基于無(wú)源無(wú)線智能型避雷器在線監(jiān)測(cè)器研究及應(yīng)用

廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司陽(yáng)江供電局 張 強(qiáng) 袁世男 付晴晴

1 MOA在線監(jiān)測(cè)原理及技術(shù)分析

1.1 氧化鋅避雷器機(jī)理

在持續(xù)運(yùn)行電壓下，正常MOA 的內(nèi)部持續(xù)電流中以基波為主，包含容性成分和阻性成分，主要為基波成分，除含有基波成分外還含有豐富的諧波成分，這是由MOA 的非線性特性造成的。在正常狀態(tài)下MOA 阻性電流遠(yuǎn)小于容性電流，根據(jù)在相位上的特點(diǎn)，在峰值點(diǎn)處正好過(guò)零點(diǎn)，因此全電流中該點(diǎn)的值即為阻性電流的峰值。由于和該項(xiàng)電壓同相位，因此只要引入該項(xiàng)PT電壓信號(hào)即可確定峰值點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)精確測(cè)量分量。同理，采用PT 電壓信號(hào)同時(shí)可以精確測(cè)量分量[1]。

由于MOA運(yùn)行過(guò)程中周?chē)姶鸥蓴_的影響，特別是鄰相的干擾較為嚴(yán)重，使得在本相的阻性電流的相位發(fā)生偏移。對(duì)比分析理想狀態(tài)下、僅考慮本組鄰相干擾和非本組鄰相干擾引起的MOA泄露電流的等效電流和向量分析圖可知：在MOA實(shí)際運(yùn)行時(shí)，對(duì)于周?chē)嬖诒窘M和非本組帶電設(shè)備運(yùn)行時(shí)，對(duì)MOA的持續(xù)電流耦合干擾比理想情況下更為復(fù)雜，在這種情況下所測(cè)量得到的三相MOA持續(xù)電流無(wú)論在幅值上還是在相位上都產(chǎn)生復(fù)雜變化，此時(shí)即使引入母線電壓信號(hào)也難以正確測(cè)量出其阻性電流。

本項(xiàng)目采用數(shù)字化監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)站內(nèi)MOA實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并將監(jiān)測(cè)后的數(shù)字信號(hào)以無(wú)線方式傳送給數(shù)據(jù)采集終端，終端對(duì)采集來(lái)的數(shù)字信號(hào)和同步送來(lái)的母線電壓信號(hào)進(jìn)行數(shù)字信號(hào)分析和處理，采用智能處理算法對(duì)MOA的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷，實(shí)現(xiàn)對(duì)MOA運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)正確監(jiān)測(cè)，該方法基于母線電壓信號(hào)的補(bǔ)償法實(shí)時(shí)解算MOA運(yùn)行過(guò)程中的阻性電流。為消除周?chē)鷱?fù)雜電磁環(huán)境對(duì)阻性電流測(cè)量精度的影響，本項(xiàng)目研究并開(kāi)發(fā)智能補(bǔ)償算法，從已被干擾的阻性電流中提取出正確的阻性分量，以實(shí)現(xiàn)對(duì)MOA運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷，真正實(shí)現(xiàn)MOA故障的早期檢測(cè)[2]。

1.2 氧化鋅避雷器的傳統(tǒng)測(cè)量方法

目前國(guó)外對(duì)避雷器在線監(jiān)測(cè)采用雙AT法和基于溫度的測(cè)量方法[1]。雙AT法仍是監(jiān)測(cè)MOA的泄露電流，一個(gè)是AT傳感器采樣正常電流、另一個(gè)AT傳感器測(cè)量在過(guò)電壓情況下沖擊大電流的峰值并記錄MOA動(dòng)作次數(shù),并根據(jù)2.5和20kA的參考電流值來(lái)區(qū)分MOA動(dòng)作原因(如區(qū)分雷擊或操作過(guò)電壓等)。信號(hào)經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理,用光纖所取電壓信號(hào)來(lái)判斷電網(wǎng)諧波對(duì)測(cè)量泄漏電流阻性分量的影響。為了區(qū)別泄漏電流的增大是否為溫度引起,設(shè)置了一個(gè)溫度傳感器取MOA附近環(huán)境溫度。雙AT法依靠強(qiáng)大的支持軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)功能，同時(shí)考慮了來(lái)自電網(wǎng)的諧波和溫度的影響，實(shí)現(xiàn)功能較強(qiáng)大但經(jīng)濟(jì)性不夠好，高壓MOA長(zhǎng)期穩(wěn)定性還有待時(shí)間檢驗(yàn)。

德國(guó)開(kāi)發(fā)了聲表面波(SAW)溫度傳感器,該傳感器無(wú)需電源,由振蕩器發(fā)出高頻信號(hào)(頻率30MHz～3GHz),再由放在閥片間的SAW傳感器接收該信號(hào),并反射出帶有溫度信息的信號(hào),由現(xiàn)場(chǎng)接收裝置收集該高頻信號(hào),經(jīng)數(shù)字信號(hào)處理,參照環(huán)境溫度后得到相關(guān)溫度信號(hào)波形，用來(lái)測(cè)量MOA工作時(shí)產(chǎn)生的溫度，在MOA老化和受潮時(shí)溫度會(huì)逐步上升，用來(lái)反應(yīng)MOA的運(yùn)行狀況。該方式對(duì)正在制造并準(zhǔn)備安裝的MOA很有用途，但對(duì)已投入運(yùn)行的MOA無(wú)法使用。

目前國(guó)內(nèi)也有不少?gòu)S家已開(kāi)始開(kāi)發(fā)并使用避雷器在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，一般是采用全電流法和母線電壓補(bǔ)償法。采用全電流法是在原來(lái)在線監(jiān)測(cè)器的基礎(chǔ)上將全電流信號(hào)采集處理，通過(guò)全電流的大小的變化來(lái)監(jiān)測(cè)MOA的運(yùn)行狀態(tài)。這種測(cè)量方式對(duì)于受潮劣化的MOA的狀態(tài)監(jiān)測(cè)較為實(shí)用，但對(duì)由老化引起的MOA狀態(tài)變化、特別是早期的故障監(jiān)測(cè)不靈敏，造成只有在故障非常嚴(yán)重時(shí)才能在全電流中反應(yīng)出來(lái)。

為此，不少?gòu)S家開(kāi)發(fā)了采用母線電壓作為參考信號(hào)求取阻性電流分量的方式進(jìn)行MOA狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)，這種方法雖可對(duì)MOA受潮和老化引起的狀態(tài)變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)，但由于在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中周?chē)鷱?fù)雜的電磁環(huán)境，特別是附近帶電高壓設(shè)備的耦合干擾影響，使得以母線電壓為參考信號(hào)的阻性電流測(cè)量值不能正確反映實(shí)際的MOA阻性電流的變化情況，容易對(duì)MOA的運(yùn)行狀態(tài)造成誤判斷，不能有效實(shí)現(xiàn)MOA運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)。

2 變電站避雷器無(wú)源無(wú)線智能型在線監(jiān)測(cè)性能研究[2]

對(duì)避雷器運(yùn)行時(shí)的所有參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線數(shù)字化采集。氧化鋅避雷器瓷套內(nèi)部泄漏電流及其阻性分量、瓷套外部泄漏電流、避雷器過(guò)電壓動(dòng)作次數(shù)等運(yùn)行參數(shù)均由該裝置同時(shí)實(shí)時(shí)就地?cái)?shù)字化采集，實(shí)現(xiàn)了對(duì)避雷器全運(yùn)行參數(shù)的數(shù)字化監(jiān)測(cè)；對(duì)MOA數(shù)字化后的信息進(jìn)行全數(shù)字濾波處理?；谙冗M(jìn)的處理器芯片和算法，對(duì)MOA運(yùn)行參數(shù)中的強(qiáng)干擾信號(hào)進(jìn)行數(shù)字濾波，還原被干擾淹沒(méi)的MOA運(yùn)行數(shù)據(jù)，克服常規(guī)濾波器在濾除干擾時(shí)不能完全復(fù)現(xiàn)原始實(shí)際信號(hào)的缺點(diǎn)；自動(dòng)組建避雷器運(yùn)行狀態(tài)知識(shí)庫(kù)，自主完善預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。通過(guò)實(shí)時(shí)采集避雷器的運(yùn)行參數(shù)，采用智能算法組建避雷器運(yùn)行知識(shí)庫(kù)，基于知識(shí)庫(kù)和實(shí)時(shí)信息的反饋，自主完善和修改MOA運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)模型，作為避雷器運(yùn)行狀態(tài)判斷的依據(jù)。

對(duì)避雷器運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能判斷?；趯?duì)避雷器運(yùn)行參數(shù)的監(jiān)測(cè)信息，特別是阻性分量的監(jiān)測(cè)信息，并基于自動(dòng)組建的知識(shí)庫(kù)信息，采用歷史數(shù)據(jù)、同類(lèi)設(shè)備相似數(shù)據(jù)以及縱向橫向?qū)Ρ鹊戎悄軓?fù)合判斷算法，可準(zhǔn)確可靠地對(duì)避雷器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能判斷；充分利用避雷器的泄露電流提供能源。徹底避免了采用電池供電需要更換電池及外部供電方式引起的使用上的維護(hù)問(wèn)題。此外，該無(wú)線監(jiān)測(cè)器能夠自動(dòng)記錄并存儲(chǔ)避雷器初始運(yùn)行時(shí)的持續(xù)電流、永不丟失，方便對(duì)比避雷器運(yùn)行過(guò)程中持續(xù)電流的變化量，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)避雷器運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷。

3 無(wú)源無(wú)線智能型變電站避雷器在線監(jiān)測(cè)技術(shù)難點(diǎn)

強(qiáng)干擾環(huán)境下MOA微弱持續(xù)電流信號(hào)檢測(cè)與數(shù)字化采集和遠(yuǎn)距離傳送。由于MOA的非線性特性，在正常運(yùn)行電壓下其泄露電流一般是微安級(jí)別，即使是500kV的MOA泄露電流也不到2mA。而避雷器周?chē)氨旧矶际歉唠妷捍箅娏鲝?qiáng)電磁場(chǎng)環(huán)境，對(duì)該強(qiáng)干擾環(huán)境下的微弱小電流信號(hào)的檢測(cè)和提取，是對(duì)MOA進(jìn)行智能在線監(jiān)測(cè)首先需解決的問(wèn)題。

避雷器動(dòng)作次數(shù)的準(zhǔn)確檢測(cè)和可靠保護(hù)。避雷器在發(fā)生系統(tǒng)過(guò)電壓或雷電作用時(shí)需瞬時(shí)通過(guò)大電流，該電流根據(jù)來(lái)源不同變化范圍很大，從數(shù)安培到數(shù)千安培不等，且該電流的發(fā)生時(shí)間和大小都是隨機(jī)的，因此需隨時(shí)正確監(jiān)測(cè)避雷器的動(dòng)作次數(shù)，并在監(jiān)測(cè)的同時(shí)不會(huì)對(duì)監(jiān)測(cè)電路和單元造成損害，這也是避雷器正常工作須監(jiān)測(cè)的項(xiàng)目和內(nèi)容，需監(jiān)測(cè)單元既能具有寬的監(jiān)測(cè)范圍和高的靈敏度，又具有強(qiáng)大的抗大電流沖擊能力，確保在實(shí)現(xiàn)正確監(jiān)測(cè)動(dòng)作次數(shù)的同時(shí)本身能夠安全工作、不受損害，這也是在MOA在線監(jiān)測(cè)中需要面臨和必須解決的難題。

避雷器運(yùn)行狀態(tài)的智能準(zhǔn)確判斷。對(duì)強(qiáng)干擾環(huán)境下監(jiān)測(cè)到的MOA的微弱持續(xù)電流信號(hào)，含有鄰相及周?chē)唠妷捍箅娏麟姶艌?chǎng)環(huán)境耦合進(jìn)來(lái)的復(fù)雜的干擾，即使借助于母線電壓信號(hào)也難以分離出正確的阻性電流分量。因此需針對(duì)該種信號(hào)展開(kāi)深入研究，開(kāi)發(fā)人工智能算法，從強(qiáng)干擾背景下的微弱信號(hào)中提取出正確的阻性分量，以實(shí)現(xiàn)對(duì)避雷器運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷，這是本項(xiàng)目研究需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題和難點(diǎn)。

結(jié)論：無(wú)線傳輸信號(hào)符合電網(wǎng)《電力設(shè)備傳感器微功率無(wú)線接入網(wǎng)通信協(xié)議》要求，無(wú)需現(xiàn)場(chǎng)任何改動(dòng)即可實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)避雷器在線監(jiān)測(cè)器直接升級(jí)替換為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線智能傳感器，既兼容了傳統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)器全部功能，又滿(mǎn)足了泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)線遠(yuǎn)傳要求，現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用前景廣闊。