機電一體化在電力系統中的應用

陳 沖

（日新電機（無錫）有限公司，江蘇無錫 214112）

機電一體化是融合了計算機技術、傳感器技術、電子電氣和機械工程的復合型先進技術。將機電一體化技術應用到電力系統中，一方面能夠實現電力系統的自動化管理，顯著減輕人工壓力，降低人工成本；另一方面也能實現電力系統運行工況的實時監測和潛在故障的超前處理，從而保證電力系統的穩定運行。隨著電力系統覆蓋規模的擴大、內部電氣設備數量的增加，傳統的管理模式已經無法滿足電力系統的運行需求。在這一背景下，探究機電一體化技術在電力系統中的應用策略具有重要的現實意義。

1 電力系統中機電一體化系統的組成與應用價值

1.1 機電一體化系統的組成架構

根據功能需求的不同，機電一體化系統在具體組成上也有差異。但是總體來說，完整的機電一體化系統應包含計算機系統、電氣系統、機械系統、信息系統4部分。其結構如圖1所示。

圖1 機電一體化系統的組成架構

基于圖1的機電一體化系統運行流程為：首先利用前端傳感器獲取信息，然后通過通信裝置將信息傳遞給電氣系統，經過信號的降噪、濾波和放大等一系列處理后，在D/A 轉換器內實現從模擬信號向數字信號的轉變，得到可以被計算機正常識別的二進制數字信號。然后在計算機內進行處理分析，根據分析結果自動生成控制指令，或者是人工編輯控制指令，再經過A/D 轉換器將數字信號轉化成模擬信號，傳遞到前端的執行器，完成相應的動作。信息系統可通過建立仿真模型的方式，以采集到的實時數據為依據，進行電力系統的故障判斷和故障自動修復，從而保證電力系統的穩定運行。

1.2 機電一體化系統的應用價值

機電一體化技術的運用，打破了不同系統之間的信息壁壘，提高了電力系統內部信息的傳遞效率。這樣一來，前端電氣設備的運行數據，就可以同步反饋給終端的計算機；同時，計算機下達的操控指令也能同步下達至前端的執行器。從而構建起了響應迅速、控制精確的機電一體化控制系統，對提高電能穩定供給有積極幫助。此外，機電一體化技術的電力系統可以獲取當前電力系統內每一臺電力設備的運行信息，并展開分析判斷是否存在異常工況或潛在故障。這樣就可以在實時監測的基礎上超前識別故障，并實現對故障的自動處理。

2 機電一體化在電力系統電路調頻故障信號監測中的應用

2.1 電路調頻故障信號監測系統的硬件設計

2.1.1 信號濾波電路的設計

電力系統在運行時，電路內可能會產生噪聲信號。該系統在收集電路振動信號時，噪聲信號會產生一定的干擾，進而影響故障判斷結果。因此，在系統設計中增加了信號濾波電路，可以通過有源濾波的方式去除信號中的噪聲。將兩級有源濾波器置于電路中，合成信號源器件，并基于運算放大器的功能，組合形成一個低通路的濾波電路，如圖2所示。

圖2 濾波電路

2.1.2 信號放大電路的設計

本系統的信號放大電器中使用了WER44158 芯片，工作電壓為5～24 V。將該信號放大器作為電路反饋的電壓放大器，在輸入信號源以后可以顯著降低工作噪聲。放大電路的結構如圖3所示。

圖3 信號放大電路

結合圖3可知，該放大電路中輸入電阻R1的阻值與信號放大倍數之間為正相關。如果需要將信號源放大10倍，只需要調節電阻值使電阻放大倍數為10倍即可。另外，WER44158 芯片共有12 個引腳，其中第4腳和第5腳為該芯片的供電引腳，分別提供+6 V和–6 V 的電壓。在系統電路部分設計完畢后，即可實現對電力系統電路調頻故障信號的動態監測。

2.2 電路調頻故障信號監測系統的軟件設計

2.2.1 基于機電一體化監測故障信號

故障信號監測的原理，是利用前端傳感器獲取海量實時數據，然后將實時數據與標準工況進行對比，如果實時數據不在標準工況的閾值范圍內，則判斷為故障。因此，監測故障信號需要處理海量的數據，為了減輕系統運行負擔，在故障信號的監測中需要對數字信息進行壓縮處理。對于壓縮后的數據，尋找發射時間與通信頻率之間的映射關系。其中，時間是決定故障信號監測的核心因素。本文采用基于雙向滑動的故障信號監測方法，使原來相對靜止的能量信號源，按照一定順序在待檢測的數據中進行雙向滑動，直到確定故障信號的具體產生位置。監測過程如圖4所示。

圖4 雙向滑動監測過程

由圖4可知，在滑動過程中信號源會依次經過2個不同的窗口，即J窗口和I窗口。當信號源從一個窗口進入到另一個窗口時，會產生一定數量的噪音信號。為了正確區分不同窗口的噪聲矢量，需要采取監測函數變化的形式判斷噪聲信號的具體位置。其中，窗口信號能量可表示為：

式（1）中，DJ（w）表示窗口J 的能量；相應的DI（w）表示窗口I 的能量；K 表示窗口的長度；|dy|表示窗口接收數據，其中y=W-h 或y=W+h。同時，由式（1）可知，監測函數的最大值與噪聲信號的倒數屬于同一量級。如果實際監測環境中存在較多的外部干擾，信號質量較差，這種情況下信號頻率也會出現不同程度的波動現象。因此，基于機電一體化的電力系統電路故障信號監測，必須要分別從該電路的起點與終點處分別設置監測點，從而最大程度上減輕起點時刻噪聲環境產生的可能性。

2.2.2 電路調頻故障信號監測系統的試驗論證

為驗證基于機電一體化的電路調頻故障信號監測系統的應用效果，設計了對照試驗。分別選擇傳統的故障信號監測系統與本文設計的系統，搭建相同的電路，并在電路中人為制造一個故障信號。觀察對比兩個系統的電路調頻曲線，并對比故障點在曲線中的具體位置，得到試驗結果。

當電路調頻系統退化到潛在的故障點，該故障會發展成為可以被系統監測到的故障信號；隨著時間的推移，電路調頻系統繼續退化，此時潛在故障發展成為功能故障，整個電力系統都會因為故障而癱瘓。另外，從潛在故障發展成為功能故障需要經過一段時間。本次試驗中將這一時間間隔設定為15 min。試驗從上午9∶00開始，并分別在9∶00，12∶00，15∶00、18∶00和20∶00進行監測。為減小誤差干擾，每個時間點的監測均獲取3組數據。兩種系統的試驗數據整理如表1所示。

表1 2種系統監測實驗結果對比

結合表1可以發現，傳統系統在5個故障發生時間點的15組監測數據中，有11次是在故障發生以后檢出，有4 次是在故障尚未發生前檢出，檢出率為26.7%。而基于機電一體化技術的電路調頻故障信號監測系統，15組數據表明均在故障尚未發生前將潛在故障檢出，檢出率為100%，比傳統系統的檢出率提高了73.3%。由此可見，基于機電一體化的電力系統電路調頻故障監測更加有效，同時也為故障的解決提供了有力的支持。

3 結束語

在電力系統自動化運行和智能化管理的背景下，機電一體化技術也得到了廣泛運用。其中，控制和保護是機電一體化在電力系統中的兩個主要應用方向。目前融合了機電一體化技術的電力系統，可實現對系統內部各處運行數據的動態采集、智能分析，隨時掌握運行工況，并根據工況分析結果及時發現潛在故障，在尚未給電力系統運行造成不良影響的前提下將故障處理掉，從而維護電力系統的運行安全。下一步，電力行業的機電一體化技術將會與大數據、云計算、人工智能能技術進行深度融合，并朝著智能化、節能化方向發展，更好地滿足電力系統的管理需求。