引言

當前分布式監(jiān)測系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、網(wǎng)絡通信系統(tǒng)等分布式系統(tǒng)的大量應用,致使設備維護成本上升,偶發(fā)性故障恢復時間不及時,實時狀態(tài)檢測相比集中控制系統(tǒng)的成本大幅增加且時效性不強。因此,企業(yè)需要大量維護人員定期巡檢維護電力設備,以保障設備的正常運行。對用電設備的周期性人工檢測,在一定程度上減小了因電力系統(tǒng)故障而導致的分布式系統(tǒng)異常的發(fā)生概率,但是需要耗費大量的人力物力進行電力設備的停電檢測,并且在停電檢修過程中,分布式系統(tǒng)一般處于不工作狀態(tài),嚴重影響了分布式系統(tǒng)的實時性。此外,斷電狀態(tài)下系統(tǒng)的各方面參數(shù)與實際運行時存在較大的不一致性,很難對分布式系統(tǒng)的設備電力故障進行及時報警。有效檢測和診斷電力設備故障,提高電力設備的穩(wěn)定運行能力,保障電力網(wǎng)絡的暢通,研究電力設備的損傷檢測方法,對于保障電力設備網(wǎng)絡的安全穩(wěn)定運行具有重要意義。本文以智慧電箱為基礎,運用大數(shù)據(jù)分析手段,提出了一種基于網(wǎng)絡的電力設備實時監(jiān)測系統(tǒng),可以有效預測設備故障,提前進行設備的檢修工作。

文獻提出了一種基于幅頻特性特征量的電力設備檢測方法,提高了電力設備檢測的準確性,但是計算量較大,時效性不強。文獻介紹了基于改進關聯(lián)規(guī)則特征分析方法的故障檢測方法,但是該方法在故障特征量的提取過程中,對原始數(shù)據(jù)的特征值損傷較大,誤差較高。文獻介紹了基于相空間重構的電力設備損傷檢測模型,根據(jù)設備的損傷信號等形成一個信號波束,得到電力設備損傷信號的指向性特征,該方法同樣存在精度較差的問題。

1電力設備監(jiān)測系統(tǒng)網(wǎng)絡結(jié)構

電力設備監(jiān)測系統(tǒng)分為3層:設備端、服務器及PC端。智慧電箱作為設備端進行數(shù)據(jù)采集,執(zhí)行分閘或合閘命令以及監(jiān)測數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)服務器對智慧電箱上傳的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)進行實時數(shù)據(jù)處理、顯示或轉(zhuǎn)發(fā)給主控室PC端:PC端用于對電箱進行遠程控制和用電設備的實時監(jiān)控。如圖1所示,本系統(tǒng)與網(wǎng)管型環(huán)網(wǎng)交換機結(jié)合后,利用光纖環(huán)形網(wǎng)絡建立比現(xiàn)在單向網(wǎng)絡更加安全的通信鏈路,不會因為系統(tǒng)某一方向光纖斷連,造成設備數(shù)據(jù)丟失,且系統(tǒng)會實時監(jiān)測網(wǎng)絡狀態(tài),如果單一方向光纖故障,設備會通過另外的數(shù)據(jù)鏈路發(fā)送數(shù)據(jù)并報警,提示及時維護。

2智慧電箱

電力設備監(jiān)控系統(tǒng)的功能基本為設備功能巡查以及監(jiān)

圖1網(wǎng)管型環(huán)網(wǎng)結(jié)構

控故障報警。根據(jù)數(shù)據(jù)分析,電弧火災、控制器高溫死機、持續(xù)性電弧故障占電力設備故障的9成以上,其他還有線路故障、人為總閘斷電等人為故障?；诰W(wǎng)絡的電力設備監(jiān)測系統(tǒng)以智慧電箱為基礎,為設備提供動力電源的同時,實現(xiàn)設備用電狀態(tài)的在線監(jiān)控,可以實時監(jiān)測設備電壓、電流、功率、溫濕度,實現(xiàn)電箱門控監(jiān)測以及遠程合分閘、重啟設備等功能,大量節(jié)省了維護費用。智慧電箱控制器預留接口,可以為用戶對接特定設備。在高速監(jiān)控系統(tǒng)、機房動力環(huán)控系統(tǒng)、通信基站機房系統(tǒng)、森林防火系統(tǒng)等場景中應用較為廣泛。

相較于傳統(tǒng)電箱,智慧電箱設計增加了主控器、操縱器、充電器和蓄電池4個功能模塊,以實現(xiàn)在斷電、跳閘等特殊情況下的遠程監(jiān)控,如圖2所示。

圖2智慧電箱結(jié)構

以智慧電箱作為網(wǎng)絡終端,實現(xiàn)對用電設備的健康狀態(tài)實時在線監(jiān)測,不必為每個用電設備安裝電力故障監(jiān)測模塊,節(jié)約成本的同時,模塊化的智慧電箱集成系統(tǒng)簡化了安裝步驟,便于管理維護。如圖3所示,智慧電箱直接與分布式電力監(jiān)控系統(tǒng)、分布式用電設備、設備信息采集終端連接,為設備提供電能的同時對設備進行實時監(jiān)控。

3電力設備故障的大數(shù)據(jù)分析

傳統(tǒng)方法中,對電力設備損傷的檢測方法主要有基于圖像處理技術的電力設備損傷檢測法、基于信號處理技術的電力設備損傷檢測法,以及基于大數(shù)據(jù)分析技術的電力設備損傷檢測法等。上述兒種檢測故障方法主要是對電力設備發(fā)生故障時的圖像信息、電磁干擾信號信息、電力載波信號等信息的綜合分析,最終確定用電設備的故障發(fā)生點、故障現(xiàn)象及原因。但是以上方法都存在誤判或錯判現(xiàn)象,例如繼電器開合閘時產(chǎn)生的接觸電弧與設備故障時產(chǎn)生的擾動信號特征量相似。基于上述問題,對智慧電箱采集的設備狀態(tài)信息進行大數(shù)據(jù)處理,根據(jù)設備用電特性來實時分析預測電力設備的健康狀態(tài)。

首先,對故障設備的電壓電流信號進行采集,運用小波分解技術對故障信號進行特征量提取,運用數(shù)據(jù)挖掘技術對采集的數(shù)據(jù)信號進行大數(shù)據(jù)處理。離散小波分解算法對采樣信號進行單層分解,提取高頻特征分量公式為:

式中,x(t）為原始采樣信號,w(t）為小波母函數(shù)。

離散小波就是將小波母函數(shù)在時間尺度和縮放尺度上進行二進制處理,是一種可變頻率形狀的局部信號處理方法。小波分解過程如圖4所示。

圖4小波分解過程

然后,對原始信號進行n層分解,本文中主要采用db10小波對波形進行單層分解,進而提取出高頻分量。圖4中CAn為近似信號,CDn為細節(jié)信號,也就是高頻噪聲信號。對電力設備發(fā)生電弧故障時的電壓特征波形進行單層分解后提取其高頻分量CD1,如圖5(b）所示,可以發(fā)現(xiàn)其頻率較高。對高頻分量幅值進行絕對值積分:

最后,根據(jù)以上處理方法對多組數(shù)據(jù)進行處理,形成數(shù)據(jù)組,運用數(shù)據(jù)挖掘的方法進行閾值整定。統(tǒng)計數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)處理過程中不斷迭代更新。如圖5(c）所示,經(jīng)過20次數(shù)據(jù)迭代處理后,形成了正常數(shù)據(jù)集群和故障數(shù)據(jù)集群,兩個集群分界明顯,可以整定清晰的判斷閾值。

4結(jié)語

根據(jù)實驗和仿真,以智慧電箱為基礎的電力設備監(jiān)控系統(tǒng)具有網(wǎng)絡抗干擾強、環(huán)網(wǎng)網(wǎng)絡故障自動檢測等特點。在數(shù)據(jù)服務器端,采用小波變換算法和大數(shù)據(jù)統(tǒng)計學方法進行閾值整定,在電力設備故障檢測過程中具有準確率高、檢測性能較好的特點。該方法在電力設備檢測過程中具有重要意義。