基于電力物聯(lián)網(wǎng)的配電設(shè)備監(jiān)測與故障預(yù)警研究

摘 要：根據(jù)配電臺(tái)區(qū)的設(shè)備組成分析了監(jiān)測需求，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了3層結(jié)構(gòu)的主站系統(tǒng)，利用改進(jìn)阻性基波電流法分析避雷器泄露電流，根據(jù)阻性電流增長情況判斷避雷器運(yùn)行狀態(tài)。利用油溫變化率、異響聲波分貝監(jiān)測變壓器狀態(tài)，經(jīng)過模擬實(shí)驗(yàn)證明監(jiān)測方法可以準(zhǔn)確反映實(shí)際情況，為實(shí)現(xiàn)配電設(shè)備自動(dòng)化監(jiān)測以及故障智能診斷提供了技術(shù)方案支持。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);配電設(shè)備;避雷器;配電變壓器;在線監(jiān)測;故障預(yù)警

中圖分類號(hào)：TN97 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-5922（2022）05-0181-04

Research on power distribution equipment monitoring and fault warning based on power internet of things

Abstract： According to the equipment components of power distribution area， monitor requirements were analyzed， three layer structure was also designed based on the Internet of Things technology of master station system，analysis of the fundamental wave current method with improved resistance arrester leakage current according to the impedance current growth situation judgment arrester running state. Using the oil temperature change rate and abnormal sound wave decibel to monitor the transformer state， the simulation experiment proved that the monitoring method could accurately reflect the actual situation， which provided technical support for automatic monitoring and intelligent fault diagnosis of distribution equipment.

Key words：? Internet of Things;distribution equipment;lightning arrester;distribution transformer;on-line monitoring;fault warning

配電臺(tái)區(qū)是智能電網(wǎng)建設(shè)中的核心環(huán)節(jié)，雖然處于電網(wǎng)的“末梢”，但配電設(shè)備是與用電客戶聯(lián)系最為緊密的關(guān)鍵設(shè)備，各類設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)直接關(guān)系著電網(wǎng)是否穩(wěn)定運(yùn)行，也直接影響著供電質(zhì)量的優(yōu)劣，因此對(duì)于配電設(shè)備的監(jiān)測不可或缺。由于數(shù)量龐大，配電設(shè)備維護(hù)與管理十分困難，相較于傳統(tǒng)的人工檢測方式，信息技術(shù)的發(fā)展及智能電網(wǎng)的鋪設(shè)推動(dòng)配電設(shè)備的監(jiān)測模式向自動(dòng)化方向發(fā)展，不再需要人工攀桿作業(yè)，既降低了運(yùn)維人員的工作強(qiáng)度，又提升了工作效率，更可以通過趨勢(shì)預(yù)測提早發(fā)現(xiàn)配電設(shè)備異常，對(duì)電網(wǎng)的可靠運(yùn)行具有極大的現(xiàn)實(shí)意義。

1 配電設(shè)備監(jiān)測現(xiàn)狀

1.1 配電臺(tái)區(qū)組成

配電臺(tái)區(qū)主要包括桿塔、電氣設(shè)備2個(gè)部分，由于配電臺(tái)區(qū)基本處于戶外，其中不乏荒無人煙的惡劣環(huán)境，為了長期安置臺(tái)區(qū)必要設(shè)備，通常選擇地勢(shì)平坦、土質(zhì)緊密的地基安裝桿塔，在其上添加橫檔、抱箍等部件，便于固定避雷器、熔斷器等設(shè)備。雖然臺(tái)區(qū)的使用對(duì)象不同，但是主要設(shè)備基本一致，根據(jù)從上而下的順序通常包括刀閘或熔斷器、避雷器、變壓器、綜合配電箱。熔斷器是日常檢修的保護(hù)設(shè)備;避雷器用于防止雷擊產(chǎn)生過電壓情況;變壓器是用電客戶與輸電系統(tǒng)的連接樞紐，其安全運(yùn)行關(guān)系到整個(gè)片區(qū)的用電安全;綜合配電箱作為電網(wǎng)的智能神經(jīng)中樞包括非常多的電氣設(shè)備，通常由斷路器、電能計(jì)量表、漏電保護(hù)器、智能投切開關(guān)等部件組成，具備計(jì)量、通信、保護(hù)等多種功能[1]。

1.2 監(jiān)測需求分析

由于配電臺(tái)區(qū)的各類設(shè)備直接關(guān)系到電網(wǎng)的供電安全及供電質(zhì)量，因此需對(duì)各類設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢測，將設(shè)備工作狀態(tài)傳輸至運(yùn)維人員，便于后續(xù)分析與決策。在運(yùn)行過程中，熔斷器由于造價(jià)低廉，目前存在異常時(shí)通常采用調(diào)整或更換方式。綜合配電箱包括多種包含設(shè)備，出現(xiàn)故障時(shí)會(huì)自行切斷，屬于配電臺(tái)區(qū)中最穩(wěn)定的設(shè)備集。避雷器由于電壓波動(dòng)以及外界環(huán)境影響容易產(chǎn)生內(nèi)部受潮、外部污濁等問題，導(dǎo)致內(nèi)部閥片發(fā)熱、老化，嚴(yán)重情況下甚至引起爆炸。變壓器目前以S系列的油浸式變壓器為主，內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，長期處于戶外環(huán)境容易產(chǎn)生頂層油溫與繞組溫度過高、局部放電等問題。因此在線監(jiān)測需求主要以避雷器和變壓器為主進(jìn)行分析與設(shè)計(jì)[2]。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測

2.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)（The Internet of Things，IOT）主要是通過信息采集終端以及各類采集技術(shù)獲取信息，通過網(wǎng)絡(luò)載體將數(shù)據(jù)傳送至信息處理中心，由處理中心進(jìn)行分析并將控制指令回傳，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的智能控制。相關(guān)技術(shù)主要包括RFID技術(shù)、傳感器技術(shù)、紅外識(shí)別技術(shù)、GPS及激光技術(shù)等，可以利用傳感器設(shè)備、嵌入式技術(shù)、通信設(shè)備等根據(jù)通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)物體的識(shí)別、檢測、定位及管理，傳輸穩(wěn)定，廣泛應(yīng)用與多個(gè)領(lǐng)域。對(duì)于配電臺(tái)區(qū)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測來說，監(jiān)測過程中所需的“物物相連、穩(wěn)定傳輸”與物聯(lián)網(wǎng)特性非常契合，因此可利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)配電設(shè)備識(shí)別、數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸、數(shù)據(jù)反饋與分析。

2.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的主站系統(tǒng)

根據(jù)配電臺(tái)區(qū)中核心配電設(shè)備的一故障點(diǎn)以及監(jiān)測原理，利用物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)典的3層模型，設(shè)計(jì)配電設(shè)備在線監(jiān)測的主站系統(tǒng)，整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

感知層：利用傳感器采集待監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)層實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。

網(wǎng)絡(luò)層：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、清晰、轉(zhuǎn)換及抽取，利用嵌入式技術(shù)將傳感器采集的信息數(shù)據(jù)封裝后通過接口傳輸，供應(yīng)用層使用。

應(yīng)用層：實(shí)現(xiàn)信息的處理與統(tǒng)計(jì)分析，通過可視化界面實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

3 避雷器在線監(jiān)測及故障預(yù)警

3.1 改進(jìn)的阻性基波電流法

目前避雷器的檢測手段比較多，比較常用的包括全電流法、三次諧波法、容性電流補(bǔ)償法。全電流法結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單、操作方便，但靈敏度不高。三次諧波法雖然利用阻性電流的高靈敏度反應(yīng)出避雷器的工作狀態(tài)，但運(yùn)算時(shí)無法排除三次諧波分量且諧波峰值與阻性電流峰值函數(shù)關(guān)系不唯一，容性電流補(bǔ)償法難以避免系統(tǒng)諧波，在實(shí)際應(yīng)用過程中效果不甚理想[3]。因此，基于阻性電流反映老化情況靈敏度高的原理，在其基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，設(shè)計(jì)一種阻性基波電流法，抑制諧波影響，彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的不足。

首先，利用小電流互感器提取全電流。其次，利用低通濾波器過濾其中的高次諧波分量。最后，將過濾后的信號(hào)傳遞至主站監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行阻性基波電流的提取操作。提取流程如圖2所示。

3.2 避雷器狀態(tài)預(yù)警等級(jí)設(shè)置

為了滿足戶外環(huán)境中的實(shí)際采集要求，采用單匝穿心式小電流互感器進(jìn)行全泄露電流提取，將3個(gè)電流互感器固定在避雷器的橫擔(dān)上，分別采樣。采用巴特沃斯低通濾波器獲取全泄露電流中的基波分量。當(dāng)提取出的阻性電流存在增加趨勢(shì)時(shí)，需密切關(guān)注避雷器狀態(tài)，根據(jù)《電力設(shè)備預(yù)防性試驗(yàn)規(guī)程》中的規(guī)定，增量達(dá)到1倍應(yīng)及時(shí)預(yù)警，則需安排運(yùn)維人員進(jìn)行檢查[4]。

4 配電變壓器在線監(jiān)測及故障預(yù)警

根據(jù)運(yùn)維人員日常巡檢流程，變壓器的主要監(jiān)測指標(biāo)包括繞組溫度、頂層油溫、變壓器油位、局部放電、變壓器異響。將傳感器安置于變壓器箱體的內(nèi)部及外部采集相關(guān)數(shù)據(jù)。以頂層油溫和異響為例闡述監(jiān)測原理。

4.1 油溫監(jiān)測及預(yù)警

在電網(wǎng)運(yùn)行過程中，用電負(fù)荷增加、諧波干擾等原因會(huì)導(dǎo)致變壓器的頂層油溫升高，若一段時(shí)間內(nèi)油溫大幅升高則可能是變壓器絕緣老化，選用PT100傳感器進(jìn)行測量，它的金屬鉑探頭的電阻值會(huì)隨著油溫的變化而變化，可表示為：

式中：R為電阻，t為溫度，A、B、C為常數(shù)，根據(jù)選用的探頭對(duì)應(yīng)不同數(shù)值。根據(jù)這一規(guī)律，利用電阻值可以推算變壓器油溫。

對(duì)于得到的油溫?cái)?shù)據(jù)，需要根據(jù)其變化趨勢(shì)判斷是否存在異常升溫，油溫變化率可表示為：

其中：xn，xn+1分別為當(dāng)次監(jiān)測值及下次監(jiān)測值，r為油溫變化率。根據(jù)箱型圖利用四分位數(shù)判斷異常值，由于油溫變化率的下界趨近于0，因此以0至下分位作為第一區(qū)間，變化率較低，油溫正常;下分位到上分位為第二區(qū)間，變化率稍高，油溫比較正常;上分位到上屆為第三區(qū)間，變化率偏高，油溫不正常;高于上屆的作為第四區(qū)間，油溫不正常。將區(qū)間標(biāo)記為0、1、2、3，則有：

式中：ri代表某配電變壓器的油溫變化率[5]。

4.2 異響監(jiān)測及預(yù)警

變壓器的內(nèi)外部件存在緊密聯(lián)系，一旦內(nèi)部部件出現(xiàn)故障，所產(chǎn)生的振動(dòng)會(huì)體現(xiàn)在變壓器的機(jī)箱外殼中，引起變壓器產(chǎn)生異響。異響的分貝以及音色會(huì)隨著內(nèi)部不同運(yùn)行情況存在差異。鑒于此，變壓器的聲音信號(hào)可以作為特征量反映出其運(yùn)行狀態(tài)，分貝及音色可以作為配電變壓器是否故障的判斷標(biāo)準(zhǔn)。利用聲音傳感器如MIC麥克風(fēng)采集聲音信號(hào)，利用LM386芯片的放大器組成采集電路，根據(jù)變壓器噪聲標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定10 kV油浸式配變?cè)肼暡坏贸^44 db，鑒于存在環(huán)境噪聲，設(shè)置預(yù)警等級(jí)對(duì)應(yīng)為為50 dB為1級(jí)，60 dB為2級(jí)，65 dB為3級(jí)，68 dB為4級(jí)，70 dB為5級(jí)。當(dāng)一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)出現(xiàn)2級(jí)以上噪聲時(shí)，認(rèn)為配電變壓器存在故障風(fēng)險(xiǎn)，派遣運(yùn)維人員到現(xiàn)場進(jìn)行排查與處理[6]。

5 配電設(shè)備監(jiān)測與故障預(yù)警仿真分析

5.1 避雷器在線監(jiān)測模擬實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證實(shí)際監(jiān)測效果，利用MATLAB的Simulink仿真工具進(jìn)行方案效果分析[7]，利用10 kV單相電壓提取避雷器正常運(yùn)行時(shí)的阻性電流基波分量。選擇非線性電阻與電容并聯(lián)的經(jīng)典避雷器仿真模型，在兩端進(jìn)行電壓采樣，下端進(jìn)行電流采樣，利用改進(jìn)的阻性基波電流法提取后將仿真數(shù)據(jù)與和仿真環(huán)境相同的實(shí)際環(huán)境提取數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，得到結(jié)果如表1所示。

其中：I1為主站系統(tǒng)利用阻性基波電流法提取到的電流峰值;I2為電流表測量得到的阻性電流峰值;I3為現(xiàn)場測量得到的電流峰值。由此可見，I2和I3的誤差為0.7%，說明仿真模型與實(shí)際現(xiàn)場情況非常接近，以此模型得到的結(jié)果可以反應(yīng)實(shí)際情況，I1和I2的誤差為4.6%，誤差產(chǎn)生原因主要是低通濾波器會(huì)對(duì)信號(hào)產(chǎn)生相位偏移及衰減情況。根據(jù)誤差對(duì)比結(jié)果可知阻性基波電流法可以比較準(zhǔn)確的提取出避雷器泄露電流中的阻性分量，通過阻性電流增量可以實(shí)現(xiàn)測避雷器的運(yùn)行狀態(tài)以及預(yù)警目的。

5.2 配電變壓器監(jiān)測及故障預(yù)警模擬

為驗(yàn)證配電變壓器故障預(yù)警模型的實(shí)際效果，利用電阻值推算獲得的油溫，計(jì)算油溫變化率判斷是否存在異常升溫，對(duì)國內(nèi)某配電變壓器進(jìn)行測試，得到監(jiān)測數(shù)據(jù)如表2所示。

代入系統(tǒng)判斷模型，得到下界趨近于0，下分位數(shù)為0.002 30，上分位數(shù)為0.003 91，上屆為0.006 01，均值0.323，以此根據(jù)油溫變化率對(duì)應(yīng)的區(qū)間進(jìn)行油溫是否異常判斷，處于不正常區(qū)間時(shí)需采取對(duì)應(yīng)的應(yīng)急措施。

6 結(jié)語

從配電臺(tái)區(qū)的設(shè)備結(jié)構(gòu)出發(fā)分析了配電設(shè)備的監(jiān)測需求，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)在線監(jiān)測與故障預(yù)警的主站系統(tǒng)，詳細(xì)闡述了避雷器以及配電變壓器的監(jiān)測原理及故障預(yù)警機(jī)制，經(jīng)過模擬實(shí)驗(yàn)監(jiān)測方法有效，為配電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)控提供了可借鑒方案。但由于還受到外界環(huán)境、線路、天氣等多種因素影響，還需進(jìn)一步優(yōu)化監(jiān)測方案。

【參考文獻(xiàn)】

[1]江秀臣，劉亞東，傅曉飛，等.輸配電設(shè)備泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)思路與發(fā)展趨勢(shì)[J].高電壓技術(shù)，2019，45（5）：1 345-1 351.

[2]張婷，趙峰，高鋒陽.配電設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與狀態(tài)檢修決策方法[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2020，16（5）：172-177.

[3]劉建明，趙子巖，季翔.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力輸配電系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[J].物聯(lián)網(wǎng)學(xué)報(bào)，2018，2（1）：88-102.

[4]JAMAL MABROUKI， MOURADEAZROUR，DRISSDHIBA，et al. IoT-Based Data Logger for Weather Monitoring Using Arduino-Based Wireless Sensor Networks with Remote Graphical Application and Alerts[J].Big Data Mining and Analytics，2021，4（1）：25-32.

[5]徐友剛，任堂正，沈曉峰，等.基于電力物聯(lián)網(wǎng)的配電設(shè)備智能感知診斷關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用[J].電力與能源，2020，41（4）：389-391，402.

[6]趙晨.低壓供配電線路及設(shè)備的故障分析與處理措施[J].電子元器件與信息技術(shù)，2020，4（7）：145-146.

[7]楊亮，滕宇，張凌浩，等.基于泛在物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的客戶側(cè)變配電設(shè)施遠(yuǎn)程故障診斷方法研究[J].供用電，2020，37（1）：62-66.

收稿日期：2021-01-26;修回日期：2022-05-03

作者簡介：吳仲超（1969-），男，高級(jí)工程師，研究方向：電氣工程、管理，電網(wǎng)規(guī)劃。