低壓開關柜運行在線監(jiān)測和診斷系統(tǒng)設計

王建新 李鐵軍 朱 軍 杜一錦

低壓開關柜運行在線監(jiān)測和診斷系統(tǒng)設計

王建新 李鐵軍 朱 軍 杜一錦

(國網(wǎng)冀北電力有限公司廊坊供電公司 廊坊 350001)

針對于低壓開關柜人工巡檢成本高、效率低下的問題，設計一種低壓開關柜運行狀態(tài)與檢測故障在線監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過傳感器獲取低壓開關柜的運行數(shù)據(jù)，采用云樣本熵的方法對數(shù)據(jù)進行處理，獲取其正常運行和故障運行的特征值，對特征值使用馬氏距離算法進行計算。該方法首先通過訓練樣本尋找馬氏距離的閾值，再通過試驗樣本數(shù)據(jù)計算馬氏距離，馬氏距離的值介于7～9，最后將該距離使其與馬氏距離的閾值進行比較，進而可以實時、在線監(jiān)測其運行狀態(tài)。試驗表明，該系統(tǒng)的故障檢測正確率大于98%。

低壓開關柜；智能電網(wǎng)；云樣本熵；馬氏距離；在線監(jiān)測

1 引言

低壓開關柜是由多個開關和測量設備構成的一種裝置，能夠將電路控制和檢測裝置整合到一個柜子中，大大提高使用的安全性和管理效率，因此該裝置被廣泛應用于配電所中，成為電力輸送和調配的重要載體[1-2]。

由于低壓開關柜在長時間運行中容易出現(xiàn)多種故障數(shù)據(jù)，快速準確地檢測出設備的故障位置和故障原因是快速恢復電力的主要步驟。文獻[3]介紹一種通過對低壓開關柜進行紅外光線測溫監(jiān)測一次接插件，進而實現(xiàn)對低壓開關柜的檢測，但是該方法僅僅是低壓開關柜可能發(fā)生故障的一個功能組件，低壓開關柜有很多潛在故障的部分都需要進行檢測，同時需要人看守，人力資源耗費巨大；文獻[4]介紹一種對局部放電的檢測方法，電氣設備在運行過程中出現(xiàn)局部放電現(xiàn)象時，放電會產(chǎn)生電荷的轉移，這些電荷會聚集在接地的金屬組件上，形成對地電流，這就產(chǎn)生了暫態(tài)對地電壓，通過對暫態(tài)對地電壓的測量來實現(xiàn)對局部放電的檢測，但是該方法并不能夠準確得出放電部位；文獻[5]介紹了一種壓力檢測儀，通過使用壓力檢測器對低壓開關柜一次觸頭壓力進行測量，據(jù)此能夠解決因觸頭接觸不良造成的短路現(xiàn)象，但是由于觸頭的彈力會隨著時間減小，需要再次進行人力檢測，造成大量人力 浪費。

針對上述方法的缺點，本文設計了一種能夠在線監(jiān)測低壓開關柜運行狀態(tài)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過獲取數(shù)據(jù)和來源推斷出故障的具體位置和原因，大大節(jié)省人力資源和提高電力故障處理的效率。

2 低壓開關柜監(jiān)測系統(tǒng)架構

為及時發(fā)現(xiàn)以及預防開關柜的故障問題，需要及時地監(jiān)測和處理故障診斷。本文設計了一種低壓開關柜運行狀態(tài)在線監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)[6-7]，該系統(tǒng)的整體框架圖如圖1所示。

圖1 在線監(jiān)測系統(tǒng)整體框架

圖1中在線監(jiān)測系統(tǒng)通過信息傳感器獲得低壓開關柜運行狀態(tài)相關數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡將相關數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和人機交互[8-9]。

低壓開關柜的結構一般由繼電器儀表室、電纜室、斷路器手車室和母線室四部分組成，并且開關柜不同的組成部分有著非常顯著的差異，因此需要對低壓開關柜采用不同的數(shù)據(jù)采集模塊來采集多種數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集模塊組成結構如圖2所示。

圖2中，低壓開關柜中溫度、濕度的變化會影響很多元件的性能和使用情況，又因開關柜每個組成部分都是分隔成一個小隔間，本文設計對每一個小隔間安裝溫度、濕度傳感器，通過數(shù)據(jù)傳感器采集其中溫度、濕度數(shù)據(jù)[10]；通過儀器采集繼電器儀表室用于顯示開關柜的運行情況和電力維護儀表的數(shù)據(jù)。

圖2 數(shù)據(jù)監(jiān)測裝置整體框架

3 低壓開關柜故障特征提取和分析

針對于開關柜故障特征進行提取和分析時，由于信號傳感器采集的數(shù)據(jù)無法直接使用，因此需要對監(jiān)測的低壓開關柜數(shù)據(jù)進行量化處理，并對每個觀測點數(shù)據(jù)在時間序列上的關聯(lián)特征和每個觀測點之間的關聯(lián)特征進行分析，獲取低壓開關柜的運行狀態(tài)特 征[11-12]。再通過馬氏距離對特征值進行分析，檢測故障的情況，其基本流程如圖3所示。

圖3 故障檢測流程圖

3.1 基于云樣本熵的故障特征提取

為提取低壓開關柜的運行狀態(tài)特征，通過云樣本理論對傳感器采集的數(shù)據(jù)進行處理，對每個觀測點數(shù)據(jù)在時間序列上的關聯(lián)特征和每個觀測點之間的關聯(lián)特征進行分析，獲取低壓開關柜的運行狀態(tài)特征[13-14]。

現(xiàn)假設能夠采集低壓開關柜的個運行狀態(tài)量，利用標準的時間間隔對其運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行采集，構成檢測點的時間序列向量如式(1)所示

3.2 基于馬氏距離的故障診斷設計

本文采用馬氏距離的計算方法對低壓開關柜常見故障進行診斷，要使用馬氏距離的計算方法，需要引入已知故障樣本特征值構成的標準特征值向量集合和需要測定的監(jiān)測數(shù)據(jù)特征值兩組數(shù)據(jù)，把需要測量的樣本特征值和已知的故障樣本特征值、正常運行的樣本特征值通過馬氏距離算法進行比較，觀察其相似度，通過相似度來判斷低壓開關柜的運行狀態(tài)和可能的故障種類[15-16]。

為計算被測樣本與標準樣本之間的相似度，本文采用了馬氏距離的計算方法，在馬氏距離中使用協(xié)方差矩陣來協(xié)助進行數(shù)據(jù)處理，能夠減小冗余數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)分析的影響，同時考慮到數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，因此通過馬氏距離算法能夠較好地處理低壓開關柜的檢測和故障診斷問題。

4 仿真試驗設計

通過對低壓開關柜各種故障原因進行分析，可以很明顯地發(fā)現(xiàn)常見的低壓開關柜故障主要如下：拒動、誤動故障，開斷與關合故障，絕緣故障，載流故障以及其他故障[19-20]。分析這些故障發(fā)生的原因大致分為三大類：第一類是機械結構故障，這種類型的故障是由于操作失誤、部件損壞等原因造成的機械故障；第二類是絕緣故障，是由于絕緣層老化、短路等造成的電氣線路和器件過渡發(fā)熱現(xiàn)象；第三類是電弧故障，是由于潮氣、污染和灰塵等外來物的入侵造成的電弧現(xiàn)象。

為了驗證本文方法的有效性和可靠性，本次模擬試驗通過獲取新疆某10 kV配電房低壓開關柜的運行數(shù)據(jù)作為測試樣本進行模擬仿真試驗。本文試驗設備選取的低壓開關柜為某地電力調控中心，品牌為上華電氣380 V的開關柜，試驗數(shù)據(jù)為該設備在2020年6～9月的設備運行數(shù)據(jù)，并統(tǒng)計近三年該開關柜的故障數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含低壓開關柜正常運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，機械結構故障、絕緣故障和電弧故障這三種運行故障狀態(tài)數(shù)據(jù)，對于這4種運行數(shù)據(jù)每種獲取20組數(shù)據(jù)，共計80組數(shù)據(jù)，對于每種運行狀態(tài)的20組數(shù)據(jù)采用其中10組為訓練樣本，另外10組為試驗樣本。在每組數(shù)據(jù)中包含各種數(shù)據(jù)傳感器采集的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集器每間隔50 ms采集一次數(shù)據(jù)，一共選取500個采樣點[21-22]。本文所選取的設備如圖4所示。

圖4 低壓開關柜在線監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)

在本次試驗中采用仿真試驗環(huán)境的參數(shù)設置如下：選用Windows 10作為操作系統(tǒng)平臺，Matlab2020為仿真軟件，設置計算機內存為5 G，Intel Xeon W-2145 CPU 3.70 GHz。本次選取了500組數(shù)據(jù)為訓練數(shù)據(jù)，其中200組數(shù)據(jù)為低壓開關柜正常運行的數(shù)據(jù)，300組數(shù)據(jù)為已知故障類型數(shù)據(jù)。圖5、6、7分別為正常運行、電弧故障和絕緣故障三種不同的低壓柜運行狀態(tài)在電纜接口和電纜室內的溫度折線統(tǒng)計圖，每種狀態(tài)選取500個采樣點。

如圖5所示，該圖像為低壓開關柜正常運行時的溫度數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖，其中電纜接頭的溫度保持在32～36 ℃，電纜室內的溫度保持在22～24 ℃。由于電路長時間運行會產(chǎn)熱，所以電纜接頭的溫度會略高于電纜室內溫度。電纜室電流大小穩(wěn)定，所以溫度沒有較大波動。

圖5 正常運行溫度統(tǒng)計

如圖6所示，該圖像為低壓開關柜電弧故障的溫度數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖，由于電弧的產(chǎn)生是周期性的，當產(chǎn)生電弧時，電纜接口和電纜室的溫度會快速升高，電纜接口的溫度會達到150 ℃左右，但電弧消失后，溫度會回到正常運行狀態(tài)。

圖6 電弧故障溫度統(tǒng)計圖

如圖7所示，該圖像為低壓開關柜絕緣故障電纜接口和電纜室的溫度數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖，通常發(fā)生絕緣故障時，電路常常會發(fā)生短路現(xiàn)象，線路會快速升溫，使線路長時間處于高溫狀態(tài)，會達到200 ℃ 左右。

圖7 絕緣故障溫度統(tǒng)計圖

為計算馬氏距離的閾值，選取500組數(shù)據(jù)作為訓練樣本，其中200組數(shù)據(jù)為低壓開關柜正常運行的數(shù)據(jù)，300組數(shù)據(jù)為低壓開關柜運行故障數(shù)據(jù)，其馬氏距離計算結果統(tǒng)計圖像如圖8所示。

圖8 樣本馬氏距離統(tǒng)計圖

由圖8可知，左側虛線數(shù)據(jù)是正常運行樣本的馬氏距離統(tǒng)計圖像，其馬氏距離主要分布在1左右，其中最小值為0.05，最大值為7.35；右側實線數(shù)據(jù)是故障樣本的馬氏距離統(tǒng)計圖像，可以看出故障樣本和正常運行樣本的馬氏距離有很大區(qū)別，故障樣本中的馬氏距離最小值為21.24。因此馬氏距離閾值的選取應該在7.35～21.24。

在低壓開關柜故障檢測中，由于故障檢測的正確率與馬氏距離閾值有關，因此需要監(jiān)測不同的馬氏距離在故障檢測中的正確率，如圖9所示為馬氏距離和故障檢測正確率折線圖像，其中虛線為訓練樣本的折線圖，實線為測試樣本的折線圖。

圖9 診斷正確率統(tǒng)計圖

如圖9所示，通過觀察測試樣本正確率數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖可知，隨著馬氏距離閾值從零不斷增加，其故障檢測的準確率不斷增加，但是當馬氏距離閾值增加到一定值時，其準確率會不斷減小，所以馬氏距離的閾值需要選取合適的值。由統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，當馬氏距離閾值選取在7～9時，能夠更好地檢測低壓開關柜故障問題，其正確率在98%以上。

為研究本文設計馬氏距離故障檢測方法在不同種類的低壓開關柜的適應性，本文另選取五種不同品牌的電壓開關柜的使用數(shù)據(jù)進行驗證，每種品牌統(tǒng)計200組數(shù)據(jù)，其中包含50組故障數(shù)據(jù)和150組正常數(shù)據(jù)，其檢測正確率統(tǒng)計結果如圖10所示。

圖10 不同品牌檢測正確率

如圖10所示，這五種品牌的低壓開關柜檢測正確率都保持在97%以上，因此本文設計的馬氏距離檢測方法擁有在多種品牌低壓開關柜檢測的普適性。

5 結論

隨著我國電力行業(yè)的快速發(fā)展，電力事務管理逐漸自動化、智能化，需要更高效率的事務管理系統(tǒng)來對事務進行管理。對于低壓開關柜的在線監(jiān)測和故障診斷很有必要，可以很大程度上減小人力成本、故障監(jiān)測和維修效率。本文通過設計一個低壓開關柜的在線監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)來對低壓開關柜的運行情況進行監(jiān)測，通過云樣本熵的方法獲取數(shù)據(jù)特征值，使用馬氏距離對特征值數(shù)據(jù)進行計算分析，通過計算馬氏距離的方法分析其是否處于故障 階段。

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Design of On-line Monitoring and Diagnosis System for Low-voltage Switchgear Operation

WANG Jianxin LI Tiejun ZHU Jun DU Yijin

(Langfang Power Supply Company, State Grid Jibei Electric Power Co., Ltd., Langfang 350001)

Aiming at the problem of high cost and low efficiency of manual inspection of low-voltage switchgear, a system that can detect the operating status and faults of low-voltage switchgear online is researched. The system obtaines operating data of low-voltage switchgear through sensors. The data is processed by the method of cloud sample entropy, and the characteristic values of its normal operation and fault operation are obtained. The eigenvalues are calculated by using Mahalanobis distance algorithm. The Mahalanobis distance threshold is obtained through the training samples, and then the Mahalanobis distance from the experimental sample data is calculated. The Mahalanobis distance is between 7-9, and finally the distance is compared with the Mahalanobis distance threshold, realizing real-time and online monitoring of its operating status. Experiments show that the fault detection accuracy rate of this system is greater than 98%.

Low voltage switchgear；smart grid；cloud sample entropy；Mahalanobis distance；online monitoring

10.11985/2021.04.024

TM764

20201201收到初稿，20211011收到修改稿

王建新，男，1978年生，碩士，高級工程師。主要研究方向為高壓試驗技術、狀態(tài)檢修管理。E-mail：rtgpo4om@21cn.com

李鐵軍，男，1973年生，工程師。主要研究方向為電力運行、維護、檢修。E-mail：15921036681@163.com

朱軍，男，1986年生，碩士，工程師。主要研究方向為高壓試驗技術、狀態(tài)檢修管理。E-mail：13937408280@163.com

杜一錦，女，1988年生，初級工程師。主要研究方向為運檢專業(yè)變電設備相關管理。E-mail：19945603262@163.com