基于EH技術的高壓開關柜無線測溫預警系統設計

王智杰， 韓巖， 閆冬， 韓秋軒， 陳曉東， 李海濤， 張亞麗

(國網山東省電力公司菏澤供電公司， 山東, 菏澤 274000)

0 引言

開關柜是電力系統中電氣控制與保護設備，在電力系統關合及系統安全保護方面發揮著至關重要的作用。隨著高壓輸電規模的不斷擴大，高壓開關柜所承擔的負荷也越來越大。過大的負荷極易導致高壓開關柜溫度升高[1]。因此，為保證高壓輸電線路的穩定性，需要對高壓開關柜進行無線測溫預警，即根據高壓開關柜的電力負載進行測溫預警，提高高壓開關柜的輸出穩定性和安全性[2]。為此，相關的高壓開關柜無線測溫預警技術的研究進程受到人們的極大關注。

文獻[3]設計了一種基于開關柜動態溫升監測模型的無線溫度預警系統，在無線溫度監測終端，將電流互感器作為電源，并利用ZigBee網絡將電流互感器與上位機相連通，同時，利用數字溫度傳感器實時監測開關柜溫度，在提高互感器可靠性的同時還避免了設備絕緣問題。文獻[4]設計了一種基于綜合預警算法的開關柜溫度預警系統，利用ZigBee網絡實現開關柜的無線測溫，根據測溫結果實現對溫度的綜合判斷及預警，并利用LabVIEW軟件將系統在上位機中應用。然而，上述系統存在測溫準確性差、預警速度慢的問題。

為解決傳統系統存在的不足，本文利用環境能量采集(Energy Harvesting, EH)技術，設計一種新的高壓開關柜無線測溫預警系統。根據無線測溫預警分布特征進行高壓開關柜無線測溫特征檢測，對提取的高壓開關柜無線測溫特征量，再采用EH控制技術進行無線測溫預警處理。本文還通過仿真測試分析得出有效性結論。

1 大數據采樣和特征序列重組

1.1 高壓開關柜無線測溫數據分布模型

為了實現高壓開關柜無線測溫預警，首先采用大數據信息融合聚類分析方法建立高壓開關柜無線測溫的統計分析模型。這一過程中，需利用物聯網探測技術和無線傳感通信技術進行高壓開關柜無線測溫的敏感信息采樣，并結合熱敏感元件設計熱傳感器進行高壓開關柜無線測溫設計[5]，構建高壓開關柜無線測溫預警的探測模型，采用電流計和溫度傳感器進行高壓開關柜無線測溫數據進行ZigBee組網融合控制，建立高壓開關柜無線測溫預警的空間分布式結構組合模型。

高壓開關柜無線測溫的工作結構示意圖如圖1所示。

圖1 高壓開關柜無線測溫預警的工作結構示意圖

根據無線測溫預警模型得知，實現高壓開關柜無線測溫預警的第一步是進行數據采集。為此，構建高壓電網高壓開關柜無線測溫大數據分布結構模型，結合系統終端用戶控制方法[6-7]得到高壓電網高壓開關柜無線測溫的分布式特征狀態檢測方程描述為

(1)

式中，L為高壓開關柜無線測溫終端用戶分配的負載特征集，P為直流配電網電能分布屬性類別集，t為高壓開關柜無線測溫的輸出統計時間序列。

在高壓電網高壓開關柜無線測溫預警過程中，采用一個連通的無向圖G=(V,E,W)表示直流配電網電能分布，其中，V為高壓電網高壓開關柜無線測溫數據庫的統計特征點分布集合。根據高壓開關柜溫度漂移、擾動多樣性特征，得到直流型分布式電源容量r，高壓開關柜無線測溫數據分布數據庫為E，W為高壓開關柜無線測溫的統計特征量之間的權值集合。在多級電網聯絡點進行高壓開關柜無線測溫特征數據采樣[8]，根據歸一化的雙向下垂控制方法，得到高壓電網高壓開關柜無線測溫高維數據結構空間為

(2)

式中，J是較小的擾動下的窗口函數，m是高壓電網高壓開關柜無線測溫的嵌入維數，d表示高壓開關柜無線測溫檢測的寬度。在此基礎上，考慮交流濾波電壓U，采用模糊子空間特征融合方法[9]得到高壓開關柜無線測溫數據分布模型為

(3)

式中，β為電壓諧波，ν為電壓波動。

根據上述分析，結合模糊信息聚類技術進行高壓開關柜無線測溫的分布式特征序列重組。

1.2 無線測溫過程調制分量提取

提取高壓開關柜無線測溫的直流調制分量，采用自相關匹配檢測組件抑制低頻擾動帶來的干擾。根據高壓開關柜溫度漂移、擾動多樣性特征[10]，得到高壓電網高壓開關柜無線測溫預警的差異性判別函數為

(4)

式中，α為高壓電網高壓開關柜無線測溫預警的自適應調節系數，其取值范圍為0≤α≤1，c為高壓電網高壓開關柜無線測溫預警的穩態特征量。根據上述分析，構建高壓電網高壓開關柜無線測溫預警的統計分析模型，根據統計分析結果進行特征提取，采用自相關匹配檢測組件抑制低頻擾動帶來的干擾[11]，高壓開關柜無線測溫的直流調制統計特征分布集為

D=F×I×f

(5)

式中，I為直流微電電壓中的直流分量，f為調制過程載波頻率。在此基礎上，根據分布式電源間歇性波動的聯性，進行高壓電網高壓開關柜無線測溫的輸出穩定性控制，對n個變量，通過交流濾波電容電壓的耦合控制過程得到高壓開關柜無線測溫的關聯規則集，用R表示，則高壓電網高壓開關柜無線測溫調制分量提取過程的簡化數學模型可以用式(6)進行描述:

(6)

式中，Δu為變換器交流側電壓的增益，k為高壓電網高壓開關柜無線測溫的偏差限制。繼而采用傅里葉變換將高壓開關柜無線測溫的疊加部分輸入開關電壓中[12]，構建高壓開關柜溫度線性分析模型，根據無線測溫預警分布特征進行高壓開關柜無線測溫特征檢測。

2 高壓開關柜無線測溫及預警

2.1 無線測溫特征提取

在提取高壓開關柜無線測溫特征量的基礎上，采用EH控制技術進行無線測溫預警處理。

將交流角頻率p作為參考特征量[13]，在直流電容流向接口設置高壓開關柜無線測溫的核函數g，則高壓電網高壓開關柜無線測溫的模糊聚類函數為

(7)

在此基礎上，利用交、直流微電網內電源特征分布性[14]，進行交直流母線接口變換控制，得到高壓電網高壓開關柜無線測溫統計特征量為

(8)

繼而可根據無線測溫預警分布特征進行高壓開關柜無線測溫特征檢測，對提取的高壓開關柜無線測溫特征量進行預警處理。

2.2 溫度預警輸出

分析與電網工頻相對應的高壓開關柜無線測溫特征量為

(9)

式中，q為高壓電網高壓開關柜無線測溫的能耗分布，e為直流微電網內電源分布特征量。經過電壓-電流雙閉環跟蹤方法[15]，結合高壓電網高壓開關柜無線測溫的多維結構分解的時間尺度T，得到溫度預警輸出模型為

Z=(η×N-y)×T(k=1,2,…,N)

(10)

式(10)中，y表示高壓電網高壓開關柜的輸出電壓不平衡特征量，N為數據長度。

由此構建高壓電網高壓開關柜無線測溫預警模型，采用電壓幅值周期性檢測方法進行高壓電網高壓開關柜無線測溫和預警優化控制。

3 仿真實驗與結果分析

為驗證基于EH技術的高壓開關柜無線測溫預警系統的實際應用性能，設計如下仿真實驗。

仿真實驗搭建于MATLAB平臺上，設定高壓電網高壓開關柜的直流側的電壓值為1 000 kV，充放電功率為1 200 kW，動態功率波動系數為0.68,其他仿真參數設定,如表1所示。

在上述實驗條件下，進行高壓電網高壓開關柜無線測溫預警實驗。此次實驗主要檢測高壓開關柜開關觸點處的溫度情況。首先采集高壓開關柜無線測溫時域分布情況,如圖2所示。

表1 參數設定情況

圖2 高壓開關柜無線測溫時域分布情況

在此基礎上，為保證實驗結果的有效性，引入對比實驗思想，將文獻[3]中的基于開關柜動態溫升監測模型的無線溫度預警系統和文獻[4]中的基于綜合預警算法的開關柜溫度預警系統作為對照，測試不同系統測溫結果的準確性。分別搭載3種不同的測溫系統，測試時間為半小時，統計在不同系統運行第10～15 min內的溫度檢測結果，并與該階段高壓開關柜的實際溫度進行對比，從而判斷不同系統測溫結果的準確性，如圖3所示。

圖3 不同系統測溫結果的準確性對比

分析圖3可知，在多次實驗迭代中，只有本文所提的基于EH技術的高壓開關柜無線測溫預警系統的測溫結果準確性在穩步上升，另外兩種對比系統測溫結果準確性的變化無明顯規律，但均低于本文模型。因此，可以說明基于EH技術的高壓開關柜無線測溫預警系統具有較強的測溫能力，有效實現對高壓開關柜的溫度感應。

在此基礎上，測試不同系統預警的實時性。預警過程實時性通過預警過程耗時來體現，耗時結果由仿真平臺自動統計，對比結果如表2所示。

表2 不同系統預警實時性對比 單位：s

分析表2可知，與2種傳統的評價模型相比，利用本文系統進行開關柜溫度預警，可以有效減少預警過程耗時，最少的預警過程耗時僅為4.45 s，而文獻[3]系統和文獻[4]系統的預警過程耗時維持在9 s上下，明顯高于本文系統。由此可知，基于EH技術的高壓開關柜無線測溫預警系統的預警實時性更好、效率更高。

為進一步驗證基于EH技術的高壓開關柜無線測溫預警系統的有效性，測試不同系統的容錯性。人為設置3種故障，分別為溫度信息儲存數據庫存在漏洞、直流電壓跳變異常、熱傳感器數據缺失。測試在不同故障情況下，3種系統測溫預警功能是否失靈，如表3所示。

表3 系統容錯性檢測結果

分析表3可知， 在溫度信息儲存數據庫存在漏洞的情況下，文獻[3]系統的預警功能存在異常；在直流電壓跳變異常的情況下，文獻[4]系統的測溫功能存在異常；在熱傳感器數據缺失下，文獻[3]系統的測溫功能和文獻[4]系統的預警功能存在異常，而本文系統的測溫功能和預警功能始終保持正常，表明本文系統的容錯性較強。

4 總結

本文提出基于EH技術的高壓開關柜無線測溫預警系統，在無線ZigBee組網協議下進行無線測溫傳感器信息組網，通過電力電子技術以直流形式完成負荷數據采樣和分布式結構模型的設計，對終端用戶分配電能信息進行特征提取，構建高壓開關柜溫度線性分析模型，根據高壓開關柜無線測溫的特征融合結果實現高壓開關柜無線測溫的優化預測。經實驗分析得知，該系統的測溫準確性較高，預警實時性較好，且容錯性較強，具有很強的實際應用優勢。