变电站电力电源的在线监测与故障诊断技术研究

2024-05-13朱棋

通信电源技术 2024年4期

关键词：特征参数故障诊断变电站

朱棋

（国网安康供电公司，陕西安康 725000）

0 引言

随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长，变电站电力电源的可靠性和稳定性对整个电力系统的运行至关重要。为提高电力电源的安全性和可靠性，采用先进的在线监测与故障诊断技术势在必行。

1 变电站电力电源结构与组成

变电站电力电源是电力系统的核心组成部分，其结构复杂、多元，由高压输电线路、变压器、开关设备以及发电机等多个组件构成。在电源结构中，高压输电线路负责将电能从发电厂传输至变电站，变压器则实现电压的升降，以适应不同环节的需求。开关设备通过对电路的控制和保护，确保电源系统的安全运行。同时，发电机将机械能转化为电能，为电力系统提供稳定的供电。深入理解变电站电力电源的结构与组成对于保障电力系统的正常运行和故障诊断至关重要，也为后续在线监测技术的应用提供了基础。

2 在线监测技术

2.1 传感器部署与数据采集

2.1.1 传感器类型及其选择

在线监测技术的成功实施关键在于合理选择传感器类型并进行有效的部署。在变电站电力电源系统中，选用了多种传感器来实现对关键参数的实时监测，具体如表1所示。温度传感器LM35负责测量环境温度，覆盖范围广泛，适用于变电站内部不同区域的温度监测。湿度传感器DHT22 则负责监测湿度变化，实现对潮湿度环境的实时感知。气体传感器MQ-9 广泛用于监测CO、CH4 等气体，具有较高的检测精度，确保及时发现潜在的气体问题。振动传感器ADXL345用于检测设备的振动情况，为电力电源设备的运行状态提供了关键信息[1]。此外，电流传感器ACS712 和电压传感器ZMPT101B 负责实时监测电流和电压的变化，确保电源系统的稳定性。

表1 传感器选型及其参数

2.1.2 数据采集与实时监测

在数据采集与实时监测阶段，建立了高效的系统，确保从各个传感器中获取的数据能够实时、准确地反映电力电源系统的运行状态。通过定期的数据采集计划，确保传感器按照预定频率采集环境数据。这些数据随后被传输到中央数据存储单元，以便进一步的处理和分析。

为实现实时监测，采用基于机器学习的实时数据处理技术。在数据采集后，通过快速的数据处理算法，对传感器获取的数据进行实时分析和处理。这有助于在毫秒级别识别出任何异常或突发事件，并采取及时的反应。同时，建立实时监测系统，通过可视化界面展示当前电力电源系统各项参数的实时变化趋势，使运维人员能够随时随地监控系统运行状态，及时发现并解决问题[2]。

这一数据采集与实时监测流程的设计旨在提供对电力电源系统的及时、准确监控，以最大限度地保障系统的可靠性和稳定性。

2.2 监测参数与指标

在线监测技术的实施关键在于确定合适的监测参数和指标，以全面、准确地评估电力电源系统的性能和健康状况。监测参数的选择主要包括电压、电流、频率及温度等，这些参数能够全面反映电力电源的运行状态。同时，通过引入复杂的电力质量指标、功率因数等，可以更深入地了解系统的稳定性和效率。在故障检测方面，特别关注的指标可能涵盖波形畸变、谐波含量等，以识别潜在的系统异常。通过对这些监测参数和指标的综合分析，可以实现对电力电源系统性能的全面评估，为及时诊断潜在问题提供有力支持。

3 电力电源故障诊断技术

3.1 常见故障类型与特征

电力电源系统可能面临多种故障类型，每种故障都表现出独特的特征，对这些常见故障进行准确分类和特征提取是电力电源故障诊断的首要任务。常见故障主要包括电压波动、电流过载、频率异常等。例如，电压波动故障可能表现为电压的突然波动或剧烈变化，而电流过载可能导致电流值迅速增大。通过深入分析这些故障特征，可以建立故障类型与其典型特征之间的映射关系[3]。同时，结合监测参数与指标的全面评估，能够更准确地判断系统中潜在问题的性质和程度，为进一步的故障诊断提供了基础。

3.2 故障特征参数提取与分析

在电力电源故障诊断中，故障特征参数的提取与分析是关键步骤，具体流程如图1 所示。首先，通过传感器采集的实时数据，识别出可能存在故障的信号。其次，利用信号处理技术，对这些信号进行时域分析、频域分析等，提取出一系列故障特征参数，如频率、振幅、相位等。这些特征参数反映了电力电源系统在故障状态下的独特性质。最后，采用先进的数据挖掘和模式识别技术，如机器学习模型，对提取的特征参数进行分析。通过建立与不同故障类型相对应的模型，识别出故障模式和异常模式。例如，使用机器学习算法训练模型，以识别电压异常波动、电流过载等常见故障模式。这样的分析过程有助于从复杂的数据中提取出关键信息，准确判断电力电源系统的故障类型和位置，为后续的故障诊断提供可靠的依据。这一流程的设计旨在实现对电力电源系统故障的精准、高效诊断。

图1 故障特征参数提取与分析流程

3.3 机器学习在故障诊断中的应用

在电力电源故障诊断中，机器学习是一种强大的工具，通过训练模型从大量数据中学习故障模式，实现高效的故障诊断。具体而言，采用监督学习算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM），在已标记的数据集上进行训练。模型通过学习电力电源系统在正常和各类故障状态下的特征模式，能够在面对新数据时进行准确分类[4]。

在电力电源故障诊断中，特征参数（如频率、振幅等）可被看作数据的维度，而不同故障类型则对应于不同的类别。SVM 使用数学优化方法来确定一个超平面，这个超平面在多维特征空间中能够有效地分隔不同类别的数据。一旦确定了超平面，SVM 就可以在新的、未标记的数据上进行准确的分类，从而判定这些数据点所属的故障类型。这一过程的数学表达式为

式中：w为超平面的法向量；x为数据点的特征向量；b为偏置项。

这种在故障诊断中应用机器学习算法的方法不仅提高了故障诊断的准确性，还具有一定的泛化能力，使得系统能够处理多样化和动态变化的电力电源故障情况。

4 综合应用与系统设计

4.1 在线监测与故障诊断的融合

在电力电源系统中，在线监测与故障诊断的融合是关键，通过将实时监测和故障诊断相互融合，实现对系统健康状态的全面把控[5]。首先，实时监测系统定期采集各类传感器的数据，包括电压、电流、温度等多维度信息。这些数据经过预处理和特征提取后，被送入故障诊断模块。其次，在故障诊断模块中，通过先进的机器学习算法，对实时数据进行实时分析。模型通过学习历史数据中的故障模式，能够迅速识别潜在的系统异常。当诊断模块检测到异常时，系统会发出警报，并将相关信息反馈给运维人员。

为实现这一融合，需要考虑数据传输的实时性、算法的高效性和系统整体的稳定性。采用分布式计算和实时数据处理技术，确保监测与诊断的过程不会对电力系统的正常运行产生明显影响。同时，设计可灵活配置的阈值和模型参数，以适应不同工况下的监测和诊断需求。

这种在线监测与故障诊断的紧密融合提高了电力电源系统的可靠性与可维护性，为系统运行过程中潜在问题的及时发现和解决提供了有效手段。

4.2 系统性能分析

系统性能的分析是确保电力电源在线监测与故障诊断系统稳定运行的关键环节。根据表2 所示的系统性能表现可知，该电力电源在线监测与故障诊断系统在各项关键性能指标上表现出色。

表2 系统性能表现

准确性方面，系统准确率不低于95%，确保高精度的故障诊断结果。实时性方面，系统展现了毫秒级的响应速度，满足对电力电源系统实时监测的紧迫需求。故障诊断速度控制在10 min 以内，保证系统能够在短时间内迅速做出相应处理。系统的可靠性表现出色，达到98%以上的水平，为系统的长时间稳定运行提供了可靠保障。此外，系统具备每秒处理1 000 次以上的数据处理吞吐量，能够高效处理大规模数据，确保在复杂多变的工作环境下保持高效运行。这一综合性能分析结果表明，该系统在各项关键指标上都达到了设计要求，为电力电源系统的监测与故障诊断提供了可靠而高效的解决方案。