翁利國，任 偉，白東亞，張陽輝，陳 杰

(國網(wǎng)浙江杭州市蕭山區(qū)供電有限公司，浙江 杭州 310000)

帶電設(shè)備組成結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，并且長時間保持高度負(fù)荷工作狀態(tài)[1]，造成帶電設(shè)備運行的穩(wěn)定性較差，嚴(yán)重的故障易造成人員傷亡與經(jīng)濟(jì)損失。帶電設(shè)備監(jiān)測裝置的主要功能是確保帶電設(shè)備運行網(wǎng)絡(luò)的安全性與穩(wěn)定性[2]，提升帶電設(shè)備供電質(zhì)量。由于帶電設(shè)備運行狀態(tài)與其發(fā)熱狀態(tài)存在密切相關(guān)性[3]，所以紅外熱像技術(shù)因其不間斷、不接觸、不取樣、不停運等優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用在帶電設(shè)備監(jiān)測領(lǐng)域中[4]。

本文提出帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置運行多參數(shù)可視化方法，將計算機(jī)技術(shù)與紅外熱像技術(shù)相結(jié)合，遠(yuǎn)程監(jiān)測帶電設(shè)備運行過程中的發(fā)熱狀態(tài)，并提取帶電設(shè)備運行狀態(tài)特征，結(jié)合可視化重構(gòu)方法，對帶電設(shè)備運行狀態(tài)進(jìn)行多參數(shù)可視化監(jiān)測，保障帶電設(shè)備運行的安全性與穩(wěn)定性。

1 帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置運行多參數(shù)可視化方法

1.1 帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置設(shè)計

帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置由監(jiān)測模塊、設(shè)置模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、歷史數(shù)據(jù)模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、可視化模塊和報警模塊組成，如圖1所示。

帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置是利用計算機(jī)控制紅外熱像儀采用巡檢的形式對帶電設(shè)備既定區(qū)域?qū)嵤┍O(jiān)測。紅外熱像儀將既定監(jiān)測區(qū)域二維溫度場信息傳輸至計算機(jī)內(nèi)，計算機(jī)負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對溫度場信息進(jìn)行清洗、挖掘與分析，提取帶電設(shè)備運行參數(shù)特征，對各項運行參數(shù)特征進(jìn)行可視化處理，并視情況進(jìn)行報警。

圖1 帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置結(jié)構(gòu)

1.2 多參數(shù)可視化方法

1.2.1 監(jiān)測數(shù)據(jù)的清洗、挖掘與分析

帶電設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)具有多源性、信息異構(gòu)性以及冗余性的特征[5-6]，利用紅外熱像儀監(jiān)測帶電設(shè)備運行狀態(tài)所獲取的參數(shù)信息中通常含有大量噪聲，同時具有數(shù)據(jù)缺失問題[7]，因此初始監(jiān)測參數(shù)需在實施數(shù)據(jù)清洗后才可用于數(shù)據(jù)分析與特征提取。作為帶電設(shè)備運行狀態(tài)判斷數(shù)據(jù)處理的主要環(huán)節(jié)之一，數(shù)據(jù)清洗過程主要包括補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)降噪兩部分，能夠提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與利用率，有利于提高數(shù)據(jù)分析與特征提取效率。

帶電設(shè)備各項監(jiān)測參數(shù)的采樣頻率、物理意義與表現(xiàn)方式均有所不同[8]，因此需要對各項監(jiān)測參數(shù)進(jìn)行一致性處理后再進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析。

數(shù)據(jù)挖掘與分析過程可采用時序分析與相關(guān)性分析方法，相關(guān)性分析由相關(guān)系數(shù)與相關(guān)函數(shù)組成[9]。表示兩個相關(guān)關(guān)系緊密程序的參數(shù)及相關(guān)系數(shù)，其表達(dá)式如下：

(1)

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對多參數(shù)進(jìn)行分析過程中，在分析任意兩個參數(shù)的相關(guān)程度時，可單獨分析兩個參數(shù)要素間的相關(guān)性，暫時忽略剩余參數(shù)的影響，也就是將剩余參數(shù)作為常數(shù)。在此條件下，需將偏相關(guān)系數(shù)引入其中，在分析參數(shù)x1與x2間的凈相關(guān)時，可利用式(2)描述設(shè)定參數(shù)x3線性作用后的參數(shù)x1與x2間一階偏相關(guān)系數(shù)：

(2)

式中：r12、r13和r23分別表示序列1與序列2的相關(guān)系數(shù)、序列1與序列3的相關(guān)系數(shù)和序列2與序列3的相關(guān)系數(shù)。

相關(guān)函數(shù)的表達(dá)式如下：

(3)

式(3)所得結(jié)果為一個序列，用于描述位移為l的條件下，序列x和序列y的相關(guān)特性。

根據(jù)式(3)得到，無偏相關(guān)函數(shù)表達(dá)式為

(4)

利用相關(guān)系數(shù)與相關(guān)函數(shù)能夠分析不同參數(shù)序列在時序上的相關(guān)程度，構(gòu)建帶電設(shè)備運行狀態(tài)檢測信息集。

1.2.2 運行參數(shù)提取算法

利用X表示帶電設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測信息集，其表達(dá)式如下：

(5)

式中：xk和m分別表示信息集內(nèi)的參數(shù)元素和信息集內(nèi)參數(shù)元素的數(shù)量，d和xk1,xk2,…,xkd分別表示xk的維度和監(jiān)測值。

用Z和pzi分別表示帶電設(shè)備狀態(tài)類別和分類zi的聚類中心，表達(dá)式如下：

Z={zi,i=1,2,…,n}

(6)

dpzi=(zi1,zi2,…,zid),pzi∈Rd

(7)

式中：n表示類別集Z的分類數(shù)。設(shè)定uik為帶電設(shè)備運行狀態(tài)隸屬度，可描述信息集X內(nèi)不同參數(shù)元素xk對應(yīng)的隸屬度為zi，由此可得帶電設(shè)備運行狀態(tài)分類隸屬度矩陣約束條件：

(8)

由于不同監(jiān)測參數(shù)的數(shù)量級、量綱級與狀態(tài)波動情況均有所不同[10]，需利用帶電設(shè)備狀態(tài)評估中的劣化度對不同監(jiān)測參數(shù)實施歸一化處理，獲取歸一化處理后的值xnor,ki。

由于不同監(jiān)測從參數(shù)對帶電設(shè)備運行狀態(tài)的影響有所差異，需依照評估指標(biāo)體系的權(quán)值向量G對歐氏距離計算實施加權(quán)處理[11]。用gdik表示歸一化處理后參數(shù)值xnor,k和類別zi的聚類中心加權(quán)歐氏距離，表達(dá)式如下：

(9)

用K表示gsij與相應(yīng)的FCM的目標(biāo)函數(shù)，其表達(dá)式如下：

(10)

依照聚類準(zhǔn)則構(gòu)建拉格朗日函數(shù)：

(11)

求解式(7)內(nèi)全部參數(shù)，能夠獲取參數(shù)元素xk對聚類zi的隸屬度uik與zi的pzi的迭代過程。利用迭代過程持續(xù)優(yōu)化帶電設(shè)備狀態(tài)隸屬度矩陣與種類中心[12]，用SPf表示最終聚類中心集，其表達(dá)式如下：

(12)

用Oi表示帶電設(shè)備不同狀態(tài)分類zi的評估值，其表達(dá)式為

(13)

通過式(13)判斷聚類對應(yīng)的設(shè)備狀態(tài)。依照隸屬度最大標(biāo)準(zhǔn)確定X內(nèi)參數(shù)元素xk所屬的狀態(tài)類別，依照式(14)提取帶電設(shè)備狀態(tài)參數(shù)：

(14)

1.2.3 三維平行散點圖可視化實現(xiàn)

將具有高維、時序特征的帶電設(shè)備運行狀態(tài)參數(shù)isk映射為一組三維空間內(nèi)的點pk，根據(jù)isk內(nèi)參數(shù)元素xk的時間屬性t、屬性編號j與屬性值xjk確定點pk的位置[13-14]。映射關(guān)系F可用式(15)表示：

(15)

為呈現(xiàn)ti時刻條件下帶電設(shè)備的狀態(tài)，需對平坐表表系實施著色突出處理。數(shù)據(jù)點著色是一種普遍使用的避免平行坐標(biāo)信息混亂的方式[15]。在計算機(jī)顏色空間內(nèi)，各組數(shù)據(jù)點pk對應(yīng)的設(shè)備狀態(tài)分類zi內(nèi)均存在一個對應(yīng)的(ri,gi,bi)值，分別對應(yīng)紅、綠、藍(lán)三色。通過有所差異的顏色空間區(qū)分帶電設(shè)備不同參數(shù)時序序列之間相關(guān)程度，通過人機(jī)交互的形式向用戶提供可視化展示，令用戶更明確地獲取帶電設(shè)備運行狀態(tài)參數(shù)波動情況。

帶電設(shè)備運行多參數(shù)可視化展示在計算機(jī)上實現(xiàn)的過程如下：

(1)在計算機(jī)端使用jzy3D大數(shù)據(jù)可視化類庫內(nèi)RDD類的collect方法，讀取帶電設(shè)備運行狀態(tài)參數(shù)彈性分布式數(shù)據(jù)集RDDIS，生成以ListIS表示的參數(shù)元數(shù)列表，其類型用List〈Vector〉表示，Vector包括聚類編號、時間點和監(jiān)測參數(shù)，分別用N、T和x1,…,xs表示，s用于描述參數(shù)集維度。

(2)劃分ListIS內(nèi)Vector類型的參數(shù)元素為聚類編號和參數(shù)點集，分別用Ni和Pi表示?；诖松傻陀捕染垲惥幪柫斜砗蛥?shù)點集列表，分別用ListN和ListP表示。

(3)對ListN內(nèi)各聚類編號Ni進(jìn)行著色處理，生成顏色列表Listc。

(4)將Listc和ListP作為輸入數(shù)據(jù)，利用jzy3D大數(shù)據(jù)可視化類庫的Scatter方法構(gòu)建三維平行散點圖。

(5)通過instruction方法將Z軸平移與拉伸、中心旋轉(zhuǎn)、屬性與時間相關(guān)性分解展現(xiàn)等人機(jī)交互操作添加到三維平行散點圖內(nèi)，方便用戶查看帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置運行多參數(shù)可視化展現(xiàn)結(jié)果，利用open Chart方法展現(xiàn)可視化結(jié)果。

2 實驗分析

實驗為驗證本文研究的帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置運行多參數(shù)可視化方法在實現(xiàn)帶電設(shè)備在線監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化分析中的應(yīng)用性能，利用Matlab軟件進(jìn)行應(yīng)用測試。以某風(fēng)電場2 MW風(fēng)電機(jī)組為研究對象，在Matlab軟件內(nèi)構(gòu)建帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置結(jié)構(gòu)，利用該裝置監(jiān)測研究對象運行參數(shù)(如表1所示)。

表1 研究對象在線熱像檢測參數(shù)

2.1 可視化結(jié)果分析

圖2所示為研究對象在線監(jiān)測參數(shù)集內(nèi)時間波動條件下，研究對象有功功率屬性與風(fēng)速屬性的分解展示結(jié)果。

圖2 可視化結(jié)果

圖3所示為時間波動條件下，研究對象變槳角與轉(zhuǎn)速的波動情況。

圖2與圖3內(nèi)，Ⅰ類狀態(tài) 、Ⅱ類狀態(tài)、Ⅲ類狀態(tài)、Ⅳ類狀態(tài)分別表示狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測結(jié)果顯示研究對象運行狀態(tài)良好、運行狀態(tài)一般、運行狀態(tài)需要注意、運行狀態(tài)極差。

基于研究對象在線監(jiān)測參數(shù)集內(nèi)的三維平行散點圖可視化結(jié)果得到，研究對象在研究時間區(qū)域內(nèi)的運行狀態(tài)大致劃分為四種不同類型，其中Ⅰ類運行狀態(tài)保持時間最長。

分析時間波動條件下研究對象有功功率屬性分解展示結(jié)果(見圖2(a))得到，在Ⅰ類運行狀態(tài)下，研究對象有功功率大致處于200±100 kW之間。

圖3 時間波動條件下研究對象變槳角與轉(zhuǎn)速的波動情況

分析時間波動條件下風(fēng)速屬性的分解展示結(jié)果(圖2(b))得到，在研究時間段內(nèi)，研究對象所在區(qū)域風(fēng)速處于6.5±6.5 m/s，未超過研究對象切除風(fēng)速25 m/s，所以研究對象未出現(xiàn)因?qū)嶋H風(fēng)速高過切出風(fēng)速造成的風(fēng)能無法捕獲問題。

綜合時間波動條件下風(fēng)速屬性的分解展示結(jié)果(圖2(b))和變槳角波動情況(圖3(a))得到，研究對象的風(fēng)速大部分維持7±3 m/s之間，變槳角大部分維持10°±10°之間。

分析時間波動條件下研究對象轉(zhuǎn)速變化情況(圖3(b))得到，研究對象在Ⅰ類運行狀態(tài)下轉(zhuǎn)速大致維持恒定值，所以研究對象處于Ⅰ類運行狀態(tài)表示研究對象正常云sing條件下的轉(zhuǎn)速恒定狀態(tài)，風(fēng)速有所變動的條件下，研究對象有功功率隨之發(fā)生波動。

在Ⅱ類運行狀態(tài)條件下，研究對象變槳角大致處于固定狀態(tài)或處于上升狀態(tài)。當(dāng)研究對象變槳角處于固定狀態(tài)條件下，研究對象的轉(zhuǎn)速波動與風(fēng)速波動一致，這說明存在一定風(fēng)速的條件下，研究對象捕獲風(fēng)能上限的運行狀態(tài)，也就是最大風(fēng)能捕獲區(qū)。當(dāng)研究對象變槳角處于上升狀態(tài)的條件下，說明研究對象在功率極限區(qū)域運行一段時間后實施優(yōu)化，為控制研究對象轉(zhuǎn)速與輸出功率的優(yōu)化狀態(tài)，提升研究對象變槳角。

在Ⅲ類運行狀態(tài)條件下，綜合時間波動條件下研究對象有功功率屬性分解展示結(jié)果與變槳角波動情況得到，研究對象變槳角處于0°左右，風(fēng)速與輸出功率分別達(dá)到11.2 m/s和1 250±250 kW，此類運行狀態(tài)條件下研究對象的風(fēng)速與輸出功率易達(dá)到或接近額定風(fēng)速和功率極限。

根據(jù)時間波動條件下研究對象轉(zhuǎn)速波動情況得到，在Ⅲ類運行狀態(tài)條件下，研究對象的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速大致在1 750 r/min，已接近其上限值。在此條件下，為保障研究對象運行的安全性與穩(wěn)定性，相關(guān)管理人員需要加強(qiáng)對發(fā)電機(jī)軸承與繞組溫度等參數(shù)的監(jiān)測。

在Ⅳ類運行狀態(tài)條件下，綜合波動條件下研究對象變槳角與轉(zhuǎn)速波動情況得到，研究對象變槳角普遍高于87°，這說明研究對象處于停機(jī)狀態(tài)導(dǎo)致其有功功率降至0 kW。剩余環(huán)境中，Ⅳ類運行狀態(tài)的分布稀疏，同時研究對象變槳角波動速度極快，這是由于研究對象在停止運行狀態(tài)帶啟動運行狀態(tài)過程中，葉片變槳角變化為迎風(fēng)狀態(tài)或自動解纜造成的。

2.2 能耗測試

為測試本文方法在應(yīng)用過程中的實時能耗，采用本文方法對研究對象運行參數(shù)進(jìn)行可視化處理，測試本文方法進(jìn)行過程中的實時能耗，結(jié)果如圖4所示。

圖4 實時能耗曲線

分析圖4得到，本文方法在應(yīng)用過程中的實時能耗范圍基本控制在(0.01～0.05)×10-3J/s，平均能耗在0.028×10-3/s左右。實驗數(shù)據(jù)表明本文方法進(jìn)行帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置運行多參數(shù)可視化過程中的實時能耗較低。

3 結(jié) 論

本文研究帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置運行多參數(shù)可視化方法，利用在線熱像監(jiān)測裝置監(jiān)測帶電設(shè)備運行參數(shù)，通過三維平行散點圖實現(xiàn)帶電設(shè)備在線熱像監(jiān)測裝置運行多參數(shù)可視化。由于時間所限，本文方法僅測試了方法的有效性與能耗，在后續(xù)研究中將對本文方法的應(yīng)用性進(jìn)行全面測試。