2022年输变电设备状态检修系统的开发与应用.doc

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1、输变电设备状态检修系统的开发与应用输变电设备状态检修系统的开发与应用董明1 ,李元1 ,周建国2 ,严璋1(1. 电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学,西安710049; 2. 华东电网,上海200002)摘要:介绍了为华东电网开发的500kV输变电设备的状态检修系统。在该系统中,采纳了如油中溶解气体(DGA) 、部分放电( PD) 、直流偏磁、铁心接地电流等一系列的在线监测技术及装备,并引入了如人工神经网络(ANN) 、粗糙集理论(RST)等高级诊断方法进展运转中变压器毛病诊断。实例分析结果说明该状态检修系统的有效性及有用性,有助于对用户提供维修决策支持。关键词:输变电设备;毛病诊断

2、;状态检修;状态评价;风险评价;资产治理;维修决策作者简介:董明(19782) ,男,副教授,主要从事电力设备状态检修及寿命评估技术的研究。中图分类号: TM76文献标志码:A文章编号: 100129529 (2009) 0721070206Developmen t and applica tion of cond ition2ba sed ma intenance system sfor tran sm ission and tran sforma tion equ ipmen tDONGM ing1 , L I Yuan1 , ZHOU J ian2guo2 , YAN Zhang1(1.

3、 State Key Laboratory of Electrical Insulation for Power Equipment, Xian J iaotong Univ. , Xian 710049, China;2. East China Grid Company L imited, Shanghai 200002, China)Abstract:A new condition2based maintenance (CBM) system for transmission and transformation equipment wasp resented which was deve

4、loped and first app lied to a 500 kV substation of East China Power Grid. In this system, aseries of on2line monitoring technologies were used, i. e. dissolved gases analysis (GDA) , partial discharge ( PD) ,DC bias, and core earthing current monitoring. Several advanced methods such as artificial n

5、eural network (ANN)and rough set theory (RST) were also used to diagnose transformers faults during operation. The case study p rovedthe CBM system effective and useful.Key words: transmission and transformation equipment; fault diagnosis; condition2based maintenance (CBM) ; con2dition evaluation; r

6、isk evaluation; assetmanagement; maintenance decision2making随着电网规模的不断扩大,电力系统中的电力设备数量不断增加,输变电设备定期检修量迅速增加,开展基于设备状态的检修工作重要性日益凸显。与中低压电力设备的状态检修相比,超高压输变电设备在电网中占有举足轻重的作用,其状态检修需要更为强有力的技术手段支持,包括信息数据的及时掌握、运转状态的精确分析、运转风险的有效掌控等。电气设备的可靠性是电网平安运转的保证,因而宜及时对设备施行状态监测,尤其是对关键的大型电力设备尤为重要。在此背景下,依照国家电网关于状态检修的精神和指导意见,积极开展输

7、变电设备状态检修系统的研制和开发工作,并选取华东电网一座500 kV枢纽变电站作为试点,从设备状态量的信息化入手,探究数字化变电站的实现及运转方式,建立涵盖各类电力设备的状态在线监测和数字化软硬件系统,即500 kV输变电设备状态检修系统,并在此根底上开展状态评估、状态检修工作。1系统概述状态检修系统由四层组成:就地监测层、站内数据平台、远方数据平台、高级应用层,如图1所示。本工程建立的由4层构造组成的状态检修系统,构成了集中的、多级的、远程的数字状态检测与诊断网络系统,完成状态监测数据的采集、传输、应用,处理了以往状态监测系统的种种弊端。该系统具有以下特点:(1) 实现各监测量的集中显示、统

8、一维护、综合分析诊断。(2) 对各状态参量的数据通讯格式进展了统一定义,采纳了透明的通讯协议;(3) 应用IEC61850通讯规约,提高了对其他系统的接入才能。(4) 采纳了较为成熟的电力设备智能毛病诊断算法,提高设备毛病的正判率,有力支持了状态评价的开展。2 毛病诊断与分析系统对输变电设备的状态诊断是实现设备状态治理的根底,也是应用支撑层的核心组成。一方面以GB5015022006电气装置安装工程电气设备交接试验标准、DL /T 59621996电力设备预防性试验规程、国家电网公司输变电设备状态检修试验规程(以下简称国网规程)等国家、电力行业与国家电网公司标准、标准、导则为根底,对变压器、变

9、压器套管、断路器、TA、CVT、MOA、SF6断路器、隔离开关及接地开关、GIS等设备的例行试验、诊断性试验都进展了算法支持和实现,另一方面结合西安交通大学综合全国各地多年试验数据根底上提出的诊断算法,将设备诊断中个别敏感的试验工程进展了毛病细分,如依照变压器根本试验工程定位毛病和明细毛病的整体诊断算法、基于粗糙集等理论构成的变压器综合确定毛病类型和简要建议的综合诊断算法等,更好地实现了状态治理的技术支撑。2. 1基于国网规程的毛病诊断方法按照国网规程,本诊断系统不但实现了从规程中抽象出来的绝对值比拟算法和变化率比拟算法,且包含了试验数据的纵横比拟、状态量明显性差异分析等基于统计科学诊断方法。

10、(1) 试验数据的纵,横比拟法纵比是对试验数据在时间上的变化趋势进展分析,试验数据的突变往往可能说明设备特性发生了变化;横比一般是指同一设备试验数据的相间比拟。由于同一设备的运转环境和经历,试验的条件和时间比拟一致,相间的试验数据具有可比性,因而相间的横比在一定程度上能够反映出设备特性的变化。所以纵横比的使用也有一定的限制,并不是所有的试验数据都适用,只有那些具有渐变特性,并与设备的运转状态相关的试验参数才有较大的使用价值,如介质损耗、直流泄漏、绝缘电阻等。另外有的试验工程(如直流电阻)除以上方法外,又分别对相间、线间的不同数据采取了三项不平衡的比拟方法。(2) 状态量明显性差异分析法由于某些

11、状态量如绕组直流电阻劣化表现为状态值和初始值之间的不一致,按照状态量明显性差异分析法,可利用已经获得的有效试验数据进展新的直流电阻标准的动态计算,并进展了自定义标准下的诊断。详细方法如下:按设备型号、设备出厂厂家或设备电压等级中的一个或多个条件取出试验数据库中所有满足条件的试验数据,显示获取有效数据的条数n,并计算取出的数据的平均值,如,某厂消费的某型变压器高中低及地绕组直流电阻数据变化率的平均值P,并计算数据的样本偏向S (不含被诊断设备试验数据) 。关于劣化表现为偏离初始值(绕组直流电阻) ,计算出P - kS 和P + kS ,假如样本数据足够大,那么正常的变压器试验数据应该介于这两个数

12、据之间,假如被诊断的试验数据不在这个范围内,应理解为偏离留意值。2. 2 基于三比值、人工神经网络与援例推理的油色谱诊断方法我国从20世纪60年代开场试验研究油中溶解气体分析技术和方法。40 多年来采纳该方法及时发觉了大量充气电力设备内部存在的埋伏性毛病,由于对这些埋伏性毛病发觉、处理及时,防止了事故发生和设备损坏。该方法具有不停电检测和能检测出缓慢开展的早期埋伏性毛病等特点,已成为提高充油设备运转可靠性和杜绝运转中发生烧损事故的有效方法之一,被广泛采纳。试验证明每种单一的诊断方法,尽管对某些特定的毛病识别率较高,但也存在缺点。以比值法为例,它对毛病属于过热或者放电类型的正判率较高,一般能到达

13、90%以上。但关于过热类型毛病,在进一步推断到底是属于导磁回路依然导电回路过热时,依照模仿试验,正判率只有60%多。因而,仅依托单一的某种毛病诊断方法来决定毛病是不够可靠的。为此,本系统在每一步的推断过程中,都尽可能采纳结合三比值、神经网络、援例推理等智能方法对油色谱数据进展综合分析,再按少数服从多数的策略构成总的推断结果,如此能够认为是对三个专家结果再进展“开会讨论”,以进一步提高正判率,图2为油色谱智能诊断算法流程。(1) 人工神经网络方法采纳变压器油中溶解气体含量进展变压器绝缘毛病的识别,在数学上就相当于实现了一个从毛病征兆空间到毛病方式空间的映射。因变压器油中溶解气体含量与毛病类别之间

14、并没有明确的函数关系,因而具有非线性映射才能的人工神经网络技术被广泛地应用在变压器毛病诊断中。人工神经网络作为一种方式上接近人脑构造的新型信息处理系统,具有强大的并行处理才能、分布式存储才能和自习惯学习才能,因而在油中溶解气体含量分析结果的根底上结合人工神经网络技术进展变压器绝缘毛病诊断已成为近年来的研究热点,并获得较大进展。本系统采纳了单隐层的误差反向传播前馈型神经网络,其拓扑构造如图3所示。本系统采纳以3个独立的单隐层BP神经网络ANN1、ANN2 和ANN3 对变压器毛病进展诊断,如图4所示。即依照输入的毛病变压器气体数据,由ANN1网络先将其划分为过热毛病或放电毛病,然后以ANN2网络

15、再将过热毛病进一步分为电路过热毛病或磁路过热毛病,或以ANN3网络将放电毛病进一步分为涉及固体绝缘的放电毛病或不涉及固体绝缘的放电毛病。(2) 援例推理方法援例推理(也称范例推理)方法(Case BasedReasoning, CBR)同人类的日常推理活动十分接近,它来自于人类的认知心理活动:推理者在求解一个新咨询题时,往往习惯于借鉴他往常对类似咨询题的处理经历。当新面临的咨询题与他往常处理过的咨询题近于简单重复时,能够把处理旧咨询题的成功经历直截了当用于求解该咨询题;而当新咨询题是推理者从来没有遇见过的咨询题时,也能够回忆起一个或多个类似的旧咨询题,通过类比得到重要提示,加之一些规律性知识作

16、指导,就便于完成对新咨询题的处理;同时,成功处理过的新咨询题又会被当作经历记下来,用以处理以后的咨询题。简言之, CBR的推理原理是:类似的咨询题具有类似的解。综合多种范例检索算法的范例推理综合诊断模型能够在一定程度上弥补各种范例检索算法的缺乏,在比拟了待诊变压器和源范例间毛病征兆的类似程度后,考虑到征兆相近的变压器可能具有相近的毛病缘故,从而确定出待诊变压器的毛病缘故,这种诊断思想比拟符合实际情况,因而具有较高的诊断可靠性和有用性。2. 3诊断系统实例分析某发电厂变压器额定容量为63 MVA,额定电压为110 /35 /10. 5 kV。分析外部检查、绝缘油特性检查结果,认为是变压器内部异常

17、。详细试验参数如表1表3所示。依照试验数据利用毛病诊断子系统进展毛病诊断与分析。(1) 图5 为毛病诊断系统色谱智能分析页面,诊断结果为涉及固体绝缘性放电。(2) 图6为毛病诊断系统基于粗糙集理论成果的变压器综合诊断分析页面,结合以上电气试验结果和色谱数据分析结果,诊断结果为:线圈毛病,详细建议为接头焊接不好或线饼断股或裸金属过热。(3) 现场专家处理意见是停运,吊芯检查。检查结果确为绕组毛病。2. 4充分注重在线检测的作用以及试点性采纳IEC61850通讯标准在线监测技术通过数十年的研究和实践,已经呈现出较快开展的趋势,部分成熟产品正逐步向电网设备推行和应用,涵盖了主要的电气设备,并获得一定

18、的效果。在线监测技术能够有效克服预防性试验的种种缺乏,在发觉被监测主设备的缺陷方面,发挥了其他手段难以承担的作用,即及时、有效地发觉设备缺陷和运转数据趋势,预防设备的突发性毛病,是离线预防性试验的良好补充,为主设备的平安运转起到了较好的保障作用。本系统依照现场需要并考虑工程的前瞻性和示范性并结合被监测设备的重要性、监测系统的可靠性、维护量及其投入本钱投入等作综合考虑,对现场主变、高压断路器、金属氧化物避雷器(MOA)等设备安装了在线监测设备,对其主要表征状态参量进展实时监测。与此同时,本系统更实现了在线监测数据的实时诊断和报警,如变压器油中溶解气体分析、铁心接地电流、电容量与介质损耗等较成熟、

19、典型数据参量的实时诊断并可将诊断结果纳入状态评价评分表中,如此现场设备实时状态的变化可得以及时表达。最后,数字化、智能化建立是今后电网技术开展的大势所趋。其中基于IEC61850通讯标准的开发与应用将发挥重要作用。然而迄今为止,尚没有在线监测及状态检修系统采纳IEC61850通讯。为此,本系统试点性的采取选取1台断路器监测单元实现IEC61850 通讯标准,开发监测终端、通讯治理机等硬件,以期分步施行的策略来应用IEC61850 标准, 最终到达建立完好的基于IEC61850的各类设备状态监测模型和扩展标准,填补国内外空白。3 设备状态评价与风险治理系统3. 1设备状态评价依照试验数据库中现场

20、实时获取的在线数据或例行离线试验数据,可实现各个单项试验数据诊断,并结合现场设备运转巡检结果、设备家族缺陷等综合信息对现场输变电设备进展整体状态评价。国网规程中明确了变压器、SF6 断路器与输电线路的状态评价方法。如对单个试验工程依照标准进展扣分,如表4所示,可确定各个部件的状态如图7所示。3. 2风险治理国家电网输变电设备风险评价导则根本规定了输变电设备风险评价的模型,用量化的风险值推断输变电设备面临的和其可能导致的风险大小,为设备的检修工作提供依照,从而为决策层制定短期和长期的整体运转维护目的、并预测人力和资金投入提供决策支持,其风险评价流程如图8所示。(1) 引入实时信息,利用设备实时在

21、线信息,对设备状态进展评价,获得设备的状态评价分值ISE,通过预设的比例系数K和曲度系数C,进一步计算设备的毛病概率,方便进展设备实时风险的评估。(2) 风险评价以风险值作为指标,综合考虑设备资产、资产损失及设备毛病发生的概率三者的作用。风险评价结果可作为一个设备综合状态的表达。(3) 依照状态评价与风险评价结果,依照国家电网输变电设备状态检修治理规定和现场设备实际情况制定检修计划。图9为设备风险评价效果例如。同时,考虑到将来技术的开展趋势和需求的增加以及系统的晋级,在风险治理中增加了资产治理和运营等内容,其中LCC (设备全周期治理)是一个非常重要的手段。但由于目前尚缺乏运转维修本钱构成、定额治理、状态变化等根底数据与规律支持,此项工作暂以设备评价为主,但在系统软件的底层预留了相关的接口,待条件成熟后补充完善。4结语输变电设备状态检修系统的有效建立涉及大量设备有效数据的搜集,如在线监测数据,运转、带电以及家族缺陷等,涉及多个子系统的正常有效运转,是多学科多、综合技术的交融和结晶。