开关柜母排多点面阵测温与温升异常辨识方法

王志磊, 缪希仁, 张志锋, 2, 庄胜斌

(1. 福州大学电气工程与自动化学院, 福建 福州 350108; 2. 西门子(中国)有限公司广州分公司, 广东 广州 510665)

0 引言

高压开关柜长期处在高电压大电流强磁场环境下, 材料性能易老化, 接触电阻增大且加剧发热时有发生, 最终导致设备烧毁而酿成事故[1]. 定期停机检修在一定程度上可消除安全隐患, 但其周期长且具有一定的危险性[2]. 因此, 在线监测与故障诊断已成为保障开关柜正常运行的关键手段[3].

高压开关柜在线温度监测主要有光纤测温法[4]、 红外测温法[5-7]、 声表面波测温法[8]、 热电偶法[9]和电子式测温法[10]. 除红外测温法外, 其余测温方法所采集的温度数据均为待测点数据, 其信息挖掘潜力低, 无法满足故障诊断的数据深度需要. 而且, 这些方法多为单一传感器测温方式, 难以全面准确地识别开关柜过热故障. 多点传感器检测技术[11]解决了单一传感器信息存在的低可靠性问题. 文献[12]具体讨论基于数据融合的故障诊断算法, 搭建出一套基于多点传感检测技术的故障监测系统框架. 文献[13]从数据之间的关联性出发, 提出基于多点传感数据相关性分析的设备故障在线检测方法, 并通过火电厂现场数据验证算法的有效性. 文献[14]以多源异构数据融合为技术背景, 建立变压器故障诊断模型, 实现变压器故障性质判定与故障定位. 多点传感器检测技术在高压开关柜领域的应用基本集中在状态评估方面, 对具体结构或单个特性的故障诊断及状态评估暂未见报道.

高压开关柜电缆室结构复杂, 依靠母排与电缆连接处点温度数据无法准确识别故障类型, 需要多角度对开关柜母排及其与电缆连接处进行温度数据采集. 但高分辨率红外热成像仪因成本和算力需求高, 无法在开关柜中进行多点方案布置. 为此, 本研究从多点传感器检测技术出发, 提出基于低分辨率、 多源温度传感的开关柜电缆室母排与电缆连接处状态监测方法. 利用区域匹配与阈值法实现过热区域的定位分割, 建立基于k最近邻(knearest neighbors, KNN)算法的故障辨识模型, 并对现场实验数据进行模型参数优化, 以有效实现开关柜电缆室母排与电缆连接处温升异常故障辨识.

1 异常温升产生机理

高压开关柜特殊的封闭式结构和大电流强磁场的运行环境, 使柜内散热条件较差而积聚热量较多, 长期高温运行将引起柜内设备机械性能下降、 绝缘老化, 进而导致严重的过热故障, 并发生电力事故. 因此, 了解母排正常发热机理及异常故障的成因, 对其工作状态进行监测具有重要意义. 10 kV高压开关柜母排主要使用硬铜母排(TMY), 同一电压等级的开关柜因负载标准差异而选用不同规格的铜排, 采用TMY-40×4型号铜排作为实验母排, 其标准载流量为600 A.

首先, 电阻损耗发热通常由电流的热效应产生. 根据焦耳定律[15]可知, 对密闭的高压开关柜而言, 在单位时间散热量一定的条件下, 开关柜母排的温度将随着电流的升高不断提升. 正常运行时, 开关柜的发热量与散热量趋于动态平衡, 具有稳定的温度状态.

涡流损耗[16]发热同样不可忽略, 特别是高压大电流环境下, 其母排涡流损耗发热导致的温升异常明显. 开关柜母排涡流损耗通常指母排在时变电磁场作用下产生的电流所导致的能量损耗. 在高压开关柜电缆室中, 涡流损耗发热一般导致三相平行铜排中, 中间相母排与电缆总体温度最高.

开关柜母排过热故障主要有: 螺栓松动过热故障、 母排与电缆连接处过载过热故障、 母排劣化过热故障、 电缆规格不匹配过热故障等4种, 其过热故障特征如表1所示.

表1 过热故障温度特征Tab.1 Overheating fault temperature characteristics

2 异常温升故障辨识方案设计

2.1 母排多点面阵测温系统设计

低分辨率面阵温度传感器的面阵传感器视场与其主轴线相关. 当温差电堆接收到50%的辐射信号时, 所有该辐射信号的辐射源形成的区域即为视场的大小; 当测温对象完全覆盖视场时, 测温准确率最高. 视场概念如图1所示. 图中, 被测物体测温面最大长度(L)与传感器测量距离(D)之间满足

图1 视场概念示意图Fig.1 Concept diagram of field of view

(1)

其中:Ψ为传感器较大视场角, 本研究采用110°×75°视场版本, 即Ψ为110°.

结合开关柜母排及其与电缆连接处的尺寸L为457 mm, 由式(1)可得,D>160 mm. 利用3个红外阵列传感器在3个不同方向上进行温度状态监测, 其测温装置安装点及对应视场如图2所示, A、 B、 C三视场分别对应侧视图、 主视图与俯视图.

图2 装置安装点及对应视场Fig.2 Installation point and corresponding field of view

多点传感系统温度采集主要由具有边缘计算功能的测温装置实现, 其由传感器模块、 ESP8266无线模块、 C8T6单片机模块和电源模块组成. 搭建基于多点传感的开关柜状态监测系统, 其硬件结构框架由图3所示. 为保证测温的准确性, 需确定合适反射率, 故对测温传感器进行反射率校准. 以热电偶温度传感器检测的温度值为参考标准, 其温度反射率校验结果如图4所示.

图3 测温系统硬件结构框架Fig.3 Temperature measurement system structure

图4 反射率效果对比Fig.4 Contrast of reflectivity effect

由图4可知, 反射率(η)为60%时, 母排与电缆等处的红外传感测温精度最高, 故将60%设为传感器模块默认反射率. 将温度采集装置固定于测温平台, 对电缆室母排通电并记录固定点的温度数据变化. 间隔5 min将母排温度提升5 ℃, 在30 min内测得7组数据, 将其与热电偶实测数据进行比对. 测试结果如图5所示, 其中:t表示温升测试时间;θ表示测量温度;δ表示相对误差.

图5 测温精度稳定性测试Fig.5 Temperature measurement accuracy stability test

测温前5 min传感器处于预热状态, 测温精度较低, 相对误差约为5%. 5 min后预热结束, 测温精度开始逐渐回升. 30 min后测温相对误差已保持在3%左右. 考虑到环境温湿度以及空气自然对流对红外测温的影响, 红外测温方式与热电偶测温必然存在一定的数据差异, 可针对环境因素进行算法修正以提高测温精度; 其次, 红外传感器存在开机预热效应, 实验数据采集控制应在系统启动4 min以后再进行. 综上所述, 对比实验表明, 该测温装置的精度及稳定性满足开关柜测温的硬件要求[17].

2.2 温升异常辨识算法

2.2.1温升异常区域提取算法

对于过热故障的判定主要有绝对温度阈值、 温升与相对温差法[18]、 同类比较法、 热谱图分析法[19]等方式. 本研究采用的故障诊断算法基于绝对温度与相对温差率进行设计. 绝对温度即监测设备所测得开关柜发热部位实时摄氏度, 相对温差率即安置于设备基本情况一致的两个对应测点之间的温差与其中较热点的温升之比的百分数[20]. 即

(2)

其中:ξ为相对温差率, 0 <ξ< 1;τ1与θ1为发热点的温升与温度;τ2与θ2为相对应标准测点的温升与温度;θ0表示环境参照物的表面温度.

对于不同设备, 故障判定标准不同. 采用相对温差法, 开关柜内母排与电缆连接处等设备的热缺陷判定阈值规定, 如表2所示. 由于测量误差所造成的综合值可能大于标准自身的数值, 易导致误判或漏判, 因此, 对于母排与电缆连接处这类电流致热型设备, 当温升小于10 ℃时, 相对温差的判据就不再适用.

表2 相对温差法判定阈值Tab.2 Relative temperature difference method to determine threshold

母排异常温升区域提取算法流程如图6所示.

图6 母排异常温升区域提取算法流程图 Fig.6 Flow chart of extraction algorithm for abnormal temperature rise area of busbar

接收温度数据后先计算区域内的最大值、 最小值和平均值等数据, 并判断其中最大值是否来自传感器异常采集, 判断标准为单元温度值是否远大于其周边阵列温度值. 若是, 则判断为异常数据, 将其用平均值替换后重新进行判定. 获取准确的最大值与相对温差判据, 以综合判定区域运行状态.

基于图像处理的过热区域边缘分割的算法原理主要有阈值分割、 区域分割、 边缘分割[21]3种. 基于灰度直方图的思路, 采用阈值化分割方法对过热区域进行边缘分割, 经过多次试验对比, 本研究以温度最大值的0.9作为过热区域阈值. 测温传感器安装位置与角度存在一定误差, 因此, 划分异常温升区域需考虑裕度, 即当重合像素点数量大于过热区域像素点数量的80%时, 可判定该子区域所监测的设备存在过热故障.

2.2.2温升异常分类算法

多点温度传感检测拟采用数据融合方法中的特征层融合, 对开关柜母排及其与电缆连接处进行多点温度数据采集后, 将温度数据进行特征提取并加以特征层融合, 最终实现高压开关柜电缆室母排与电缆连接处运行状态和过热故障类型识别.

采用KNN分类算法实现温升异常辨识算法搭建, 实现开关柜母排及其与电缆连接处过热故障的准确识别分类. 对于一个需要预测的输入向量x, 仅需在训练数据集中寻找k个与向量x最近的向量集合, 将x的类别预测为k个样本中类别数最多的一类[22]. 其中k值称为超参数, 其值影响分类结果[23]. 采用交叉验证的方式选取k值, 将测试集中准确率最高的k值确定为最终值. KNN算法的基本步骤如图7所示.

样本空间中两点之间的距离量度代表两个样本点之间的相似程度, 距离越大其相似程度越低. 常用的距离量度类型有闵可夫斯基距离[24]、 欧氏距离[25]、 曼哈顿距离[26]、 切比雪夫距离[27]和杰卡德距离[28]等. KNN模型优化通常采用距离量度类型与k值的选择. 对每一个距离方式都进行k值最优化匹配将耗费大量的时间, 因此, 本研究对7类常用距离量度类型在同一超参数下的准确度进行实验对比, 结果如表3所示.

表3 距离量度类型准确率对比Tab.3 Accuracy comparison of distance measurement types

由表3可见, 除了杰拉德距离与相关系数距离, 其他几类距离量度类型的模型准确率皆不到80%. 选择杰拉德距离与相关系数距离进行k值优化实验, 杰拉德距离下的模型k值是19, 准确率是96.67%; 相关系数距离下的模型k值是18, 准确率是95.63%. 因此, 开关柜故障分类算法中的KNN算法超参数k设为19、 距离量度类型为杰卡德距离.

3 实验测试与结果分析

3.1 实验平台搭建

为了验证测温系统的可行性、 稳定性、 功能性以及故障诊断、 定位算法的实用性, 搭建多点传感温度监测系统实验测试平台, 如图8所示. 其中, 包括大电流供应端、 开关柜电缆室测温实验平台两部分. 以泰里曼公司生产的型号TDSL-5000A的全自动温升测试系统作为大电流供应端, 可以输出三相0～5 000 A交流电流, 并以其自带的热电偶测温系统作为温度数据基准值; 以XGN15-12高压进线柜为样本1∶1搭建开关柜电缆室实验测试平台, 其中母排规格为TMY40×4紫铜排, 电缆内芯截面积为120 mm2, 在25℃室温下额定载流量约为600 A.

图8 多点传感温度监测系统实验测试平台Fig.8 Temperature monitoring test platform

3.2 母排异常温升测试结果分析

3.2.1母排异常温升测试结果

考虑到温度空间分布具有一定的梯度规律, 且不同电流下同类故障温度最大值不同, 经过实验对比, 选取温度最大值的0.9倍作为过热区域阈值. 在600 A电流下各类故障在3个视角中的过热区域识别如图9所示, 温度大于阈值的像素点统一以同一色度的黄色像素点替换.

图9 异常温升故障多角度对比图Fig.9 Multi-angle comparison diagram of abnormal temperature rise fault

3.2.2母排异常温升区域提取算法测试

低分辨率测温模块所发出的温度数据在上位机生成24 px × 32 px × 3点阵格式数据, 并生成温度分布状态及其特征值, 分别为来自3个视场的最大温度值、 平均温度值、 过热区域、 过热区域像素点数量, 共计12个特征值. 在此基础上, 开发开关柜母排异常温升区域提取算法, 对区域温度最大值与相对温差判据进行状态识别. 表4为600 A实验条件下温升异常区域定位结果.

由表4可知, 并非所有的过热点都可准确对应相关故障类型. 当出现母排表面氧化类故障时, 温度最大值所在区域并非在母排上, 而是在于母排与电缆连接处螺栓处. 其原因在于, 虽然母排表面氧化导致温度上升, 但其温升远小于母排与电缆连接处接触电阻所造成的温升; 如果单凭温度最大值进行故障诊断, 此时便产生误判现象. 此外, 根据过热区域定位结果, 相同故障在不同角度的视场中判定的过热区域也不尽相同. 由此可见, 基于传统点温度检测的温升故障诊断存在很大的局限性.

3.2.3母排温升状态识别算法测试

实验共计测得数据2 000组, 包含200～750 A范围内不等间隔的母排电流时, 各类故障状态的温度分布值, 每组包含24 px × 32 px × 3个温度数据, 对其提取为12个特征值并据此进行分类计算. 将4类故障类型编号生成标签数据, 其中1～4分别为电缆载流量不足、 母排劣化故障、 螺栓松动故障以及母排与电缆连接处过载故障. 将4类故障类型的标签数据与特征值数据导入故障分类算法模型中, 数据集中80%数据作为训练集, 20%作为测试集, 即对400组测试集数据进行分类并计算准确率, 分类结果如图10所示.

图10 故障分类结果Fig.10 Fault classification result

由图10可知, 故障分类准确率为100%, 满足开关柜母排与电缆连接处故障诊断的准确度要求. 由此可见, 改进辨识方法将温度信息从1维提升到3维空间, 可深度利用母排全位置信息, 准确实现过热故障空间定位与分类辨识.

4 结语

从面阵测温的角度出发, 研究低分辨率多点温度传感检测的开关柜状态监测系统. 通过对开关柜电缆室母排与电缆连接处3个不同视角的区域温度采集, 解决传统开关柜点测温方式的数据类型单一的问题; 通过对开关柜电缆室发热机理的研究, 将母排与电缆连接处温度故障诊断类型提升到4类; 利用分层设计的思路开发开关柜母排与电缆连接处状态监测算法, 基本实现温升异常区域的匹配定位和故障类型辨识.