劉立忠, 鄭小翠, 柴衛(wèi)軍
(1.江山海維科技有限公司,浙江 江山 324100;2.江山市鑫源電氣有限公司,浙江 江山 324100)
電力系統(tǒng)的運(yùn)行是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ),其運(yùn)行的穩(wěn)定性和安全性具有十分重大[1]意義。隨著智能化電網(wǎng)的發(fā)展,對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的監(jiān)測逐漸受到人們的關(guān)注[2]。開關(guān)柜作為配電環(huán)節(jié)中最重要的部分,由于環(huán)境密閉、散熱條件差,容易引發(fā)母線短路和火災(zāi)等安全事故[3]。對開關(guān)柜內(nèi)的母線等主要部件進(jìn)行溫度監(jiān)測,可以有效預(yù)防此類事故的發(fā)生,提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定[4]。
對開關(guān)柜進(jìn)行溫度監(jiān)測,可以提前預(yù)防母線短路的發(fā)生[5]。測溫的方法根據(jù)接觸方式可以分成接觸式測溫和非接觸式測溫[6]。接觸式測溫需要電池或者感應(yīng)線圈供電,電池易出現(xiàn)爆炸,會影響開關(guān)柜的運(yùn)行[7]。非接觸式測溫的方法主要有紅外輻射測溫和熱成像等方法,是電力系統(tǒng)溫度監(jiān)測的主要方法[8]。
基于紅外熱輻射原理,本文對配電變壓器低壓隔離開關(guān)柜內(nèi)母線進(jìn)行短路監(jiān)測研究。對其短路情況進(jìn)行監(jiān)測,保證電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率[9]。采用LSTM算法結(jié)合小波變換的算法,在母線短路的判斷上綜合考慮了歷史數(shù)據(jù)的影響,提高了判斷的精準(zhǔn)度。
任何高于絕對零度的物體都會向外輻射紅外能量,其輻射的能量和波長都與其溫度有直接的關(guān)系[10]。當(dāng)開關(guān)柜母線上出現(xiàn)短路或者電路異常時,會在電路中出現(xiàn)大的電流,使得母線溫度升高[11]。輻射度與溫度的關(guān)系可以描述為斯蒂潘-玻爾茲曼定律:
J=εσT4
(1)
式中:T為絕對溫度;J為物體的紅外輻射度,表示單位時間內(nèi)在單位面積上物體向外輻射出的總能量;σ為斯蒂潘-玻爾茲曼常數(shù);ε為黑體的輻射系數(shù)。由于輻射度隨溫度的波動會發(fā)生明顯的變化,因此可以用于紅外溫度測量。
開關(guān)柜內(nèi)的母線短路監(jiān)測系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示,通過紅外無線溫度傳感器將開關(guān)柜內(nèi)的母線溫度傳給監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),并通過總線傳遞給服務(wù)器[12]。當(dāng)某開關(guān)柜內(nèi)母線溫度出現(xiàn)異常時,及時做出報(bào)警或啟動閉鎖裝置,保證整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[13]。根據(jù)溫度的變化情況,同樣可以對母線的故障做出預(yù)警和判斷,方便工作人員巡視,提醒維修人員做好設(shè)備檢修工作[14]。
圖1 開關(guān)柜母線溫度監(jiān)測系統(tǒng)總體架構(gòu)
整個系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)可以分為三個層級結(jié)構(gòu),分別為系統(tǒng)監(jiān)控層、數(shù)據(jù)傳輸層和溫度采集層。系統(tǒng)監(jiān)控層由服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)集中監(jiān)管,并可以進(jìn)行系統(tǒng)控制和溫度查詢等。
溫度傳感器電路如圖2所示,主要由傳感器芯片及0.1 μF電容和10 kΩ可變電阻構(gòu)成。Vdd端口輸入+5 V工作電壓,通過SMBUS模式選擇控制輸出數(shù)字信號,可變電阻的大小決定于信號傳輸距離,端口Vss接地。
圖2 溫度傳感器電路
測溫傳感器與單片機(jī)接口電路如圖3所示,將SCL和SDA端口連接入MCU的I/O端口,傳感器芯片MLX90614接兩個20 kΩ的上拉電阻R1和R2,保證輸出到MCU為高電平。
圖3 MCU接口電路
后端處理電路中,通過雙層屏蔽電纜,將溫度信號傳遞給總線[15]。信號通過ADuM1250總線磁隔離器進(jìn)行隔離,阻斷外界電路的電位對測溫系統(tǒng)的干擾,避免共模擾動。ADuM1250外部處理電路連接如圖4所示。
圖4 ADuM1250連接電路
由于開關(guān)柜中需要多個傳感器,且系統(tǒng)需要監(jiān)控多個開關(guān)柜,因此需要給紅外傳感器分配地址,以便于區(qū)分器件的部位,辨別出故障的位置。系統(tǒng)中的溫度數(shù)據(jù)按字節(jié)傳輸,根據(jù)對方應(yīng)答情況來判斷數(shù)據(jù)是否傳送成功,流程如圖5所示。
圖5 軟件數(shù)據(jù)發(fā)送流程圖
由于信號傳輸線路較長,盡管做了較好的屏蔽,但是周圍的環(huán)境產(chǎn)生的隨機(jī)噪聲,依然會對服務(wù)器接收的數(shù)據(jù)有所干擾。因此,服務(wù)器需要對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行辨別,剔除異常數(shù)據(jù)。
采用小波-LSTM算法對在線監(jiān)測獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用數(shù)據(jù)循環(huán)器對數(shù)據(jù)的波形變化情況進(jìn)行辨別,可以得到開關(guān)柜內(nèi)母線的短路故障信息以及老化程度數(shù)據(jù),算法的基本邏輯如圖6所示。
圖6 算法邏輯圖
LSTM具有輸入、輸出和遺忘三個門,其中遺忘門決定了對于歷史數(shù)據(jù)的遺留比例。準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)會被計(jì)入到網(wǎng)絡(luò)中,成為歷史記憶的一部分,無用的數(shù)據(jù)將會被剔除。輸入門限值的大小與前一刻的輸出具有較大的關(guān)系,體現(xiàn)了該算法的長短期記憶功能。
LSTM在t時刻的輸出結(jié)果為:
(2)
式中:ft、it、io分別為t時刻遺忘門、輸入門和輸出門的輸出值;afx、aix、aox分別為t時刻系統(tǒng)的輸入權(quán)重;bfs、bis、bos分別為前一時刻輸出st-1的權(quán)重;cf、ci、co為系統(tǒng)偏置。
對于配電變壓器中,母線設(shè)備的故障信號通常是階躍信號,偶爾會出現(xiàn)瞬態(tài)突變,需要對信號進(jìn)行小波變換,變換后的信號經(jīng)過分析得到設(shè)備的老化情況,如果出現(xiàn)信號突變信息情況,則說明母線短路等故障出現(xiàn)。函數(shù)f(t)小波變換的表達(dá)式為:
(3)
式中:Wf(a,b)為小波變換系數(shù);a為尺度因子;b為平移長度;Ψ(t)為t時刻小波函數(shù)。
以某電站的開關(guān)柜設(shè)備為例,進(jìn)行循環(huán)編碼LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法驗(yàn)證,驗(yàn)證紅外測溫裝置對于母線短路的監(jiān)控效果。由于本文采用的算法需要綜合考慮歷史溫度數(shù)據(jù),因此采用歷史溫度數(shù)據(jù)的85%作為算法訓(xùn)練數(shù)據(jù),另外的15%作為測試數(shù)據(jù)結(jié)果。比較和驗(yàn)證在不同算法的情況下,測試結(jié)果輸出的正確性。以某開關(guān)柜內(nèi)的母線為例,其主要參數(shù)如表1所示。
表1 各參數(shù)采樣值示例
采集到的主要數(shù)據(jù)除了采用紅外測溫系統(tǒng)測得的溫度外,還有其他環(huán)境參數(shù)值,主要包括水值、氣體含量等,一共六項(xiàng)參數(shù)。采集500個的數(shù)據(jù)點(diǎn),可以得到一個6×500的數(shù)據(jù)矩陣。將該數(shù)據(jù)矩陣代入到LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行計(jì)算,可以得到6×500個數(shù)據(jù)輸出值。將輸出值小于0.5數(shù)據(jù)對應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)刪除,并在下一次才采樣過程中進(jìn)行補(bǔ)充,直至滿足500個樣本,完成數(shù)據(jù)清洗過程。
清洗后的數(shù)據(jù)經(jīng)過小波變換,進(jìn)行小波分解,分解尺度選擇為5,并按照式(3)的算法可以得到小波系數(shù),進(jìn)而得到變換后的信號。變換后的數(shù)據(jù)根據(jù)尺度不同可以分解成5個單獨(dú)的信號,得到新的30×500矩陣。生成后的數(shù)據(jù)以500個為1組,依次編碼,可以得到一個新的編碼向量,編碼后的向量再一次輸入到LSTM中,得到LSTM算法中的記憶值和輸出值,輸出值連接至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,即可以對該母線的狀態(tài)進(jìn)行判斷和故障定位。
對每個母線的工作狀態(tài)可以分成四種,分別為正常、小心、異常和短路。對應(yīng)輸出層的神經(jīng)元值,4個大于0小于1的值代表4種狀態(tài)的置信度,某位數(shù)值越大,則母線處于該種狀態(tài)的可能性就越高。經(jīng)過系統(tǒng)計(jì)算后,得到該系統(tǒng)輸出結(jié)果如表2所示。母線的輸出結(jié)果置信度編碼為[0.95 0.25 0.13 0.002],數(shù)值接近于1,可知該結(jié)果置信度很高,證明該母線工作在正常狀態(tài)。
表2 系統(tǒng)輸出結(jié)果
為了驗(yàn)證本算法的精度,將本算法與CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行對比,采用相同的數(shù)據(jù)矩陣,在相同的平臺上進(jìn)行精度測算,得到結(jié)果如圖7所示。從圖7(a)可以看出,與CNN卷積網(wǎng)絡(luò)相比,本文算法的精度平均超過95%,部分點(diǎn)甚至可以達(dá)到100%,而CNN算法的精度大多低于或等于90%,可知采用本算法的母線短路監(jiān)測精度非常高。同時,圖7(b)表示的是相同情況下的數(shù)據(jù)損壞情況,可以看出本文算法的數(shù)據(jù)損壞率都低于15%,部分約為5%左右,而CNN算法的數(shù)據(jù)損壞率比較高約為20%左右,且波動幅度也較大,可知本文算法在穩(wěn)定性方面優(yōu)勢明顯。
圖7 LSTM循環(huán)算法與CNN網(wǎng)絡(luò)算法的比較
采用本文方法的開關(guān)柜母線溫度監(jiān)測報(bào)警系統(tǒng)顯示界面如圖8所示,結(jié)合循環(huán)LSTM算法,對于溫度監(jiān)測報(bào)警和短路的判斷精度更高,可以有效維護(hù)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定并可以有效節(jié)省維修人力。
圖8 開關(guān)柜溫度檢測報(bào)警系統(tǒng)顯示
采用紅外測溫的方式,可以方便、快捷和有效地對于母線溫度進(jìn)行監(jiān)控,判斷其是否處于短路和虛連等異常工作狀態(tài)。利用LSTM算法結(jié)合小波變換,綜合考慮歷史數(shù)據(jù)和環(huán)境因素,剔除無效和噪聲數(shù)據(jù),大大提高了系統(tǒng)判斷的精度。試驗(yàn)證明該算法相比于CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法精度更高、穩(wěn)定性更好,可以用于配電變壓器中隔離開關(guān)柜內(nèi)的母線短路監(jiān)測。