基于ZigBee技术的避雷器泄漏电流监测系统设计

宋鑫源

（云南电网有限责任公司文山供电局，云南 文山 663000）

0 引 言

避雷器是电力系统中十分重要的安全运行保障设备，其状态会对整个电网的安全稳定运行产生影响。在变电站中，避雷器在线监测设备被广泛应用，其最大的优势是不需要为其提供电源，同时能够实现对全电流和雷击次数的准确读数[1]。随着科技的快速发展，变电站也进行了多次大规模的智能化建设和改造，因此传统避雷器及其配套的监测设备在实际应用中存在的弊端也逐渐显现[2]。例如，目前的检测方法都是以全流法为基础，这种检测方法虽然简洁明了，但是不能精确反映避雷器的运行情况；由于不具备网络的传送条件，因此不能进行远距离传送，也不能实时监控和数据共享；需要人工操作的方式完成变电站现场的抄表，且抄表间隔时间较长，无法及时发现故障问题。在当前大多数变电站中，避雷器通常已经使用了较长时间，在变电运行中，避雷器由于阀片老化和电气性能降低等，极易发生爆炸事故，对其安全运行会造成极大威胁[3]。针对此问题，为实现避雷器的安全使用，充分发挥其安全作用，本文将结合ZigBee 技术，开展对避雷器泄漏电流监测系统的设计研究。

1 监测系统框架结构设计

本文设计的监测系统在避雷器运行过程中将接地电流作为取样装置的电源，将泄漏电流参数的数值大小转变为光脉冲频率，能够对避雷器的泄漏电流事故问题进行及时监测[4]。避雷器泄漏电流监测系统的框架结构如图1 所示。

图1 避雷器泄漏电流监测系统的框架结构

在监测过程中，为实现对避雷器泄漏电量的测定、在传输中的无源采样以及监测数据的远程传输等，设计的监测系统如图1 所示。从图1 可以看出，避雷器的全部电流通过电流采样装置，能把小电流的变化量转化为与电流幅值成比例的光学信号，然后通过一根纤维将其送到接收变换装置，经过接收变换电路，由CPU 对光学信号进行处理，然后通过一个RS485 串行总线将其送到显示报警和微型计算机[5]。该计算机系统可以显示、打印所有避雷器的操作数据和历史数据，还可以充当供电局内部局域网的工作站，各个功能部门可以通过局域网和调度终端，查询操作过程中避雷器泄漏电流的实时数据和历史状况。

2 系统硬件选型设计

结合上述构建的监测系统基本框架，电流传感器可以实现对电流的取样。根据监测系统的运行条件，本文选择将型号为GMC-ICP41 的电流传感器作为系统的电流取样装置。该型号电流传感器的监测精度为0.1%；电流范围为4 ～40 A；带宽为直流15 ～400 Hz；输出信号为电流/电压信号；工作温度为-25 ～+85 ℃；响应时间小于1 μs；额定电流为500 A；安装方式为螺钉固定安装。将该型号电流传感器与每个避雷器进行连接。在此基础上，设计了一种用于测量避雷器漏电电流、电阻电流以及雷击次数的传感器。利用无线通信技术，收集各传感器的信息，再将这些信息发送到避雷器监控的智能电子设备（Intelligent Electronic Device，IED）。避雷器在线监测传感器能够有效监控观测数据，及时对避雷器的内部问题进行判定，从而防止避雷器出现爆炸现象[6]。除此之外，该型号传感器中应用了低功耗的电子部件和智能节点技术，可以实现持续2 年的不间断运行，并且不需要监测人员频繁更换设备，为监测提供便利条件。

避雷器全电流信号的采集和处理需要结合ZigBee技术，因此在系统硬件的设计中，需要对ZigBee 芯片进行合理选择。选用MC46540 型号ZigBee 芯片，电压为2.0 ～3.6 V；微控制器为增强型C8040；随机存取存储器（Random-Access Memory，RAM）为8 KB 静态随机存取存储器（Static Random-Access Memory，SRAM），4 KB Data； 支 持ZigBee04/06/SimpliciTI；接收灵敏度为-90 dBm；输出功率为4.5 dBm；工作电流RX 为27 mA，TX 为25 mA。

3 基于ZigBee 技术的避雷器全电流信号采集与处理

一般采集电流信号会转化为采集电压的方式，也就是在MOA 计数器电路前端特定位置，加上一个高精度和大功率的电阻，在其两端采集电压，通过电流与电压的正比关系，可以反映同一相的全电流。在计数器电路的前端稳压电路中，假设存在一个高精度、高功率的电阻R1。通过采集R1两端的电压实现避雷器全电流的采集。已有电路的探测电流为弱信号，需要进行放大处理，但弱信号自身的起伏、背景及放大器的噪音等因素会使其在实际应用中存在一定的局限性。处理这种信号，需要放大、滤波后才能够实现对信号的探测[7]。在滤波前需要对信号进行归一化处理，其公式可表示为

式中：ρx(t)为归一化处理后的信号；Rx(t)为相关性函数；Rx(0)为归一化处理前信号。用自相关性函数区分开噪声分量和有用分量后，噪声中可能会存在部分有用信号，以此对部分噪声信号进行平滑滤波处理。SG 滤波器对信号的平滑去噪具有良好的效果，引入SG 平滑滤波实现对信号的处理。针对所探测到的弱电流信号，利用一种高精度的电阻器对其进行电流和电压的转换，并将转换后的信号传输到一个低二阶有源低通滤波器中。滤波后的信号送至MC46540 型号ZigBee 芯片的A/D 转换端口。系统自动识别网关节点ZigBee 发布监测中心的控制命令后，开始对避雷器泄漏电流进行在线监测。

4 避雷器泄漏电流在线监测

结合量子粒子群算法，对避雷器进行在线监测，先确定避雷器泄漏电流在线监测目标函数，将避雷器的数学模型简化为一种非线性并联电容器，其漏电流可用公式表达为

式中：ix为避雷器泄漏电流；ir为流过非线性电阻阻性泄漏电流；ic为晶粒边缘电容中的电容电流。随着避雷器的不断老化，阻性电流分量会逐渐增加。阻性泄漏电流的计算公式可表示为

式中：k、α为非线性系数；u为电压。随着避雷器的不断老化，k值会逐渐增加，而α值会逐渐减小，因此可用2 个非线性系数表示阻性电流的变化情况。监测过程需要对监测数值与避雷器正常运行时的参数作对比，并计算求解其差值平方和χ。χ 的计算公式可表示为

式中：∆t为采样间隔时间；N为采样数据点个数；im为实际测量得到的避雷器泄漏电流。将上述公式作为目标函数，利用量子粒子群算法对非线性参数进行求解，根据求解的参数结果判断避雷器是否存在泄漏电流。

5 对比实验

通过上述论述，完成了对监测系统在硬件方面和软件方面的设计，为验证新的监测系统是否具备实际应用可行性，以及监测结果是否优于现有监测系统，设计如下对比实验。

将基于改进经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法的监测系统和基于时频分析法的监测系统分别作为对照I 组和对照II 组，将基于ZigBee 技术的监测系统作为实验组。利用3 种监测系统对某变电站中的避雷器进行监测，以判定变电站是否存在泄漏电流问题。该变电站中使用的避雷器型号为HY5WS-17，温度范围为-40 ～+40℃；电压为10 ～35 kV；冲击耐受为40 kA；海报高度不超过2 000 m；最大风速不超过35 m/s。该型号避雷器具备发电距离大、不惧水以及耐污等优势。为对比3 种监测系统监测精度，选择将系统监测结果与实际值之间的相对误差作为评价指标，相对误差值越大，则监测精度越小；相对误差值越小，则监测精度越大。相对误差的计算公式可表示为

式中：ε为相对误差；σ为绝对误差，可通过实际值与监测数值相减取绝对值得出；m表示实际值。3 种监测系统同一时刻对上述HY5WS-17 型号避雷器的泄漏电流进行监测，人为设置在20 s 时刻出现泄漏电流，且泄漏电流逐渐增加。基于该条件下完成实验，并将实验结果记录，如表1 所示。

表1 3 种监测系统监测结果记录表

从表1 数据可知，实验组监测结果的ε值均控制在0.001 1 ～0.001 3，说明监测结果和实际值之间相差极小，而对照I 组和对照II 组监测结果的ε值控制在0.012 ～0.016，说明监测结果与实际值之间相差较大。因此，通过上述实验证明，本文提出的基于ZigBee 技术的监测系统对避雷器泄漏电流的监测精度极高，可以为避雷器运行安全提供保障，确保第一时间发现避雷器的泄漏问题，从而降低损失。

6 结 论

基于ZigBee 技术的应用优势，分别从理论和实践2 个方面实现对避雷器泄漏电流监测系统的设计。避雷器作为电力系统的重要设备，在确保电力系统运行安全性和稳定性的同时，其自身的运动状况也在不断劣化和老化。因此，本文研究对提升避雷器的安全性以及变电站整体运行的安全具有十分重要的意义。由于避雷器内部结构十分复杂，因此监测得到的结果具有一定局限性，在后续的研究中可以对避雷器的等效模型进行深入研究，为避雷器泄漏电流的监测奠定基础。