虛擬儀器技術(shù)及其在電力系統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

陳璐，毛瑋韻，蘇磊，趙磊，孫志慶

（1.國(guó)網(wǎng)上海市電力公司電力科學(xué)研究院，上海 200437;2.上海賽璞樂電力科技有限公司，上海 200437）

1 引言

虛擬儀器技術(shù)及其在電力系統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用的最終目標(biāo)是以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)對(duì)輸變電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線的可視化檢測(cè)、處理和分析，為狀態(tài)維修提供理論基礎(chǔ)和判據(jù)，大幅度提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。本項(xiàng)目由國(guó)網(wǎng)上?？萍柬?xiàng)目資助，最大限度防止復(fù)雜氣候環(huán)境及輸變電設(shè)備自身故障導(dǎo)致大面積事故的安全技術(shù)是電力檢測(cè)的重中之重，而虛擬儀器技術(shù)及其在電力系統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用又是檢測(cè)手段和方式的關(guān)鍵技術(shù)之一[1]。

虛擬化輸變電站設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)診斷，通過虛擬化技術(shù)結(jié)合設(shè)備狀態(tài)診斷，根據(jù)某一時(shí)刻在線監(jiān)測(cè)的特征量與前面監(jiān)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行縱向比較分析，與同類設(shè)備或同一設(shè)備不同相在線監(jiān)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行橫向比較，并結(jié)合歷年離線檢測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)和運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)等，對(duì)故障類型、嚴(yán)重程度及原因等做出綜合判斷，進(jìn)而做出維修策略及方法；設(shè)備狀態(tài)在線診斷是以在線監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)故障的類型、位置、嚴(yán)重程度及原因做出判斷，并預(yù)測(cè)出設(shè)備繼續(xù)運(yùn)行的剩余壽命和給出維修策略及方法的建議。顯然在線虛擬診斷要求在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)必須具有能反映各種特征量的監(jiān)測(cè)功能、豐富的專家系統(tǒng)和智能化的仿真、診斷能力。

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和先進(jìn)制造技術(shù)的發(fā)展，盡管人們對(duì)輸變電設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)與虛擬診斷技術(shù)因種種原因而持不同的態(tài)度，但像電力系統(tǒng)綜合自動(dòng)化技術(shù)一樣，終將成為提高電力行業(yè)技術(shù)管理水平和大幅度提高電網(wǎng)安全運(yùn)行水平的高度智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。

2 輸變電設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)與虛擬診斷設(shè)計(jì)

2.1 總體技術(shù)框架

首先開展油中溶解氣體在線監(jiān)測(cè)裝置虛擬實(shí)用性分析；其次對(duì)于裝置實(shí)用性分析滿足要求的變壓器設(shè)備，通過大數(shù)據(jù)算法建立關(guān)鍵狀態(tài)量動(dòng)態(tài)預(yù)警模型，明確需要關(guān)注的亞健康和缺陷設(shè)備[2]；最后對(duì)于缺陷設(shè)備，結(jié)合運(yùn)行信息和專家經(jīng)驗(yàn)，利用援例診斷技術(shù)開展故障定性診斷和相似案例推送，進(jìn)而為后續(xù)技改和大修提供依據(jù)。

2.2 總體思路

將變壓器色譜帶電檢測(cè)數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱帶電數(shù)據(jù)）看成真值，將色譜儀在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱在線數(shù)據(jù)）看成測(cè)量數(shù)據(jù)[3]，實(shí)用性虛擬分析首先通過信號(hào)分解，將在線數(shù)據(jù)分為系統(tǒng)趨勢(shì)、隨機(jī)波動(dòng)及巨幅跳變?nèi)矫?，其次按類別分別建立上述三部分可用性評(píng)估系數(shù)，最后結(jié)合被監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行現(xiàn)狀綜合得出裝置可用性。

2.3 信號(hào)分解

對(duì)于油中溶解氣體在線監(jiān)測(cè)裝置，其數(shù)據(jù)通過集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方式可以分為系統(tǒng)趨勢(shì)、隨機(jī)波動(dòng)及巨幅跳變?nèi)糠?。其中系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要反應(yīng)在線數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，隨機(jī)波動(dòng)數(shù)據(jù)是在線數(shù)據(jù)圍繞趨勢(shì)發(fā)生的高頻“波動(dòng)”，巨大誤差指在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)生的巨幅“突變”。

2.4 專項(xiàng)評(píng)估

在完成信號(hào)分離后，針對(duì)系統(tǒng)趨勢(shì)、隨機(jī)波動(dòng)及巨幅跳變分別建立專項(xiàng)評(píng)估模型。系統(tǒng)誤差模型主要采用改進(jìn)型的趨勢(shì)比較法，一是比較帶電檢測(cè)和在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)變化的方向，二是比較兩者變化的幅度。隨機(jī)誤差模型從在線數(shù)據(jù)隨機(jī)波動(dòng)的劇烈程度入手，數(shù)據(jù)波動(dòng)的幅度越大、頻率越高，相應(yīng)的可靠性越低。巨大誤差模型主要從頻率入手，巨大誤差出現(xiàn)頻率越高，可靠性越低。

2.5 性能綜合

性能綜合分兩階段，第一階段是每種特征氣體的三種誤差的綜合，其中系統(tǒng)誤差是關(guān)注的重點(diǎn)，其次是隨機(jī)誤差，巨大誤差屬于參考信息。第二階段是多種特征氣體的在線監(jiān)測(cè)誤差的綜合，分別針對(duì)過熱、放電和日常監(jiān)測(cè)三種情形，給出其對(duì)應(yīng)特征氣體在線監(jiān)測(cè)誤差的綜合評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)的系統(tǒng)誤差為p1，隨機(jī)誤差為p2，巨大誤差為p3，則每種特征氣體綜合三種誤差后的可用性系數(shù)p=0.9p10.67p20.33+0.1p3

2.6 模型建立

總體思路：利用油中溶解氣體帶電檢測(cè)數(shù)據(jù)完成設(shè)備正常、亞健康和缺陷異常三個(gè)狀態(tài)的劃分，對(duì)于亞健康設(shè)備，可以完成其性能狀態(tài)的短期預(yù)測(cè)。

模型搭建：建立高斯聚類方程，通過樣本訓(xùn)練，油色譜數(shù)據(jù)分為三類。（正常、亞健康、缺陷異常）進(jìn)而計(jì)算任意輸入色譜數(shù)據(jù)，確定屬于任一狀態(tài)的概率。高斯混合模型是單一高斯聚類方程（概率率密度函數(shù)）的延伸。

高斯方程只能計(jì)算靜態(tài)色譜數(shù)據(jù)，為了引入時(shí)序概念，引入了馬可科夫聚類算法，帶入隱含狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

結(jié)果驗(yàn)證：通過利用高斯混合模型對(duì)變壓器的氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，得到“健康”“亞健康”“故障”三種“特征”狀態(tài)的概率分布情況。在得到變壓器狀態(tài)的靜態(tài)特征后，利用隱馬爾科夫模型根據(jù)已有的多組觀察序列將靜態(tài)特征轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)特征，并在案例庫(kù)中找到實(shí)際數(shù)據(jù)最為契合的案例庫(kù)，對(duì)變壓器的健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。最后利用Viterbi算法對(duì)亞健康數(shù)據(jù)進(jìn)行短期預(yù)警。我們可以利用變壓器設(shè)備的帶電檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行矯正，并將矯正后的數(shù)據(jù)作為聚類對(duì)象，以改善模型的判別結(jié)果。下表為通過矯正數(shù)據(jù)進(jìn)行健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的詳細(xì)情況。

3 結(jié)論

①在綜合分析輸變電設(shè)備在線監(jiān)測(cè)裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)與各元件功能關(guān)系的基礎(chǔ)上進(jìn)行了系統(tǒng)劃分；建立了在線監(jiān)測(cè)裝置的可用性評(píng)估模型，結(jié)合被監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行現(xiàn)狀綜合得出裝置可用性。

②實(shí)例分析表明，本文提出的可用性評(píng)估與診斷方法能夠準(zhǔn)確有效地量化評(píng)估在線裝置及其各子系統(tǒng)的可用性，為在線監(jiān)測(cè)裝置的薄弱環(huán)節(jié)辨識(shí)與優(yōu)化和其維護(hù)策略提供了技術(shù)參考。

③可用性評(píng)估的精度與可用性模型的有效性以及模型參數(shù)的準(zhǔn)確度有關(guān)，而后者需要充分的樣本空間支撐。由于我國(guó)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的輸變電設(shè)備在線監(jiān)測(cè)尚處于起步階段，目前裝置在長(zhǎng)期運(yùn)行過程中的故障統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)仍較為匱乏。因此下一步工作將針對(duì)在線監(jiān)測(cè)裝置中各元件開展可靠性試驗(yàn)，建立各元件的故障率模型，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際的運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)對(duì)可用性模型參數(shù)進(jìn)行合理的初值設(shè)定。