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    基于極值判斷的水電站漏電流相對異常信號檢測方法及其應(yīng)用

    2020-12-28 02:45:00查海濤蒙淑平任雪峰
    江西電力 2020年12期
    關(guān)鍵詞:水電廠漏電極值

    查海濤,楊 峰,蒙淑平,任雪峰

    (1.國網(wǎng)江西省電力有限公司柘林水電廠,江西 九江 332000;2.國網(wǎng)江西省電力有限公司電力科學(xué)研究院,江西 南昌 330096)

    0 引言

    現(xiàn)階段對漏電安全的管控完全依賴漏電保護裝置跳閘,但傳統(tǒng)漏電保護開關(guān)以交流漏電檢測和保護為目標,無法監(jiān)測直流漏電。水電站廠房存在地下有多層區(qū)域,發(fā)電設(shè)備冷卻介質(zhì)多用水,造成環(huán)境常年潮濕,對電氣設(shè)備的絕緣影響極大。廠房內(nèi)直流設(shè)備眾多,存在人身因直流漏電而觸電的隱患;另一方面,漏電數(shù)據(jù)無法實時感知,絕緣破損造成的設(shè)備漏電無法提前預(yù)警和主動檢修,存在人身和設(shè)備安全風險。

    水電站廠房電氣設(shè)備眾多,環(huán)境條件復(fù)雜多樣,特別是長期高溫高濕環(huán)境引起的電氣設(shè)備、線路絕緣破損和漏電隱患眾多,人身觸電及設(shè)備損壞的風險極大,給電廠的安全穩(wěn)定運行帶來嚴重后果。因此迫切需要具備交直流漏電流的實時感知裝置對水電站的配電設(shè)備進行運行監(jiān)測,全面管控配電系統(tǒng)的漏電安全風險。

    文中通過對多傳感終端的水電站廠房電氣設(shè)備絕緣狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研究,分析了交直流漏電流檢測中存在的問題,提出了一種基于極值判斷的水電站漏電流相對異常信號檢測方法,使得漏電流檢測更為準確。并基于此方法,研制具備集成交直流剩余電流監(jiān)測傳感器與環(huán)境溫濕度傳感器于一體的監(jiān)測終端,可以監(jiān)測電氣設(shè)備的電壓、電流、漏電流、溫度、濕度信息。全面管控配電系統(tǒng)的漏電安全風險,有效防止電氣設(shè)備、線路絕緣破損和漏電隱患及人身觸電及設(shè)備損壞的風險,提高了機組安全運行水平,降低了人身觸電風險。

    1 水電站漏電流相對異常信號的檢測方法

    1.1 水電站漏電流相對異常信號的原理分析

    剩余電流裝置必須確保用戶在不干擾電氣裝置正常運行的情況下免受電擊的危險。它必須檢測電氣線路及設(shè)備的漏電流,并在發(fā)生異常后電流超過給定閾值(通常為30 mA)時觸發(fā)裝置斷路器的斷開。但是單純的設(shè)定閾值難以囊括所有的漏電異常狀況,即使漏電量未超過閾值,也有可能出現(xiàn)異常狀況,這種情況稱之為相對異常。如圖1所示波形,此波形為理想狀態(tài)下的漏電流監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)測波形,假設(shè)平時檢測水電站漏電流為0,設(shè)立的水電站漏電流閾值為30 mA(0.03 A),在0.3 s時出現(xiàn)了一些狀況:監(jiān)測軟件監(jiān)測到的水電站漏電流迅速上升至28 mA,雖然未超過設(shè)立的30 mA閾值,但仍然可能發(fā)生了異常狀態(tài),稱此情況為相對異常。在此情況下普通的設(shè)立閾值難以檢測這種情況的發(fā)生,為此文中接下來提出了一種基于極值判斷的方法來解決此問題。

    圖1 理想狀態(tài)下的漏電流監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)測波形

    1.2 基于極值判斷的水電站漏電流相對異常信號的檢測方法

    圖1討論了水電站漏電流相對異常信號的理想波形,此類波形在一段時間內(nèi)幅值變化大,斜率大,且在監(jiān)測中難以避免有噪音信號,單單利用斜率難以進行判斷。本文提出基于極值判斷的水電站漏電流相對異常信號的檢測方法如圖2所示。下面對其算法及計算步驟進行分析。

    首先,因為水電站漏電流平穩(wěn)時的漏電量不總是相同的,所以要設(shè)立一個初始的檢測閾值,初始閾值基于所測取的一組數(shù)據(jù)設(shè)立,依照初始的閾值檢測出每組數(shù)據(jù)中滿足閾值特性的數(shù)據(jù)。

    在測出滿足閾值的數(shù)據(jù)之后,根據(jù)后來測得的水電站漏電流數(shù)據(jù)再次設(shè)定新的閾值,設(shè)立新的閾值后,再依照修改之后的閾值檢測出滿足條件的數(shù)值。

    推理:設(shè)連續(xù)可導(dǎo)函數(shù)F(t),其一次導(dǎo)數(shù)為f(t),在時間間隔[t,t+t]內(nèi),f(t1)和f(t2)分別是時間間隔內(nèi)f(t)的最大值和最小值,當f(t1)·f(t2)<0時存在極值,|f(t1)·f(t2)|數(shù)值越大,則F(t)變化越劇烈。

    根據(jù)以上推理可以判斷漏電流信號的變化趨勢,從而識別相對異常信號。具體步驟如下:

    步驟1.由于水電站漏電流監(jiān)測系統(tǒng)中取水電站漏電流信號為離散信號,根據(jù)上述所說可以對水電站漏電流信號作如下處理:設(shè)

    得到數(shù)組DIFF(i):

    求取式(2)中的最大值MAX_DIFF(i)和最小值:

    越大即說明變化越劇烈,當Xdiff(i)<0時,區(qū)間內(nèi)必有極值點。

    步驟2.設(shè)置合適的時間間隔,這里選取前10秒的水電站漏電流數(shù)據(jù),設(shè)定1秒一組,選定合適的采樣頻率和n值,求出各組的最大差分能量和最大的幅值max_I,組成2×10的數(shù)組max_I[],再由數(shù)組中數(shù)值求出平均值根據(jù)平均值設(shè)定兩個初始值:

    A1,B1,C1,D1都是常數(shù),依照設(shè)定的初始值檢測前10秒的10個數(shù)據(jù),檢測出滿足條件的值,選擇其中幅值最大的值作為檢測值。

    步驟3.檢測第j個數(shù)值時(j>10),依據(jù)j-10秒到j(luò)-1秒的數(shù)值,根據(jù)之前的步驟更新初始值:

    步驟4.在對此更新后的值進行檢測,選擇其中幅值最大的值作為檢測值。最后再附加一個額外的判定條件,讓窗口內(nèi)最大值與最小值的差滿足10 mA以上。

    故基于極值判斷的水電站漏電流相對異常信號的檢測方法流程圖可用圖2表示。

    圖2 基于極值判斷的水電站漏電流相對異常信號的檢測方法流程圖

    2 應(yīng)用案例

    2.1 實驗系統(tǒng)條件

    為驗證基于極值判斷的水電站漏電流相對異常信號的檢測方法,本文結(jié)合水電廠絕緣智慧感知系統(tǒng)的應(yīng)用進行驗證。

    水電廠絕緣智慧感知系統(tǒng)可分為監(jiān)控層、通訊層、應(yīng)用層三部分,如圖3所示。圖4為某水電廠3號機組在現(xiàn)場安裝實例。

    圖3 水電廠絕緣智慧感知系統(tǒng)應(yīng)用示意圖

    圖4 現(xiàn)場安裝實例

    監(jiān)控層主要以磁調(diào)制技術(shù)的交直流混合漏電流監(jiān)控裝置為基礎(chǔ),核心器件是高集成度的漏電流監(jiān)測芯片,集成溫濕度傳感器和電壓、電流檢測電路,以及Lora通訊模組,安裝在配電設(shè)備的進線側(cè),用于監(jiān)測漏電流、電壓、電流、溫濕度等信息。

    通訊層使用無線低功耗的LoRa技術(shù)和GPRS通訊技術(shù),將信號從監(jiān)控裝置收集并上傳至服務(wù)器;

    應(yīng)用層包括監(jiān)測平臺和微信小程序,便于用戶及時查看漏電及保護動作信息。

    2.2 實驗結(jié)果

    如圖5所示為某水電廠3號機組安裝系統(tǒng)后的監(jiān)控頁面。整個系統(tǒng)具備實時監(jiān)測、異常告警、數(shù)據(jù)記錄和查詢統(tǒng)計等功能,具體如下:

    1)實時監(jiān)測系統(tǒng)實時感知被監(jiān)測設(shè)備的漏電流及周邊環(huán)境的溫濕度信息,并上傳至數(shù)據(jù)后臺。

    2)異常告警當監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)漏電流、溫度、濕度或通訊異常時,可通過WEB頁面或短信及時告警。異常告警值可通過WEB頁面遠程設(shè)置。

    3)數(shù)據(jù)記錄及查詢統(tǒng)計圖6所示為監(jiān)測數(shù)據(jù)包括漏電流、溫度、濕度及相關(guān)告警信息實時存儲在數(shù)據(jù)后臺,并具備查找和統(tǒng)計功能。

    圖5 監(jiān)控頁面

    圖6 檢測漏電流異常信號記錄

    3 結(jié)語

    某水電廠3號機組加裝具備集成交直流剩余電流監(jiān)測傳感器的監(jiān)測終端后,實時監(jiān)測電氣設(shè)備的電壓、電流、漏電流。出現(xiàn)異常信息實時告警,及時通知水電廠運行人員,有效防范了電氣設(shè)備、線路絕緣破損、漏電隱患、人身觸電和設(shè)備損壞的風險,預(yù)警和定位設(shè)備事故隱患,全面管控配電系統(tǒng)的漏電安全,提高了機組運行以及廠內(nèi)人員的安全。

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