劉正陽石悠旖王文瑞曾靜嵐胡勝男

(1.南瑞集團(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院)有限公司，江蘇南京 210061；2.國網(wǎng)電力科學(xué)研究院武漢南瑞有限責(zé)任公司，湖北武漢 430074；3.中國科學(xué)院上海高等研究院，上海 201210；4.國網(wǎng)福建省電力有限公司電力科學(xué)研究院，福建 福州 350007)

變壓器對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行具有重要作用，變壓器發(fā)生故障會造成一些相關(guān)的電力設(shè)備損壞，對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行造成影響，甚至引起大范圍的停電事件[1-2]。因此對變壓器進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，并通過故障診斷算法對變壓器進(jìn)行狀態(tài)評價可以實現(xiàn)對變壓器健康狀態(tài)的預(yù)測，從而提高電力系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性和安全性。

變壓器運行狀態(tài)估計和故障診斷主要采用油中溶解氣體分析(Dissolved Gas Analysis，DGA) 方法[3-5]，目前變壓器油中溶解氣體主要檢測CO2、CO、CH4、C2H4、C2H2、C2H6和H2，常用的檢測方法主要包括:氣相色譜法(Gas Chromatography，GC)、光聲光譜法(Photo Acoustic Spectroscopy，PAS)、拉曼光譜法(Raman Spectroscopy，RS)、傅里葉變換紅外光譜法(Flourier Transform Infrared Spectroscopy，F(xiàn)TIRS)、光纖光柵法(Fiber Grating，F(xiàn)BG)等[6-10]。GC 法是目前電力系統(tǒng)中常用的變壓器故障檢測的手段，但GC 法需要定期標(biāo)定且操作繁瑣、檢測周期長，不能快速及時地實現(xiàn)變壓器故障診斷；PAS 法利用光聲效應(yīng)通過對光聲信號的采集與處理得出氣體的濃度，具有檢測速度快、靈敏度高、性能穩(wěn)定的特點；RS 法基于拉曼散射原理對變壓器油中氣體進(jìn)行分析，其特點是擴展性高，但檢測靈敏度不高；FTIRS法基于傅里葉變換紅外光譜對變壓器油中氣體進(jìn)行分析，其特點是不需要載氣、免維護，但易受干擾氣體影響、光譜基線易發(fā)生畸變或漂移，不能對H2進(jìn)行檢測；FBG 基于光纖傳感器檢測油中溶解氣體，具有體積小、耦合性好、極化不敏感、便于維護、帶寬范圍大的特點，但是一種光纖僅測量一種窄帶，測量多組分氣體需要多種不同的光纖光柵，工程應(yīng)用難度大。

基于上述油中溶解氣體檢測方法的分析，本文研究并設(shè)計了基于邊緣計算的變壓器油中溶解氣體的光聲光譜檢測裝置，構(gòu)建了邊云協(xié)同的變壓器故障診斷服務(wù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對變壓器的實時監(jiān)測與故障診斷，極大地提高了變壓器故障診斷的效率。

1 系統(tǒng)設(shè)計

針對GC 法對變壓器油中溶解氣體進(jìn)行離線檢測存在的一系列問題，本文提出一種基于邊緣計算的變壓器光聲光譜故障診斷系統(tǒng)實現(xiàn)對變壓器的實時監(jiān)測。該系統(tǒng)主要包括光聲光譜檢測傳感器、邊緣檢測裝置、云服務(wù)器、變壓器故障診斷服務(wù)平臺，如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

油氣分離模塊與變壓器油箱連接實現(xiàn)對變壓器油箱中的油氣進(jìn)行分離，作為變壓器油中溶解氣體的樣本氣體，并通過進(jìn)氣閥與出氣閥與光聲光譜檢測傳感器連接，邊緣檢測裝置控制光聲光譜檢測傳感器對樣本氣體進(jìn)行檢測，并獲取油中溶解氣體各組分的濃度，通過運行在邊緣檢測裝置上的變壓器故障診斷算法實現(xiàn)在邊緣端對變壓進(jìn)行實時故障診斷，并將計算的結(jié)果上傳的云服務(wù)器，通過監(jiān)控中心的變壓器故障監(jiān)測平臺能夠?qū)崿F(xiàn)對變壓器狀態(tài)的查看、邊緣檢測裝置及傳感器的管理、對邊緣計算模型的更新等。運維人員能夠通過移動終端對變壓器的狀態(tài)進(jìn)行查看，當(dāng)變壓器發(fā)生故障預(yù)警時能夠?qū)⒏婢畔l(fā)送給運維人員，便于運維人員快速采取預(yù)防措施。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)在邊緣側(cè)對變壓器進(jìn)行實時的狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷預(yù)測，有效提高了變壓器運維的效率和智能化水平。

2 光聲光譜邊緣檢測裝置

光聲光譜邊緣檢測裝置主要對光聲光譜檢測傳感器進(jìn)行控制和數(shù)據(jù)采集，并將采集的變壓器油中溶解氣體各組分的濃度進(jìn)行存儲，通過運行的變壓器故障診斷算法實現(xiàn)變壓器的故障診斷與預(yù)測。下面主要介紹光聲光譜的基本原理及邊緣檢測裝置的設(shè)計。

2.1 光聲光譜原理

快速準(zhǔn)確、高效便捷地獲取變壓器運行過程中各組分氣體的含量是實現(xiàn)變壓器實時故障診斷的基礎(chǔ)。光聲光譜氣體檢測傳感器利用光聲效應(yīng)，密閉空間內(nèi)的氣體對照射光具有吸收作用，通過光吸收和聲激發(fā)之間的對應(yīng)關(guān)系，對激發(fā)聲信號的幅度進(jìn)行測量，間接地測量出氣體的濃度，其檢測精度和靈敏度高，能夠檢測ppm 量級的氣體濃度[11-13]。其測量系統(tǒng)框圖如圖2 所示。

圖2 光聲光譜檢測傳感器框圖

由于氣體吸收紅外輻射具有一定的選擇性，需要對照射光的頻率進(jìn)行調(diào)制，其調(diào)制頻率與光聲池的諧振器頻率應(yīng)一致。由微控制單元(Microcontroller Unit，MCU)控制光源驅(qū)動及調(diào)制單元調(diào)制的光通過濾光片照射到光聲池，光聲池內(nèi)的氣體吸收光后躍遷到激發(fā)態(tài)，經(jīng)過非輻射弛豫過程產(chǎn)生熱量并釋放，隨著溫度的升高，光聲池內(nèi)的壓強發(fā)生改變，由于光源具有一定的調(diào)制頻率，氣體的溫度會發(fā)生周期性的波動從而產(chǎn)生聲波，通過微音器能夠檢測聲波并轉(zhuǎn)換為電信號[14-15]，通過信號調(diào)理電路將信號進(jìn)行放大和濾波，并將放大濾波后的信號輸入到模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片，通過MCU 獲取電壓值并計算出相應(yīng)的氣體濃度，通過通信單元將檢測的結(jié)果發(fā)送到邊緣檢測裝置。供電單元為傳感器各個模塊提供電能。MCU 能夠控制光聲池與油氣分離模塊之間的進(jìn)氣閥和出氣閥，當(dāng)一次檢測完成后，打開出氣閥將樣氣送回到油氣分離模塊，油氣分離模塊從油箱內(nèi)重新分離新的樣氣，當(dāng)下一次檢測開始后，關(guān)閉出氣閥，打開進(jìn)氣閥將樣氣送入到光聲池內(nèi)。

2.2 邊緣檢測裝置

邊緣檢測裝置采用模塊化設(shè)計軟件和硬件，其系統(tǒng)架構(gòu)如圖3 所示。

圖3 邊緣檢測裝置系統(tǒng)架構(gòu)

邊緣檢測裝置的硬件主要包括通信單元、主控單元、定位單元、供電單元和存儲單元。通信單元支持WiFi 和4G 無線通信，主要實現(xiàn)與遠(yuǎn)程云數(shù)據(jù)中心的通信，支持RS232 和RS485 有線通信，主要實現(xiàn)與光聲光譜檢測傳感器之間的數(shù)據(jù)通信。主控單元采用TI 公司的ARM Cortex-A 系列的芯片AM3359，具有1 GB 的內(nèi)存和4 GB 的存儲。定位單元主要實現(xiàn)邊緣檢測裝置的位置定位，支持GPS 和北斗定位。供電單元為裝置的各個模塊和單元提供電能，并實現(xiàn)對備用電池的充電、電量檢測等功能。存儲單元支持SD 卡或SSD 硬盤擴展，便于在邊緣側(cè)存儲歷史數(shù)據(jù)。

邊緣檢測裝置的軟件主要包括操作系統(tǒng)、語言環(huán)境、數(shù)據(jù)預(yù)處理、邊緣計算和邊云協(xié)同服務(wù)。邊緣檢測裝置在RT-Linux 系統(tǒng)環(huán)境下通過Python、C、C++等語言開發(fā)了基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法和變壓器故障診斷邊緣計算模型，構(gòu)建了適用于變壓器故障診斷的邊云協(xié)同服務(wù)，主要包括邊緣計算結(jié)果的存儲、邊端數(shù)據(jù)與云端數(shù)據(jù)的交互、邊緣計算模型的更新等功能。

3 邊云協(xié)同的變壓器故障診斷系統(tǒng)

基于邊緣計算的變壓器光聲光譜故障診斷系統(tǒng)在邊緣側(cè)實現(xiàn)對變壓器油中溶解氣體的實時檢測，基于支持向量機(Support Vector Machine，SVM)的變壓器DGA 故障診斷模型實現(xiàn)在邊緣側(cè)對變壓器故障的診斷與分類，并將診斷的結(jié)果發(fā)送到遠(yuǎn)程監(jiān)控中心，遠(yuǎn)程監(jiān)控中心對SVM 的DGA 故障診斷算法進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化并將優(yōu)化后的算法下發(fā)到邊緣檢測裝置，邊緣檢測裝置對云平臺下發(fā)的模型進(jìn)行更新，實現(xiàn)變壓器故障診斷的邊云協(xié)同[16-17]。變壓器故障監(jiān)測平臺能夠?qū)⑦叾嗽\斷的結(jié)果發(fā)送到運維人員，提高變壓器運維檢修的效率和智能化水平。

3.1 基于SVM 的變壓器DGA 故障診斷模型

1995 年Vapink 等人提出了SVM 的機器學(xué)習(xí)算法，其實現(xiàn)原則是風(fēng)險最小化，通過在高維空間找出最優(yōu)超平面實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類[18-20]。SVM 算法能夠?qū)崿F(xiàn)對非線性、小樣本、局部極小值等問題快速求解，具有很強的泛化能力?；赟VM 的變壓器DGA 故障診斷通過構(gòu)造核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到三維空間進(jìn)行分類，引入核函數(shù)的優(yōu)點是將大量的高維運算放在低維空間[21-22]。通過構(gòu)造核函數(shù)SVM 優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為:

式中，ω表示權(quán)重向量，c表示懲罰因子，ξi表示松弛變量，yi表示樣本類別，xi表示樣本數(shù)據(jù)，b表示偏置。從而得到最優(yōu)分類為:

式(3)中核函數(shù)為K(xi·x)，αi＞0(i=1，2，…，n)為拉格朗日乘子。常用的核函數(shù)有Sigmoid 核函數(shù)、多項式核函數(shù)、小波核函數(shù)、Gauss 徑向基核函數(shù)、Liner 核函數(shù)等。目前SVM 的分類方法主要實現(xiàn)二分類，在光聲光譜變壓器故障診斷中需要進(jìn)行多分類變換，常用的多分類變換方法有一對一(one against one，OAO)法、一對多(one against all，OAA)法和有向無循環(huán)圖法等[23]。結(jié)合核函數(shù)和SVM 分類變換法的特點本文選用Gauss 徑向基核函數(shù)與一對一法實現(xiàn)SVM 的變壓器故障診斷。Gauss 徑向基核函數(shù)為:

基于SVM 的變壓器DGA 故障診斷的準(zhǔn)確性主要由核函數(shù)和懲罰因子影響，懲罰因子c與核函數(shù)的參數(shù)g采用交叉驗證法(Cross Validation，CV)進(jìn)行選取，通過光聲光譜檢測裝置獲取樣本氣體中的H2、CH4、C2H4、C2H2和C2H6作為特征氣體分析變壓器的運行狀態(tài)，根據(jù)國標(biāo)與導(dǎo)則將變壓器的故障按性質(zhì)和質(zhì)量密度大小，劃分為高能放電、低能放電、局部放電、中低溫過熱、高溫過熱5 種。將上述5 種異常狀態(tài)與變壓器的正常狀態(tài)作為變壓器的運行狀態(tài)類型，通過對樣本集中的訓(xùn)練集進(jìn)行SVM 故障診斷模型的訓(xùn)練，并通過測試集進(jìn)行模型的驗證不斷調(diào)整SVM 故障診斷模型的參數(shù)，使模型達(dá)到最優(yōu)，并應(yīng)用到實際的變壓器故障診斷中，其算法流程如圖4 所示。

圖4 基于SVM 的變壓器故障診斷流程

3.2 基于邊緣計算的變壓器光聲光譜故障診斷的創(chuàng)新

基于邊緣計算的變壓器光聲光譜故障診斷系統(tǒng)，在邊緣端利用光聲光譜檢測傳感器對變壓器的油中溶解氣體進(jìn)行監(jiān)測，并利用基于SVM 的變壓器DGA 故障診斷模型實現(xiàn)變壓器運行狀態(tài)的實時監(jiān)測，其創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

(1)在變壓器故障診斷方面，基于光聲光譜檢測傳感器實現(xiàn)對變壓器油中溶解氣體的實時檢測，基于SVM 的變壓器DGA 故障診斷模型在邊緣側(cè)進(jìn)行計算和分析，有效降低了云計算的數(shù)據(jù)傳輸時延，提高了變壓器故障診斷的效率。

(2)通過邊緣計算與云平臺實現(xiàn)了變壓器故障診斷的邊云協(xié)同服務(wù)，云平臺對邊緣計算模型進(jìn)行管理、訓(xùn)練和更新，實現(xiàn)邊緣檢測裝置及相關(guān)應(yīng)用的管理和配置。

(3)在信息安全方面，邊緣檢測裝置具有身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密、協(xié)議轉(zhuǎn)換等功能，遵循國網(wǎng)公司邊緣計算框架、信息安全規(guī)范的要求。

(4)在變壓器運維方面，邊緣檢測裝置根據(jù)變壓器故障診斷的結(jié)果形成變壓器運維報告，便于運維人員在運維過程中通過移動終端快速獲取報告。當(dāng)邊緣檢測裝置診斷出變壓器為異常狀態(tài)時，能夠及時將告警信息發(fā)送給運維人員，便于運維人員快速采取預(yù)防措施。

基于邊緣計算的變壓器光聲光譜故障診斷系統(tǒng)有效地提高了變壓器故障診斷的效率和智能化水平，為變壓器的實時狀態(tài)監(jiān)測提供了有效的技術(shù)手段，大大提高了運維人員的工作效率和質(zhì)量。

4 現(xiàn)場應(yīng)用

應(yīng)用變壓器光聲光譜故障診斷系統(tǒng)，對變壓器進(jìn)行試驗測試。樣本數(shù)據(jù)的來源包括文獻(xiàn)[12-13，18-19，24]中記錄的故障樣本數(shù)據(jù)和在變電站進(jìn)行部署后獲取的實測數(shù)據(jù)，共172 組DGA 數(shù)據(jù)，其中120 組作為訓(xùn)練集進(jìn)行基于SVM 的變壓器DGA 故障診斷模型的訓(xùn)練，剩余52 組作為測試集進(jìn)行模型的驗證。根據(jù)前面章節(jié)的分析，變壓器共分為6 種狀態(tài)，分別為正常狀態(tài)、高能放電、低能放電、局部放電、中低溫過熱、高溫過熱。相關(guān)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試結(jié)果如表1 所示。

表1 基于SVM 的變壓器DGA 故障診斷結(jié)果

通過表1 可以看出，基于SVM 的變壓器DGA故障診斷的準(zhǔn)確率達(dá)92.3%。邊緣檢測裝置在對變壓器進(jìn)行故障診斷后將診斷的結(jié)果發(fā)送到變壓器狀態(tài)監(jiān)測云平臺，便于運維人員在監(jiān)控中心實時查看變壓器的狀態(tài)，如圖5 所示。

圖5 變壓器故障診斷數(shù)據(jù)展示

通過現(xiàn)場應(yīng)用驗證表明，基于邊緣計算的變壓器光聲光譜故障診斷系統(tǒng)能夠有效地進(jìn)行變壓器的狀態(tài)監(jiān)測和故障分類，并能夠為變壓器的狀態(tài)監(jiān)測提供相應(yīng)的云服務(wù)和邊緣服務(wù)，有效地提高了變壓器故障診斷的效率，并能夠提供可靠的運維報告指導(dǎo)運維人員，降低了運維人員的工作復(fù)雜度，提高了變壓器運維的效率。

5 結(jié)論

研究了基于邊緣計算的變壓器光聲光譜故障診斷技術(shù)，研制了變壓器故障診斷的邊緣計算裝置，能夠接入光聲光譜檢測傳感器并在邊緣端運行基于SVM 的變壓器DGA 故障診斷算法，實現(xiàn)對變壓器的實時狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)警，構(gòu)建了變壓器狀態(tài)監(jiān)測的邊云協(xié)同服務(wù)，能夠為變壓器的狀態(tài)監(jiān)測提供智能化的云服務(wù)和邊緣服務(wù)，主要包括以下特點:

(1)采用光聲光譜監(jiān)測傳感器能夠?qū)崿F(xiàn)變壓器油中溶解氣體的快速、穩(wěn)定和高靈敏度檢測。

(2)基于邊緣計算能夠?qū)鞲衅鞑杉臄?shù)據(jù)進(jìn)行即采即用即處理，有效降低云計算的數(shù)據(jù)時延，提高變壓器狀態(tài)監(jiān)測的實時性。

(3)邊云協(xié)同能夠合理配置云計算與邊緣計算的資源，有效提高監(jiān)測系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。

通過現(xiàn)場應(yīng)用驗證，表明設(shè)計的基于邊緣計算的變壓器光聲光譜故障診斷系統(tǒng)能夠提高變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的自動化和智能化水平，具有良好的推廣和應(yīng)用價值。