基于电力物联网的配电设备监测与故障预警研究

摘 要：根据配电台区的设备组成分析了监测需求，基于物联网技术设计了3层结构的主站系统，利用改进阻性基波电流法分析避雷器泄露电流，根据阻性电流增长情况判断避雷器运行状态。利用油温变化率、异响声波分贝监测变压器状态，经过模拟实验证明监测方法可以准确反映实际情况，为实现配电设备自动化监测以及故障智能诊断提供了技术方案支持。

关键词：物联网;配电设备;避雷器;配电变压器;在线监测;故障预警

中图分类号：TN97 文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2022）05-0181-04

Research on power distribution equipment monitoring and fault warning based on power internet of things

Abstract： According to the equipment components of power distribution area， monitor requirements were analyzed， three layer structure was also designed based on the Internet of Things technology of master station system，analysis of the fundamental wave current method with improved resistance arrester leakage current according to the impedance current growth situation judgment arrester running state. Using the oil temperature change rate and abnormal sound wave decibel to monitor the transformer state， the simulation experiment proved that the monitoring method could accurately reflect the actual situation， which provided technical support for automatic monitoring and intelligent fault diagnosis of distribution equipment.

Key words：  Internet of Things;distribution equipment;lightning arrester;distribution transformer;on-line monitoring;fault warning

配電台区是智能电网建设中的核心环节，虽然处于电网的“末梢”，但配电设备是与用电客户联系最为紧密的关键设备，各类设备的运行状态直接关系着电网是否稳定运行，也直接影响着供电质量的优劣，因此对于配电设备的监测不可或缺。由于数量庞大，配电设备维护与管理十分困难，相较于传统的人工检测方式，信息技术的发展及智能电网的铺设推动配电设备的监测模式向自动化方向发展，不再需要人工攀杆作业，既降低了运维人员的工作强度，又提升了工作效率，更可以通过趋势预测提早发现配电设备异常，对电网的可靠运行具有极大的现实意义。

1 配电设备监测现状

1.1 配电台区组成

配电台区主要包括杆塔、电气设备2个部分，由于配电台区基本处于户外，其中不乏荒无人烟的恶劣环境，为了长期安置台区必要设备，通常选择地势平坦、土质紧密的地基安装杆塔，在其上添加横档、抱箍等部件，便于固定避雷器、熔断器等设备。虽然台区的使用对象不同，但是主要设备基本一致，根据从上而下的顺序通常包括刀闸或熔断器、避雷器、变压器、综合配电箱。熔断器是日常检修的保护设备;避雷器用于防止雷击产生过电压情况;变压器是用电客户与输电系统的连接枢纽，其安全运行关系到整个片区的用电安全;综合配电箱作为电网的智能神经中枢包括非常多的电气设备，通常由断路器、电能计量表、漏电保护器、智能投切开关等部件组成，具备计量、通信、保护等多种功能[1]。

1.2 监测需求分析

由于配电台区的各类设备直接关系到电网的供电安全及供电质量，因此需对各类设备的运行状态进行检测，将设备工作状态传输至运维人员，便于后续分析与决策。在运行过程中，熔断器由于造价低廉，目前存在异常时通常采用调整或更换方式。综合配电箱包括多种包含设备，出现故障时会自行切断，属于配电台区中最稳定的设备集。避雷器由于电压波动以及外界环境影响容易产生内部受潮、外部污浊等问题，导致内部阀片发热、老化，严重情况下甚至引起爆炸。变压器目前以S系列的油浸式变压器为主，内部结构比较复杂，长期处于户外环境容易产生顶层油温与绕组温度过高、局部放电等问题。因此在线监测需求主要以避雷器和变压器为主进行分析与设计[2]。

2 基于物联网技术的设备状态在线监测

2.1 物联网技术

物联网（The Internet of Things，IOT）主要是通过信息采集终端以及各类采集技术获取信息，通过网络载体将数据传送至信息处理中心，由处理中心进行分析并将控制指令回传，实现对设备的智能控制。相关技术主要包括RFID技术、传感器技术、红外识别技术、GPS及激光技术等，可以利用传感器设备、嵌入式技术、通信设备等根据通信协议实现物体的识别、检测、定位及管理，传输稳定，广泛应用与多个领域。对于配电台区的设备状态监测来说，监测过程中所需的“物物相连、稳定传输”与物联网特性非常契合，因此可利用物联网技术实现配电设备识别、数据远程传输、数据反馈与分析。

2.2 基于物联網的主站系统

根据配电台区中核心配电设备的一故障点以及监测原理，利用物联网经典的3层模型，设计配电设备在线监测的主站系统，整体结构如图1所示。

感知层：利用传感器采集待监测设备的运行数据，通过物联网的网络层实现数据传输。

网络层：实现数据的采集、清晰、转换及抽取，利用嵌入式技术将传感器采集的信息数据封装后通过接口传输，供应用层使用。

应用层：实现信息的处理与统计分析，通过可视化界面实现人机交互。

3 避雷器在线监测及故障预警

3.1 改进的阻性基波电流法

目前避雷器的检测手段比较多，比较常用的包括全电流法、三次谐波法、容性电流补偿法。全电流法结构相对简单、操作方便，但灵敏度不高。三次谐波法虽然利用阻性电流的高灵敏度反应出避雷器的工作状态，但运算时无法排除三次谐波分量且谐波峰值与阻性电流峰值函数关系不唯一，容性电流补偿法难以避免系统谐波，在实际应用过程中效果不甚理想[3]。因此，基于阻性电流反映老化情况灵敏度高的原理，在其基础上进行优化改进，设计一种阻性基波电流法，抑制谐波影响，弥补传统方法的不足。

首先，利用小电流互感器提取全电流。其次，利用低通滤波器过滤其中的高次谐波分量。最后，将过滤后的信号传递至主站监测系统进行阻性基波电流的提取操作。提取流程如图2所示。

3.2 避雷器状态预警等级设置

为了满足户外环境中的实际采集要求，采用单匝穿心式小电流互感器进行全泄露电流提取，将3个电流互感器固定在避雷器的横担上，分别采样。采用巴特沃斯低通滤波器获取全泄露电流中的基波分量。当提取出的阻性电流存在增加趋势时，需密切关注避雷器状态，根据《电力设备预防性试验规程》中的规定，增量达到1倍应及时预警，则需安排运维人员进行检查[4]。

4 配电变压器在线监测及故障预警

根据运维人员日常巡检流程，变压器的主要监测指标包括绕组温度、顶层油温、变压器油位、局部放电、变压器异响。将传感器安置于变压器箱体的内部及外部采集相关数据。以顶层油温和异响为例阐述监测原理。

4.1 油温监测及预警

在电网运行过程中，用电负荷增加、谐波干扰等原因会导致变压器的顶层油温升高，若一段时间内油温大幅升高则可能是变压器绝缘老化，选用PT100传感器进行测量，它的金属铂探头的电阻值会随着油温的变化而变化，可表示为：

式中：R为电阻，t为温度，A、B、C为常数，根据选用的探头对应不同数值。根据这一规律，利用电阻值可以推算变压器油温。

对于得到的油温数据，需要根据其变化趋势判断是否存在异常升温，油温变化率可表示为：

其中：xn，xn+1分别为当次监测值及下次监测值，r为油温变化率。根据箱型图利用四分位数判断异常值，由于油温变化率的下界趋近于0，因此以0至下分位作为第一区间，变化率较低，油温正常;下分位到上分位为第二区间，变化率稍高，油温比较正常;上分位到上届为第三区间，变化率偏高，油温不正常;高于上届的作为第四区间，油温不正常。将区间标记为0、1、2、3，则有：

式中：ri代表某配电变压器的油温变化率[5]。

4.2 异响监测及预警

变压器的内外部件存在紧密联系，一旦内部部件出现故障，所产生的振动会体现在变压器的机箱外壳中，引起变压器产生异响。异响的分贝以及音色会随着内部不同运行情况存在差异。鉴于此，变压器的声音信号可以作为特征量反映出其运行状态，分贝及音色可以作为配电变压器是否故障的判断标准。利用声音传感器如MIC麦克风采集声音信号，利用LM386芯片的放大器组成采集电路，根据变压器噪声标准的规定10 kV油浸式配变噪声不得超过44 db，鉴于存在环境噪声，设置预警等级对应为为50 dB为1级，60 dB为2级，65 dB为3级，68 dB为4级，70 dB为5级。当一段时间内持续出现2级以上噪声时，认为配电变压器存在故障风险，派遣运维人员到现场进行排查与处理[6]。

5 配电设备监测与故障预警仿真分析

5.1 避雷器在线监测模拟实验

为了验证实际监测效果，利用MATLAB的Simulink仿真工具进行方案效果分析[7]，利用10 kV单相电压提取避雷器正常运行时的阻性电流基波分量。选择非线性电阻与电容并联的经典避雷器仿真模型，在两端进行电压采样，下端进行电流采样，利用改进的阻性基波电流法提取后将仿真数据与和仿真环境相同的实际环境提取数据进行对比，得到结果如表1所示。

其中：I1为主站系统利用阻性基波电流法提取到的电流峰值;I2为电流表测量得到的阻性电流峰值;I3为现场测量得到的电流峰值。由此可见，I2和I3的误差为0.7%，说明仿真模型与实际现场情况非常接近，以此模型得到的结果可以反应实际情况，I1和I2的误差为4.6%，误差产生原因主要是低通滤波器会对信号产生相位偏移及衰减情况。根据误差对比结果可知阻性基波电流法可以比较准确的提取出避雷器泄露电流中的阻性分量，通过阻性电流增量可以实现测避雷器的运行状态以及预警目的。

5.2 配电变压器监测及故障预警模拟

为验证配电变压器故障预警模型的实际效果，利用电阻值推算获得的油温，计算油温变化率判断是否存在异常升温，对国内某配电变压器进行测试，得到监测数据如表2所示。

代入系统判断模型，得到下界趋近于0，下分位数为0.002 30，上分位数为0.003 91，上届为0.006 01，均值0.323，以此根据油温变化率对应的区间进行油温是否异常判断，处于不正常区间时需采取对应的应急措施。

6 结语

从配电台区的设备结构出发分析了配电设备的监测需求，基于物联网技术设计在线监测与故障预警的主站系统，详细阐述了避雷器以及配电变压器的监测原理及故障预警机制，经过模拟实验监测方法有效，为配电设备的状态监控提供了可借鉴方案。但由于还受到外界环境、线路、天气等多种因素影响，还需进一步优化监测方案。

【参考文献】

[1]江秀臣，刘亚东，傅晓飞，等.输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势[J].高电压技术，2019，45（5）：1 345-1 351.

[2]张婷，赵峰，高锋阳.配电设备的风险评估与状态检修决策方法[J].中国安全生产科学技术，2020，16（5）：172-177.

[3]刘建明，赵子岩，季翔.物联网技术在电力输配电系统中的研究与应用[J].物联网学报，2018，2（1）：88-102.

[4]JAMAL MABROUKI， MOURADEAZROUR，DRISSDHIBA，et al. IoT-Based Data Logger for Weather Monitoring Using Arduino-Based Wireless Sensor Networks with Remote Graphical Application and Alerts[J].Big Data Mining and Analytics，2021，4（1）：25-32.

[5]徐友刚，任堂正，沈晓峰，等.基于电力物联网的配电设备智能感知诊断关键技术与应用[J].电力与能源，2020，41（4）：389-391，402.

[6]赵晨.低压供配电线路及设备的故障分析与处理措施[J].电子元器件与信息技术，2020，4（7）：145-146.

[7]杨亮，滕宇，张凌浩，等.基于泛在物联网建设的客户侧变配电设施远程故障诊断方法研究[J].供用电，2020，37（1）：62-66.

收稿日期：2021-01-26;修回日期：2022-05-03

作者简介：吴仲超（1969-），男，高级工程师，研究方向：电气工程、管理，电网规划。