變電站電力電源的在線監測與故障診斷技術研究

朱 棋

（國網安康供電公司，陜西 安康 725000）

0 引 言

隨著電力系統規模的不斷擴大和電力需求的增長，變電站電力電源的可靠性和穩定性對整個電力系統的運行至關重要。為提高電力電源的安全性和可靠性，采用先進的在線監測與故障診斷技術勢在必行。

1 變電站電力電源結構與組成

變電站電力電源是電力系統的核心組成部分，其結構復雜、多元，由高壓輸電線路、變壓器、開關設備以及發電機等多個組件構成。在電源結構中，高壓輸電線路負責將電能從發電廠傳輸至變電站，變壓器則實現電壓的升降，以適應不同環節的需求。開關設備通過對電路的控制和保護，確保電源系統的安全運行。同時，發電機將機械能轉化為電能，為電力系統提供穩定的供電。深入理解變電站電力電源的結構與組成對于保障電力系統的正常運行和故障診斷至關重要，也為后續在線監測技術的應用提供了基礎。

2 在線監測技術

2.1 傳感器部署與數據采集

2.1.1 傳感器類型及其選擇

在線監測技術的成功實施關鍵在于合理選擇傳感器類型并進行有效的部署。在變電站電力電源系統中，選用了多種傳感器來實現對關鍵參數的實時監測，具體如表1所示。溫度傳感器LM35負責測量環境溫度，覆蓋范圍廣泛，適用于變電站內部不同區域的溫度監測。濕度傳感器DHT22 則負責監測濕度變化，實現對潮濕度環境的實時感知。氣體傳感器MQ-9 廣泛用于監測CO、CH4 等氣體，具有較高的檢測精度，確保及時發現潛在的氣體問題。振動傳感器ADXL345用于檢測設備的振動情況，為電力電源設備的運行狀態提供了關鍵信息[1]。此外，電流傳感器ACS712 和電壓傳感器ZMPT101B 負責實時監測電流和電壓的變化，確保電源系統的穩定性。

表1 傳感器選型及其參數

2.1.2 數據采集與實時監測

在數據采集與實時監測階段，建立了高效的系統，確保從各個傳感器中獲取的數據能夠實時、準確地反映電力電源系統的運行狀態。通過定期的數據采集計劃，確保傳感器按照預定頻率采集環境數據。這些數據隨后被傳輸到中央數據存儲單元，以便進一步的處理和分析。

為實現實時監測，采用基于機器學習的實時數據處理技術。在數據采集后，通過快速的數據處理算法，對傳感器獲取的數據進行實時分析和處理。這有助于在毫秒級別識別出任何異常或突發事件，并采取及時的反應。同時，建立實時監測系統，通過可視化界面展示當前電力電源系統各項參數的實時變化趨勢，使運維人員能夠隨時隨地監控系統運行狀態，及時發現并解決問題[2]。

這一數據采集與實時監測流程的設計旨在提供對電力電源系統的及時、準確監控，以最大限度地保障系統的可靠性和穩定性。

2.2 監測參數與指標

在線監測技術的實施關鍵在于確定合適的監測參數和指標，以全面、準確地評估電力電源系統的性能和健康狀況。監測參數的選擇主要包括電壓、電流、頻率及溫度等，這些參數能夠全面反映電力電源的運行狀態。同時，通過引入復雜的電力質量指標、功率因數等，可以更深入地了解系統的穩定性和效率。在故障檢測方面，特別關注的指標可能涵蓋波形畸變、諧波含量等，以識別潛在的系統異常。通過對這些監測參數和指標的綜合分析，可以實現對電力電源系統性能的全面評估，為及時診斷潛在問題提供有力支持。

3 電力電源故障診斷技術

3.1 常見故障類型與特征

電力電源系統可能面臨多種故障類型，每種故障都表現出獨特的特征，對這些常見故障進行準確分類和特征提取是電力電源故障診斷的首要任務。常見故障主要包括電壓波動、電流過載、頻率異常等。例如，電壓波動故障可能表現為電壓的突然波動或劇烈變化，而電流過載可能導致電流值迅速增大。通過深入分析這些故障特征，可以建立故障類型與其典型特征之間的映射關系[3]。同時，結合監測參數與指標的全面評估，能夠更準確地判斷系統中潛在問題的性質和程度，為進一步的故障診斷提供了基礎。

3.2 故障特征參數提取與分析

在電力電源故障診斷中，故障特征參數的提取與分析是關鍵步驟，具體流程如圖1 所示。首先，通過傳感器采集的實時數據，識別出可能存在故障的信號。其次，利用信號處理技術，對這些信號進行時域分析、頻域分析等，提取出一系列故障特征參數，如頻率、振幅、相位等。這些特征參數反映了電力電源系統在故障狀態下的獨特性質。最后，采用先進的數據挖掘和模式識別技術，如機器學習模型，對提取的特征參數進行分析。通過建立與不同故障類型相對應的模型，識別出故障模式和異常模式。例如，使用機器學習算法訓練模型，以識別電壓異常波動、電流過載等常見故障模式。這樣的分析過程有助于從復雜的數據中提取出關鍵信息，準確判斷電力電源系統的故障類型和位置，為后續的故障診斷提供可靠的依據。這一流程的設計旨在實現對電力電源系統故障的精準、高效診斷。

圖1 故障特征參數提取與分析流程

3.3 機器學習在故障診斷中的應用

在電力電源故障診斷中，機器學習是一種強大的工具，通過訓練模型從大量數據中學習故障模式，實現高效的故障診斷。具體而言，采用監督學習算法，如支持向量機（Support Vector Machine，SVM），在已標記的數據集上進行訓練。模型通過學習電力電源系統在正常和各類故障狀態下的特征模式，能夠在面對新數據時進行準確分類[4]。

在電力電源故障診斷中，特征參數（如頻率、振幅等）可被看作數據的維度，而不同故障類型則對應于不同的類別。SVM 使用數學優化方法來確定一個超平面，這個超平面在多維特征空間中能夠有效地分隔不同類別的數據。一旦確定了超平面，SVM 就可以在新的、未標記的數據上進行準確的分類，從而判定這些數據點所屬的故障類型。這一過程的數學表達式為

式中：w為超平面的法向量；x為數據點的特征向量；b為偏置項。

這種在故障診斷中應用機器學習算法的方法不僅提高了故障診斷的準確性，還具有一定的泛化能力，使得系統能夠處理多樣化和動態變化的電力電源故障情況。

4 綜合應用與系統設計

4.1 在線監測與故障診斷的融合

在電力電源系統中，在線監測與故障診斷的融合是關鍵，通過將實時監測和故障診斷相互融合，實現對系統健康狀態的全面把控[5]。首先，實時監測系統定期采集各類傳感器的數據，包括電壓、電流、溫度等多維度信息。這些數據經過預處理和特征提取后，被送入故障診斷模塊。其次，在故障診斷模塊中，通過先進的機器學習算法，對實時數據進行實時分析。模型通過學習歷史數據中的故障模式，能夠迅速識別潛在的系統異常。當診斷模塊檢測到異常時，系統會發出警報，并將相關信息反饋給運維人員。

為實現這一融合，需要考慮數據傳輸的實時性、算法的高效性和系統整體的穩定性。采用分布式計算和實時數據處理技術，確保監測與診斷的過程不會對電力系統的正常運行產生明顯影響。同時，設計可靈活配置的閾值和模型參數，以適應不同工況下的監測和診斷需求。

這種在線監測與故障診斷的緊密融合提高了電力電源系統的可靠性與可維護性，為系統運行過程中潛在問題的及時發現和解決提供了有效手段。

4.2 系統性能分析

系統性能的分析是確保電力電源在線監測與故障診斷系統穩定運行的關鍵環節。根據表2 所示的系統性能表現可知，該電力電源在線監測與故障診斷系統在各項關鍵性能指標上表現出色。

表2 系統性能表現

準確性方面，系統準確率不低于95%，確保高精度的故障診斷結果。實時性方面，系統展現了毫秒級的響應速度，滿足對電力電源系統實時監測的緊迫需求。故障診斷速度控制在10 min 以內，保證系統能夠在短時間內迅速做出相應處理。系統的可靠性表現出色，達到98%以上的水平，為系統的長時間穩定運行提供了可靠保障。此外，系統具備每秒處理1 000 次以上的數據處理吞吐量，能夠高效處理大規模數據，確保在復雜多變的工作環境下保持高效運行。這一綜合性能分析結果表明，該系統在各項關鍵指標上都達到了設計要求，為電力電源系統的監測與故障診斷提供了可靠而高效的解決方案。

5 結 論

在電力電源系統中，實現在線監測與故障診斷是提高穩定性和可靠性的關鍵步驟。通過對變電站電力電源結構與組成的深入研究，將在線監測與故障診斷進行了有機融合，形成了一個高度智能化的電力電源監測體系，為提升電力電源系統的穩定性和可靠性提供了切實可行的解決方案，也為電力行業的發展貢獻了新的技術進步。