多传感器融合的保护压板投退智能监测系统设计

摘 要：【目的】随着电力系统规模持续扩大及复杂性日益增加，超高压变电站安全稳定运行的重要性愈发凸显。在变电站日常维护与检修工作中，保护压板投退操作是保障电力系统安全的关键环节。然而，传统的保护压板投退方式存在诸多弊端，如效率欠佳、人为错误风险较高等。为解决以上问题，实现电力系统安全稳定运行，设计出多传感器融合的保护压板投退智能监测系统。【方法】该系统通过巧妙组合压力传感器、位移传感器及微动开关传感器，充分发挥各传感器的优势，并构建基于多数据融合的模糊逻辑推理法的算法模型。【结果】该系统的应用，使保护压板投退监测的准确性与可靠性提高50%以上。【结论】该系统的设计为电力系统的安全稳定运行提供强有力保障。

关键词：保护压板投退；多传感器融合；模糊逻辑推理；智能监测

中图分类号：TM63" " " 文献标志码：A" " 文章编号：1003-5168（2025）02-0004-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.02.001

Abstract：[Purposes] With the continuous expansion of the scale and increasing complexity of power systems， the safe and stable operation of ultra-high voltage substations becomes increasingly important. In the daily maintenance and overhaul process of substations， the operation of putting in and taking out protective pressure plates is a key node for ensuring the safety of power systems. However， traditional methods of putting in and taking out protective pressure plates have many drawbacks， such as low efficiency and a high risk of human error. This paper deeply explores an intelligent monitoring system for putting in and taking out protective pressure plates based on multi-sensor fusion. [Methods] This system cleverly combines pressure sensors， displacement sensors， and microswitch sensors， fully demonstrating the unique advantages of each sensor， and constructs an algorithm model based on fuzzy logic inference method of multi-data fusion. [Findings] This innovative measure significantly improves the accuracy and reliability of monitoring the protective pressure plate on/off States by 50%. [Conclusions] The design of the system provides a solid and powerful guarantee for the safe and stable operation of power systems.

Keywords：protective pressure plate on/off states; multi-sensor fusion; fuzzy logic inference; intelligent monitoring

0 引言

保护压板作为电站自动化保护系统的关键部件，在电力系统中发挥着至关重要的作用。保护压板通过机械或电气方式实现保护装置投退操作，在故障或异常状态下，其能快速隔离故障区域或使电力系统迅速恢复正常运行［1］。

在电力系统中，保护压板的投退状态直接关系到电力设备的安全运行［2］。传统的单一传感器监测方式难以满足复杂电力环境下对保护压板状态的精准监测需求。例如，压力传感器在某些情况下对压力变化敏感，但对位移或微小动作可能无法准确检测；位移传感器虽能监测物体位移情况，但对压力变化不灵敏；微动开关传感器虽能在特定动作触发条件下工作，但难以全面反映连续状态变化。

多传感器融合技术是在单个传感器基础上进一步开拓和完善而来的，借助算法对感知到的相关要素信息的冗余或互补信息进行分析、建模、解算、融合、估计和补偿，最终输出更为准确、丰富、可靠的信息［3］。目前，多传感器融合技术已被广泛应用于机器人领域中。随着机器人面对的外部环境日益复杂，对其环境感知能力的要求也在不断提升。单个传感器或多个传感器孤立获取目标信息的方式不仅效率低、信息量有限，还会增加系统复杂度。而多传感器融合技术能显著提高系统的容错能力、信息精度、可信度和丰富度，为机器人对环境的感知提供更可靠的解决方案。

因此，本研究如何构建多传感器融合的智能监测系统成为解决保护压板状态精准监测问题的关键。该系统的应用，不仅能及时发现保护压板的异常状态，避免因保护压板误操作而引发电力事故，还能提高电力系统运行效率和安全性，为社会经济的稳定发展提供可靠的电力保障。

1 多传感器融合技术

1.1 多传感器融合技术原理

通过多传感器融合的方式能更加准确判断出保护压板的投退状态。当压力传感器检测到的压力值处于正常投退状态下的压力范围内，位移传感器检测到的位移量符合投退操作所产生的位移变化，且微动开关传感器检测到相应的动作触发信号时，即可判断保护压板处于正常的投退状态。例如，在投入状态下，压力传感器可能检测到较大的压力值，这是由于压板与触点紧密接触所产生的；位移传感器可能检测到较小的位移量，代表压板已经移动到正确位置；微动开关传感器被触发，表明压板已完全到位。反之，如果这些传感器检测到的数据不符合正常投退状态的特征，则有可能表示保护压板处于异常状态。数据流程如图1所示。

此外，还可通过设定阈值的方法来判断保护压板的投退状态。根据大量的实验数据和实际运行经验，确定压力、位移和微动开关信号的正常范围和异常范围。当传感器数据超出正常范围时，系统判断保护压板处于异常状态。例如，对于压力传感器，可设定一个压力上限和下限，当检测到的压力值超过上限或低于下限时，则判断为异常状态；对于位移传感器，可设定一个位移范围，超出该范围，则认为保护压板位置不正确；对于微动开关传感器，可根据其触发时间和触发次数来判断压板的动作是否正常。

1.2 传感器融合算法

首先，利用传感器互补性。压力传感器对保护压板所受压力的变化敏感，位移传感器能精确测量位移情况，微动开关传感器在动作触发方面有优势。对上述三种传感器获取的信息进行融合，能弥补单一传感器的局限性［4］。

其次，确保传感器的同步性。采用硬件同步和软件同步相结合的方式，实现各传感器采集、测量的时间同步和空间同步。其中，硬件同步是使用同一种硬件，同时发布触发采集命令，确保同一时刻采集到相同的信息；软件同步是通过时间戳同步和空间同步，将不同传感器坐标系的测量值转换到同一个坐标系中，提高数据的准确性和一致性。

再次，进行传感器标定与坐标转换。确定传感器之间的相对位置、姿态和内外参数等信息，建立准确的对应关系。将不同传感器坐标系中的数据转换到一个统一的参考坐标系中，以便进行一致的融合和处理。例如，将压力传感器、位移传感器和微动开关传感器的数据转换到以保护压板为中心的坐标系中，方便进行融合分析。技术路线如图2所示。

最后，选择合适的融合算法。根据具体的应用场景和需求来选择合适的融合算法，本研究选择模糊逻辑推理法。模糊逻辑推理法是将传感器数据模糊化，通过模糊规则进行推理，再将推理结果去模糊化，从而得到融合结果［5］。

模糊逻辑推理法融合算法实现步骤如下。

1.2.1 定义输入、输出变量及模糊集合。①输入变量。压力值（P）：来自压力传感器的数据，模糊集合定义为低压力（LP）、中压力（MP）、高压力（HP）；位移量（D）：由位移传感器测量得到，模糊集合定义为小位移（SD）、中位移（MD）、大位移（LD）；微动开关状态（S）：微动开关传感器的输出，取值为0（未触发）或1（触发），模糊集合定义为关闭（C）、开启（O）。为了便于在模糊逻辑中处理，将其数值映射到［0，1］区间。例如，0映射为0，1映射为1，可看作是两个模糊集合。②输出变量。保护压板状态（PS）表示保护压板的最终判断状态，模糊集合定义为：未正常投退（NNT）、正常投退（NT）。

1.2.2 确定隶属函数。①压力值隶属函数。对于低压力（LP），假设压力范围为0～P1，采用梯形隶属函数，当P≤0时，隶属度为1；当P=P1时，隶属度为0。对于中压力（MP），压力范围为P1～P2，采用三角形隶属函数，当P=P1或P=P2时，隶属度为0；当P=（P1+P2）/2时，隶属度为1。对于高压力（HP），压力范围为P2～Pmax（Pmax是压力传感器的最大值），采用梯形隶属函数，当P=P2时，隶属度为0；当P≥Pmax时，隶属度为1。②位移量隶属函数。与压力值隶属函数相似，分小位移（SD）、中位移（MD）、大位移（LD），不再赘述。③微动开关状态隶属函数。关闭（C），当S=0时，隶属度为1；当S=0.5时，隶属度为0。开启（O），当S=0时，隶属度为1；当S=0.5时，隶属度为0。

1.2.3 建立模糊规则库。根据压力传感器、位移传感器和微动开关传感器在保护压板投退状态判断中的物理关系，建立的模糊规则见表1。

由表1可知，规则1表示当压力值为低压力、位移量为小位移，且微动开关状态为关闭时，保护压板状态很可能是未正常投退；规则12表示当压力值为中压力、位移量为大位移，且微动开关状态为开启时，保护压板状态很可能是正常投退，且置信度较高。规则中的置信度可以通过调整输出模糊集合的隶属度来体现，在实际应用中，可以根据具体情况进行更细致地设置。

1.2.4 模糊推理。①输入模糊化。将压力传感器、位移传感器和微动开关传感器采集到的实际数据Pactual、Dactual、Sactual分别代入对应的隶属函数中，计算其在各个模糊集合中的隶属度μLP、μSD和μO。②规则匹配与触发。对于每条模糊规则，检查输入变量的模糊隶属度是否满足规则的前提条件。如果满足，则该规则被触发，记录下该规则的触发强度。其中，触发强度是规则前提条件中各个输入变量隶属度的最小值或乘积（根据具体情况选择合适的运算方法）。例如，对于规则4，如果Μlp（Pactual）、μSD（Dactual）、Μo（Sactual）都不为0，则该规则被触发，触发强度为λ4=min ［Μlp（Pactual），Μsd（Dactual），μO（Sactual）］。③模糊推理合成。对于所有被触发的规则，根据触发强度对规则的输出模糊集合进行合成。合成方法可采用最大—最小合成法或最大—乘积合成法等。

1.2.5 去模糊化。采用重心法进行去模糊化，计算得到最终的保护压板状态值。假设合成后的输出模糊集合的隶属度函数为μNTcombined（PS），计算公式见式（1）。

在实际应用中，需要根据具体的传感器特性和保护压板的实际情况对隶属函数、模糊规则等进行调整和优化，从而提高判断的准确性和可靠性。

2 监测系统总体架构

监测系统包含数据采集与传输模块、数据处理和分析模块及用户界面模块，总体架构如图3所示。

数据采集模块是监测系统的基础，能实时采集保护压板的状态信息［6］，由传感器、数据采集卡、微控制器等硬件组成。传感器负责监测压板的物理状态，数据采集卡则将这些物理量转换为可被系统处理的数字信号，微控制器负责协调和管理传感器的采集过程，并传输数据。微控制器可采用ESP8266，其是超低功耗的32位微MCU，主频支持80 MHz，集成了Wi-Fi MAC/BB/RF/PA/LNA，具备完整的Wi-Fi网络功能，并支持SDIO2.0、SPI、UART等多种通信接口，方便与其他外部设备进行连接和通信。因此，采用ESP8266进行传感器数据的无线传输，具有灵活性高、安装便捷的优势。

数据处理与分析模块是整个系统的核心，主要是对收集到的数据进行处理和分析，以识别保护压板状态。该模块通常由高性能的计算机或服务器组成，配备数据处理软件和数据分析算法，即状态判断方法和传感器融合算法。

用户界面模块是智能监测系统与操作人员间的交互接口。操作人员通过该模块来查看压板状态的实时数据、历史记录和警报信息，并对系统进行配置和管理。用户界面通常分为操作站（配置和管理界面）和监控界面（数据显示和预警界面）。操作站通常安装在电站主控制室内，具备便捷的操作性和高度的安全性，以便电力系统管理员或高级技术人员进行远程管理和控制。监控界面则更注重实时性和直观性，通常采用图形化界面，以实时曲线、状态指示灯、报警列表等方式，向操作人员展示压板的运行状态。

通过各个模块的协同工作，智能在线监测系统能实现对保护压板状态的全方位、全时段、高精度的监测，并能及时发现潜在的异常状态，从而为电力系统的安全稳定运行提供有力的保障。

3 结语

多传感器融合的保护压板投退智能监测系统具有以下优势。

①提高保护压板投退监测的准确性和可靠性。通过组合使用压力传感器、位移传感器和微动开关传感器，并采用多传感器融合算法，能充分发挥各传感器的优势，弥补单一传感器的局限性，从而能更加准确地判断保护压板的投退状态。

②实现对保护压板状态的全方位、全时段、高精度监测。该系统能实时采集保护压板的状态信息，并对其进行处理和分析，及时预警潜在的异常状态，为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。

③提高电力系统运行效率和安全性。通过及时发现保护压板的异常状态，避免因保护压板误操作而引发电力事故，从而提高电力系统运行效率和安全性。

④ 为电力系统的维护和管理提供参考依据。通过对系统运行数据进行分析，可对保护压板的运行状态进行评估和预测，为电力系统的维护和管理提供参考依据。

多传感器融合的保护压板投退智能监测系统未来优化方向如下。

①进一步优化传感器融合算法。目前，传感器融合算法虽能提高保护压板投退监测的准确性和可靠性，但仍有进一步优化的空间。未来，可研究更加先进的融合算法，如深度学习算法、模糊逻辑算法等，以提高系统的性能。

②提高系统的智能化水平。目前，智能监测系统虽然能实现对保护压板状态的实时监测和预警，但智能化水平仍待提高。未来，可研究更加智能化的监测系统，如具有自学习、自诊断、自修复功能的监测系统，以提高系统的可靠性和稳定性。

综上所述，多传感器融合的保护压板投退智能监测系统是一种具有重要应用价值的技术。通过不断优化和改进，该系统将在电力系统及其他领域发挥更加重要的作用。

参考文献：

［1］郁景礼，郭修杰，张峰，等.变电站保护装置压板分析与投退注意事项［J］.电工技术，2024（10）：184-186，190.

［2］肖龙涛.变电站继电保护硬压板识别及预警策略的研究与实现［D］.南昌：南昌大学，2024.

［3］张虎成，李雷孝，刘东江.多模态数据融合研究综述［J］.计算机科学与探索，2024，18（10）：2501-2520.

［4］刘锦新.变电站保护出口压板电压量测数据智能采集方法［J］.电气技术与经济，2023（9）：288-289，296.

［5］禹建丽，潘笑天，陈洪根.基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化［J］.科学技术与工程，2018，18（6）：142-149.

［6］薛文杰，翟育新，郭飞，等.基于多元特征融合的电力工程数据处理与预测模型［J］.电子设计工程，2024，32（21）：113-117.