基于EH技术的高压开关柜无线测温预警系统设计

王智杰， 韩岩， 闫冬， 韩秋轩， 陈晓东， 李海涛， 张亚丽

(国网山东省电力公司菏泽供电公司， 山东, 菏泽 274000)

0 引言

开关柜是电力系统中电气控制与保护设备，在电力系统关合及系统安全保护方面发挥着至关重要的作用。随着高压输电规模的不断扩大，高压开关柜所承担的负荷也越来越大。过大的负荷极易导致高压开关柜温度升高[1]。因此，为保证高压输电线路的稳定性，需要对高压开关柜进行无线测温预警，即根据高压开关柜的电力负载进行测温预警，提高高压开关柜的输出稳定性和安全性[2]。为此，相关的高压开关柜无线测温预警技术的研究进程受到人们的极大关注。

文献[3]设计了一种基于开关柜动态温升监测模型的无线温度预警系统，在无线温度监测终端，将电流互感器作为电源，并利用ZigBee网络将电流互感器与上位机相连通，同时，利用数字温度传感器实时监测开关柜温度，在提高互感器可靠性的同时还避免了设备绝缘问题。文献[4]设计了一种基于综合预警算法的开关柜温度预警系统，利用ZigBee网络实现开关柜的无线测温，根据测温结果实现对温度的综合判断及预警，并利用LabVIEW软件将系统在上位机中应用。然而，上述系统存在测温准确性差、预警速度慢的问题。

为解决传统系统存在的不足，本文利用环境能量采集(Energy Harvesting, EH)技术，设计一种新的高压开关柜无线测温预警系统。根据无线测温预警分布特征进行高压开关柜无线测温特征检测，对提取的高压开关柜无线测温特征量，再采用EH控制技术进行无线测温预警处理。本文还通过仿真测试分析得出有效性结论。

1 大数据采样和特征序列重组

1.1 高压开关柜无线测温数据分布模型

为了实现高压开关柜无线测温预警，首先采用大数据信息融合聚类分析方法建立高压开关柜无线测温的统计分析模型。这一过程中，需利用物联网探测技术和无线传感通信技术进行高压开关柜无线测温的敏感信息采样，并结合热敏感元件设计热传感器进行高压开关柜无线测温设计[5]，构建高压开关柜无线测温预警的探测模型，采用电流计和温度传感器进行高压开关柜无线测温数据进行ZigBee组网融合控制，建立高压开关柜无线测温预警的空间分布式结构组合模型。

高压开关柜无线测温的工作结构示意图如图1所示。

图1 高压开关柜无线测温预警的工作结构示意图

根据无线测温预警模型得知，实现高压开关柜无线测温预警的第一步是进行数据采集。为此，构建高压电网高压开关柜无线测温大数据分布结构模型，结合系统终端用户控制方法[6-7]得到高压电网高压开关柜无线测温的分布式特征状态检测方程描述为

(1)

式中，L为高压开关柜无线测温终端用户分配的负载特征集，P为直流配电网电能分布属性类别集，t为高压开关柜无线测温的输出统计时间序列。

在高压电网高压开关柜无线测温预警过程中，采用一个连通的无向图G=(V,E,W)表示直流配电网电能分布，其中，V为高压电网高压开关柜无线测温数据库的统计特征点分布集合。根据高压开关柜温度漂移、扰动多样性特征，得到直流型分布式电源容量r，高压开关柜无线测温数据分布数据库为E，W为高压开关柜无线测温的统计特征量之间的权值集合。在多级电网联络点进行高压开关柜无线测温特征数据采样[8]，根据归一化的双向下垂控制方法，得到高压电网高压开关柜无线测温高维数据结构空间为

(2)

式中，J是较小的扰动下的窗口函数，m是高压电网高压开关柜无线测温的嵌入维数，d表示高压开关柜无线测温检测的宽度。在此基础上，考虑交流滤波电压U，采用模糊子空间特征融合方法[9]得到高压开关柜无线测温数据分布模型为

(3)

式中，β为电压谐波，ν为电压波动。

根据上述分析，结合模糊信息聚类技术进行高压开关柜无线测温的分布式特征序列重组。

1.2 无线测温过程调制分量提取

提取高压开关柜无线测温的直流调制分量，采用自相关匹配检测组件抑制低频扰动带来的干扰。根据高压开关柜温度漂移、扰动多样性特征[10]，得到高压电网高压开关柜无线测温预警的差异性判别函数为

(4)

式中，α为高压电网高压开关柜无线测温预警的自适应调节系数，其取值范围为0≤α≤1，c为高压电网高压开关柜无线测温预警的稳态特征量。根据上述分析，构建高压电网高压开关柜无线测温预警的统计分析模型，根据统计分析结果进行特征提取，采用自相关匹配检测组件抑制低频扰动带来的干扰[11]，高压开关柜无线测温的直流调制统计特征分布集为

D=F×I×f

(5)

式中，I为直流微电电压中的直流分量，f为调制过程载波频率。在此基础上，根据分布式电源间歇性波动的联性，进行高压电网高压开关柜无线测温的输出稳定性控制，对n个变量，通过交流滤波电容电压的耦合控制过程得到高压开关柜无线测温的关联规则集，用R表示，则高压电网高压开关柜无线测温调制分量提取过程的简化数学模型可以用式(6)进行描述:

(6)

式中，Δu为变换器交流侧电压的增益，k为高压电网高压开关柜无线测温的偏差限制。继而采用傅里叶变换将高压开关柜无线测温的叠加部分输入开关电压中[12]，构建高压开关柜温度线性分析模型，根据无线测温预警分布特征进行高压开关柜无线测温特征检测。

2 高压开关柜无线测温及预警

2.1 无线测温特征提取

在提取高压开关柜无线测温特征量的基础上，采用EH控制技术进行无线测温预警处理。

将交流角频率p作为参考特征量[13]，在直流电容流向接口设置高压开关柜无线测温的核函数g，则高压电网高压开关柜无线测温的模糊聚类函数为

(7)

在此基础上，利用交、直流微电网内电源特征分布性[14]，进行交直流母线接口变换控制，得到高压电网高压开关柜无线测温统计特征量为

(8)

继而可根据无线测温预警分布特征进行高压开关柜无线测温特征检测，对提取的高压开关柜无线测温特征量进行预警处理。

2.2 温度预警输出

分析与电网工频相对应的高压开关柜无线测温特征量为

(9)

式中，q为高压电网高压开关柜无线测温的能耗分布，e为直流微电网内电源分布特征量。经过电压-电流双闭环跟踪方法[15]，结合高压电网高压开关柜无线测温的多维结构分解的时间尺度T，得到温度预警输出模型为

Z=(η×N-y)×T(k=1,2,…,N)

(10)

式(10)中，y表示高压电网高压开关柜的输出电压不平衡特征量，N为数据长度。

由此构建高压电网高压开关柜无线测温预警模型，采用电压幅值周期性检测方法进行高压电网高压开关柜无线测温和预警优化控制。

3 仿真实验与结果分析

为验证基于EH技术的高压开关柜无线测温预警系统的实际应用性能，设计如下仿真实验。

仿真实验搭建于MATLAB平台上，设定高压电网高压开关柜的直流侧的电压值为1 000 kV，充放电功率为1 200 kW，动态功率波动系数为0.68,其他仿真参数设定,如表1所示。

在上述实验条件下，进行高压电网高压开关柜无线测温预警实验。此次实验主要检测高压开关柜开关触点处的温度情况。首先采集高压开关柜无线测温时域分布情况,如图2所示。

表1 参数设定情况

图2 高压开关柜无线测温时域分布情况

在此基础上，为保证实验结果的有效性，引入对比实验思想，将文献[3]中的基于开关柜动态温升监测模型的无线温度预警系统和文献[4]中的基于综合预警算法的开关柜温度预警系统作为对照，测试不同系统测温结果的准确性。分别搭载3种不同的测温系统，测试时间为半小时，统计在不同系统运行第10～15 min内的温度检测结果，并与该阶段高压开关柜的实际温度进行对比，从而判断不同系统测温结果的准确性，如图3所示。

图3 不同系统测温结果的准确性对比

分析图3可知，在多次实验迭代中，只有本文所提的基于EH技术的高压开关柜无线测温预警系统的测温结果准确性在稳步上升，另外两种对比系统测温结果准确性的变化无明显规律，但均低于本文模型。因此，可以说明基于EH技术的高压开关柜无线测温预警系统具有较强的测温能力，有效实现对高压开关柜的温度感应。

在此基础上，测试不同系统预警的实时性。预警过程实时性通过预警过程耗时来体现，耗时结果由仿真平台自动统计，对比结果如表2所示。

表2 不同系统预警实时性对比 单位：s

分析表2可知，与2种传统的评价模型相比，利用本文系统进行开关柜温度预警，可以有效减少预警过程耗时，最少的预警过程耗时仅为4.45 s，而文献[3]系统和文献[4]系统的预警过程耗时维持在9 s上下，明显高于本文系统。由此可知，基于EH技术的高压开关柜无线测温预警系统的预警实时性更好、效率更高。

为进一步验证基于EH技术的高压开关柜无线测温预警系统的有效性，测试不同系统的容错性。人为设置3种故障，分别为温度信息储存数据库存在漏洞、直流电压跳变异常、热传感器数据缺失。测试在不同故障情况下，3种系统测温预警功能是否失灵，如表3所示。

表3 系统容错性检测结果

分析表3可知， 在温度信息储存数据库存在漏洞的情况下，文献[3]系统的预警功能存在异常；在直流电压跳变异常的情况下，文献[4]系统的测温功能存在异常；在热传感器数据缺失下，文献[3]系统的测温功能和文献[4]系统的预警功能存在异常，而本文系统的测温功能和预警功能始终保持正常，表明本文系统的容错性较强。

4 总结

本文提出基于EH技术的高压开关柜无线测温预警系统，在无线ZigBee组网协议下进行无线测温传感器信息组网，通过电力电子技术以直流形式完成负荷数据采样和分布式结构模型的设计，对终端用户分配电能信息进行特征提取，构建高压开关柜温度线性分析模型，根据高压开关柜无线测温的特征融合结果实现高压开关柜无线测温的优化预测。经实验分析得知，该系统的测温准确性较高，预警实时性较好，且容错性较强，具有很强的实际应用优势。