帶電設備在線熱像監測裝置運行多參數可視化

翁利國，任 偉，白東亞，張陽輝，陳 杰

(國網浙江杭州市蕭山區供電有限公司，浙江 杭州 310000)

帶電設備組成結構較為復雜，并且長時間保持高度負荷工作狀態[1]，造成帶電設備運行的穩定性較差，嚴重的故障易造成人員傷亡與經濟損失。帶電設備監測裝置的主要功能是確保帶電設備運行網絡的安全性與穩定性[2]，提升帶電設備供電質量。由于帶電設備運行狀態與其發熱狀態存在密切相關性[3]，所以紅外熱像技術因其不間斷、不接觸、不取樣、不停運等優勢被廣泛應用在帶電設備監測領域中[4]。

本文提出帶電設備在線熱像監測裝置運行多參數可視化方法，將計算機技術與紅外熱像技術相結合，遠程監測帶電設備運行過程中的發熱狀態，并提取帶電設備運行狀態特征，結合可視化重構方法，對帶電設備運行狀態進行多參數可視化監測，保障帶電設備運行的安全性與穩定性。

1 帶電設備在線熱像監測裝置運行多參數可視化方法

1.1 帶電設備在線熱像監測裝置設計

帶電設備在線熱像監測裝置由監測模塊、設置模塊、數據采集模塊、歷史數據模塊、數據分析模塊、可視化模塊和報警模塊組成，如圖1所示。

帶電設備在線熱像監測裝置是利用計算機控制紅外熱像儀采用巡檢的形式對帶電設備既定區域實施監測。紅外熱像儀將既定監測區域二維溫度場信息傳輸至計算機內，計算機負責對數據進行處理，對溫度場信息進行清洗、挖掘與分析，提取帶電設備運行參數特征，對各項運行參數特征進行可視化處理，并視情況進行報警。

圖1 帶電設備在線熱像監測裝置結構

1.2 多參數可視化方法

1.2.1 監測數據的清洗、挖掘與分析

帶電設備運行狀態監測參數具有多源性、信息異構性以及冗余性的特征[5-6]，利用紅外熱像儀監測帶電設備運行狀態所獲取的參數信息中通常含有大量噪聲，同時具有數據缺失問題[7]，因此初始監測參數需在實施數據清洗后才可用于數據分析與特征提取。作為帶電設備運行狀態判斷數據處理的主要環節之一，數據清洗過程主要包括補充缺失數據與數據降噪兩部分，能夠提升數據質量與利用率，有利于提高數據分析與特征提取效率。

帶電設備各項監測參數的采樣頻率、物理意義與表現方式均有所不同[8]，因此需要對各項監測參數進行一致性處理后再進行數據挖掘與分析。

數據挖掘與分析過程可采用時序分析與相關性分析方法，相關性分析由相關系數與相關函數組成[9]。表示兩個相關關系緊密程序的參數及相關系數，其表達式如下：

(1)

利用數據挖掘技術對多參數進行分析過程中，在分析任意兩個參數的相關程度時，可單獨分析兩個參數要素間的相關性，暫時忽略剩余參數的影響，也就是將剩余參數作為常數。在此條件下，需將偏相關系數引入其中，在分析參數x1與x2間的凈相關時，可利用式(2)描述設定參數x3線性作用后的參數x1與x2間一階偏相關系數：

(2)

式中：r12、r13和r23分別表示序列1與序列2的相關系數、序列1與序列3的相關系數和序列2與序列3的相關系數。

相關函數的表達式如下：

(3)

式(3)所得結果為一個序列，用于描述位移為l的條件下，序列x和序列y的相關特性。

根據式(3)得到，無偏相關函數表達式為

(4)

利用相關系數與相關函數能夠分析不同參數序列在時序上的相關程度，構建帶電設備運行狀態檢測信息集。

1.2.2 運行參數提取算法

利用X表示帶電設備運行狀態監測信息集，其表達式如下：

(5)

式中：xk和m分別表示信息集內的參數元素和信息集內參數元素的數量，d和xk1,xk2,…,xkd分別表示xk的維度和監測值。

用Z和pzi分別表示帶電設備狀態類別和分類zi的聚類中心，表達式如下：

Z={zi,i=1,2,…,n}

(6)

dpzi=(zi1,zi2,…,zid),pzi∈Rd

(7)

式中：n表示類別集Z的分類數。設定uik為帶電設備運行狀態隸屬度，可描述信息集X內不同參數元素xk對應的隸屬度為zi，由此可得帶電設備運行狀態分類隸屬度矩陣約束條件：

(8)

由于不同監測參數的數量級、量綱級與狀態波動情況均有所不同[10]，需利用帶電設備狀態評估中的劣化度對不同監測參數實施歸一化處理，獲取歸一化處理后的值xnor,ki。

由于不同監測從參數對帶電設備運行狀態的影響有所差異，需依照評估指標體系的權值向量G對歐氏距離計算實施加權處理[11]。用gdik表示歸一化處理后參數值xnor,k和類別zi的聚類中心加權歐氏距離，表達式如下：

(9)

用K表示gsij與相應的FCM的目標函數，其表達式如下：

(10)

依照聚類準則構建拉格朗日函數：

(11)

求解式(7)內全部參數，能夠獲取參數元素xk對聚類zi的隸屬度uik與zi的pzi的迭代過程。利用迭代過程持續優化帶電設備狀態隸屬度矩陣與種類中心[12]，用SPf表示最終聚類中心集，其表達式如下：

(12)

用Oi表示帶電設備不同狀態分類zi的評估值，其表達式為

(13)

通過式(13)判斷聚類對應的設備狀態。依照隸屬度最大標準確定X內參數元素xk所屬的狀態類別，依照式(14)提取帶電設備狀態參數：

(14)

1.2.3 三維平行散點圖可視化實現

將具有高維、時序特征的帶電設備運行狀態參數isk映射為一組三維空間內的點pk，根據isk內參數元素xk的時間屬性t、屬性編號j與屬性值xjk確定點pk的位置[13-14]。映射關系F可用式(15)表示：

(15)

為呈現ti時刻條件下帶電設備的狀態，需對平坐表表系實施著色突出處理。數據點著色是一種普遍使用的避免平行坐標信息混亂的方式[15]。在計算機顏色空間內，各組數據點pk對應的設備狀態分類zi內均存在一個對應的(ri,gi,bi)值，分別對應紅、綠、藍三色。通過有所差異的顏色空間區分帶電設備不同參數時序序列之間相關程度，通過人機交互的形式向用戶提供可視化展示，令用戶更明確地獲取帶電設備運行狀態參數波動情況。

帶電設備運行多參數可視化展示在計算機上實現的過程如下：

(1)在計算機端使用jzy3D大數據可視化類庫內RDD類的collect方法，讀取帶電設備運行狀態參數彈性分布式數據集RDDIS，生成以ListIS表示的參數元數列表，其類型用List〈Vector〉表示，Vector包括聚類編號、時間點和監測參數，分別用N、T和x1,…,xs表示，s用于描述參數集維度。

(2)劃分ListIS內Vector類型的參數元素為聚類編號和參數點集，分別用Ni和Pi表示。基于此生成低硬度聚類編號列表和參數點集列表，分別用ListN和ListP表示。

(3)對ListN內各聚類編號Ni進行著色處理，生成顏色列表Listc。

(4)將Listc和ListP作為輸入數據，利用jzy3D大數據可視化類庫的Scatter方法構建三維平行散點圖。

(5)通過instruction方法將Z軸平移與拉伸、中心旋轉、屬性與時間相關性分解展現等人機交互操作添加到三維平行散點圖內，方便用戶查看帶電設備在線熱像監測裝置運行多參數可視化展現結果，利用open Chart方法展現可視化結果。

2 實驗分析

實驗為驗證本文研究的帶電設備在線熱像監測裝置運行多參數可視化方法在實現帶電設備在線監測數據可視化分析中的應用性能，利用Matlab軟件進行應用測試。以某風電場2 MW風電機組為研究對象，在Matlab軟件內構建帶電設備在線熱像監測裝置結構，利用該裝置監測研究對象運行參數(如表1所示)。

表1 研究對象在線熱像檢測參數

2.1 可視化結果分析

圖2所示為研究對象在線監測參數集內時間波動條件下，研究對象有功功率屬性與風速屬性的分解展示結果。

圖2 可視化結果

圖3所示為時間波動條件下，研究對象變槳角與轉速的波動情況。

圖2與圖3內，Ⅰ類狀態 、Ⅱ類狀態、Ⅲ類狀態、Ⅳ類狀態分別表示狀態參數監測結果顯示研究對象運行狀態良好、運行狀態一般、運行狀態需要注意、運行狀態極差。

基于研究對象在線監測參數集內的三維平行散點圖可視化結果得到，研究對象在研究時間區域內的運行狀態大致劃分為四種不同類型，其中Ⅰ類運行狀態保持時間最長。

分析時間波動條件下研究對象有功功率屬性分解展示結果(見圖2(a))得到，在Ⅰ類運行狀態下，研究對象有功功率大致處于200±100 kW之間。

圖3 時間波動條件下研究對象變槳角與轉速的波動情況

分析時間波動條件下風速屬性的分解展示結果(圖2(b))得到，在研究時間段內，研究對象所在區域風速處于6.5±6.5 m/s，未超過研究對象切除風速25 m/s，所以研究對象未出現因實際風速高過切出風速造成的風能無法捕獲問題。

綜合時間波動條件下風速屬性的分解展示結果(圖2(b))和變槳角波動情況(圖3(a))得到，研究對象的風速大部分維持7±3 m/s之間，變槳角大部分維持10°±10°之間。

分析時間波動條件下研究對象轉速變化情況(圖3(b))得到，研究對象在Ⅰ類運行狀態下轉速大致維持恒定值，所以研究對象處于Ⅰ類運行狀態表示研究對象正常云sing條件下的轉速恒定狀態，風速有所變動的條件下，研究對象有功功率隨之發生波動。

在Ⅱ類運行狀態條件下，研究對象變槳角大致處于固定狀態或處于上升狀態。當研究對象變槳角處于固定狀態條件下，研究對象的轉速波動與風速波動一致，這說明存在一定風速的條件下，研究對象捕獲風能上限的運行狀態，也就是最大風能捕獲區。當研究對象變槳角處于上升狀態的條件下，說明研究對象在功率極限區域運行一段時間后實施優化，為控制研究對象轉速與輸出功率的優化狀態，提升研究對象變槳角。

在Ⅲ類運行狀態條件下，綜合時間波動條件下研究對象有功功率屬性分解展示結果與變槳角波動情況得到，研究對象變槳角處于0°左右，風速與輸出功率分別達到11.2 m/s和1 250±250 kW，此類運行狀態條件下研究對象的風速與輸出功率易達到或接近額定風速和功率極限。

根據時間波動條件下研究對象轉速波動情況得到，在Ⅲ類運行狀態條件下，研究對象的發電機轉速大致在1 750 r/min，已接近其上限值。在此條件下，為保障研究對象運行的安全性與穩定性，相關管理人員需要加強對發電機軸承與繞組溫度等參數的監測。

在Ⅳ類運行狀態條件下，綜合波動條件下研究對象變槳角與轉速波動情況得到，研究對象變槳角普遍高于87°，這說明研究對象處于停機狀態導致其有功功率降至0 kW。剩余環境中，Ⅳ類運行狀態的分布稀疏，同時研究對象變槳角波動速度極快，這是由于研究對象在停止運行狀態帶啟動運行狀態過程中，葉片變槳角變化為迎風狀態或自動解纜造成的。

2.2 能耗測試

為測試本文方法在應用過程中的實時能耗，采用本文方法對研究對象運行參數進行可視化處理，測試本文方法進行過程中的實時能耗，結果如圖4所示。

圖4 實時能耗曲線

分析圖4得到，本文方法在應用過程中的實時能耗范圍基本控制在(0.01～0.05)×10-3J/s，平均能耗在0.028×10-3/s左右。實驗數據表明本文方法進行帶電設備在線熱像監測裝置運行多參數可視化過程中的實時能耗較低。

3 結 論

本文研究帶電設備在線熱像監測裝置運行多參數可視化方法，利用在線熱像監測裝置監測帶電設備運行參數，通過三維平行散點圖實現帶電設備在線熱像監測裝置運行多參數可視化。由于時間所限，本文方法僅測試了方法的有效性與能耗，在后續研究中將對本文方法的應用性進行全面測試。