田成鳳

(天津濱海供電公司，天津300450)

0 引言

電力電纜作為電力系統(tǒng)中能量傳輸?shù)年P(guān)鍵設(shè)備之一，其運行狀況對電力系統(tǒng)運行的安全可靠性有重大影響。而了解電纜的故障原因則有利于我們采用合理而有效的監(jiān)測手段及預防措施以保證電纜運行的安全性。一般電纜故障主要有三種情況:外力損壞、接頭故障以及電纜本身質(zhì)量問題。其中因外力損壞和電纜本身質(zhì)量問題導致故障的概率較低，而電纜接頭故障卻占電纜運行故障的90%以上。因此研究電纜接頭對于減少系統(tǒng)故障、提高運行可靠性很有必要［1-2］。

1 電纜接頭溫度監(jiān)測

電纜接頭是電纜線路中最薄弱的環(huán)節(jié)，是電纜故障的多發(fā)點。當接觸電阻過大或出現(xiàn)過負荷時，就會引起接頭溫度過高［3］，造成電纜接頭處絕緣老化或崩燒等故障，嚴重地影響整個供電系統(tǒng)的安全，造成巨大的經(jīng)濟損失。而實時掌握電纜接頭運行狀態(tài)，并根據(jù)當前運行參數(shù)預測未來的運行狀況對于及早地發(fā)現(xiàn)潛在隱患，減少故障次數(shù)，提高維護人員的工作效率有重要作用［4-6］。因此，本文提出了基于光纖光柵傳感器的電纜接頭溫度監(jiān)測方法，并利用預測方法達到溫度預警的目的。

1.1 溫度傳感器元件

電力電纜接頭的溫度是反映電力電纜運行狀態(tài)的重要參數(shù)，利用溫度傳感器測量電纜的溫度經(jīng)歷了一個發(fā)展變化的過程，使得溫度測量精度越來越高。目前常用的溫度傳感元件主要有紅外傳感器、熱電偶、熱敏電阻、半導體PN結(jié)、溫控晶閘管和集成電路型溫度傳感器等。紅外傳感具有安全性能好，不需接觸測量的優(yōu)勢，但是因其結(jié)構(gòu)復雜、抗干擾能力差，對環(huán)境要求高，所以不宜選用;熱電偶則不適應電纜接頭分布面很廣的實際情況，且傳輸距離也有限制;熱敏電阻在應用時布線復雜，本身易受損壞，抗干擾的能力也較差;半導體PN結(jié)型和溫控晶閘管型傳感器也存在問題，均不適用于電纜頭溫度的檢測;集成電路型的電流輸出型測溫元件適合于遠距離傳輸，抗干擾能力較強。目前盛行的分布式光纖［7］溫度傳感器用于地下電力電纜表面溫度檢測時，具有檢測距離長、定位精度高等特點，但其由于受到自身技術(shù)特點的限制，不能實現(xiàn)對接頭溫度的精確監(jiān)測。

鑒于以上不足，本監(jiān)測系統(tǒng)將采用具有獨特優(yōu)勢的光纖光柵傳感器來測量電纜接頭溫度，充分利用其測溫精度高，可同時多點測量，測溫范圍大，傳輸距離長，抗干擾能力強等特性。由于光纖光柵傳感技術(shù)適應于各種惡劣環(huán)境下的溫度監(jiān)測，目前已開始應用于電力行業(yè)各主要設(shè)備關(guān)鍵點，解決了以往測溫技術(shù)無法解決的問題。

1.2 光纖光柵測溫系統(tǒng)工作原理

光纖光柵是利用光敏特性，通過光波的變化反應溫度變化的。光纖光柵測溫系統(tǒng)［8-9］開始工作時，首先由控制信號觸發(fā)寬帶激光光源，發(fā)出一個寬帶光譜，光信號傳送到各個光纖光柵溫度傳感器上，各個傳感器反射回具有自身特性的窄帶光譜。各反射的窄帶光譜再由傳導光纖送回光纖探測部分，再經(jīng)解調(diào)系統(tǒng)進行轉(zhuǎn)換，放大以及A/D轉(zhuǎn)換電路處理后，送到計算機處理數(shù)據(jù)，進而得出被檢測設(shè)備的溫度情況。測溫原理如圖1所示。

圖1 光纖光柵測溫原理

1.3 測溫系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

由于長電纜接頭分布范圍大，長距離傳輸時，數(shù)量多，因此，本系統(tǒng)利用了光纖光柵的波分復用技術(shù)，實現(xiàn)多點的分布實時測量。為達到溫度的實時監(jiān)測目的，要將一系列傳感器預先埋入接頭內(nèi)部，以對接頭溫度進行監(jiān)測，監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計如圖2。

圖2 電纜接頭測溫系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

光纖光柵傳感器實時采集多個接頭的溫度數(shù)據(jù)，溫度數(shù)據(jù)通過通信接口最后傳至集中監(jiān)測中心，經(jīng)過后臺處理后實時顯示、打印、記錄各接頭溫度值。通過分析實時數(shù)據(jù)可判斷系統(tǒng)當前運行狀態(tài)。

2 電纜接頭的溫度預警

利用監(jiān)測的歷史數(shù)據(jù)，預測未來電纜接頭溫度的變化，可以及早發(fā)現(xiàn)故障隱患，發(fā)出報警，讓工作人員及時采取相應措施，從而有效避免不安全因素的進一步擴大，達到故障預警的目的。而選用適當?shù)念A測方法能夠正確反應溫度變化的趨勢。

2.1 預測方法

目前工程中常用的預測方法［10］有許多種，如回歸分析預測法、時間序列預測法、自適應預測技術(shù)以及灰色理論預測法等，近年來興起的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也越來越得到關(guān)注。

(1)回歸模型預測技術(shù)根據(jù)隨機變量和可控變量的個數(shù)建立一元線性回歸直線或多元線性回歸模型，對于較復雜的多元線性回歸可采用最小二乘法求得回歸方程系數(shù)，是一種基本的負荷預測方法。

(2)自適應系數(shù)預測法是一種趨勢外推的預測方法，其特點在于權(quán)系數(shù)(或稱平滑系數(shù))隨情況的變化而變化，通過不斷修正權(quán)系數(shù)以達到更好的預測效果。

(3)時間序列預測法就是利用可以體現(xiàn)某一個隨機過程的時間序列建立一個合適的數(shù)學模型來描述該隨機過程的方法，有兩種建立方法，一種是數(shù)據(jù)間滿足線性關(guān)系的傳統(tǒng)建模及預測方法，如自回歸(AR)，滑動均值(MA)，另一種是數(shù)據(jù)間成非線性關(guān)系的非線性建模方法。

(4)灰色預測法通過原始數(shù)據(jù)的整理來尋找數(shù)的規(guī)律，通常采用累加生成的建模方法，即對累加生成后的數(shù)據(jù)進行指數(shù)曲線擬合，再通過累減還原后進行數(shù)據(jù)預測。

(5)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測法是近幾年興起的一種新的預測方法，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，能夠“模擬”并“記憶”輸入變量和輸出變量之間的任何復雜的“函數(shù)”關(guān)系，處理各種模糊的、非線性的含存“噪聲”的數(shù)據(jù)，并通過“聯(lián)想”來實現(xiàn)預測。

2.2 接頭溫度預測算法

通過長期觀察發(fā)現(xiàn)，電纜接頭在正常運行時溫度變化較為穩(wěn)定，到產(chǎn)生故障的過程也是溫度逐漸變化的過程。通過對各種預測方法的分析并結(jié)合電纜接頭溫度的特點，本文提出了一階自適應和二階自適應優(yōu)選組合預測技術(shù)進行溫度預測。正確地預測溫度變化趨勢，則有利于報警時間的提前。

2.2.1 一階自適應系數(shù)預測算法

假定采集到的T期歷史數(shù)據(jù)x1，x2，…xΤ具有水平趨勢，從歷史數(shù)據(jù)出發(fā)，則可利用一階自適應系數(shù)預測算法求得內(nèi)插值及預測值，，…。該算法的思想是:新預測值通過調(diào)整前期預測值得到，而調(diào)整項則取決于新數(shù)據(jù)與前期預測值之差。

預測公式可寫為

取一常數(shù)β(0＜β＜1)，本系統(tǒng)取0.2，對t時刻以前的預測誤差eΚ(Κ=1，2，…，t)做指數(shù)加權(quán)平均，即

這是關(guān)于Et的遞推公式。再令

同樣有

Mt=β|et|+(1－β)Mt－1，取αt=|Et|/Mt即可。

2.2.2 二階自適應系數(shù)預測算法

二階自適應系數(shù)法是一種線性趨勢預測技術(shù)，假定采集到的T期歷史數(shù)據(jù)x1，x2，…，xΤ，預測值由得出，即在每個t時刻，由動態(tài)預測公式定出t+1時刻的預測值，所以關(guān)鍵是求出和。當t＞T時，預測值由直線1，2，…)計算。二階自適應系數(shù)預測中的權(quán)系數(shù)α也是隨情況的變化不斷修正的。以下給出其預測算法:

(2)計算自適應系數(shù)αt，與一階自適應系數(shù)預測法求解相同。

(3)采用式(6)作出預測

2.2.3 優(yōu)選組合預測技術(shù)

一階自適應系數(shù)預測法是在一次平滑的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的，對水平趨勢預測效果較好;而二階自適應則是在二次平滑的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的，對線性趨勢預測效果較好。兩種方法都是簡單而有效的趨勢外推預測技術(shù)。通過分析電纜接頭溫度在正常和異常狀況下的溫度變化趨勢，本文提出利用兩種系數(shù)預測方法所得的預測結(jié)果，選取適當?shù)臋?quán)重進行加權(quán)平均的組合預測技術(shù)，意在實現(xiàn)不同狀況下的溫度預測曲線的正確性。

對于優(yōu)選組合技術(shù)來說，關(guān)鍵是如何選取適當?shù)臋?quán)值。設(shè)f1、f2是兩個關(guān)于預測對象f的無偏預測值，fc是加權(quán)平均的組合預測值。預測誤差方差為σ11、σ22，協(xié)方差為σ12，w1、w2是相應的權(quán)系數(shù)，且滿足w1+w2=1，有

求得兩預測方法的組合預測權(quán)系數(shù)分別為

可以證明預測值越可靠，該方法所占的權(quán)值越大。

3 應用實例

本文結(jié)合天津濱海供電公司的地下電纜接頭運行情況，利用電纜接頭的歷史數(shù)據(jù)預測短期內(nèi)的溫度數(shù)值。仿真采用兩個電纜接頭的數(shù)據(jù)，分別進行溫度平穩(wěn)期和溫度上升期的溫度預警。電纜接頭1選取2008年10月17日，00:00—11:00的溫度為歷史數(shù)據(jù)，預測未來12小時的溫度值，由于電纜溫度變化較慢，因此采樣數(shù)據(jù)為每小時一次。圖3為分別利用一階自適應、二階自適應和一、二階自適應優(yōu)選組合三種預測方法對電纜接頭1的預測溫度曲線。

圖3 電纜接頭1的溫度預測曲線

對預測值和實際測得值進行誤差分析比較，三種方法預測誤差如表1所示。

表1 電纜接頭1的溫度預測誤差

通過數(shù)據(jù)和圖表顯示，這一時間段內(nèi)接頭處于正常狀態(tài)，溫度較為平穩(wěn)。采用二階自適應方法預測有上升趨勢，誤差較大，而優(yōu)選組合預測數(shù)據(jù)的相對誤差均小于0.05，滿足預測誤差要求。從圖3中看出，優(yōu)選組合的溫度預測曲線與一階自適應的非常接近，這是因為在正常情況下，溫度變化趨勢較為平穩(wěn)，權(quán)重系數(shù)w1達到了0.955，即一階自適應方法在優(yōu)選組合中起到了決定作用。

電纜接頭2的溫度測量數(shù)據(jù)以2008年10月17日21:00至10月18日11:00為歷史數(shù)據(jù)，預測未來的五個時間點，采樣數(shù)據(jù)為每兩小時一次。圖4為電纜接頭2的預測溫度曲線，可以發(fā)現(xiàn)溫度有上升的趨勢，如果繼續(xù)發(fā)展下去可能會達到預警溫度，發(fā)出報警。表2為電纜接頭2的預測誤差情況，可知采用優(yōu)選組合預測方法均滿足誤差小于0.05的要求，由于二階自適應所占權(quán)重很大，因此優(yōu)選組合與二階自適應溫度預測曲線較為接近。

圖4 電纜接頭2的溫度預測曲線

表2 電纜接頭2的溫度預測誤差

由實例分析可以得出，采用優(yōu)選組合預測技術(shù)能很好地預測電纜接頭的溫度變化趨勢。通過對單個方法權(quán)重系數(shù)的分配可適應不同情況下的預測需要。雖然有時和某單個預測方法差距很小，但對各種運行情況卻是一種穩(wěn)妥的預測方法。

4 結(jié)束語

本文在分析傳統(tǒng)溫度傳感器的基礎(chǔ)上，利用光纖光柵傳感器來監(jiān)測電力電纜接頭的溫度，克服了目前電纜接頭溫度監(jiān)測難的問題，提出了優(yōu)選組合預測算法預測電纜接頭溫度變化趨勢。運用溫度預測技術(shù)及早對可能出現(xiàn)溫度過高的電纜異常接頭給出報警提示，從而實現(xiàn)對故障的預警功能，便于維護人員提前采取措施。另外，監(jiān)測系統(tǒng)記錄保存的電纜接頭運行溫度的歷史信息，對電纜工作狀態(tài)分析和生命周期分析也具有重要的參考價值。

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