明曉航，錢(qián)晨語(yǔ)，宋天威，潘岑誠(chéng)，李仁其，戴勁峰，張明清

(1.國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司南通供電分公司，江蘇 南通 226000;2.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇 南京 211100)

0 引言

2019-08-26T19：16，正值電網(wǎng)夏季迎峰度夏期間，海安變電站的運(yùn)維人員對(duì)所轄的220 kV海安變電站進(jìn)行特巡，當(dāng)運(yùn)維人員經(jīng)過(guò)1號(hào)主變時(shí)，感覺(jué)到有熱氣流涌到身上，運(yùn)維人員對(duì)主變的油溫和冷卻系統(tǒng)進(jìn)行了檢查。發(fā)現(xiàn)此時(shí)變壓器油溫指示已經(jīng)達(dá)到62 ℃，但是主變風(fēng)扇卻沒(méi)有啟動(dòng)，而正常情況下主變風(fēng)扇在變壓器油溫達(dá)到55 ℃時(shí)就要啟動(dòng)，并在油溫降至45 ℃才自動(dòng)停止。于是迅速將風(fēng)冷系統(tǒng)的方式開(kāi)關(guān)切至手動(dòng)位置，手動(dòng)強(qiáng)制打開(kāi)風(fēng)扇，避免了變壓器因?yàn)闇囟冗^(guò)高造成絕緣損壞。

對(duì)于變壓器頂層油溫相關(guān)模型，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開(kāi)展了很多卓有成效的研究，IEEE C57.91—1995標(biāo)準(zhǔn)提出了變壓器油溫溫升指數(shù)模型，但該模型未充分反映環(huán)境溫度變化所造成的影響。亞利桑那州立大學(xué)的Tylavsky等人提出了頂層油溫預(yù)測(cè)的半物理模型。重慶大學(xué)的陳偉根在半物理模型基礎(chǔ)上，考慮滯后時(shí)間變量、熱輻射和不同離散方法對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的影響進(jìn)行了研究。此外，T-S和Kalman濾波等模型被用于進(jìn)行油溫預(yù)測(cè)。以上這些模型較為抽象，很難達(dá)到較為理想的預(yù)測(cè)效果。

上述方法只適合于頂層油溫的超短期預(yù)測(cè)，可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)5 min到1 h的油溫值。然而電網(wǎng)調(diào)度和運(yùn)維人員對(duì)未來(lái)一天內(nèi)變壓器油溫所能達(dá)到的最高值更為關(guān)注，主要原因如下。

(1) 提前安排好變壓器和冷卻裝置的巡檢和維護(hù)工作。

(2) 提前做好運(yùn)行方式的調(diào)整，避免高負(fù)荷引起的變壓器內(nèi)部熱損傷。

(3) 通過(guò)頂層油溫的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值得對(duì)比，分析變壓器內(nèi)部可能存在的缺陷或隱患。

考慮了環(huán)境溫度、濕度和負(fù)荷與歷史油溫的因素，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一天的主變油溫，將實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)跟預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)比對(duì)，反饋診斷結(jié)果，并達(dá)到了理想的效果。

1 相關(guān)性分析

選取南通市海安變1號(hào)主變數(shù)據(jù)2019-07-01～2019-09-18的1912組數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量影響因素相關(guān)性分析。1號(hào)主變油溫和1號(hào)主變220 kV側(cè)負(fù)荷電流數(shù)據(jù)從后臺(tái)機(jī)SCADA系統(tǒng)獲得。海安地區(qū)當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境溫度和濕度為利用API接口從氣象局?jǐn)?shù)據(jù)網(wǎng)站抓取。利用matlab科學(xué)計(jì)算工具里scatter函數(shù)畫(huà)出散點(diǎn)圖，如圖1～3所示。

圖1 主變油溫和主變220 kV側(cè)負(fù)荷電流

圖2 1號(hào)主變油溫和環(huán)境溫度

圖3 主變油溫和相對(duì)濕度

計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)：

式(1)中協(xié)方差計(jì)算公式：

式(1)中標(biāo)準(zhǔn)差的公式：

x為x1～xn的均值。

計(jì)算結(jié)果如表1所示。

表1 相關(guān)系數(shù)

變量的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值|r|≥0.8時(shí)，可認(rèn)為兩變量間高度相關(guān)，所以主變油溫和環(huán)境溫度高度相關(guān);0.5≤|r|＜0.8，可認(rèn)為兩變量中度相關(guān)，所以主變油溫和主變220 kV側(cè)負(fù)荷電流中度相關(guān);0.3≤|r|＜0.5，可認(rèn)為兩變量低度相關(guān)，所以主變油溫和相對(duì)濕度低度相關(guān)。因此環(huán)境溫度、負(fù)荷電流和相對(duì)濕度這三個(gè)變量可作為相關(guān)數(shù)據(jù)變量。

2 變壓器油溫異常診斷模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的算法，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、非線(xiàn)性映射能力以及魯棒性能，比較適合應(yīng)用于信號(hào)處理、控制、模式識(shí)別和故障的診斷等領(lǐng)域。變壓器油溫異常診斷模型基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)。

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的方案和設(shè)計(jì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)選擇將負(fù)荷電流P1、環(huán)境溫度P2和相對(duì)濕度P3作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，油溫Y1作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為3，對(duì)歷史數(shù)據(jù)歸一化后輸入網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)隱層和輸出層激勵(lì)函數(shù)分別為tansig和logsig函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)為traingdx，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，包括迭代次數(shù)，學(xué)習(xí)速率和期望誤差。

設(shè)定完參數(shù)后，開(kāi)始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)達(dá)到期望誤差即完成訓(xùn)練。將實(shí)時(shí)的負(fù)荷電流、環(huán)境溫度和相對(duì)濕度輸入網(wǎng)絡(luò)便可得到預(yù)測(cè)值，并與實(shí)測(cè)的油溫進(jìn)行對(duì)比，如果誤差較大，說(shuō)明可能有潛在的缺陷，需要馬上核實(shí)處理。

變壓器油溫預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)如圖4所示。

圖4 變壓器油溫預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)

iw[i，j]表示神經(jīng)元的連接權(quán)值，i=1，2，3，j=1，2，3。lw[n，i]表示的是輸入層第i個(gè)神經(jīng)元到輸出層第n個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)值，i=1，2，3，n=1，2，3。b1，b2分別表示輸入層的閾值向量和輸出層閾值向量。a1表示輸入層的輸出向量。

2.2 變壓器油溫異常診斷模型的實(shí)現(xiàn)

對(duì)模型所需參數(shù)進(jìn)行初始化，然后利用SCADA后臺(tái)監(jiān)測(cè)的1號(hào)主變歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，對(duì)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

P表示的是負(fù)荷電流、環(huán)境溫度和相對(duì)濕度。T是主變油溫，tr代表的是訓(xùn)練的步數(shù)和誤差。等號(hào)右邊的net表示的是訓(xùn)練前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練后，就生成了等號(hào)左邊的net訓(xùn)練以后的網(wǎng)絡(luò)。

在訓(xùn)練完成后，利用現(xiàn)有監(jiān)測(cè)的負(fù)荷電流P1、環(huán)境溫度P2和相對(duì)濕度P3預(yù)測(cè)得出結(jié)果Y。

其中net表示經(jīng)過(guò)訓(xùn)練滿(mǎn)足要求的網(wǎng)絡(luò)。

預(yù)測(cè)的結(jié)果跟實(shí)際結(jié)果如果差距很大，主變油溫即為異常。

3 模型驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析

選取2019-07-16海安變1號(hào)主變油溫?zé)o異常狀態(tài)數(shù)據(jù)和2019-08-26 1號(hào)主變風(fēng)機(jī)未啟動(dòng)油溫異常兩組數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型。

7月16日預(yù)測(cè)值、實(shí)際值和誤差數(shù)據(jù)如見(jiàn)表2，最大誤差為1.8 ℃，最小誤差為0 ℃，在允許的范圍之內(nèi)，可以驗(yàn)證此模型對(duì)油溫的預(yù)測(cè)是適用的。

8月26日預(yù)測(cè)值、實(shí)際值和誤差數(shù)據(jù)如表3所示，最高溫度達(dá)到62 ℃，最小誤差為0 ℃，最大誤差為11.61 ℃。溫度在53 ℃以上時(shí)誤差都大于5 ℃。

表2 2019-07-16數(shù)據(jù)表 ℃

表3 2019-08-16數(shù)據(jù)表 ℃

特殊巡視時(shí)查看主變的風(fēng)扇并未動(dòng)作，19：20，值班員將風(fēng)扇方式打到手動(dòng)位置，20：00后誤差逐漸減小。

如果發(fā)現(xiàn)不及時(shí)，油溫持續(xù)較高，將會(huì)造成絕緣損壞，直接影響變壓器的使用壽命和負(fù)載能力。利用此模型預(yù)測(cè)油溫和實(shí)際油溫進(jìn)行比較，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱藏的缺陷。

4 總結(jié)

對(duì)于220 kV常規(guī)變電站，目前主變沒(méi)有裝備油色譜監(jiān)測(cè)裝置，不能很好的反應(yīng)異常?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的油溫異常診斷模型，結(jié)合SCADA的歷史數(shù)據(jù)，以及環(huán)境影響因素，預(yù)測(cè)設(shè)備的狀態(tài)信息，對(duì)設(shè)備的現(xiàn)實(shí)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，以便提前挖掘出設(shè)備隱藏的不良狀態(tài)，以及預(yù)測(cè)設(shè)備今后的運(yùn)行狀態(tài)，將隱藏故障提前預(yù)警。