高压断路器在线监测技术综述

2014-12-10 15:10| 发布者: administrator| 查看: 591| 评论: 0

摘要: 1 高压断路器在线监测的目的高压断路器在线监测有以下目的：(1)监测高压断路器本体的状况；(2)监测高压断路器辅助设备和控制功能的状态；(3)优化检修工作；(4)延长高压断路器的使用期；(5)减少高压断路器的故障率； ...

1 高压断路器在线监测的目的
高压断路器在线监测有以下目的：(1)监测高压断路器本体的状况；(2)监测高压断路器辅助设备和控制功能的状态；(3)优化检修工作；(4)延长高压断路器的使用期；(5)减少高压断路器的故障率；(6)提高设备运行经济效益；(7)增加对高压断路器的认识。
2 高压断路器在线监测系统的组成
第一部分，信号的监测系统：主要由传感器和信号预处理系统构成，一般传感器直接安装在被监测断路器上，预处理系统是为了防止干扰及提高信噪比，将监测的小信号进行放大和滤波处理。
第二部分，传输系统：将监测得到的信号传送到控制室。
第三部分，处理系统：具有传输信号的接受、处理、存储和显示等作用，它由信号处理的硬件、计算机以及分析处理软件构成。
系统组成框图如图1所示:

图1 高压断路器在线监测系统组成框图
3 高压断路器设备状态检修实施
高压断路器设备状态检修从整体上来说，分为宏观和微观两部分。宏观主要指设备的总体把握。通过宏观分析，对一些共性的设备质量问题发布相应的预防性措施，以防止类似事故的重复。宏观分析的资料来源涉及的设备数量越大，其分析结果的价值就越高。微观主要是对作为个体的具体设备进行分析，通过横向对比和纵向对比，来评估某个具体设备的健康状态。横向对比是将某个设备的状态信息与同类设备相比较，以确定其劣化程度。比较时涉及的同类设备越多，结论就越可靠。纵向对比分析是从设备劣化的趋势来确定设备的状态，即不是单一地用一个阈值作为设备“好”与“坏”的分水岭，而是根据劣化的趋势来识别设备的状态。实践证明，有效的状态分析方法是：宏观和微观相结合、横向和纵向相结合。
高压断路器状态检修的实现可分为三个步骤。
第一步是建立高压断路器信息。我们通常所说的设备状态信息主要包括静态数据和动态数据两种，其中静态数据主要包括以下几方面：①设备的出厂试验数据；②设备的缺陷、事故和检修记录；③设备的定期或非定期试验数据。而动态数据主要是指：①在线监测传送的实时数据；②与设备状态相关的实时运行信息。
这个阶段的主要工作就在于建立和完善信息的采集、传输、储存环节。信息的采集方式是多种多样的，不同的信息类型有不同的采集方式，有模拟量采集、数字量采集等。在实践中，为了做到更可靠的纵向分析，在设备投运之前就要记录它的原始数据，包括设备的型号、参数指标、出厂试验数据等。在运行中，各种采集单元将现场设备的各个参数传送到在线监控装置，并转化成数字量。然后通过在线监控装置和红外线扫描仪器等。检修中心根据这些信息对高压断路器作初步的状态分析，从而有利于对高压断路器运行情况的了解。
第二步是实现高压断路器设备状态的监督和预测工作，确定合理的设备检修周期，这就初步实现了设备状态检修。过去对设备的监督仅仅是对其“好”与“坏”进行判断，实际上，相当部分的设备处在正常和有缺陷之间的第三种状态，即灰色状态，而这些设备才是状态监督的重点。做好这些设备的监督工作对提高企业的经济效益和运行水平具有非凡的意义。如高压断路器，单一的技术或者单一的专业往往不能充分地把握其状态，至少需要两种独立的方法才能做出判断。现在更有效的监督手段就是对设备进行跨专业分析。综合各专业的优势专长，更准确地掌握设备的健康状态。
第三步是在总体把握高压断路器设备状态的基础上，着眼于保持重要的系统功能，通过故障模式、后果及重要性分析，做出设备的寿命估计，预测设备的事故风险率，寻求可靠性与维修成本间的平衡。
4 高压断路器在线监测新技术
4.1 基于模糊综合评估方法下的高压断路器在线监测
其原理为在断路器工作状态评估中对属于不同层次和类别的对象（检测量）进行多级模糊综合评判。其主要步骤为：先确定评判对象的因素集及各因素权重，建立评语集，建立最低层函数的隶属度，然后采用模糊算子进行综合评判，最终确定设备状态、检修规模和检修时间。
4.2 基于状态物元评估法下的高压断路器在线监测
基于模糊理论的评估方法有利于表示事物本身所具有的模糊、不确定的特征量，但容易造成各评价指标之间的不相容现象，而且层次分析法确定的固定权重无法客观反映个别关键参数严重偏离正常值时对高压断路器运行状态带来的影响。物元理论是解决矛盾或不相容问题的有力工具，能够分别处理定量指标和定性指标，对多因素指标体系进行综合评价，给出直观的评价结果，同时可以动态地进行评价指标体系的添加和删除，而不会引起评价过程很大的变化。
4.3 基于突变理论的模糊改进算法下的高压断路器在线监测
利用初始模糊隶属函数和突变级数，将突变理论与模糊分析结合起来，对断路器这样的复杂系统进行多层次目标分解和量化递归运算，动态地对断路器的运行状态进行模糊综合分析与评判。
4.4 基于人工神经网络评估算法下的高压断路器在线监测
基于人工神经网络的状态识别就是利用神经网络的自学习和自组织能力，通过对已有状态模式的学习，根据从设备提取的状态特征量进行识别，其基本过程可用图2表示。

图2 设备状态识别过程
4.5 基于熵权理论模糊算法下的高压断路器在线监测
为了克服传统的模糊综合评判中主观赋权的局限性，借助于信息工程学中“熵”的概念，根据各评价指标的差异程度来修正权重，建立一种新的综合评判模型，并将该模型应用到高压断路器状态评估当中对高压断路器进行在线监测。讨论影响高压断路器状态的各种因素，从评判的模糊性入手，运用模糊数学的原理和方法对各因素从理论上进行定量分析。对因素权重的确定，不单凭主观判断，而采用熵权系数法进行客观计算。因此，该模型具有更好的有效性和实用性。
5　结束语
高压断路器对电力系统的可靠稳定运行至关重要。对高压断路器实施状态检修，可以有效地减少过早或不必要的停电试验和检修，减少维护工作量，降低维修费用，提高检修的针对性，可显著提高其运行的可靠性和经济性。在线状态监测和故障诊断技术是实施状态检修的关键技术。没有高压断路器的状态监测和故障诊断，就没有其状态检修。