非线性拟合高压电力设备异常状态检测系统研究

黄小锋

（广东珠海金湾发电有限公司设备部电气分部，广东 珠海 519050）

高压电力设备在实际的运行过程当中，需要与多种原件发生关系，必须要检测非线性拟合示波器、传感器、电压以及电频等等各方面的运行中比较精确的参数，只有参数检测的足够准确，才能在对电路是否正常运行做出准确的判断，及时消除各方面的故障，做到防微杜渐，防止小问题演变成大问题。传统的检测方法并不能解决在检测时频率和电压之间的矛盾，也不能真正实现问题的解决，所以基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统就会自身携带很强的优越性，提高对频率的分辨度，在较短的时间内就得出相应的检测结果，并且实现相应的结果分析，可以针对检测的结果，采取相应的措施，并在实施过程中不断优化更新，最终达到良好运行效果。

1 高压电力设备异常状态检测系统检测硬件设计

高压电力设备异常状态检测系统硬件设计一个重要的方面就是检测传感器，基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统的检测传感器安装就会比较强调传感器安装的所在位置，一定要保证传感器的故障率不能够过高，并且还要防止其重复率，所以检测传感器一定要安装在断路器的关键位置，只有这样才能保证检测传感器尽可能小的受到其他东西的干扰，减小干扰才能实现尽可能大的检测准确性，保证检测结果的稳定性。我们可以根据相关的检测结果论证出，传感器一定要保证安装的方向是垂直方向，相关操作的机构也要保证垂直方向，并且要使得两者之间的位置保证有一定的弧度，可以在具体的操作过程当中预留出一定的空间结构，这样就能更加准确的得出相关的机器的工作状态的现状。对于异常状态检测还需要数据采集卡的相关设定，需要进行触发模式的设定，数据采集卡需要对数据进行连续的采集，异常数据的采集工作的开始、停止以及相应的数据存储方式都需要有专人来进行控制。在异常数据采集卡的实际工作中，会出现高速的数据采集和存储工作的落实，使得异常信息的储存更加完整。在此基础上，基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统就能够在硬件设施上相对于传统的检测系统更有优势。

2 高压电力设备异常状态检测系统软件设计

2.1 数据采集模块

高压电力设备异常状态检测系统软件设计首先要提到的就是进行高压电力设备异常状态下的数据采集，VC++ D的运行速度相对于其他数据采集软件更快一些，并且在生成可执行程序时能够快速脱离VC++所处的环境而快速运行。除此之外还能够使用LabVIEW进行相应的调用，所以相应的数据在采集界面时就由VC++来进行编写，在此基础上完成数据的采集与相应的信息保存。数据采集具体功能对于高压电力设备异常状态检测系统具有很重要的意义。一般在系统启动的时候，将软件系统与硬件设备相连接，初始化A/D，启动A/D之后开始采集不同的数据录入，再根据相应数据的选择性录取并进行保存，可以在界面上进行A/D信息转换，并将其保存的结果输出零件部分。数据保存完之后可以进行多渠道的采集，后续进行拆分。基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统对于实现对电力参数的准确判断以及快速检测电网的自动调节等方面都有着不可取代的作用，对保障整个电网正常工作有着十分关键的作用。目前大多数设备都是基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统来分析获取介质的损耗程度，对于采用基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统进行数据分析时，可以通过振动频率以及采用相关的算法进行计算基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测所产生的对于各方面的影响。

2.2 数据截取模块

高压电力设备异常状态检测系统软件设计还有一个十分重要的部分，需要对高压电力设备异常状态的数据进行截取。对于数据的采集需要进行人工控制，对于数据的开始和结束都需要有专业的人士进行控制，避免出现多余的信号，这样就可以在一定程度上实现信息截取的精准性，保证后续分析的精准性，不仅减少计算时间，还能减少没用信息的筛选过程。由LabVIEW编写的数据截取界面见图1，其功能包括显示原始波形、手动截取波形、自动截取合闸波形、自动截取分闸波形。高压电力设备异常状态检测系统软件设计的关于高压电力设备异常状态数据截取相关程序是通LabVIEW来进行编写的，数据截取的参数也就是代表着信号能够持续的时间长度。

图1 高压电力设备异常状态的数据截取界面

2.3 数据检测模块

在对高压电力设备异常状态的数据进行采集和截取之后，需要在此基础上利用多项式逼近方法获得频率和幅值修正的计算公式进行相关的数据计算，保证基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测的结果的精准度。通过对异常数据的检测，可以得出相关的解决方案。实际上基于非线性拟合的高压电力设备异常状态异常数据的检测对于信号检测平稳的要求是十分关键的，数据检测可以判断出信号是否平稳，信号的平稳度将有利于整体电压运行的顺畅度。可以从局部判断出整体的特征，从而进行整体上的更正，将小问题都一步一步的解决，防止大问题的生成。数据检测模块主要就是针对非线性拟合的高压电力设备异常数据的检测，并在此基础上能够实现相应结果。

3 实验分析

为验证本数据检测模块的有效性，也就是对高压电力设备异常状态的数据检测的精准性，就将其检测结果与传统数据检测模型检测出的异常数据的精准性进行了对比。实际操作中进行了三组异常数据检测的结果进行对比，每一组的对应结果都有所差别。实验结果证明，基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统检测出的异常数据的精准性要远远优于采用传统的数据检测系统检测出的异常数据的精准性，检测信息的时间和精准度都要更高一些。最关键的一步就是要将对比结果进行记录，并将结果制成表格，将非线性拟合异常数据检测与传统数据检测进行对比，清晰的表示出不同方法所产生的不同结果。具体结果如表1所示。

表1 非线性拟合检测与传统检测数据精准性对比

根据表1数据可以看出，结果显示非线性拟合异常数据检测结果精确度平均维持在90%左右，传统数据检测精确度维持在65%左右，非线性拟合异常数据检测结果精确度相对于传统数据检测精确度提高了25%左右，这一结果就说明非线性拟合异常数据检测的实际效果更优一些，这就为基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统提供了一个比较科学的论证。

4 结语

本文对可基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统进行分析，依托对其硬件设计也就是检测传感器的运用，在此基础上进行软件设计包括数据采集模块、数据截取模块以及数据检测模块三个方面进行异常数据分析，实现本文设计。实验论证表明，本文设计的方法具备极高的有效性。希望本文的研究能够为基于非线性拟合的高压电力设备异常状态检测系统提供理论依据。