特高压电抗器故障预测在线诊断分析系统的设计

2018-01-17 21:48丁章荣
电子技术与软件工程 2017年20期

丁章荣

摘 要 基于对特高压变电站干式电抗器故障预测在线诊断分析系统的研究,总结故障原因,从现象入手阐述关键技术,包括图像智能化分析、非接触式红外测温、超声波局部放电在线监测等技术,并实现系统架构和网络结构设计。

【关键词】特高压变电站 干式电抗器 在线诊断

1 引言

电抗器是电力系统里不可缺少的关键设备,在超/特高压应用场景下使用的电抗器电压高、容量大,对响应速度、谐波含量以及可靠性等性能指标及相关技术有着更高的要求。目前,已有一些学者和企業针对电抗器故障现象做了分析,并尝试采用多种不同技术实现对故障的检测和预防。现对特高压变电站干式电抗器故障预测在线诊断分析系统进行研究,并总结如下。

2 特高压电抗器故障及原因分析

2.1 故障分析

根据国内外相关的技术研究和实践依据,特高压干式电抗器的主要故障类型可以概括为以下几种类型:设计、制造、安装等原因导致的局部缺陷引起的故障、受异物的影响、环氧层开裂等绝缘材料表面性能劣化现象、电抗器表面放电痕迹、电抗器撑条放电痕迹。

2.2 现象总结

根据上述对特高压电抗器故障及原因的分析,导致高压干式电抗器故障的主要原因可以总结为绝缘性异常和匝间短路等,其形成过程中所伴随的现象可以总结为以下几种:

(1)外观异常现象;

(2)绝缘性异常;

(3)设备温度变化异常;

(4)异常闪络放电现象。

为达到对高压干式电抗器故障的及时发现,对可能会导致事故的各类现场过程的演变提前掌握,如果实时监测各类现象的状态变化,是本论文重点需要解决的问题。

3 系统中的关键技术

根据对故障前设备状态变化所引起的各类现象分析,本论文提出了采用结合图像监控技术、图像智能化分析技术、非接触式红外测温技术、超声波局部放电在线监测技术等相结合的技术方法。

3.1 图像智能化分析技术

图像智能化分析技术是通过对视频数据的预处理,利用图像分析算法对视频数据中特定对象进行数学建模提取特征,按需求进行识别和分析的技术。

3.1.1 图像抗干扰处理

由于高压干式电抗器设备属于室外运行设备,采集的实时图像受到了外界的天气及光照的影响,使得图像在不同时期、不同时间点的差异性较大。

3.1.2 颜色特征匹配识别

通过提取实时视频中每帧图片中的颜色特征,通过一段时间的图像数据的采集和分析,构成设备的颜色特征模板,通过对连续帧颜色特征的模糊匹配,对图片中区域性颜色变化明显的部分提取出来,作为图片中异常特征。

3.1.3 图像帧间差分法

采用帧间差分法,对图片新出现的中移动对象和固定对象进行识别,如果是动态的移动的区域性变化,则排除该作为图片中异常特征,如果是长期固定的变化特征,则作为图片中的异常特征。

3.1.4 图像边缘特征变化趋势分析

通过提取每帧图片中的边缘特征,对边缘特征的变化趋势进行分析,当图像边缘特征出现明显新增边缘时,则判定位图片中的异常特征。

3.2 非接触式红外测温技术

红外测温技术主要包括红外传感器测温和红外热成像。红外传感器技术是利用光电技术,通过前置传感器检测物体热辐射的红外线特定波段信号,将该信号转换成可读的温度数据。红外热成像技术是将红外传感器探测的信号转换成可供人类视觉分辨的图像和图形,通过对图像分析计算出局部温度值和温度分布情况。

该类技术的主要优势:该类测温技术均属于非接触式测温方式,相较于传统的接触式测温方案,具备安装及运维检修的便捷性,同时,不需要直接接触一次设备,对一次设备运行具有较高的安全可靠性。

3.3 超声波局部放电在线监测技术

超声波局部放电检测技术是通过超声压电传感器探测因为设备放电行为而产生的高频超声波分量,经后台信号处理模块分析和对特征量的比对,发现和捕捉异常的设备放电行为。目前这类技术已形成各种手持和便携超声波局放仪给电力巡检人员配备,并广泛应用于电力设备巡检应用中。

目前已部署的手持检测设备,针对不同设备的特定检测缺乏一体化的在线实时探测系统,无法实现对检测数据进行趋势性分析,因此,局放在线检测技术将是今后在高特一次设备检测中的一项重要技术手段,目前,已经有部分生产厂商和电力公司开始试点应用局放在线监测装置技术,通过该技术在本论文中的应用将能够有效实现对设备绝缘性的检测。

4 系统设计

4.1 系统总体结构设计

故障预测在线诊断分析系统的总体架构自低向上分为:前端采集子系统、站端后台分析子系统、视频存储子系统和展示子系统四个部分。

前端采集子系统实时采集视频、温度、高频信号等数据,并经过前端数字化预处理,传递到站端后台分析子系统。站端后台分析子系统根据算法对采集的各项数据进行分析处理,在存储历史数据的同时向展示子系统实时传输分析结果。视频存储子系统负责存储前端采集子系统采集的视频数据。

4.2 系统网络结构设计

站端层中包括了前端数据采集子系统和站端后台分析子系统。每组三相电抗器部署1个前端数据采集子系统,多个前端采集子系统之间通过站端局域网与站端后台分析子系统互联。每个前端数据采集子系统包括了:9个红外测温传感器(每个电抗器部署3个)、3个超声压电传感器(每个电抗器1个)、3个高帧率红外夜视摄像头(每个电抗器1个)、1个信号数据放大器、1个信号数据预处理装置。每个站端后台分析子系统由运行着分析软件的分布式刀片服务器组成。

5 结论

基于干式电抗器故障预测的诊断分析,更加快捷的发现设备潜在问题,能够实现对设备的状态检修。如果能在设备故障早期或故障前发现问题设备,结合特高压变电站的不同现象特点,可及时隔离问题设备,有效控制问题设备的影响面,同时针对轻度损坏设备可通维修过再利用,达到提高运检效率、降低运检工作量和运维成本的目的。

参考文献

[1]何丽.某500kV变电站35kV干式电抗器故障分析与处理[J].广东科技,2014(24):66+62.

[2]李海亮.500kV变电站干式电抗器故障及解决措施分析[J].广东科技,2012(03):90+92.

作者单位

国网江苏省电力公司检修分公司 江苏省南京市 211000endprint