劉立忠， 鄭小翠， 柴衛(wèi)軍

(1.江山海維科技有限公司，浙江 江山 324100；2.江山市鑫源電氣有限公司，浙江 江山 324100)

0 引 言

電力系統(tǒng)的運行是經(jīng)濟發(fā)展的基礎，其運行的穩(wěn)定性和安全性具有十分重大[1]意義。隨著智能化電網(wǎng)的發(fā)展，對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的監(jiān)測逐漸受到人們的關注[2]。開關柜作為配電環(huán)節(jié)中最重要的部分，由于環(huán)境密閉、散熱條件差，容易引發(fā)母線短路和火災等安全事故[3]。對開關柜內的母線等主要部件進行溫度監(jiān)測，可以有效預防此類事故的發(fā)生，提高電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定[4]。

對開關柜進行溫度監(jiān)測，可以提前預防母線短路的發(fā)生[5]。測溫的方法根據(jù)接觸方式可以分成接觸式測溫和非接觸式測溫[6]。接觸式測溫需要電池或者感應線圈供電，電池易出現(xiàn)爆炸，會影響開關柜的運行[7]。非接觸式測溫的方法主要有紅外輻射測溫和熱成像等方法，是電力系統(tǒng)溫度監(jiān)測的主要方法[8]。

基于紅外熱輻射原理，本文對配電變壓器低壓隔離開關柜內母線進行短路監(jiān)測研究。對其短路情況進行監(jiān)測，保證電力系統(tǒng)的運行效率[9]。采用LSTM算法結合小波變換的算法，在母線短路的判斷上綜合考慮了歷史數(shù)據(jù)的影響，提高了判斷的精準度。

1 紅外輻射測溫原理

任何高于絕對零度的物體都會向外輻射紅外能量，其輻射的能量和波長都與其溫度有直接的關系[10]。當開關柜母線上出現(xiàn)短路或者電路異常時，會在電路中出現(xiàn)大的電流，使得母線溫度升高[11]。輻射度與溫度的關系可以描述為斯蒂潘-玻爾茲曼定律：

J=εσT4

(1)

式中:T為絕對溫度;J為物體的紅外輻射度，表示單位時間內在單位面積上物體向外輻射出的總能量;σ為斯蒂潘-玻爾茲曼常數(shù);ε為黑體的輻射系數(shù)。由于輻射度隨溫度的波動會發(fā)生明顯的變化，因此可以用于紅外溫度測量。

2 低壓隔離開關柜母線短路監(jiān)測系統(tǒng)設計

2.1 開關柜母線短路監(jiān)測系統(tǒng)

開關柜內的母線短路監(jiān)測系統(tǒng)總體架構如圖1所示，通過紅外無線溫度傳感器將開關柜內的母線溫度傳給監(jiān)測預警系統(tǒng)，并通過總線傳遞給服務器[12]。當某開關柜內母線溫度出現(xiàn)異常時，及時做出報警或啟動閉鎖裝置，保證整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[13]。根據(jù)溫度的變化情況，同樣可以對母線的故障做出預警和判斷，方便工作人員巡視，提醒維修人員做好設備檢修工作[14]。

圖1 開關柜母線溫度監(jiān)測系統(tǒng)總體架構

整個系統(tǒng)的物理結構可以分為三個層級結構，分別為系統(tǒng)監(jiān)控層、數(shù)據(jù)傳輸層和溫度采集層。系統(tǒng)監(jiān)控層由服務器進行數(shù)據(jù)集中監(jiān)管，并可以進行系統(tǒng)控制和溫度查詢等。

2.2 測溫傳感器電路

溫度傳感器電路如圖2所示，主要由傳感器芯片及0.1 μF電容和10 kΩ可變電阻構成。Vdd端口輸入+5 V工作電壓，通過SMBUS模式選擇控制輸出數(shù)字信號，可變電阻的大小決定于信號傳輸距離，端口Vss接地。

圖2 溫度傳感器電路

2.3 單片機連接電路

測溫傳感器與單片機接口電路如圖3所示，將SCL和SDA端口連接入MCU的I/O端口，傳感器芯片MLX90614接兩個20 kΩ的上拉電阻R1和R2，保證輸出到MCU為高電平。

圖3 MCU接口電路

2.4 調理單元

后端處理電路中，通過雙層屏蔽電纜，將溫度信號傳遞給總線[15]。信號通過ADuM1250總線磁隔離器進行隔離，阻斷外界電路的電位對測溫系統(tǒng)的干擾，避免共模擾動。ADuM1250外部處理電路連接如圖4所示。

圖4 ADuM1250連接電路

2.5 軟件系統(tǒng)設計

由于開關柜中需要多個傳感器，且系統(tǒng)需要監(jiān)控多個開關柜，因此需要給紅外傳感器分配地址，以便于區(qū)分器件的部位，辨別出故障的位置。系統(tǒng)中的溫度數(shù)據(jù)按字節(jié)傳輸，根據(jù)對方應答情況來判斷數(shù)據(jù)是否傳送成功，流程如圖5所示。

圖5 軟件數(shù)據(jù)發(fā)送流程圖

3 開關柜母線溫度實時監(jiān)控系統(tǒng)

由于信號傳輸線路較長，盡管做了較好的屏蔽，但是周圍的環(huán)境產(chǎn)生的隨機噪聲，依然會對服務器接收的數(shù)據(jù)有所干擾。因此，服務器需要對接收到的數(shù)據(jù)進行辨別，剔除異常數(shù)據(jù)。

采用小波-LSTM算法對在線監(jiān)測獲得的數(shù)據(jù)進行處理，利用數(shù)據(jù)循環(huán)器對數(shù)據(jù)的波形變化情況進行辨別，可以得到開關柜內母線的短路故障信息以及老化程度數(shù)據(jù)，算法的基本邏輯如圖6所示。

圖6 算法邏輯圖

LSTM具有輸入、輸出和遺忘三個門，其中遺忘門決定了對于歷史數(shù)據(jù)的遺留比例。準確的數(shù)據(jù)會被計入到網(wǎng)絡中，成為歷史記憶的一部分，無用的數(shù)據(jù)將會被剔除。輸入門限值的大小與前一刻的輸出具有較大的關系，體現(xiàn)了該算法的長短期記憶功能。

LSTM在t時刻的輸出結果為：

(2)

式中:ft、it、io分別為t時刻遺忘門、輸入門和輸出門的輸出值;afx、aix、aox分別為t時刻系統(tǒng)的輸入權重;bfs、bis、bos分別為前一時刻輸出st-1的權重;cf、ci、co為系統(tǒng)偏置。

對于配電變壓器中，母線設備的故障信號通常是階躍信號，偶爾會出現(xiàn)瞬態(tài)突變，需要對信號進行小波變換，變換后的信號經(jīng)過分析得到設備的老化情況，如果出現(xiàn)信號突變信息情況，則說明母線短路等故障出現(xiàn)。函數(shù)f(t)小波變換的表達式為：

(3)

式中:Wf(a,b)為小波變換系數(shù)；a為尺度因子；b為平移長度；Ψ(t)為t時刻小波函數(shù)。

4 結果和討論

以某電站的開關柜設備為例，進行循環(huán)編碼LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的算法驗證，驗證紅外測溫裝置對于母線短路的監(jiān)控效果。由于本文采用的算法需要綜合考慮歷史溫度數(shù)據(jù)，因此采用歷史溫度數(shù)據(jù)的85%作為算法訓練數(shù)據(jù)，另外的15%作為測試數(shù)據(jù)結果。比較和驗證在不同算法的情況下，測試結果輸出的正確性。以某開關柜內的母線為例，其主要參數(shù)如表1所示。

表1 各參數(shù)采樣值示例

采集到的主要數(shù)據(jù)除了采用紅外測溫系統(tǒng)測得的溫度外，還有其他環(huán)境參數(shù)值，主要包括水值、氣體含量等，一共六項參數(shù)。采集500個的數(shù)據(jù)點，可以得到一個6×500的數(shù)據(jù)矩陣。將該數(shù)據(jù)矩陣代入到LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡中進行計算，可以得到6×500個數(shù)據(jù)輸出值。將輸出值小于0.5數(shù)據(jù)對應的輸入數(shù)據(jù)刪除，并在下一次才采樣過程中進行補充，直至滿足500個樣本，完成數(shù)據(jù)清洗過程。

清洗后的數(shù)據(jù)經(jīng)過小波變換，進行小波分解，分解尺度選擇為5，并按照式(3)的算法可以得到小波系數(shù)，進而得到變換后的信號。變換后的數(shù)據(jù)根據(jù)尺度不同可以分解成5個單獨的信號，得到新的30×500矩陣。生成后的數(shù)據(jù)以500個為1組，依次編碼，可以得到一個新的編碼向量，編碼后的向量再一次輸入到LSTM中，得到LSTM算法中的記憶值和輸出值，輸出值連接至神經(jīng)網(wǎng)絡中，即可以對該母線的狀態(tài)進行判斷和故障定位。

對每個母線的工作狀態(tài)可以分成四種，分別為正常、小心、異常和短路。對應輸出層的神經(jīng)元值，4個大于0小于1的值代表4種狀態(tài)的置信度，某位數(shù)值越大，則母線處于該種狀態(tài)的可能性就越高。經(jīng)過系統(tǒng)計算后，得到該系統(tǒng)輸出結果如表2所示。母線的輸出結果置信度編碼為[0.95 0.25 0.13 0.002]，數(shù)值接近于1，可知該結果置信度很高，證明該母線工作在正常狀態(tài)。

表2 系統(tǒng)輸出結果

為了驗證本算法的精度，將本算法與CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行對比，采用相同的數(shù)據(jù)矩陣，在相同的平臺上進行精度測算，得到結果如圖7所示。從圖7(a)可以看出，與CNN卷積網(wǎng)絡相比，本文算法的精度平均超過95%，部分點甚至可以達到100%，而CNN算法的精度大多低于或等于90%，可知采用本算法的母線短路監(jiān)測精度非常高。同時，圖7(b)表示的是相同情況下的數(shù)據(jù)損壞情況，可以看出本文算法的數(shù)據(jù)損壞率都低于15%，部分約為5%左右，而CNN算法的數(shù)據(jù)損壞率比較高約為20%左右，且波動幅度也較大，可知本文算法在穩(wěn)定性方面優(yōu)勢明顯。

圖7 LSTM循環(huán)算法與CNN網(wǎng)絡算法的比較

采用本文方法的開關柜母線溫度監(jiān)測報警系統(tǒng)顯示界面如圖8所示，結合循環(huán)LSTM算法，對于溫度監(jiān)測報警和短路的判斷精度更高，可以有效維護電力系統(tǒng)的穩(wěn)定并可以有效節(jié)省維修人力。

圖8 開關柜溫度檢測報警系統(tǒng)顯示

4 結束語

采用紅外測溫的方式，可以方便、快捷和有效地對于母線溫度進行監(jiān)控，判斷其是否處于短路和虛連等異常工作狀態(tài)。利用LSTM算法結合小波變換，綜合考慮歷史數(shù)據(jù)和環(huán)境因素，剔除無效和噪聲數(shù)據(jù)，大大提高了系統(tǒng)判斷的精度。試驗證明該算法相比于CNN神經(jīng)網(wǎng)絡算法精度更高、穩(wěn)定性更好，可以用于配電變壓器中隔離開關柜內的母線短路監(jiān)測。