知此方法分析计算不同开关状态数据的故障诊断精准度分布在 .由此图对比可以看出本文研究的算法在处理不同大小数据量的数据包时精准度都高于文献 中的算法,即使本文研究的算法在处理大数据包处于精度最低时,也比文献 中的最高精度要高出.所以在算法精度方面,本文的算法精度是相对较高的.为了进一步体现该研究系统的适用性,接下来将验证系统处理速度快慢,以文献 研究的柱上开关监测系统为例,对于不同数据量大小的数据包的对比,两个系统的系统处理时间对比如图 所示.由图 可看出,本文与文献 方案的监测时间对比,基于本文的多分类柱上开关状态故障诊断算法模型与储存电能电动机状态监测电路的监测时间在不同数据量大小的数据包下在 s左右,在数据量最大的数据包下,其监测时间在 s;而使用文献 中较为老式的监测算法与硬件条件下,在很小的数据量数据包下,其监测时间就高达 s之多,而在同样的大数据量数据包的情况下,监测时间近乎 s,监测所用时间远长于使用本文算法与硬件,所以本文所研究的柱上开关状态检测与故障诊断技术在今后的实际应用中有着一个良好的发展前景.图 系统处理时间对比图结论采用了多分类柱上开关状态故障诊断算法模型,并借助储存电能电动机状态监测电路对柱上开关的状态进行即时、快速、精准的检测,可以实时地监测柱上开关的情况并通过传输模块进行实时分享,快速地找出故障点并分析.通过对柱上开关状态监测硬件设备和监测算法的改进,使得柱上开关状态监测不论在多大的数据包体量下都大大地缩短了监测时间并提高了监测速度.但对于柱上开关温度,湿度方面的监测还不够完善,还需进一步的研究.参考文献林昱奂,胡嘉铭,戴伟力,等一种智能柱上开关状态监测与故障诊断系统J环境技术,():黄智鹏,熊洽,陈家超,等基于改进层次分析法的柱上开关成套设备状态评估研究J广东电力,():王东芳,黄国权,黄廷城,等一二次融合柱上开关组合加权模糊状态评价J浙江电力,():李政成,陈普凡,陈养华,等智能柱上开关在线监测技术分析J大众用电,():黄祖委,熊洽,黄国权,等柱上开关一二次融合的技术发展阶段分析J大众用电,():周光宇,马松龄基于机器学习与D GA的变压器故障诊断及定位研究J高压电器,():李政成,陈普凡,陈养华,等智能柱上开关在线监测技术分析J大众用电,():席禹,郭晓斌,陈波,等一体化集成的智能柱上开关高可靠性研究与设计J电气应用,():于海,邓钧君,王震坡,等基于卷积神经网络的逆变器故障诊断方法J汽车工程,():