高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警方法

摘 要：【目的】為了提前發(fā)現(xiàn)潛在的高壓電氣設(shè)備故障，并及時(shí)采取有效措施進(jìn)行修復(fù)或維護(hù)，以確保高壓電氣設(shè)備的安全運(yùn)行和延長(zhǎng)高壓電氣設(shè)備的使用壽命，為此提出了高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警方法?！痉椒ā拷⒏邏弘姎庠O(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，利用所收集、分析和處理的數(shù)據(jù)來(lái)建立高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型，結(jié)合該模型實(shí)現(xiàn)高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警?！窘Y(jié)果】試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警效果較好，具備較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值?！窘Y(jié)論】該設(shè)計(jì)能夠監(jiān)測(cè)高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)分析數(shù)據(jù)和模式識(shí)別，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障跡象，有助于預(yù)防設(shè)備的故障發(fā)生，避免大規(guī)模停機(jī)和生產(chǎn)中斷，提高設(shè)備的安全性和可靠性。

關(guān)鍵詞：電氣設(shè)備；故障運(yùn)行狀態(tài)；狀態(tài)預(yù)警；預(yù)警方法；數(shù)據(jù)庫(kù)；運(yùn)行狀態(tài)模型

中圖分類號(hào)：TM507" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " "文章編號(hào)：1003-5168（2024）11-0005-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.11.001

Design and Implementation of Adaptive Warning for Fault Operation Status of High Voltage Electrical Equipment

CAO Yang

（Yankuang Lunan Chemical Co.， Ltd.， Tengzhou 277527，China）

Abstract： [Purposes] In order to detect potential faults in high-voltage electrical equipment in advance and take timely measures for repair or maintenance to ensure the safe operation of high-voltage electrical equipment and extend its lifespan， a self-adaptive warning method for the operation status of high-voltage electrical equipment faults has been proposed. [Methods] This paper establishes a database of the operational status of high-voltage electrical equipment faults， uses the collected， analyzed， and processed data to establish a model of the operational status of high-voltage electrical equipment， and combines this model to achieve adaptive warning of the operational status of high-voltage electrical equipment faults. [Findings]The experimental results show that the adaptive warning effect of the high-voltage electrical equipment fault operation status using this method is good， and it has high practical application value." [Conclusions] Through this study， the operation status of high-voltage electrical equipment can be monitored. By analyzing data and pattern recognition， potential signs of faults can be detected in a timely manner，which helps to prevent equipment failures， avoid large-scale shutdowns and production interruptions， and improve the safety and reliability of equipment.

Keywords： electrical equipment; fault operation status; status warning; early warning methods; database； running state model

0 引言

隨著電力行業(yè)的快速發(fā)展，高壓電氣設(shè)備在電力領(lǐng)域中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，其運(yùn)行狀態(tài)對(duì)于電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有至關(guān)重要的作用［1］。然而，由于高壓電氣設(shè)備長(zhǎng)期處于高電壓、大電流、強(qiáng)磁場(chǎng)等惡劣環(huán)境中，容易出現(xiàn)絕緣老化、局部放電、溫升過(guò)高等故障，給電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行帶來(lái)巨大隱患［2］。因此，開(kāi)展高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和工程價(jià)值。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開(kāi)展了大量的高壓電氣設(shè)備故障預(yù)警研究工作，并取得了一定的成果。在國(guó)外，一些知名的研究機(jī)構(gòu)和電力公司利用先進(jìn)的傳感器技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、人工智能技術(shù)等手段，對(duì)高壓電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障診斷，實(shí)現(xiàn)了故障預(yù)警［3］。在國(guó)內(nèi)，雖然起步較晚，但也取得了一些重要的研究成果。如潘偉偉［4］提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的電氣設(shè)備故障智能預(yù)警方法。通過(guò)采集電氣設(shè)備故障信號(hào)并對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法搭建電氣設(shè)備故障預(yù)警模型，將預(yù)處理后的信號(hào)輸入該模型中，經(jīng)過(guò)模糊推理實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備故障預(yù)警；魏岸若［5］提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)警方法。利用現(xiàn)場(chǎng)采集的電氣自動(dòng)化設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù)推測(cè)、剖析、處理后確定電氣自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，并結(jié)合電氣自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)警模型輸出的各狀態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的預(yù)警結(jié)果集合，從而達(dá)到設(shè)備故障預(yù)警的最終目標(biāo)。

然而，現(xiàn)有的高壓電氣設(shè)備故障預(yù)警方法仍存在一些問(wèn)題。如所使用的數(shù)據(jù)不夠完備、設(shè)備故障類型的識(shí)別不夠準(zhǔn)確、預(yù)警閾值設(shè)置不夠合理、預(yù)警方法的自適應(yīng)能力不強(qiáng)等［4］。因此，本研究提出了一種高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警方法，旨在提高預(yù)警方法的準(zhǔn)確性和自適應(yīng)能力。

1 高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警方法設(shè)計(jì)

1.1 建立高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)

本研究設(shè)計(jì)的高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警方法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)［5］。其中的數(shù)據(jù)主要源自數(shù)據(jù)庫(kù)中所儲(chǔ)存的電壓、電流、頻率、溫度等信息，以便預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的問(wèn)題［6］。在電力參數(shù)傳輸完成后，高壓電氣設(shè)備便能進(jìn)行讀取操作，將其與特定的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行連接，確定請(qǐng)求時(shí)間，并在完成特定的數(shù)據(jù)采集任務(wù)后，更新相應(yīng)的數(shù)據(jù)。本研究結(jié)合DataGrid控件（如平板電腦）和ADO控件，成功開(kāi)發(fā)出一個(gè)強(qiáng)大且靈活的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)中部分?jǐn)?shù)據(jù)見(jiàn)表1。

通過(guò)將數(shù)據(jù)庫(kù)表的值與PV值以及故障定位算法一起進(jìn)行比較，識(shí)別并預(yù)測(cè)出故障發(fā)生的類型和在數(shù)據(jù)庫(kù)的位置，從而為高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2 構(gòu)建高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型

根據(jù)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)，利用所收集、分析和處理的數(shù)據(jù)來(lái)判斷自動(dòng)發(fā)電廠的運(yùn)行狀態(tài)，從而建立高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型。

高壓電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)模型在預(yù)警和信息公開(kāi)方面取得了一些進(jìn)展［7］。待執(zhí)行的設(shè)備應(yīng)具有n個(gè)處于執(zhí)行狀態(tài)的測(cè)量點(diǎn)[t]，這些測(cè)量點(diǎn)[t]應(yīng)與另一個(gè)測(cè)量點(diǎn)相連。在測(cè)量期間觀察到的數(shù)據(jù)應(yīng)被定義為設(shè)備的位置矢量［8］。如果[X]用于描述高壓電氣設(shè)備位置的矢量，則存在的關(guān)系見(jiàn)式（1）。

式中：[X（1）、X（2）、X（m）]分別表示第1次、第2次及第[m]次高壓電氣設(shè)備位置預(yù)測(cè)參數(shù)；[T]表示轉(zhuǎn)置參數(shù)；[Xobs]表示在采樣期間高壓電氣設(shè)備位置的評(píng)估值。

當(dāng)考慮任何[Xobs]組或模型時(shí)，應(yīng)產(chǎn)生一個(gè)對(duì)[m]維權(quán)重向量。則以下關(guān)系成立見(jiàn)式（2）、式（3）。

上述式中：[W]表示權(quán)重向量；[w1，w2，…，wm]分別表示[X（1），X（2），…，X（m）]的權(quán)重參數(shù)；[D]表示歷史狀態(tài)矩陣，用于明確展示高壓電氣設(shè)備在不同環(huán)境和工況條件下的狀態(tài)。

為確保清晰呈現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)，需挑選適合的[D]值見(jiàn)式（4）。

式中：[X（m）n]表示第[n]次迭代下的第[m]個(gè)歷史狀態(tài)參數(shù)。

高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型的輸出和輸入的剩余值應(yīng)表示為2，并取得剩余的最小化結(jié)果，殘差最小化結(jié)果見(jiàn)式（5）。

當(dāng)只需計(jì)算變量[Xobs]時(shí)，需要計(jì)算[D]中每行的數(shù)據(jù)和權(quán)重向量，所構(gòu)建的高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型見(jiàn)式（6）。

式中：[Xi（1），Xi（2），…，Xi（m）]表示不同的高壓電氣設(shè)備位置變量。

由式（6）可知，通過(guò)將歷史狀態(tài)變量值[D]與等效權(quán)重[z]相乘，得到的結(jié)果即為[X]。如需改變相應(yīng)的參數(shù)值，在計(jì)算[W]的權(quán)重時(shí)，可采用歐幾里得距離進(jìn)行簡(jiǎn)化運(yùn)算，將[Xi]、[DT]相乘，以利用更為簡(jiǎn)便的模型實(shí)現(xiàn)高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別。

高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型涵蓋了自動(dòng)發(fā)電廠在不同運(yùn)行條件下的運(yùn)行狀態(tài)。根據(jù)自動(dòng)發(fā)電廠運(yùn)行過(guò)程的狀態(tài)，可以利用該模型獲得狀態(tài)矢量作為輸入和輸出值，以期提高輸出預(yù)警的準(zhǔn)確度。

1.3 實(shí)現(xiàn)高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警

首先，利用故障運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的某一重要故障特征，將配電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)分為：有故障和無(wú)故障。同時(shí)，將故障類型分為少數(shù)類和多數(shù)類。對(duì)于樣本數(shù)量較少的類型，將其記為無(wú)故障。由于計(jì)算自由數(shù)據(jù)集的最近鄰域值的方法樣本較少，因此使用歐幾里得距離來(lái)獲取其到無(wú)故障類數(shù)據(jù)集的距離，該距離即為近鄰值。

其次，根據(jù)自由數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)的百分比，可以確定一個(gè)閾值。這個(gè)閾值可以用來(lái)判斷樣本數(shù)量是否過(guò)量。具體來(lái)說(shuō)，可以從每個(gè)故障自由數(shù)據(jù)的無(wú)故障值中隨機(jī)選擇多個(gè)數(shù)據(jù)，以確保樣本數(shù)量不過(guò)量。這樣可以保證樣本的多樣性和代表性，同時(shí)避免樣本數(shù)量過(guò)多而導(dǎo)致計(jì)算量和內(nèi)存消耗的增加。通過(guò)這種方法，可以有效地利用自由數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。

最后，對(duì)于上述隨機(jī)選出的多個(gè)近鄰值，利用構(gòu)建的高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型進(jìn)行計(jì)算，以此實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)辨識(shí)見(jiàn)式（7）。

式中：[x]表示電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)；[xk]電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)偏移參數(shù)；[rand（0，1）]表示（0，1）之間的隨機(jī)數(shù)。

配電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控與故障預(yù)警方法可以在連續(xù)運(yùn)行過(guò)程中不斷提高故障狀態(tài)辨識(shí)準(zhǔn)確性，同時(shí)增加對(duì)各類故障預(yù)警覆蓋的范圍。高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警流程如圖1所示。

本研究根據(jù)高壓電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)有無(wú)故障狀態(tài)的分類，從而確保預(yù)警數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

2 試驗(yàn)論證

為了驗(yàn)證本研究所提方法的可行性，搭建了一個(gè)統(tǒng)一的試驗(yàn)平臺(tái)，分別采用了3種不同的方法進(jìn)行故障預(yù)警：傳統(tǒng)方法1、傳統(tǒng)方法2及本研究所提方法，并將這3種方法的預(yù)警召回率結(jié)果進(jìn)行相關(guān)對(duì)比。其中，傳統(tǒng)方法1為潘偉偉［4］提出的基于深度學(xué)習(xí)的電氣設(shè)備故障智能預(yù)警方法；傳統(tǒng)方法2為魏岸若［5］提出的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電氣自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)警方法。

2.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

以某熱電廠為試驗(yàn)對(duì)象，為了深入驗(yàn)證本研究所提故障預(yù)警方法的效果，需根據(jù)不同設(shè)備情況選擇該電站的7個(gè)主要設(shè)備，包括繼電器、水電管道、能源供應(yīng)、壓力閥、氣泵、傳感器和循環(huán)線。并在確保試驗(yàn)環(huán)境相同的情況下，對(duì)本研究所提方法進(jìn)行試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)控制器使用高質(zhì)量的微處理器為IE48N3AC30型號(hào)，并在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行故障報(bào)警程序。測(cè)試環(huán)境如圖2所示。

2.2 對(duì)比試驗(yàn)

利用上述試驗(yàn)設(shè)備，統(tǒng)計(jì)采用本研究所提方法、傳統(tǒng)方法1和傳統(tǒng)方法2在不同信噪比下對(duì)設(shè)備進(jìn)行預(yù)警的召回率結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，采用本研究所提方法對(duì)4種設(shè)備進(jìn)行預(yù)警，隨著信噪比的增加，召回率均呈現(xiàn)緩慢下降趨勢(shì)。當(dāng)信噪比在20 dB～80 dB范圍時(shí)，本研究所提方法的預(yù)警平均召回率均在90%以上，高于傳統(tǒng)方法1和傳統(tǒng)方法2的預(yù)警平均召回率。因此，采用本研究方法在不同信噪比下預(yù)警的召回率最高，預(yù)警效果較好。

3 結(jié)語(yǔ)

本研究通過(guò)深入研究和探討高壓電氣設(shè)備故障預(yù)警技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，提出了高壓電氣設(shè)備故障運(yùn)行狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)警方法。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠提高預(yù)警效果，為高壓電氣設(shè)備的安全運(yùn)行提供有力保障。希望本研究的成果能夠?qū)Ω邏弘姎庠O(shè)備故障預(yù)警技術(shù)的進(jìn)一步研究和應(yīng)用提供參考和借鑒。

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收稿日期：2023-12-08

作者簡(jiǎn)介：曹洋（1983—），男，本科，工程師，研究方向：電氣設(shè)備運(yùn)行。