變電站雙電源切換開關自動切換故障及處理技術研究

李文淵

（國網湖北省電力有限公司恩施供電公司，湖北 恩施 445000）

0 引 言

雙電源自動切換開關具有成本低、操作簡單、自動化程度高等優點。但是，受外部因素和自身缺陷影響，雙電源切換開關失控，無法完成自動切換動作，出現自動切換故障，造成變電壓電源間的短路，甚至出現負荷斷電，造成嚴重的經濟損失。為保證變電站雙電源切換開關安全、穩定運行，電力企業引進自動切換開關故障及處理技術，采取人工處理方式，但人工處理結果主觀性過強。隨著科學技術的不斷發展與革新，自動化處理方式逐漸取代人工方式，但是故障識別與處理具有較高的技術難度。雖然近幾年雙電源切換開關故障及處理受到研究領域的重視與專注，但是在實際應用中處理效果并不理想，已經無法滿足實際需求，為此提出對變電站雙電源切換開關自動切換故障及處理技術進行研究。

1 雙電源切換開關傳感測試

變電站雙電源切換開關自動切換故障類型有很多種，主要包括開關傳動機構松動、切換開關部件松動、部件磨損等[1]。但是，任何類型的故障均有共同的故障特征，即振動頻率存在差異。當出現開關自動切換故障時，開關振動頻率、范圍等指標均異常。傳感測試儀器設備主要包括獲取振動信號的傳感器和對信號進行放大、變換的放大器與變換器。此次選用型號為IFAFJ-A4F4振動傳感器，傳感器線性度為20 000 m/s2，安裝諧振點30 kHz，靈敏度為2 pC/ms2，掃描頻率范圍為0～10 000 Hz，放大器選用型號為IHRA-A4F5信號放大器，變換器選用型號為KHFA8-AF44變換器[2]。通過振動傳感器底部的螺栓將其固定在磁座上，利用磁座將振動傳感器吸附在變電站雙電源切換開關本體外部。在對傳感器安裝時，盡量選取距離開關本體比較近的位置，并且要防護遮擋，避免受到外界干擾。在測試過程中，令雙電源切換開關處于運行狀態，振動傳感器在雙電源切換開關外部拾取振動加速度信號，并由電荷放大器對信號放大處理，最后經過轉換器將振動加速度信號轉化為電量形式的信號，經過信號電纜將信號傳輸到變電站主控室內安裝的開關故障數據采集服務器，以便后續處理和分析數據。

2 自動切換故障識別

利用具有可調Q因子的小波變換算法對傳感測試拾取的振動信號進行分解，提取到振動信號時域特征[3]?？烧{信號品質因子的小波變換算法是一種基于信號品質因子數設計多層變尺度高通低通濾波算法，通過對信號分解獲取多層子序列的離散小波，振動信號能量聚集程度可以通過信號品質因素反映出來，其計算公式為

式中：Q表示信號品質因子，即振動信號能量聚集度；f表示由振動信號頻域中極大值對應的中心頻率；BW表示信噪比為3 dB頻帶寬度[4]。根據信號品質因子計算小波變換算法中尺度因子和最大分解層數2個參數，公式為

式中：α表示小波變換算法中信號分解尺度因子；β表示小波變換算法中振動信號最大分解層數；r表示過采樣冗余因子[5]。根據尺度因子和最大分解層數，確定小波變換算法中低品質因子濾波器的頻響與高品質因子濾波器的頻響，公式為

式中：Hg表示低品質因子濾波器的頻響；ρ表示頻響函數；w表示振動信號的歸一化角頻率。使用傅里葉變換獲取開關振動信號的頻譜，將振動信號作為算法的輸入信號，由低品質因子濾波器和高品質因子濾波器對信號分解獲取低品質因子分量和高品質因子分量，再將其作為下層濾波器的輸入量進行傅里葉變換得到對應的時域分量。振動信號由幅頻特性和相頻特性組成。幅頻特性指信號幅度，相頻特性指信號頻率。根據分解得到的信號時域分量，計算出振動信號2個特征值，公式為

式中：W表示振動信號的時域分量；A表示雙電源切換開關自動切換振動信號幅值；ψ表示雙電源切換開關自動切換振動信號頻率。根據正常狀態下開關自動切換振動信號幅值與頻率，設定2個閾值。如果振動信號幅度大于閾值，同時頻率也大于閾值，則表示存在自動切換故障，否則開關狀態正常。

3 自動切換故障處理

當識別到開關存在自動切換故障時，利用反向傳播（Back Propagation，BP）神經網絡技術確定故障類型，從而采取相應的處理措施。BP神經網絡具有一定的學習能力，收集雙電源切換開關自動切換所有類型故障數據，將其作為訓練數據樣本，輸入到BP神經網絡輸入層，在輸入層中對所有數據進行批量化處理，公式為

式中：y表示批量化處理后的開關自動切換故障數據；表示原始數據；ymin表示開關自動切換故障數據最小值；ymax表示開關自動切換故障數據最大值。通過歸一化處理消除開關自動切換故障數據量綱，將其規范在0～1數值范圍內。將處理后的數據發送到隱含層，在隱含層內利用激活函數訓練數據，學習到不同故障類型下開關振動信號的幅頻特性和相頻特性，公式為

式中：Z(Ak,ψk)表示第k隱含層輸出開關自動切換故障對應的時域特征；ek表示激活函數；ok表示第k隱含層目標函數。將隱含層輸出向量輸入到輸出層，并將之前提取到的振動信號的幅頻特性和相頻特性也輸入到輸出層，并與學習到的故障特征匹配，輸出與故障特征一致的開關自動切換故障類型，對故障采取對應的處理措施。

4 實驗論證

4.1 實驗準備與設計

采用對比實驗的方式對設計技術的可靠性與可行性進行檢驗。以某變電站雙電源切換開關為實驗對象，開關為施耐德萬高ATNSXA型雙電源切換開關。該開關由控制器和IHDA-FA455塑殼型斷路器2部分組成。由于投入使用時間較長，經常出現故障，利用設計方法對切換開關自動切換故障識別及處理，選擇基于機器視覺的處理技術和基于深度學習網絡的處理技術作為比較對象，以下分別用傳統技術1與傳統技術2表示。按照上述流程對開關傳感測試，共采集到10 000個開關狀態數據樣本對數據進行分解，提取到故障特征，并對故障進行識別及處理。

4.2 實驗結果與討論

實驗以識別率作為3種技術評價指標。識別率越高，開關自動切換故障識別準確度越高，其計算公式為

式中：ε表示變電站雙電源切換開關自動切換故障識別率；TF表示正確識別故障樣本數量；TN表示錯誤識別故障樣本數量。實驗以雙電源切換開關狀態樣本數量為變量，利用式（7）計算3種技術故障識別率，具體數據如表1所示。

表1 3種技術故障識別率對比

由表1中數據可知，當識別樣本數量達到10 000個時，設計技術故障識別率為95.13%，可以將識別率控制在95%以上，說明設計技術基本可以高精度識別出變電站雙電源切換開關自動切換故障，而2種傳統技術識別樣本數量達到10 000個時，傳統技術1故障識別率比設計技術低近44個百分點，傳統技術2低近50個百分點，證明在故障識別精度方面設計技術優于傳統技術。為了進一步驗證設計技術的可行性，對3種技術應用下變電站雙電源切換開關跨檔頻率對比，跨檔頻率越高則表示故障處理效果越差。在對故障開關處理完成之后對開關進行試運行，執行電源切換動作，總次數為10 000次，統計在運行過程中開關跨檔頻率，具體數據如表2所示。

表2 3種技術應用下開關跨檔頻率對比

由表2中數據可知，在設計技術應用下變電站雙電源切換開關跨檔頻率較低，當開關執行切換動作10 000次，開關跨檔頻率僅為0.08%，基本可以實現對開關自動切換。相比之下，當開關執行切換動作10 000次，傳統技術1比設計技術高約14個百分點，傳統技術2比設計技術高約17%個百分點。因此，設計技術無論是在故障識別方面還是在故障處理效果方面，均表現出明顯的優勢，更適用于變電站雙電源切換開關自動切換故障及處理。

5 結 論

自動切換故障是變電站雙電源切換開關最為常見的故障，針對傳統技術存在的不足與缺陷，提出了一個全新的處理技術，有效提高了故障識別率，降低了變電站雙電源切換開關跨檔頻率，提高了變電站雙電源切換開關自動切換故障及處理工作自動化、智能化水平，具有良好的現實意義。