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智能化变电站环境监测与预警系统的开发研究
  • 企业:     行业:电力    
  • 点击数:1180     发布时间:2024-12-15 19:39:01
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本研究旨在开发一套智能化变电站环境监测与预警系统,以提高变电站运行的安全性和可靠性。研究内容包括系统总体设计、硬件设计、软件架构设计、预警指标体系构建、预警模型设计和预警信息推送模块设计。通过仿真分析,系统在各类异常情况下的检测时间均控制在30s以内,准确率普遍超过95%,误报率控制在2.5%以下,验证了系统的有效性和可靠性。研究结果表明,该系统为智能化变电站的安全运行提供了有力保障。

★国网大连供电公司倪剑礼

关键词:智能化变电站;环境监测;预警系统;分布式架构

随着电力系统的不断发展和智能电网建设的推进,变电站作为电力系统的重要节点,其运行稳定关系到电网的可靠性。本研究的主要内容包括系统总体设计、预警模型设计和仿真分析,主要创新点包含基于分布式架构的智能化变电站环境监测系统设计方案。本研究设计了包括图像采集、温湿度采集和风量采集在内的多种前置机,提高了数据采集的精确性和可靠性,构建了涵盖温湿度、液位、空气质量和设备异响的全面预警指标体系,确保了系统的预警准确性和实时性。

1 智能化变电站环境监测系统总体设计

1.1 系统总体架构设计

智能化变电站环境监测系统采用分布式架构,包含了变电站现场设备、数据采集与传输网络、数据处理终端以及远程监控中心和移动终端等,如图1所示。

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图1 系统总体架构示意图

(1)变电站现场设备[1]。在变电站环境监测系统中,部署了多种传感设备和采集装置,包括温湿度传感器、液位传感器、空调和风机监测装置、图像采集设备以及声音采集装置等。

(2)数据采集与传输网络。数据采集与传输网络主要包含以下模块:(1)控制器局域网(Controller Area Network,CAN),实现变电站内部短距离数据传输,如采集控制柜内温湿度数据;(2)第四代移动通信网络(4th-Generation,4G),进行远程数据传输;(3)传输控制协议/网际协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol,TCP/IP),作为标准网络协议,用于各层间的数据交互。

(3)数据处理终端。数据处理终端位于变电站现场,通过通信网关或者各种传感器和采集装置的数据,实现数据的统一接入和转发。数据处理终端对采集的原始数据进行预处理、分析和存储,并通过4G网络或外网将处理后的数据传输至远程监控中心和移动终端。

(4)移动终端。系统实现了手机APP访问方式,远程监控中心通过手机APP对变电站环境进行全面监控、数据分析和管理。工作人员也可通过手机APP随时查看监测数据、接收告警信息,实现移动化监控和管理。

1.2 系统硬件设计

1.2.1 图像采集前置机设计

本文设计了基于嵌入式系统的图像采集前置机,该设计主要包括四个功能模块:视频信号采集与JPEG压缩模块、嵌入式核心处理模块、网络接口模块。视频信号采集与压缩模块由视频输入处理器SAA7111A和JPEG编解码芯片ZR36060组成;嵌入式核心处理模块采用Altera公司的FPGA芯片EP1C12Q240C8,内部集成了NiosⅡ软核处理器;网络接口模块使用RTL8019AS芯片实现以太网通信功能,通过RJ45接口与外部网络连接。图像采集前置机在运行中,主要通过摄像头采集的模拟视频信号经过SAA7111A进行A/D转换,转换后的数字视频信号被送入ZR36060进行JPEG压缩,并通过FIFO缓冲传输给EP1C12Q240C8处理器,最终通过RTL8019AS芯片将数据包发送到远程监控中心。其中处理器还可以接收来自远程监控中心的控制指令,实现对摄像头的远程控制。

1.2.2环境温湿度采集前置机设计

环境温湿度采集前置机基于无线传感网络,由SHT20温湿度传感器、CC2530微控制器、无线通信和电源模块组成。该前置机由SHT20传感器通过采集环境温湿度数据,将数据传输给CC2530微控制器,对数据进行初步处理,再利用内置的射频收发器和外接天线将数据包发送到接收端,接收端设备(如数据汇聚节点或网关)接收到无线传输的温湿度数据后,进一步处理温湿度数据信息。

1.2.3风量采集前置机设计

风量采集前置机核心部件主要以MPXV4006DP压阻式传感器为主,后者属于单片硅压力传感器。本次设计在MPXV4006DP传感器后端配置了信号调理电路,该电路以AD623运算放大器为核心,负责对传感器输出的微弱信号进行放大和滤波处理。经过调理的信号通过单向二极管输出到模数转换器,转换为数字信号后传输给微处理器进行处理。

风量采集前置机在运行中,同样由MPXV4006DP传感器感知风压变化,将压力信号转换为电信号输出,电信号经过AD623运放进行放大和滤波处理,然后通过ADC转换为数字信号,微处理器接收数字信号后,进行数据分析和处理。最后通过LoRa无线模块将处理后的数据传输到后台管理系统,并接收系统指令,实现对采集参数的远程调节。

1.3 软件架构设计

智能化变电站环境监测系统的软件架构采用分布式设计,主要分为后台管理系统和移动端两大部分[2]。(1)后台管理系统:作为系统软件的核心,后台管理系统主要包含了采集数据、日志管理、系统报警、设备信息维护和报表管理五个主要模块。(2)移动端:主要包括数据查看、图像采集、异响采集和预警信息四个功能模块,可以通过系统软件运用提高系统灵活性和响应速度,促使运维人员能够快速发现和处理潜在问题。

2 智能化变电站预警系统开发研究

2.1 预警指标体系构建

智能化变电站环境监测预警系统指标体系涵盖了温湿度、液位、空气质量和设备异响四个主要方面。

(1)温湿度指标针对变电站控制柜、继电保护室和蓄电池室等关键区域,设定了分级预警阈值[3]。例如,控制柜内部温度预警值为35℃,报警值40℃;相对湿度预警值60%,报警值70%。(2)液位监测主要关注消防水池、事故油池和电缆层积水。以事故油池为例,液位达到总高度80%时预警,90%时报警。(3)空气质量监测侧重于六氟化硫(SF6)气体浓度,预警值为3000mg/m³,报警值6000mg/m³。(4)设备异响检测基于声音频谱分析,通过比对正常运行时的声音特征来识别潜在故障。

2.2 预警模型设计

变电站环境监测预警系统采用多层次、多维度的综合分析方法,以实现对潜在风险的精准识别和及时预警[4]。该模型主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、模式识别和预警决策五个关键环节,如图2所示。

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图2 系统预警流程图

在数据采集阶段,系统通过分布在变电站各处的传感器网络实时收集温湿度、液位、空气质量和设备声音等多种环境参数。数据预处理环节负责对原始数据进行滤波、去噪和标准化处理,以提高后续分析的准确性。特征提取阶段利用傅里叶变换、小波分析等算法从处理后的数据中提取关键特征。模式识别环节则结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM),对提取的特征进行分类和异常检测。最后,预警决策模块基于预设的阈值和专家规则,结合历史数据分析和实时趋势预测,给出最终的预警结果。

2.3 预警信息推送模块设计

预警信息推送模块根据预警级别和类型对信息进行分类,分为普通提醒、重要预警和紧急警报三个等级[5]。对于不同级别的预警,系统采用不同的推送策略。普通提醒通过系统内部消息或电子邮件方式推送;重要预警除了系统消息和邮件外,还会通过短信通知相关人员;紧急警报则会启动多重通知机制,包括系统弹窗、短信、电话和移动应用推送等,确保相关人员能够第一时间获知并处理紧急情况。

3 仿真分析

3.1 系统仿真

为验证智能化变电站环境监测与预警系统的有效性和可靠性,我们设计了一套系统仿真环境。其以某500kV智能化变电站2023年全年的历史数据作为基础,模拟了变电站在不同工况下的环境参数变化和潜在风险情况[6]。仿真主要包括以下几个方面:

(1)温湿度仿真。基于历史数据,建立了时间序列模型,包含日变化、季节变化和随机扰动三个组成部分。日变化采用正弦函数模拟,振幅为5℃;季节变化使用傅里叶级数拟合,考虑了年周期变化;随机扰动则采用均值为0、标准差为1.5℃的高斯白噪声模拟。

(2)液位监测仿真。针对消防水池和事故油池,建立了基于微分方程的液位变化模型。消防水池考虑了0.5mm/d的正常蒸发率,以及突发降雨导致的快速上升(模拟50mm/h的降雨强度)。事故油池则模拟了设备漏油情况,设定漏油速率为100L/h,持续2h。

(3)空气质量仿真。通过模拟SF6气体浓度变化,设SF6浓度呈0.1mg/(m3/h)的速率缓慢增加。突发泄漏场景则设定初始泄漏速率为10mg/(m3/h),呈指数衰减。

(4)设备异响仿真。基于正常运行设备的声音频谱,添加了不同类型和程度的噪声信号。在模拟变压器异常时,在1kHz-2kHz频段增加了10dB的噪声;模拟断路器故障时,在50Hz-100Hz频段增加了15dB的脉冲噪声。

仿真过程中,设置了1000次模拟,每次模拟持续时间为24h,采样间隔为1s。在每次模拟中,随机插入1~3次异常事件,用于测试系统的检测能力,以评估系统性能。

3.2 仿真效果

基于系统仿真分析,系统在各项关键指标上均达到或超过了设计预期,展现出系统的高性能和高可靠性,结果如表1所示。

表1 仿真结果

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数据显示,系统在各类异常情况下的检测时间均控制在30s以内,准确率普遍超过95%,误报率控制在2.5%以下,以上指标均优于行业标准,体现了系统的高效性和可靠性。

4 结语

本研究开发的智能化变电站环境监测与预警系统,通过集成多种传感技术、数据处理算法和预警模型,实现了对变电站环境的全面监测和实时预警。系统采用的分布式架构提高了数据采集和处理的效率,多层次的预警模型和智能化的信息推送机制增强了系统的预警能力和响应速度。仿真分析结果表明,系统在检测时间、准确率和误报率等关键指标上均达到了较高水平,验证了系统的可靠性和实用性。未来的研究可进一步优化预警模型,引入深度学习等先进算法,提高系统的预测能力和自适应性,开展系统在实际变电站环境中的长期运行测试,不断完善和优化系统性能。

作者简介:

倪剑礼(1984-),男,辽宁大连人,工程师,学士,现就职于国网大连供电公司,主要从事安全智能电网方面的工作。

参考文献:

 [1] 岳仁峰, 赵书民, 刘勇, 等. 箱式变电站环境监测系统软件开发和实现[J]. 电子技术与软件工程, 2023 (4) : 41 - 44.

[2] 翟文亚. 基于物联网的智能变电站监控与运维系统研究[J]. 信息记录材料, 2023, 24 (11) : 226 - 228.

[3] 王利民, 金枝洁, 方艳, 等. 新型数字智能变电站监控及巡视系统应用研究[J]. 通信电源技术, 2023, 40 (14) : 19 - 21.

[4] 蒋嫔, 李睿. 变电站端子箱智能环境则系统的研究与应用[J]. 电子制作, 2024, 32 (2) : 98 - 101.

[5] 薛晴予, 孙婷. 大数据视域下变电站自动化监测控制系统的研究[J]. 现代工业经济和信息化, 2023, 13 (9) : 109 - 111.

[6] 杨博宇. 无人机在变电站运行环境监测中的运用研究[J]. 光源与照明, 2022 (10) : 164 - 166.

摘自《自动化博览》2024年11月刊

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