带电设备在线热像监测装置运行多参数可视化

翁利国，任 伟，白东亚，张阳辉，陈 杰

(国网浙江杭州市萧山区供电有限公司，浙江 杭州 310000)

带电设备组成结构较为复杂，并且长时间保持高度负荷工作状态[1]，造成带电设备运行的稳定性较差，严重的故障易造成人员伤亡与经济损失。带电设备监测装置的主要功能是确保带电设备运行网络的安全性与稳定性[2]，提升带电设备供电质量。由于带电设备运行状态与其发热状态存在密切相关性[3]，所以红外热像技术因其不间断、不接触、不取样、不停运等优势被广泛应用在带电设备监测领域中[4]。

本文提出带电设备在线热像监测装置运行多参数可视化方法，将计算机技术与红外热像技术相结合，远程监测带电设备运行过程中的发热状态，并提取带电设备运行状态特征，结合可视化重构方法，对带电设备运行状态进行多参数可视化监测，保障带电设备运行的安全性与稳定性。

1 带电设备在线热像监测装置运行多参数可视化方法

1.1 带电设备在线热像监测装置设计

带电设备在线热像监测装置由监测模块、设置模块、数据采集模块、历史数据模块、数据分析模块、可视化模块和报警模块组成，如图1所示。

带电设备在线热像监测装置是利用计算机控制红外热像仪采用巡检的形式对带电设备既定区域实施监测。红外热像仪将既定监测区域二维温度场信息传输至计算机内，计算机负责对数据进行处理，对温度场信息进行清洗、挖掘与分析，提取带电设备运行参数特征，对各项运行参数特征进行可视化处理，并视情况进行报警。

图1 带电设备在线热像监测装置结构

1.2 多参数可视化方法

1.2.1 监测数据的清洗、挖掘与分析

带电设备运行状态监测参数具有多源性、信息异构性以及冗余性的特征[5-6]，利用红外热像仪监测带电设备运行状态所获取的参数信息中通常含有大量噪声，同时具有数据缺失问题[7]，因此初始监测参数需在实施数据清洗后才可用于数据分析与特征提取。作为带电设备运行状态判断数据处理的主要环节之一，数据清洗过程主要包括补充缺失数据与数据降噪两部分，能够提升数据质量与利用率，有利于提高数据分析与特征提取效率。

带电设备各项监测参数的采样频率、物理意义与表现方式均有所不同[8]，因此需要对各项监测参数进行一致性处理后再进行数据挖掘与分析。

数据挖掘与分析过程可采用时序分析与相关性分析方法，相关性分析由相关系数与相关函数组成[9]。表示两个相关关系紧密程序的参数及相关系数，其表达式如下：

(1)

利用数据挖掘技术对多参数进行分析过程中，在分析任意两个参数的相关程度时，可单独分析两个参数要素间的相关性，暂时忽略剩余参数的影响，也就是将剩余参数作为常数。在此条件下，需将偏相关系数引入其中，在分析参数x1与x2间的净相关时，可利用式(2)描述设定参数x3线性作用后的参数x1与x2间一阶偏相关系数：

(2)

式中：r12、r13和r23分别表示序列1与序列2的相关系数、序列1与序列3的相关系数和序列2与序列3的相关系数。

相关函数的表达式如下：

(3)

式(3)所得结果为一个序列，用于描述位移为l的条件下，序列x和序列y的相关特性。

根据式(3)得到，无偏相关函数表达式为

(4)

利用相关系数与相关函数能够分析不同参数序列在时序上的相关程度，构建带电设备运行状态检测信息集。

1.2.2 运行参数提取算法

利用X表示带电设备运行状态监测信息集，其表达式如下：

(5)

式中：xk和m分别表示信息集内的参数元素和信息集内参数元素的数量，d和xk1,xk2,…,xkd分别表示xk的维度和监测值。

用Z和pzi分别表示带电设备状态类别和分类zi的聚类中心，表达式如下：

Z={zi,i=1,2,…,n}

(6)

dpzi=(zi1,zi2,…,zid),pzi∈Rd

(7)

式中：n表示类别集Z的分类数。设定uik为带电设备运行状态隶属度，可描述信息集X内不同参数元素xk对应的隶属度为zi，由此可得带电设备运行状态分类隶属度矩阵约束条件：

(8)

由于不同监测参数的数量级、量纲级与状态波动情况均有所不同[10]，需利用带电设备状态评估中的劣化度对不同监测参数实施归一化处理，获取归一化处理后的值xnor,ki。

由于不同监测从参数对带电设备运行状态的影响有所差异，需依照评估指标体系的权值向量G对欧氏距离计算实施加权处理[11]。用gdik表示归一化处理后参数值xnor,k和类别zi的聚类中心加权欧氏距离，表达式如下：

(9)

用K表示gsij与相应的FCM的目标函数，其表达式如下：

(10)

依照聚类准则构建拉格朗日函数：

(11)

求解式(7)内全部参数，能够获取参数元素xk对聚类zi的隶属度uik与zi的pzi的迭代过程。利用迭代过程持续优化带电设备状态隶属度矩阵与种类中心[12]，用SPf表示最终聚类中心集，其表达式如下：

(12)

用Oi表示带电设备不同状态分类zi的评估值，其表达式为

(13)

通过式(13)判断聚类对应的设备状态。依照隶属度最大标准确定X内参数元素xk所属的状态类别，依照式(14)提取带电设备状态参数：

(14)

1.2.3 三维平行散点图可视化实现

将具有高维、时序特征的带电设备运行状态参数isk映射为一组三维空间内的点pk，根据isk内参数元素xk的时间属性t、属性编号j与属性值xjk确定点pk的位置[13-14]。映射关系F可用式(15)表示：

(15)

为呈现ti时刻条件下带电设备的状态，需对平坐表表系实施着色突出处理。数据点着色是一种普遍使用的避免平行坐标信息混乱的方式[15]。在计算机颜色空间内，各组数据点pk对应的设备状态分类zi内均存在一个对应的(ri,gi,bi)值，分别对应红、绿、蓝三色。通过有所差异的颜色空间区分带电设备不同参数时序序列之间相关程度，通过人机交互的形式向用户提供可视化展示，令用户更明确地获取带电设备运行状态参数波动情况。

带电设备运行多参数可视化展示在计算机上实现的过程如下：

(1)在计算机端使用jzy3D大数据可视化类库内RDD类的collect方法，读取带电设备运行状态参数弹性分布式数据集RDDIS，生成以ListIS表示的参数元数列表，其类型用List〈Vector〉表示，Vector包括聚类编号、时间点和监测参数，分别用N、T和x1,…,xs表示，s用于描述参数集维度。

(2)划分ListIS内Vector类型的参数元素为聚类编号和参数点集，分别用Ni和Pi表示。基于此生成低硬度聚类编号列表和参数点集列表，分别用ListN和ListP表示。

(3)对ListN内各聚类编号Ni进行着色处理，生成颜色列表Listc。

(4)将Listc和ListP作为输入数据，利用jzy3D大数据可视化类库的Scatter方法构建三维平行散点图。

(5)通过instruction方法将Z轴平移与拉伸、中心旋转、属性与时间相关性分解展现等人机交互操作添加到三维平行散点图内，方便用户查看带电设备在线热像监测装置运行多参数可视化展现结果，利用open Chart方法展现可视化结果。

2 实验分析

实验为验证本文研究的带电设备在线热像监测装置运行多参数可视化方法在实现带电设备在线监测数据可视化分析中的应用性能，利用Matlab软件进行应用测试。以某风电场2 MW风电机组为研究对象，在Matlab软件内构建带电设备在线热像监测装置结构，利用该装置监测研究对象运行参数(如表1所示)。

表1 研究对象在线热像检测参数

2.1 可视化结果分析

图2所示为研究对象在线监测参数集内时间波动条件下，研究对象有功功率属性与风速属性的分解展示结果。

图2 可视化结果

图3所示为时间波动条件下，研究对象变桨角与转速的波动情况。

图2与图3内，Ⅰ类状态 、Ⅱ类状态、Ⅲ类状态、Ⅳ类状态分别表示状态参数监测结果显示研究对象运行状态良好、运行状态一般、运行状态需要注意、运行状态极差。

基于研究对象在线监测参数集内的三维平行散点图可视化结果得到，研究对象在研究时间区域内的运行状态大致划分为四种不同类型，其中Ⅰ类运行状态保持时间最长。

分析时间波动条件下研究对象有功功率属性分解展示结果(见图2(a))得到，在Ⅰ类运行状态下，研究对象有功功率大致处于200±100 kW之间。

图3 时间波动条件下研究对象变桨角与转速的波动情况

分析时间波动条件下风速属性的分解展示结果(图2(b))得到，在研究时间段内，研究对象所在区域风速处于6.5±6.5 m/s，未超过研究对象切除风速25 m/s，所以研究对象未出现因实际风速高过切出风速造成的风能无法捕获问题。

综合时间波动条件下风速属性的分解展示结果(图2(b))和变桨角波动情况(图3(a))得到，研究对象的风速大部分维持7±3 m/s之间，变桨角大部分维持10°±10°之间。

分析时间波动条件下研究对象转速变化情况(图3(b))得到，研究对象在Ⅰ类运行状态下转速大致维持恒定值，所以研究对象处于Ⅰ类运行状态表示研究对象正常云sing条件下的转速恒定状态，风速有所变动的条件下，研究对象有功功率随之发生波动。

在Ⅱ类运行状态条件下，研究对象变桨角大致处于固定状态或处于上升状态。当研究对象变桨角处于固定状态条件下，研究对象的转速波动与风速波动一致，这说明存在一定风速的条件下，研究对象捕获风能上限的运行状态，也就是最大风能捕获区。当研究对象变桨角处于上升状态的条件下，说明研究对象在功率极限区域运行一段时间后实施优化，为控制研究对象转速与输出功率的优化状态，提升研究对象变桨角。

在Ⅲ类运行状态条件下，综合时间波动条件下研究对象有功功率属性分解展示结果与变桨角波动情况得到，研究对象变桨角处于0°左右，风速与输出功率分别达到11.2 m/s和1 250±250 kW，此类运行状态条件下研究对象的风速与输出功率易达到或接近额定风速和功率极限。

根据时间波动条件下研究对象转速波动情况得到，在Ⅲ类运行状态条件下，研究对象的发电机转速大致在1 750 r/min，已接近其上限值。在此条件下，为保障研究对象运行的安全性与稳定性，相关管理人员需要加强对发电机轴承与绕组温度等参数的监测。

在Ⅳ类运行状态条件下，综合波动条件下研究对象变桨角与转速波动情况得到，研究对象变桨角普遍高于87°，这说明研究对象处于停机状态导致其有功功率降至0 kW。剩余环境中，Ⅳ类运行状态的分布稀疏，同时研究对象变桨角波动速度极快，这是由于研究对象在停止运行状态带启动运行状态过程中，叶片变桨角变化为迎风状态或自动解缆造成的。

2.2 能耗测试

为测试本文方法在应用过程中的实时能耗，采用本文方法对研究对象运行参数进行可视化处理，测试本文方法进行过程中的实时能耗，结果如图4所示。

图4 实时能耗曲线

分析图4得到，本文方法在应用过程中的实时能耗范围基本控制在(0.01～0.05)×10-3J/s，平均能耗在0.028×10-3/s左右。实验数据表明本文方法进行带电设备在线热像监测装置运行多参数可视化过程中的实时能耗较低。

3 结 论

本文研究带电设备在线热像监测装置运行多参数可视化方法，利用在线热像监测装置监测带电设备运行参数，通过三维平行散点图实现带电设备在线热像监测装置运行多参数可视化。由于时间所限，本文方法仅测试了方法的有效性与能耗，在后续研究中将对本文方法的应用性进行全面测试。