電力電子技術(shù)在智能電力系統(tǒng)檢測(cè)中的應(yīng)用

摘 要：隨著電力電子技術(shù)的深入發(fā)展，電力系統(tǒng)的智能化程度不斷提高。針對(duì)智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)的變壓器故障檢測(cè)問(wèn)題，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化檢測(cè)方法。采用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本框架，充分發(fā)揮其隱含層神經(jīng)元數(shù)量大、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、非線性逼近能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。在輸入部分，配置漏油故障、油位故障、閃絡(luò)故障、穢物故障、散熱故障、溫差故障、開關(guān)老化故障、繞組漏電故障、鐵芯絕緣故障和繞組變形故障10類故障數(shù)據(jù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。同時(shí)，完成智能算法承載軟件的客戶端和服務(wù)器端設(shè)計(jì)，并配置客戶端的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在1 000個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集合的情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到更好的收斂。以此作為故障檢測(cè)的工具，達(dá)到98.1%的故障檢測(cè)準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞：電力電子技術(shù)；電力系統(tǒng)；智能化；故障檢測(cè)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TM507 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2024）23-0032-04

Abstract： With the in-depth development of power electronics technology， the intelligent degree of power system is increasing. Aiming at the problem of transformer fault detection in the transmission and distribution link of intelligent power system， an intelligent detection method based on neural network is proposed. The echo state network is used as the basic framework of the neural network， which gives full play to the advantages of a large number of neurons in the hidden layer， strong learning ability and strong nonlinear approximation ability to enhance the accuracy of the detection results. In the input part， ten kinds of fault data such as leakage fault， oil level fault， flashover fault， foul fault， heat dissipation fault， temperature difference fault， switch aging fault， winding leakage fault， core insulation fault and winding deformation fault are configured to train the neural network. At the same time， the client-side and server-side design of the intelligent algorithm bearer software is completed， and the client-side data acquisition system is configured. The experimental results show that the neural network achieves better convergence when 1000 data are used as training sets. Using this as a tool for fault detection， 98.1% accuracy of fault detection is obtained.

Keywords： power electronics technology; power system; intelligence; fault detection; neural network

電氣技術(shù)革命的影響持續(xù)而深遠(yuǎn)，電力系統(tǒng)是目前諸多領(lǐng)域應(yīng)用的主流系統(tǒng)。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)也進(jìn)入了智能化電力系統(tǒng)的全新時(shí)代[1]。相比于傳統(tǒng)電力系統(tǒng)，智能化電力系統(tǒng)表現(xiàn)出無(wú)人值守、全自動(dòng)化、高效率和節(jié)能等諸多優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為電力行業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)[2]。在智能電力系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，電力電子技術(shù)起到了非常重要的作用，在諸多方面為智能電力系統(tǒng)建設(shè)提供技術(shù)支撐，例如智能電力系統(tǒng)中的輸配電技術(shù)、智能電力系統(tǒng)中的發(fā)電儲(chǔ)能技術(shù)、智能電力系統(tǒng)中的電網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)[3]。經(jīng)過(guò)電力電子技術(shù)的改造，智能電力系統(tǒng)表現(xiàn)出諸多的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：第一個(gè)優(yōu)勢(shì)為高彈互補(bǔ)配電；第二個(gè)優(yōu)勢(shì)為智能安保；第三個(gè)特點(diǎn)為優(yōu)化調(diào)配。在本文中，將以電力系統(tǒng)的智能安保部分為研究對(duì)象，針對(duì)輸配電過(guò)程中的重要設(shè)備變壓器，分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其中的應(yīng)用及其實(shí)現(xiàn)的智能檢測(cè)效果。

1 電力系統(tǒng)輸配電中變壓器的故障分析

無(wú)論是傳統(tǒng)電力系統(tǒng)還是智能電力系統(tǒng)，輸配電都是非常重要的組成部分。通過(guò)輸配電環(huán)節(jié)，發(fā)電廠提供的高壓電能可以轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩艨梢允褂玫牡蛪弘娔?，并安全地輸送到各個(gè)用戶點(diǎn)位供用戶使用。在整個(gè)輸配電環(huán)節(jié)中，變壓器都是最為關(guān)鍵的核心裝置。只有變壓器能夠持續(xù)平穩(wěn)地安全工作，輸配電才能正常有序地進(jìn)行。因此，在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)時(shí)代，就要特別注意對(duì)變壓器的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，以確保其不發(fā)生故障。

在智能電力系統(tǒng)時(shí)代，輸配電環(huán)節(jié)的智能性很大程度上就體現(xiàn)在對(duì)變壓器狀態(tài)的故障診斷方面，這就需要用智能技術(shù)手段代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工監(jiān)測(cè)。而這一工作的前提，就是要明確輸配電環(huán)節(jié)的變壓器經(jīng)常出現(xiàn)什么類型的故障，即做好故障分析工作。

如果故障發(fā)生在變壓器內(nèi)部，那就是內(nèi)部故障。因此，變壓器的鐵芯、繞組及各種相關(guān)的元器件一旦出現(xiàn)問(wèn)題，都可以劃歸到內(nèi)部故障范疇。

與內(nèi)部故障相對(duì)應(yīng)的，就是外部故障，主要表現(xiàn)在變壓器以外的其他配套元器件出現(xiàn)問(wèn)題，如油箱、溫度計(jì)、繼電器等出現(xiàn)的問(wèn)題，都可以劃歸到外部故障范疇。

除了按照故障發(fā)生位置進(jìn)行判斷和分類，還可以按照故障形成到出現(xiàn)的時(shí)間跨度來(lái)進(jìn)行故障分類。如果在短時(shí)間內(nèi)就出現(xiàn)的問(wèn)題，一般稱為瞬態(tài)故障。相對(duì)應(yīng)地，如果經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間累積才出現(xiàn)的故障，則可以稱為常態(tài)故障。

本文中，為了使得故障診斷的對(duì)象更加具體，直接以故障的表現(xiàn)形態(tài)來(lái)分類，這樣不僅直觀并且可以快速對(duì)應(yīng)具體的元器件，便于展開最快速的處理。尤其是這樣的分類方法可以讓智能算法更加容易識(shí)別、記憶、處理。按照這種分類方法，一共分成了變壓器的漏油故障、變壓器的油位故障、變壓器的閃絡(luò)故障、變壓器的穢物故障、變壓器的散熱故障、變壓器的溫差故障、變壓器的開關(guān)老化故障、變壓器的繞組漏電故障、變壓器的鐵芯絕緣故障和變壓器的繞組變形故障。

2 智能電力系統(tǒng)中變壓器的故障檢測(cè)方法

在前面的工作中，對(duì)智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)的變壓器故障進(jìn)行了10種常見類型的分類，根據(jù)這些分類可以進(jìn)行有針對(duì)性的確認(rèn)和檢測(cè)。為了實(shí)現(xiàn)檢測(cè)過(guò)程的智能化，這里采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能分析檢測(cè)方法。為了實(shí)現(xiàn)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加優(yōu)秀的檢測(cè)性能，這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇的是隱含層神經(jīng)元和學(xué)習(xí)關(guān)系更加復(fù)雜的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)殡[含層的特殊設(shè)置，非線性的學(xué)習(xí)能力、逼近能力都超越了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且分類更加準(zhǔn)確、學(xué)習(xí)效率更高，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1中給出了智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器故障檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，同常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一樣，也包含輸入、輸出、隱含3個(gè)層次，只是其中的隱含層進(jìn)行了特殊的配置，這3部分的數(shù)學(xué)描述如下

式中：I（k）為輸入；C（k）為隱含；O（k）為輸出。這里的輸入設(shè)置了10個(gè)神經(jīng)元，分別對(duì)應(yīng)于智能電力系統(tǒng)變壓器的不同故障，具體為輸入神經(jīng)元I1——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的漏油故障；輸入神經(jīng)元I2——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的油位故障；輸入神經(jīng)元I3——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的閃絡(luò)故障；輸入神經(jīng)元I4——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的穢物故障；輸入神經(jīng)元I5——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的散熱故障；輸入神經(jīng)元I6——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的溫差故障；輸入神經(jīng)元I7——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的開關(guān)老化故障；輸入神經(jīng)元I8——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的繞組漏電故障；輸入神經(jīng)元I9——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的鐵芯絕緣故障；輸入神經(jīng)元I10——智能電力系統(tǒng)輸配電環(huán)節(jié)變壓器的繞組變形故障。

大量的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和處理，可以得到輸出的結(jié)果如下

式中： 、 為激活函數(shù)；Ｏ（k+1）為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的輸出結(jié)果和真實(shí)輸出結(jié)果的誤差足夠小時(shí)，即可以認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程結(jié)束了。

3 智能電力系統(tǒng)中變壓器的故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

在構(gòu)建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電力系統(tǒng)輸配電部分變壓器故障檢測(cè)算法之后，需要通過(guò)軟件設(shè)計(jì)和硬件系統(tǒng)相連，從而完成變壓器的故障檢測(cè)。這里采取的是C/S模式的通信結(jié)構(gòu)，即客戶端到服務(wù)器的通信結(jié)構(gòu)，其中的客戶端包含5個(gè)功能模塊，如圖2所示。

從圖2中可以看出，客戶端包含了5個(gè)功能：第一個(gè)功能為變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)信息采集；第二個(gè)功能為變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)向服務(wù)器的傳輸；第三個(gè)功能為接收來(lái)自服務(wù)器的各種信息和指令；第四個(gè)功能為在客戶端上完成用戶的登錄；第五個(gè)功能為變壓器狀態(tài)信息在本地的存儲(chǔ)和管理。

服務(wù)器端包含了6個(gè)功能，如圖3所示。

從圖3中可以看出，服務(wù)器端包含了6個(gè)功能：第一個(gè)功能為接收來(lái)自客戶端的數(shù)據(jù)信息；第二個(gè)功能為對(duì)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理；第三個(gè)功能為承載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)變壓器的故障進(jìn)行智能檢測(cè)；第四個(gè)功能為將服務(wù)器端的處理結(jié)果發(fā)送到客戶端；第五個(gè)功能為在服務(wù)器端完成用戶登錄；第六個(gè)功能為對(duì)服務(wù)器包括客戶端在內(nèi)的整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)。

通過(guò)上述C/S結(jié)構(gòu)的客戶端設(shè)計(jì)可以看出，客戶端上實(shí)現(xiàn)變壓器的狀態(tài)信息采集是獲得原始數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。為此，對(duì)每一個(gè)客戶端都配置了如下的傳感器系統(tǒng)并配合人工巡檢的方法，以便獲得變壓器狀態(tài)的原始數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)如圖4所示。

大量的數(shù)據(jù)采集成功以后，就形成了智能電力系統(tǒng)輸配電部分變壓器故障檢測(cè)的原始數(shù)據(jù)，將其納入到前面構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中，就可以進(jìn)行故障檢測(cè)。由于篇幅限制，這里給出部分原始數(shù)據(jù)信息，見表1。

在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，一共收集了1 000組變壓器原始狀態(tài)信息。分別設(shè)置500個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集和1 000個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練的結(jié)果如圖5所示。

從圖5中可以看出，虛線代表了500個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集合的迭代誤差變化，實(shí)線代表了1 000個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集合的迭代誤差變化。從2條曲線的對(duì)比結(jié)果可以看出，隨著數(shù)據(jù)集合內(nèi)的數(shù)據(jù)信息增加，迭代收斂的效果越來(lái)越好，迭代誤差也達(dá)到了最小化。此時(shí)，運(yùn)用此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)變壓器狀態(tài)進(jìn)行故障檢測(cè)，得到的檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到98.1%，大大高于人工巡檢的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

4 結(jié)論

電力系統(tǒng)智能化是未來(lái)發(fā)展的重要方向，其中電力電子技術(shù)發(fā)揮了十分重要的作用。在電力系統(tǒng)中，變壓器在輸配電環(huán)節(jié)扮演著極為重要的角色，因此對(duì)其進(jìn)行故障檢測(cè)以確保其穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。變壓器故障檢測(cè)的智能化，也是電力系統(tǒng)智能化的重要體現(xiàn)。為了實(shí)現(xiàn)變壓器故障的智能檢測(cè)，建立了一種基于三層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法。這種檢測(cè)方法以三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為結(jié)構(gòu)模型，以輸配電系統(tǒng)的10類故障數(shù)據(jù)作為輸入，通過(guò)大量的訓(xùn)練和迭代處理，達(dá)成變壓器故障的智能檢測(cè)效果。具體的實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果顯示：本文所建立的方法和模型實(shí)現(xiàn)了變壓器故障的高精度檢測(cè)，并且達(dá)到了智能化檢測(cè)的目的。

參考文獻(xiàn)：

[1] 敖蕾蕾，王慧芳，張弛，等.基于D-S證據(jù)理論的輸變電設(shè)備狀態(tài)檢修多目標(biāo)群決策[J].電網(wǎng)技術(shù)，2023，38（6）：1627-1633.

[2] 王少華，張耀輝，韓小孩.面向任務(wù)性目標(biāo)的裝備狀態(tài)維修決策方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2022，37（6）：1324-1327.

[3] 李曉明，彭昆.關(guān)于對(duì)電力電子視域下的電力設(shè)備狀態(tài)檢修技術(shù)的應(yīng)用之探討[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018，16（3）：234-234.

基金項(xiàng)目：蘭州博文科技學(xué)院校級(jí)科研項(xiàng)目（2023BWJX018）

作者簡(jiǎn)介：侯力媛（1990-），女，副教授。研究方向?yàn)殡姎庾詣?dòng)化。