基于分布式傳感數據的電抗器故障智能感知

佳木斯電機股份有限公司哈爾濱技術研發分公司 宮 洵 哈爾濱電氣國際工程有限責任公司 關 悅

麥肯食品（哈爾濱）有限公司 陳 陽

干式空心電抗器由于其結構簡單，自投入使用后一直被認為是免維護設備，其運維技術的發展一直處于滯后狀態。由于檢修技術處于初級階段，主要是人力定期檢修。隨著電網規模的擴大和智能化水平的提升，定期檢修模式暴露出越來越多的問題：資源浪費嚴重、檢修標準具有較強的主觀性以及影響電網運行等，因此該模式已不能滿足電網和電力設備的管理要求。

1 故障感知的分層模型及數據

1.1 分層模型思路

對于運行在電力系統中的電抗器而言，需對電抗器的運行狀態和故障類型進行實時監測，可使用一個特定的模型進行判斷。當電抗器存在故障并通過模型判斷出電抗器的故障類型后進一步使用特定的故障位置識別模型對故障位置進行識別。

本文提出一種基于CNN的分層診斷模型，連續識別電抗器的運行狀態、故障類別以及故障位置。分層診斷模型由兩層CNN級聯組成，第一層用于識別電抗器的運行狀態及故障類型，以準確識別電抗器的故障。第一層輸出結果用于第二層故障位置識別模型的選擇，進一步對電抗器該故障類型下的故障位置進行判斷。基于CNN的分層診斷模型具有較強的靈活性和可移植性，該分層模型最大限度的實現了模型內部參數的解耦，可根據具體的需求將其重新配置以實現設備的故障診斷，避免了內部參數高度耦合造成的模型準確率降低的問題，且該分層模型的方法可應用于其余電氣設備的故障診斷中，這種靈活性打破了傳統故障診斷方法的局限性[1]。……