配電變壓器低壓隔離開關柜內母線短路監測研究

陳健　劉娟

摘要：開關柜故障會引起整個系統的不穩定，通過對開關柜母線短路進行監測，可以有效地減少故障的發生。通過紅外測溫法，對開關柜中總線進行檢測，在不影響系統穩定性的情況下，提高了測溫精度。將LSTM算法與小波變換算法相結合，在判斷母線短路時綜合考慮了歷史數據的影響，提高了判斷力。實驗結果表明，該算法具有較高的實用價值。

關鍵詞：開關柜;母線;紅外線檢測;LSTM算法;短路監控;變壓器

電網的運行是經濟發展的基礎，其運行的穩定與安全有著非常重要意義。伴隨著智能電網的發展，電力系統穩定性監測日益受到重視。開關柜作為配電系統中最為重要的組成部分，由于封閉的環境及散熱條件，極易引起母線短路、火災等安全事故。在開關柜中對母線等主要部件進行溫度監控，可有效地防止這類事故的發生，提高電力系統運行穩定性。在開關柜內進行溫度監控，可預先防止母線短路。測溫法按接觸方式可分為接觸測量溫度法，非接觸測量。電池組或電感線圈在測溫時，電池容易發生爆炸，對開關操作有影響。

1紅外線溫度測量原理

在絕對零度以上的物體，就會向外輻射紅外能量，而其輻射能量和波長與其溫度有著直接的關系。如果開關柜母線短路或電路異常，電路中將產生較大的電流，使母線溫度上升。輻射和溫度之間的關系可以用斯蒂潘-波茲曼定律來描述：

J=εT4。

在公式中：T是絕對溫度;J是物體的紅外輻射度，表示物體在單位時間內向外輻射出的總能量;π是斯蒂潘-玻爾茲曼常數;ε是黑體的輻射系數。因其輻射度隨溫度變化而變化較大，可用于紅外測溫。

2低電壓隔離開關柜母線短路監控系統的設計

2.1開關柜母線短路監控系統

開關柜內母線短路監控系統總體結構，開關柜內總線溫度通過紅外無線測溫傳到監控報警系統，通過總線傳送到服務器。在開關柜中，當母線溫度發生異常時，及時發出報警或啟動閉鎖裝置，確保整個系統穩定運行。同時，還可根據溫度的變化，對母線故障做出預警與判斷，方便員工巡視，提醒維修人員做好設備檢修工作。

將系統的物理結構分為三層結構，分別是系統監測層、數據傳輸層和溫度采集層。該系統監測層由服務器負責對數據的集中監控，可進行系統控制、溫度查詢等。

2.2溫度傳感器的電路

感溫電路主要由傳感器芯片和0.1μF電容組成，可調電阻為10kΩ。Vdd端口輸入+5V工作電壓，通過SMBUS模式選擇控制輸出數字信號，可變電阻大小決定信號傳輸距離，端口Vss接地。

2.3微控制器電路。

溫度測量傳感器與單片機接口電路，將SCL和SDA口連接到MCUI/O口，傳感器芯片MLX90614接R2上拉電阻R1和R2，保證輸出到MCU處于高電平狀態。

2.4調節裝置。

在后端處理電路中，通過雙層屏蔽電纜向總線傳輸溫度信號。用ADuM1250總線磁隔離器隔離外部電路電位對測溫系統的干擾，防止共模干擾。

3開關柜母線溫度實時監測系統

因為傳輸線比較長，雖然屏蔽得比較好，但在環境中產生的隨機噪聲，仍然會對服務器所接收到的數據產生干擾。所以服務器需要對接接收到的數據進行識別，排除異常數據。

將小波-LSTM算法應用于聯機監測獲得的數據處理，通過數據循環器判斷數據波形的變化情況，就能得到開關柜中母線的短路故障信息和老化程度數據。

LSTM主要有輸入、輸出和遺忘三個門，其中遺忘門決定了歷史數據的遺留比例。精確的數據被記入網絡，并成為歷史記憶的一部分，無用的數據將被剔除。前一分鐘的輸入閾值與輸入閾值有很大的相關性，體現了該算法的長短期記憶能力。

在配變設備中，母線設備的故障信號一般為階躍信號，有時會發生瞬態突變，需要對信號進行小波變換，變換后的信號經過分析得到設備的老化情況，如果出現信號突變信息，說明母線發生短路等故障。

4結果和討論

通過對一臺電站開關設備的仿真分析，對循環編碼LSTM神經網絡進行了仿真驗證，驗證了該系統對母線短路的監測效果。該算法需要對歷史溫度數據進行綜合考慮，將歷史溫度數據的85%作為算法訓練數據，其余15%作為測試結果。通過對不同算法進行對比驗證，得到的測試結果是正確的。所獲得的主要數據除采用紅外測溫系統測量的溫度外，還提供了其他環境參數，主要包括水分、氣體含量等六個參數。收集到500個數據點，可得到6×500的數據矩陣。用LSTM神經網絡代入計算，可獲得6×500的輸出值。對輸出值小于0.5的數據的輸入數據刪除，并在下一次采樣期間補充，直到滿足500個樣本，完成數據清理過程。

對清洗過的數據進行小波變換，然后再對其進行小波分解，其分解比例為5，然后根據算法得到小波系數，然后得到變換后的信號。轉換后的數據根據其大小可分解為5個獨立的信號，得到新的30×500矩陣。產生的數據以500組作為1組，依次進行編碼，就能獲得一個新的編碼向量，將編碼向量輸入LSTM，在LSTM算法中獲得記憶值和輸出值，并將輸出值與神經網絡相連，即能對母線狀態進行判斷和故障定位。每條母線的工作狀態可分為四類：正常、謹慎、異常、短路。在輸出層對應的神經元值中，4個大于0的值為0，表示4個狀態的可信度，某一位值越大，其處于那個狀態的可能性就越大。對系統進行了計算，得出的結果。母線的輸出結果可信度編碼為[0.950.250.130.002]，其值接近1，可見該值具有較高的可信度，表明母線工作在正常狀態。

結束語

利用紅外測溫方法對母線溫度進行監測，判斷其是否發生短路、虛連等異常工作，具有簡便、快速、高效的特點。將LSTM算法與小波變換相結合，綜合考慮歷史數據和環境因素，有效地去除無效數據和噪聲數據，大大提高了系統判斷的準確性。實驗表明，與CNN神經網絡相比，該算法具有較高的準確性和穩定性，可應用于配電變壓器母線短路檢測。

參考文獻

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