基于大数据平台的红外专家系统在智能变电设备中的诊断

赵柏翔，关焕新，吴 迪，杨 柏

（沈阳工程学院 a.研究生部；b.新能源学院，辽宁 沈阳 110136）

随着中国经济的发展，国内电网规模不断扩大，智能变电设备作为一种新兴的高科技变电设备，从2009年开始得到大规模发展。由于智能变电设备在企业投资中占比极高，也是电力系统最昂贵和关键的部分之一，其安全稳定运行的重要性不言而喻。

本文借鉴了红外测温装置在变压器故障诊断中的应用。红外测温作为一种广泛使用的温度测量方法，其在特殊情况下能够对温度进行准确测量，而且红外测温可以充分利用智能变电设备自动化程度高，工作环境适宜的优点，依靠基于平台多红外装置的联动技术［1-2］，建立以设备内大数据平台为核心的，能够实现故障预警、监控、分析，甚至自我修复的红外专家系统。该系统与传统变电设备相比，由于加入大数据平台分析，极大地提高了智能变电设备的故障识别率，监测速度也明显加快。因此，具有很高的理论应用价值和监测应用价值［3］。

1 红外专家系统原理结构与应用

温度监测是电力设备最主要的检测手段之一，与电压检测和电流检测相辅相成。温度的变化往往代表设备的运行情况，温度的突然升高或降低一般表示设备发生了故障，利用红外温差比较法评定温度故障情况，根据设备可以承受的最大温度为依据进行判定，比较适合在电流致热型设备中使用［4］。比较法红外温差定义为

式中，T2表示正常测点温度；T1表示发热测点温度；T0表示环境温度。

1.1 红外专家系统原理及应用流程

红外线的本质是一种电磁波，能够接收0.76～1 mm波长的电磁波。在绝对零度以上时，分子间的作用会产生电磁波，红外测温器扫面就会产生热感应图像，从而实现对被测对象表面温度的测量。红外测温装置有诸多优点：

1）避免类似于传统温度计与表面直接接触，既保护了装置，又确保测温仪器的安全；

2）红外装置测温范围大，既可以测量高达几千摄氏度的火焰外焰温度，也可以测量液氮等极低温度；

3）红外装置反应灵敏，温度测量准确。红外测温装置的缺点是容易受到环境的影响。

红外专家系统是一种基于红外测温装置对物体表面温度的数据加以分析整合的系统，也是数据输入与设备内的智能体系相连的专家系统。在智能变电装置中它可以建立以模块为单元的红外测温装置体系，自动感受温度的变化，利用红外测温装置获取各模块的温度测量情况，分析温度变化是否在可行的阈值内，最终得到结论。超出阈值则往往代表故障发生，会对设备产生不良影响。本系统应用在变电装置上，能够将同一类别的故障进行整合，确保故障判断的准确性，甚至在技术可行的条件下，对故障原因进行分析，并利用自动调节系统的闭环反馈机制实现自我修复。红外专家系统在线监测的基本流程如图1所示。

图1 在线监测的基本流程

1.2 红外成像装置

红外成像设备可以分为光机扫描和非扫描两种类型，原理也各不相同。光机扫描型是依靠光机扫描器对物质进行结构上的侦测，其优点是能够生成被测物体的二维图像，能够较完整地到反映物体的真实结构，缺点是成本高昂，广泛应用于军工和高新产业，前景宽广，待技术成熟后会大量应用于生活中。而非扫描型采用探测器组，探测表面和探测器成对应关系。近年来，其技术应用更为深入，将探测器装备设计为列阵形式。以光伏集成电路为例，其大规模地使用极大推动了集成电路技术，带动了与之相关的材料学和建造学的发展。

红外成像装置的核心是热释电摄像装置，组成材料也是热释电材质，利用电子扫描代替光扫描，这不仅简化了设备的制造，降低了成本，而且减少了能耗，不用像光扫描仪那样频繁制冷。红外成像装置主要包括红外热电视和红外热成像仪。红外热电视结构如图2所示。

图2 红外热电视结构

1.3 红外热电视原理

红外热电视装置运行原理是利用红外测温装置测量以互感器为主的设备表面温度的变化。根据温度变化导致红外辐射成像变化进而分析与监测互感器的运行状况。若发生故障，则由本系统结合大数据平台分析故障类型，给出可能导致故障的原因以及如何处理该故障的建议等等。

红外热电视是一种把物体表面的热辐射转化为图像信号的装置，其原理为输出信号的电流与物体表面温度成正比，即：

热电视的信息传递基础是热电视摄像头(PEV)，温度测量的核心是待测物体的表面温度是测量的核心。热电视温度成像只有在红外线辐射周期性变化的情况下才会体现，否则将不会成像。因此，调制热电视使其能够成像是关键。

若能将温度信号的变化进行实时监测并以红外成像方式展现，就可以判断变电设备是否正常运行，尤其是实现对电力互感器的运行状况的在线监测，这是该设计可以实现的前提。

红外热电视在性能指标和方便程度上虽不如热像仪，但它具有在常温下工作且不需要制冷的特点，结构与热像仪相比具有更加简单、成本更低、使用和维修均很方便的优点。这些优点促使红外热电视在红外诊断领域中得到广泛应用。从节约成本与方便性方面考虑，该设计采用红外热电视成像技术。

2 红外专家系统在智能变电设备中的应用

2.1 智能变电设备与传统变电设备的区别

图3 传统变电设备结构

传统变电设备如图3所示。由于早期建造时没有规范的形式，在监控、保护、远程动作和数据收集的结合上协调性很差，而信息的采集主要依靠电磁传导和电流电压的互感完成，各个电力元件相互独立，构成集成体的可能性很小，信息的传递与共享难以实现。红外系统虽然可以应用，但仅仅局限于小范围的收集数据，监测手段往往以人工收集为主，难以实现智能化。因此，故障分析检测的能力薄弱，而智能变电设备不仅打破了设备内信息难以建立统一集合的僵局，更是将测量信息依附于大数据平台，开创了全新的监测与控制方式，为分析判断找到了新的模式，如图4所示。

图4 智能变电设备结构

2.2 智能变电设备中的平台化红外专家系统

本文将大数据平台的红外专家系统应用到智能变电设备的故障检测系统中，将其融合为一套完整体系，监控系统如图5所示。根据协议IEC61850，将智能变电设备的整体结构分为3个设备层［3］，包括过程层、间隔层和设备内控制层。过程层是变电设备的根基，它将信息向上一级传递，结构上包含电流互感器、电压互感器、变压器、隔离开关等附属终端的信息化设备。因此，没有过程层就没有智能变电设备的上层结构。过程层的基本信息要求具有可确定性、实时性和合并性。采样值传输是将间隔层和设备内控制层链接的重要方法，同时信息的最大传输点在电子式互感器的保护和协调，在采样值的输送时，准确性与及时性是关键。根据IEC61850标准，采样值需要光纤传导，间隔层连接方式不再是与合并元件相连，而是在控制层的交换机上得到采样的信号，目前的设备内连接方式还是点对点链接，在一些信息化区域能够实现点线对应关系，链接保证设备内同步，由保护装置提供监测。为应对变电设备的突发现象，GOOSE可以为ISO/IEC8802-3建立桥梁，它能够保证设备内间隔层与控制层信息快速传递，缺点是传递信息量不足，若发生紧急故障，GOOSE可以应用于跳闸保护，实时性远高于同类的非嵌入式系统，报文延迟可以控制在3 ms内。

图5 智能变电设备一体化监控系统

2.3 大数据平台的建立与监控

为了提高故障判断的准确率，在智能变电设备中应用大数据平台，在红外专家系统大数据平台的基础上实现一体化监控，包括智能操作票和倒闸。为保证控制设备的安全稳定，需利用电能量采集、备用设备自投运、过滤故障波形等方法实现设备信息与调度的互动，完成智能变电设备综合优化管理，对设备全寿命实现监测。为了获得更高效、更安全、更稳定的数据，监控系统也可以支持信息的综合处理，满足智能变电设备的快速稳定操作，对外提供IEC61850服务接口，实现用户之间的远程监控与相互协调。

设备内统一大数据平台是智能电网实现信息快速传递和分享的基础，此数据平台不仅能保证截面信息的唯一性与一致性，还可以将设备内信息构成网络，是实现横向与纵向的全面覆盖的电网信息数据库。大数据平台下的全景数据平台如图6所示，它是实现智能变电设备在不同状态下采集数据、处理图像、检查设备运行情况的工具。它能够完成数据的品质处理和接口的访问规范，为智能化的应用提供必要的数据信息的技术支持，同时利用过程层的综合设备状态，实现在不同状态下的数据采集，完成设备在动态、稳态、暂态下的监控，以IEC61850标准实现对数据的统一管理、建模，并以此建立一个综合性的设备内数据平台。

图6 全景数据平台结构

一体化监控则是以平台为基础建设的，测量数据可以在SCADA/EMS上体现，为电网提供频率振荡分析、故障检测、动态状态监测、Web网络安全监管技术，为变电设备的运行提供技术参考，同时还可以提升大数据平台的信息交换与共享的能力，为提高智能变电设备信息反馈的可靠性与即时性打下深厚的根基［5］。

监控系统如图7所示，一般分为两个区域，称为安全Ⅰ区和安全Ⅱ区。Ⅰ区负责监控主要设备的运行和电网整体情况，防止大事故发生，将运行数据储存到数据库以便为后续检查提供支持。安全Ⅰ区采用直接获取与传达的方式传递数据信息，在必要的时刻还可以浏览数据，检查运行情况。安全Ⅱ区是一种综合联系变电线路，为主要运行设备和辅助设备提供通信功能的装置，不仅能够传递有关电力设备运行的信号，还可以应用此信息在电源、安全防护、消防、环保等方面提供技术支持，也可以提供远程服务与浏览功能。

图7 智能变电设备自动化监控体系

2.4 基于平台的红外测温仪的联动技术

基于平台的智能变电设备红外测温专家系统，是以单测温为基础，建立多元集中式的监控系统，并在智能变电设备中运用专家报警系统。若现场发生故障，可以将测温数据输入平台系统，实现故障的位置检测，该系统如图8所示。

图8 基于平台的多红外测温网络

智能联动系统主要由红外测温服务器、专家系统数据库、测温中央系统、数据处理平台和报警系统构成。后台监控的专家系统会根据在线获得报警源，把分析结果送到测温服务器，根据温度中的分析计算方法进行处理，再将处理结果通过视频服务器发布命令进行联动监视［6］。

2.5 基于平台的红外专家系统在智能变电设备中的应用方法

红外专家系统在传统变电设备中的应用有许多成功的案例，将红外专家系统与智能变电设备的大数据平台结合并应用是关键。先通过红外测温装置测取温度作为历史数据，得到电流互感器与电压互感器的常规运行状态，以此推断出电子互感器的平均值和常规电流电压互感器的数值。专家系统的显示屏上会出现许多窗口，将其进行编程，窗口的问答是一个无限循环的提问过程，通过不断地调阅历史数据，用程序图得到潜在的数据变化规律，这个循环直到得到合适的问题答案才会停止，而后将问题答案进行验证并得到合适的数值，求得平均值，计算方法如下：

平均值为

根据国家电网智能变电设备自动化系统技术规范，模拟量的测量误差要小于等于0.5%，一次设备变比为2 400：1，计算得到阀值为12 A。通过比较阀值与平均值的大小，由数据库中的电压电流传感器获得的数值得到设备运行的动态趋势，并根据趋势推断出设备的实际运行情况，然后进行全面评估，以便利用红外检测系统得到设备运行情况。电子互感器均值为X1，常规互感器均值X2，专家库如表1所示。

表1 专家库

3 算例分析

图9为变电设备变电装置的一部分，包含4段母线、7段支线和9个DL。为验证基于大数据平台的红外专家系统对智能变电设备故障诊断状况相比于传统红外检测在变电设备中是否存在诊断率与诊断效果提升，进行仿真实验。利用红外测温装置对主要元件进行测温并得到测量数据，多次测试后取均值，以推断出元件温度均值，此时专家系统会弹出多个问答窗口，进行编程，将推断数据输入到大数据平台进行比较，判断测量结果是否超过阈值。本次仿真在装置中设置5组故障对照，如图10所示，识别结果如表2所示。

图9 某变电设备部分变电装置

图10 故障率对比

在图10中下面的折线为大数据平台监测的故障率，上面的线为传统检测的故障率。

表2中，测试编号2～5从少量故障点逐渐增加到多故障甚至全故障，试验结果表明传统的红外测温装置虽然有操作简单的优势，但与大数据平台为基础的红外专家系统相比诊断率较低。两种测试手段结果说明，大数据平台能够更为精准的确定点。以第5组试验的传统红外检测系统未检测出的9DL做故障的定性分析，基于大数据平台的红外专家系统诊断结果为元件的一次温场分布异常，怀疑套管内部局部过热，热像图特征及分析为A相、B相套管温场分布不均，与C相同位置最大温差4.4 K，升高座温度基本相同。在知识库中搜索到形成此规则的知识为“三相套管温场分析基本均匀，最大相间同位置温差上、中、下部分别为0.4 K、0.7 K、0.9 K”，专家系统推断出套管是被外部热源加热。现场调查证实为互感器的热气流随变化的风向加热了套管局部区域。

表2 变电装置故障定位结果

图11 220 kV互感器红外成像

图12 220 kV互感器结构松动成像

图11和图12为红外成像图，根据红外专家系统的检测，此次判断结果为电子互感器的插件松动导致电流激增，平台预警故障，可以从成像图中明显的看出温度的不同，靠近互感器的部分温度高，电容屏局部放电，专家系统根据数据库对比得到元件故障的指令，在生产过程中应当吸取教训。

4 结 论

本文提出利用基于大数据平台的红外测温装置对智能变电设备进行故障检测的方法，将红外监测理论建立在大数据平台上，收集红外测温点温度值，并对比数据库中的视频图像、历史数据、仿真模型等记录，采用仿真方式与传统红外测温检测故障方法相比，得出该方法检查故障的效率更高，实现了故障的定性分析，完全可以应用于智能变电设备的故障检测中，同时为配电网中其他大型装置的监测提供借鉴作用。