［關(guān)鍵詞］風(fēng)電場(chǎng)；在線監(jiān)測(cè)；故障預(yù)警；系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

［中圖分類(lèi)號(hào)］TM614 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號(hào)］2095–6487（2024）10–0046–03

1在線監(jiān)測(cè)技術(shù)綜述

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外在線監(jiān)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展突飛猛進(jìn)，不僅在傳感器技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了微型化、智能化，還大幅提升了數(shù)據(jù)采集的精確度和效率。傳感器技術(shù)的進(jìn)步涵蓋了溫度、振動(dòng)、壓力等多種物理量的監(jiān)測(cè)，為變壓器的全面健康評(píng)估奠定了基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)采集方法方面，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用逐漸普及，減少了現(xiàn)場(chǎng)布線的復(fù)雜性。在信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)字濾波和頻譜分析技術(shù)的成熟，有效去除了噪聲干擾，增強(qiáng)了信號(hào)的有用信息提取能力。數(shù)據(jù)分析算法的革新，特別是大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的引入，使得從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別出故障特征成為可能，大幅提高診斷的智能化水平。

然而，在風(fēng)電場(chǎng)變壓器監(jiān)測(cè)的具體應(yīng)用中，這些在線監(jiān)測(cè)技術(shù)仍面臨一些局限性。例如，極端氣候條件對(duì)傳感器穩(wěn)定性的挑戰(zhàn)，海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與存儲(chǔ)需求，以及如何在復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下準(zhǔn)確區(qū)分正常工況與早期故障信號(hào)等問(wèn)題，都是當(dāng)前亟需解決的關(guān)鍵點(diǎn)。

2風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

（1）數(shù)據(jù)采集模塊。位于架構(gòu)的前端，是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。該模塊部署在變壓器的各個(gè)關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)，如繞組、鐵心、散熱系統(tǒng)等，通過(guò)安裝高靈敏度的傳感器來(lái)持續(xù)監(jiān)測(cè)變壓器的運(yùn)行狀態(tài)。這些傳感器類(lèi)型多樣，包括但不限于溫度傳感器（監(jiān)測(cè)熱點(diǎn)和油溫）、振動(dòng)傳感器（分析機(jī)械運(yùn)動(dòng)狀態(tài)）、以及油質(zhì)分析傳感器（檢測(cè)絕緣油的理化性質(zhì)），共同構(gòu)成了變壓器健康狀態(tài)評(píng)估的基石數(shù)據(jù)源。

（2）數(shù)據(jù)處理與分析模塊。處于架構(gòu)的中心，是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成價(jià)值的關(guān)鍵步驟。該模塊利用云計(jì)算平臺(tái)的強(qiáng)大計(jì)算能力，首先對(duì)從數(shù)據(jù)采集模塊接收到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗（去除無(wú)效、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)）、格式統(tǒng)一等，隨后通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘。

（3）預(yù)警判斷模塊。作為系統(tǒng)的決策中樞，該模塊基于預(yù)先訓(xùn)練和優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)經(jīng)過(guò)處理和分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入解讀。這些模型能夠識(shí)別出數(shù)據(jù)中的異常模式，與正常運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)而判斷是否存在故障風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)設(shè)置合理的閾值和規(guī)則，系統(tǒng)能夠自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警，確保運(yùn)維團(tuán)隊(duì)及時(shí)獲得潛在問(wèn)題的警示。

（4）用戶界面。作為人機(jī)交互的橋梁，用戶界面設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔直觀，確保運(yùn)維人員能夠輕松訪問(wèn)和理解系統(tǒng)提供的豐富信息。界面展示了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、歷史趨勢(shì)圖表以及預(yù)警通知，通過(guò)顏色編碼、圖表可視化等方式，直觀反映變壓器的運(yùn)行狀態(tài)和變化趨勢(shì)，便于運(yùn)維團(tuán)隊(duì)快速響應(yīng)，制訂相應(yīng)的維護(hù)計(jì)劃。

2.2數(shù)據(jù)采集與傳輸

數(shù)據(jù)采集與傳輸是確保風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)有效運(yùn)行的另一重要環(huán)節(jié)。在設(shè)計(jì)中，綜合考慮了多種參數(shù)監(jiān)測(cè)的需要，確保了對(duì)變壓器狀態(tài)的全面覆蓋。傳感器的選擇不僅強(qiáng)調(diào)了測(cè)量精度，還充分考慮了戶外惡劣環(huán)境下的穩(wěn)定性和耐用性，如防塵、防水、耐高溫等特性，以適應(yīng)風(fēng)電場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境。

數(shù)據(jù)傳輸方面，采用現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，如LoRa（低功耗廣域網(wǎng)）和5G通訊技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)距離、低延遲傳輸。LoRa技術(shù)具有超遠(yuǎn)距離、低功耗的特點(diǎn)，特別適合偏遠(yuǎn)地區(qū)的數(shù)據(jù)回傳，而5G技術(shù)則保證了高速率、大容量的數(shù)據(jù)傳輸需求，兩者結(jié)合確保了數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性，即便在偏遠(yuǎn)的風(fēng)電場(chǎng)也能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為系統(tǒng)分析提供準(zhǔn)確、可靠的原始數(shù)據(jù)輸入，為故障的早期發(fā)現(xiàn)與預(yù)防提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

2.3故障診斷算法

故障診斷算法作為風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)智能核心，融合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，展現(xiàn)非凡的數(shù)據(jù)解析與特征提煉能力，尤其在應(yīng)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)變壓器復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境時(shí)更為凸顯其優(yōu)勢(shì)。該算法實(shí)施流程精密高效，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，廣泛整合變壓器歷史監(jiān)測(cè)資料與故障樣本，含括溫度波動(dòng)、振動(dòng)、油質(zhì)等多維度信息，為深度學(xué)習(xí)模型提供豐富的“學(xué)習(xí)材料”。隨后進(jìn)入模型訓(xùn)練階段，采用TensorFlow或PyTorch構(gòu)建深層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，歷經(jīng)反復(fù)迭代，通過(guò)反向傳播算法逐步優(yōu)化，使模型分辨出正常與異常狀態(tài)的細(xì)微差別，有效辨識(shí)故障。特征提取與分類(lèi)步驟中，訓(xùn)練完成的模型能快速識(shí)別新數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征并分類(lèi)，無(wú)論已知故障還是新型異常都能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，極大地提升診斷的速度與精確度。

2.4預(yù)警策略與實(shí)施

風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建了一套多層次預(yù)警策略體系，旨在通過(guò)精細(xì)化預(yù)警機(jī)制達(dá)到高效預(yù)防故障的目的，其核心在于根據(jù)故障潛在影響的嚴(yán)重程度采取分級(jí)應(yīng)對(duì)措施。預(yù)警等級(jí)被細(xì)致劃分為輕微、中等、嚴(yán)重和緊急，每一級(jí)別對(duì)應(yīng)不同的情景應(yīng)對(duì)策略，輕微等級(jí)提示運(yùn)維團(tuán)隊(duì)注意潛在的偏移，而緊急等級(jí)則要求立即介入，以防患于未然，避免重大事故的發(fā)生。這一設(shè)計(jì)確保了預(yù)警的針對(duì)性與資源的有效分配。

預(yù)警閾值的科學(xué)設(shè)定是策略實(shí)施的關(guān)鍵一步。系統(tǒng)基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與行業(yè)專(zhuān)家的深厚經(jīng)驗(yàn)，為各項(xiàng)關(guān)鍵監(jiān)測(cè)參數(shù)定制了合理的預(yù)警閾值。一旦實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)觸及這些閾值，即刻觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，啟動(dòng)自動(dòng)化響應(yīng)流程。響應(yīng)包括但不限于即時(shí)通過(guò)短信、電子郵件或特制的移動(dòng)應(yīng)用推送預(yù)警信息，其中詳盡說(shuō)明預(yù)警等級(jí)、故障預(yù)測(cè)細(xì)節(jié)及推薦應(yīng)對(duì)措施，確保運(yùn)維團(tuán)隊(duì)能夠第一時(shí)間明確問(wèn)題所在，迅速?zèng)Q策，采取必要的預(yù)防或糾正行動(dòng)。

分級(jí)響應(yīng)機(jī)制進(jìn)一步強(qiáng)化了系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果。針對(duì)不同預(yù)警等級(jí)，系統(tǒng)預(yù)設(shè)了差異化響應(yīng)流程和責(zé)任矩陣。輕微及中等級(jí)別預(yù)警可能只需加強(qiáng)監(jiān)控和記錄，而嚴(yán)重或緊急預(yù)警則立即激活應(yīng)急計(jì)劃，涉及快速調(diào)度資源、實(shí)地檢查乃至?xí)簳r(shí)停機(jī)檢查，確保風(fēng)險(xiǎn)得到迅速且有效的管控。

3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試

3.1硬件與軟件實(shí)現(xiàn)

在硬件與軟件層面，風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)聚焦于高效能、穩(wěn)定性與易維護(hù)性，確保數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)及分析的高效流暢。硬件配置包括頂級(jí)服務(wù)器，搭載高性能CPU與大容量?jī)?nèi)存，專(zhuān)為龐大數(shù)據(jù)運(yùn)算與復(fù)雜算法優(yōu)化，奠定大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的堅(jiān)實(shí)硬件基礎(chǔ)；定制化傳感器套裝，如精確至0.1℃的溫度傳感器、敏感捕捉微妙振動(dòng)的振動(dòng)傳感器及實(shí)時(shí)油質(zhì)監(jiān)控傳感器，精確布置于變壓器關(guān)鍵點(diǎn)，全面捕捉運(yùn)行狀態(tài)；采用LoRa與5G技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?、低能耗、遠(yuǎn)距離與低延遲，保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和實(shí)時(shí)性。

軟件設(shè)計(jì)方面，系統(tǒng)采納Python為主開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，借助其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，豐富的科學(xué)計(jì)算庫(kù)（NumPy、Pandas）及機(jī)器學(xué)習(xí)框架（TensorFlow、Scikit-learn），高效構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模塊與用戶友好界面。系統(tǒng)部署于云端服務(wù)器，利用云服務(wù)的彈性、高可用性保證數(shù)據(jù)處理的高效性與長(zhǎng)期存儲(chǔ)，通過(guò)Docker容器化技術(shù)提升部署靈活性與管理效率。

3.2系統(tǒng)性能測(cè)試

系統(tǒng)性能測(cè)試是驗(yàn)證系統(tǒng)穩(wěn)定性和實(shí)用性不可或缺的一環(huán)，涵蓋廣泛且深入的評(píng)估內(nèi)容。具體包括對(duì)數(shù)據(jù)采集精確度、數(shù)據(jù)處理速度、分析邏輯合理性以及預(yù)警及時(shí)性等所有系統(tǒng)功能模塊進(jìn)行嚴(yán)格驗(yàn)證，確保各環(huán)節(jié)順暢無(wú)誤；在模擬真實(shí)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境的長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)測(cè)試中，系統(tǒng)展現(xiàn)出零故障、性能穩(wěn)定的卓越表現(xiàn)，有力證明了其高度穩(wěn)定性和可靠性；通過(guò)與歷史故障實(shí)例的對(duì)比分析，系統(tǒng)預(yù)警結(jié)果與實(shí)際情況高度匹配，故障識(shí)別精度達(dá)到設(shè)計(jì)預(yù)期，彰顯其精確性特質(zhì)；系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集的高頻需求、預(yù)警響應(yīng)速度及故障識(shí)別的高效性上均滿足甚至超越風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維的高標(biāo)準(zhǔn)要求，能在故障初現(xiàn)即刻發(fā)出警報(bào)。

3.3案例分析

為了更全面地驗(yàn)證風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)在實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)環(huán)境中的效能，選取了位于中國(guó)東部沿海地區(qū)的一個(gè)大型風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行為期一年的試運(yùn)行試驗(yàn)。該風(fēng)電場(chǎng)擁有數(shù)十臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)，總裝機(jī)容量超過(guò)200MW，其中變壓器作為電網(wǎng)與發(fā)電機(jī)之間的關(guān)鍵連接設(shè)備，其穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。

在一次典型的夜間運(yùn)行中，系統(tǒng)在凌晨2：15自動(dòng)觸發(fā)了過(guò)熱預(yù)警。預(yù)警顯示一臺(tái)關(guān)鍵變壓器的油溫從正常范圍內(nèi)的60℃突然上升至78℃，超出了預(yù)設(shè)的75℃安全閾值。運(yùn)維團(tuán)隊(duì)接到預(yù)警信息后，立即啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)程序?，F(xiàn)場(chǎng)檢查發(fā)現(xiàn)，由于外部環(huán)境溫度驟降，冷卻系統(tǒng)中的散熱片被冰霜部分堵塞，影響了冷卻液循環(huán)，導(dǎo)致油溫異常升高。團(tuán)隊(duì)迅速采取措施，使用加熱設(shè)備解凍并清理散熱片，油溫在一個(gè)小時(shí)內(nèi)恢復(fù)到了正常水平。此次事件中，系統(tǒng)的即時(shí)預(yù)警避免了因過(guò)熱可能導(dǎo)致的變壓器絕緣性能下降甚至損壞，從而防止了可能的大面積停電事件，直接經(jīng)濟(jì)損失減少約數(shù)百萬(wàn)元人民幣。

實(shí)際案例充分展示了風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)在風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。其不僅能夠通過(guò)高精度的傳感器及時(shí)捕獲關(guān)鍵參數(shù)的細(xì)微變化，還能依托先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法，準(zhǔn)確識(shí)別潛在故障，提前發(fā)出預(yù)警，為運(yùn)維團(tuán)隊(duì)提供寶貴的響應(yīng)時(shí)間。系統(tǒng)在預(yù)警中的表現(xiàn)，不僅避免了可能的設(shè)備損壞和生產(chǎn)損失，還顯著提高了風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)維效率和安全性，有力地證明了其在預(yù)防性維護(hù)中的巨大潛力和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。此外，這些成功案例也為其他風(fēng)電場(chǎng)提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)借鑒，鼓勵(lì)更多風(fēng)電企業(yè)采用此類(lèi)智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，共同推動(dòng)風(fēng)電行業(yè)的安全高效發(fā)展。

4結(jié)束語(yǔ)

文章提出的風(fēng)電場(chǎng)變壓器在線監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新有效解決了風(fēng)電運(yùn)維中的關(guān)鍵問(wèn)題。未來(lái)將繼續(xù)優(yōu)化算法模型，增強(qiáng)系統(tǒng)的智能化水平，以適應(yīng)更復(fù)雜的工作環(huán)境，進(jìn)一步推動(dòng)風(fēng)電行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。