物联网技术在变压器运行中的应用

物联网技术简介  

物联网概念最早于1999年由美国麻省理工学院提出,其早期以射频识别技术(RFID)为基础,通过将电子码附着于物品上的方式对物体进行跟踪、识别。近年来,随着计算机技术、网络技术的发展以及智能终端设备的普及,物联网技术逐渐演变为综合利用网络技术、传感技术、智能终端技术、定位技术等多项技术来实现物一人一网互联,信息交换和传输,实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理功能。物联网和传统互联网相比,具有全面感知、可靠传递、智能控制、数据融合等鲜明的特征。  

物联网技术起源于RFID技术,主要体系由应答器、识别器和应用软件三部分组成。随着芯片技术、网络技术及通信技术的发展,物联网技术不断拓展更新,其应用范围也逐渐扩大至信息采集、交换和传输等方面,真正实现了物一人一机互联。特别是近年来大规模集成电路芯片技术突飞猛进,大数据、云计算、人工智能相继出现,这些新技术与物联网技术相互交叉发展,使得物联网技术不断演变为可以对物体进行全面感知的一种技术,即运用各种传感器获取被测物体各方面的信息,并按一定频率周期对数据进行动态更新,再通过有线、无线网络进行传输,把传感器和智能处理有机结合起来。通过将其与云计算、模式识别、大数据等各种智能技术进行组合,可以不断扩展物联网技术的应用范围。   

物联网技术在变压器运行中的应用  

变压器的运行环境及运行状况将直接影响变压器运的稳定性。利用物联网技术结合大数据分析和人工智能技术,监测变压器运行环境和自身运行状态的各项指标,有助于及时、准确地发现问题并快速响应,极大地提高了设备数据监测的时效性和准确性。下面以油浸式变压器为例,从运行环境监测、运行状态监测、故障侦测等方面讨论物联网技术在变压器运行中的应用。  

1 温感监测  

油浸式变压器正常运行时,环境温度不能高于40C,亦不能低于-25℃,最高日平均温度不超过C03,最高年平均温度不超过20℃,相对湿度不超过90℃)环境温度25℃),海拔高度不超过1000m。油浸式变压器按铭牌上的标准运行时需要满足规定的冷却条件,顶层的油温最高不超过90℃,当油温经常超过85℃时,变压器绝缘体容易老化。运用设置在变压器周边及其内部的温度传感器实时地获取变压器的环境温度、顶层油面温度、绕组温度以及环境干湿度数据,然后将数据通过4G/5G传输回电力主干网,供工作人员监测变压器运行状况或对变压器故障进行判断,此方法时效性远远优于人工定时巡检,且能为大数据分析提供大量可靠的样本基础。  

2 液面监测  

油浸式变压器的绝缘体为绝缘油,内部关键部件都必须浸入绝缘油中。油面过低,会使套管引线和分接开关暴露于空气中,导致绝缘水平大幅下降,从而引起击穿放电:油面过高,说明变压器可能出现过负荷或者油路堵塞,上述两种异常情况需及时发现并予以处理。利用设置在变压器内部的液位检测模块可以实时采集油面位置信息,将数据通过GPs/GPRs或北斗短报文传回数据平台,回传的相关数据直接进入数据库而不需要再进行人工操作或干预,回传的频度可以根据设备寿命周期、设备用途及负荷、环境状况等因素综合考虑之后确定。该方案能够提高故障排查效率,缩短处理故障的响应时间,其时效性远远优于人工定时巡检的传统方法。

3 图像监测  

通过在变压器周边部署高清摄像头的方式,对变压器周边环境和变压器需要巡检的重要部位进行视频监控,可直观了解变压器周边的环境变化,如:冰雪覆盖、洪涝淹没、变压器外观变动情况)泄露的油渍痕迹、覆盖物、堵塞物等)。由于变压器是固定式的电网运行设备,所以对于设备周围环境发生物理位置上变动状况的监测可采用移动图像监控技术,并增加异常状况报警功能,对进入变压器安全距离内的物体或突然发生的异物覆盖堵塞、杆位变化、冒烟、冒火等情况及时报警。该功能的实现需要结合图像处理技术与图像识别技术,首先通过图像预处理系统定时自动抓取图片,在设定好输出阈值之后便可将抓取的图片与标准图片自动识别比对,判断变压器周边的环境是否发生了对变压器正常运行有害的变化,并结合液面监测识别是否有绝缘油溢出。

由于图像传输对网络带宽要求较高,对于有条件部署有线网络的区域可以对电力设备自行部署有线传输专网,如:各变电站站内的变压器等就可以依托已有的监控传输网络进行图像传输:对于没有条件部署传输专网的区域,可以采用三大运营商的4G/5G物联网传输链路,测算出流量需求后纳入一个统一的流量池。图像监测技术的应用可以替代大部分现场巡检工作,从而有效地减少了现场巡检的人力、物力成本,提升经济效益。  

4 噪声监测  

变压器内部发生故障时或外加负荷超载时其运行状态会发生改变,直观反映为变压器发出异响噪声。当变压器内部发生如各种紧固螺栓松动、负荷过高、绕组间隙粘接不牢、绕组线包和磁芯间有松动等故障时,都会伴有明显的异常噪声,且不同类型的故障所引发的噪声波形也各不相同。针对此种情况,可利用音频采集设备采集音频样本信息,分析故障噪声声纹特征并建立变压器故障噪声音频特征库。当变压器发生异常噪声时,传感器及时回传异常噪声音频信号,通过算法和分析软件从中提取异常音频的特征信息,再将计算结果与故障噪声音频特征库比对,最后结合其他监测结果进行故障的综合判断。这种技术在判断故障时可以过滤各种环境噪声对人的干扰,判断的准确性不再依赖个人经验和个人能力的高低,使得诊断结果的可靠性大幅提高。

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