陳璐 毛瑋韻 蘇磊 趙磊 孫志慶

【摘要】近年來虛擬技術(shù)逐漸融入了各行業(yè)的生產(chǎn)中，虛擬儀器技術(shù)在電力生產(chǎn)中體現(xiàn)了重要的促進價值，因而占據(jù)了關(guān)鍵性的技術(shù)地位。電力系統(tǒng)的很多主要設(shè)備安裝了在線監(jiān)測在線監(jiān)測裝置，用于實時獲取設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以運用虛擬儀器來處理和分析，幫助枝術(shù)人員更好地掌握設(shè)備狀態(tài)。為此對于電力系統(tǒng)而言，有必要明確虛擬儀器技術(shù)的基本特征與技術(shù)內(nèi)容，結(jié)合電力生產(chǎn)的真實狀況，探究完善虛擬儀器技術(shù)運用的具體思路。

【關(guān)鍵詞】虛擬化;設(shè)備;在線監(jiān)測

【中圖分類號】TU723.1

【文獻標(biāo)志碼】A

【文章編號】1673-1069（2018）11-0142-02

1引言

虛擬儀器技術(shù)及其在電力系統(tǒng)在線監(jiān)測中的應(yīng)用的最終目標(biāo)是以此為基礎(chǔ)實現(xiàn)對輸變電設(shè)備運行狀態(tài)進行在線的可視化檢測、處理和分析，為狀態(tài)維修提供理論基礎(chǔ)和判據(jù)，大幅度提高電網(wǎng)運行的安全性和經(jīng)濟性。本項目由國網(wǎng)上?？萍柬椖抠Y助，最大限度防止復(fù)雜氣候環(huán)境及輸變電設(shè)備自身故障導(dǎo)致大面積事故的安全技術(shù)是電力檢測的重中之重，而虛擬儀器技術(shù)及其在電力系統(tǒng)在線監(jiān)測中的應(yīng)用又是檢測手段和方式的關(guān)鍵技術(shù)之一。

虛擬化輸變電站設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測診斷，通過虛擬化技術(shù)結(jié)合設(shè)備狀態(tài)診斷，根據(jù)某一時刻在線監(jiān)測的特征量與前面監(jiān)測的結(jié)果進行縱向比較分析，與同類設(shè)備或同一設(shè)備不同相在線監(jiān)測的結(jié)果進行橫向比較，并結(jié)合歷年離線檢測試驗數(shù)據(jù)和運行經(jīng)驗等，對故障類型、嚴(yán)重程度及原因等做出綜合判斷，進而做出維修策略及方法;設(shè)備狀態(tài)在線診斷是以在線監(jiān)測結(jié)果對故障的類型、位置、嚴(yán)重程度及原因做出判斷，并預(yù)測出設(shè)備繼續(xù)運行的剩余壽命和給出維修策略及方法的建議。顯然在線虛擬診斷要求在線監(jiān)測系統(tǒng)必須具有能反映各種特征量的監(jiān)測功能、豐富的專家系統(tǒng)和智能化的仿真、診斷能力。

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進步和先進制造技術(shù)的發(fā)展，盡管人們對輸變電設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測與虛擬診斷技術(shù)因種種原因而持不同的態(tài)度，但像電力系統(tǒng)綜合自動化技術(shù)一樣，終將成為提高電力行業(yè)技術(shù)管理水平和大幅度提高電網(wǎng)安全運行水平的高度智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。

2輸變電設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測與虛擬診斷設(shè)計

2.1總體技術(shù)框架

首先開展油中溶解氣體在線監(jiān)測裝置虛擬實用性分析;其次對于裝置實用性分析滿足要求的變壓器設(shè)備，通過大數(shù)據(jù)算法建立關(guān)鍵狀態(tài)量動態(tài)預(yù)警模型，明確需要關(guān)注的亞健康和缺陷設(shè)備;最后對于缺陷設(shè)備，結(jié)合運行信息和專家經(jīng)驗，利用援例診斷技術(shù)開展故障定性診斷和相似案例推送，進而為后續(xù)技改和大修提供依據(jù)。

2.2總體思路

將變壓器色譜帶電檢測數(shù)據(jù)（簡稱帶電數(shù)據(jù)）看成真值，將色譜儀在線監(jiān)測數(shù)據(jù)（簡稱在線數(shù)據(jù)）看成測量數(shù)據(jù)”，，實用性虛擬分析首先通過信號分解，將在線數(shù)據(jù)分為系統(tǒng)趨勢、隨機波動及巨幅跳變?nèi)矫?，其次按類別分別建立上述三部分可用性評估系數(shù)，最后結(jié)合被監(jiān)測設(shè)備運行現(xiàn)狀綜合得出裝置可用性。

2.3信號分解

對于油中溶解氣體在線監(jiān)測裝置，其數(shù)據(jù)通過集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方式可以分為系統(tǒng)趨勢、隨機波動及巨幅跳變?nèi)糠?。其中系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要反應(yīng)在線數(shù)據(jù)的趨勢，隨機波動數(shù)據(jù)是在線數(shù)據(jù)圍繞趨勢發(fā)生的高頻“波動”，巨大誤差指在線監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)生的巨幅“突變”。

2.4專項評估

在完成信號分離后，針對系統(tǒng)趨勢、隨機波動及巨幅跳變分別建立專項評估模型。系統(tǒng)誤差模型主要采用改進型的趨勢比較法，一是比較帶電檢測和在線監(jiān)測數(shù)據(jù)變化的方向，二是比較兩者變化的幅度。隨機誤差模型從在線數(shù)據(jù)隨機波動的劇烈程度人手，數(shù)據(jù)波動的幅度越大、頻率越高，相應(yīng)的可靠性越低。巨大誤差模型主要從頻率人手，巨大誤差出現(xiàn)頻率越高，可靠性越低。

2.5性能綜合

性能綜合分兩階段，第一階段是每種特征氣體的三種誤差的綜合，其中系統(tǒng)誤差是關(guān)注的重點，其次是隨機誤差，巨大誤差屬于參考信息。第二階段是多種特征氣體的在線監(jiān)測誤差的綜合，分別針對過熱、放電和日常監(jiān)測三種情形，給出其對應(yīng)特征氣體在線監(jiān)測誤差的綜合評價。數(shù)據(jù)的系統(tǒng)誤差為p1，隨機誤差為P2，巨大誤差為p3，則每種特征氣體綜合三種誤差后的可用性系數(shù)p=0.9P10.67P20.33+0.1P3

2.6模型建立

總體思路：利用油中溶解氣體帶電檢測數(shù)據(jù)完成設(shè)備正常、亞健康和缺陷異常三個狀態(tài)的劃分，對于亞健康設(shè)備，可以完成其性能狀態(tài)的短期預(yù)測。

模型搭建：建立高斯聚類方程，通過樣本訓(xùn)練，油色譜數(shù)據(jù)分為三類。（正常、亞健康、缺陷異常）進而計算任意輸入色譜數(shù)據(jù)，確定屬于任一狀態(tài)的概率。高斯混合模型是單一高斯聚類方程（概率率密度函數(shù)）的延伸。

高斯方程只能計算靜態(tài)色譜數(shù)據(jù)，為了引入時序概念，引入了馬可科夫聚類算法，帶入隱含狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

結(jié)果驗證：通過利用高斯混合模型對變壓器的氣體數(shù)據(jù)進行聚類分析，得到“健康”“亞健康”“故障”三種“特征”狀態(tài)的概率分布情況。在得到變壓器狀態(tài)的靜態(tài)特征后，利用隱馬爾科夫模型根據(jù)已有的多組觀察序列將靜態(tài)特征轉(zhuǎn)化為動態(tài)特征，并在案例庫中找到實際數(shù)據(jù)最為契合的案例庫，對變壓器的健康狀態(tài)進行評估。最后利用Viterbi算法對亞健康數(shù)據(jù)進行短期預(yù)警。我們可以利用變壓器設(shè)備的帶電檢測數(shù)據(jù)對在線監(jiān)測數(shù)據(jù)進行矯正，并將矯正后的數(shù)據(jù)作為聚類對象，以改善模型的判別結(jié)果。下表為通過矯正數(shù)據(jù)進行健康狀態(tài)評價的詳細(xì)情況。

3結(jié)論

①在綜合分析輸變電設(shè)備在線監(jiān)測裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)與各元件功能關(guān)系的基礎(chǔ)上進行了系統(tǒng)劃分;建立了在線監(jiān)測裝置的可用性評估模型，結(jié)合被監(jiān)測設(shè)備運行現(xiàn)狀綜合得出裝置可用性。

②實例分析表明，本文提出的可用性評估與診斷方法能夠準(zhǔn)確有效地量化評估在線裝置及其各子系統(tǒng)的可用性，為在線監(jiān)測裝置的薄弱環(huán)節(jié)辨識與優(yōu)化和其維護策略提供了技術(shù)參考。

③可用性評估的精度與可用性模型的有效性以及模型參數(shù)的準(zhǔn)確度有關(guān)，而后者需要充分的樣本空間支撐。由于我國基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的輸變電設(shè)備在線監(jiān)測尚處于起步階段，目前裝置在長期運行過程中的故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)仍較為匱乏。因此下一步工作將針對在線監(jiān)測裝置中各元件開展可靠性試驗，建立各元件的故障率模型，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合實際的運行維護數(shù)據(jù)對可用性模型參數(shù)進行合理的初值設(shè)定。