基于大数据的35kV变配电站智能监控整体解决方案的实现

摘要

上海城投原水有限公司的研究人员朱志伟，在2018年第7期《电气技术》杂志上撰文指出，变配电站是保障各类大型工厂、大型社区正常运作的供电基础，基于大数据的35kV变配电站智能监控系统整体解决方案的实现，将有助于确保变配电站的安全运行，确保一方平安。

基于大数据的35kV变配电站智能监控系统由变配电自动化监控系统和变配电站物联网智能监测系统组成，通过对局部放电监测、SF6泄漏检测、无线传感器（如温度、温湿度、门磁、水浸、感烟探测）等技术的研究和应用，并利用大数据分析技术对监测数据进行分析，实现变配电站的远程监控和智能监测与诊断。

随着大数据和物联网技术的蓬勃发展，在各个领域的推广应用，研究变配电站智能监控系统的实现已然成为一种趋势。在现代化的变配电站，大量应用温度、温湿度、烟感、振动、水浸、门磁感应等传感器类型，通过它们能够感知声、热、力、光、电、位移等信号，根据这些最原始的信息，做出精准的分析与决策。

利用物联网和大数据分析技术，在计算机模拟环境中，对整个变配电站内的设备运行情况进行数字化展示、自动化运行、智能化分析。在国内，变配电和智能化技术得到了史无前例的快速发展，传统、落后的变配电站正在被现代化的变配电站所取代。

1 35kV变配电站基本概况

本文以原水泵站35kV变配电站为蓝本，其主要设备包括两台35kV/6kV变压器，采用两路供电方式，高压开关柜数套，以及电能表等仪表。开关柜采用高性能的气体绝缘开关设备，如厦门ABB公司生产的型号分别为ZX2和ZX0，整套开关柜具有可靠的电能传输、数字化的保护控制技术、智能化的传感器系统及便捷的插接式连接。

REF542plus是应用于开关柜上的多功能综合保护开关控制装置，实现变配电站综合自动化系统的重要通信接口。REF542plus开关装置集成了保护、控制、测量、监视、自我诊断以及通信等功能，用于自动化配网。

2 变配电站自动化监控系统

通过PLC控制系统，依托各类通信读取电气开关柜的数据，并以计算机组态软件，实现变压器和开关柜的运行情况的远程监控。

2.1 变配电站自动化监控系统的功能

变配电站供配电监控系统功能主要有数据采集和处理、控制操作、警报和处理、远动、同步时钟、人机联合以及运行管理等七大功能，即：1）数据采集和处理功能；2）控制操作功能；3）警报和处理功能；4）远动功能；5）同步时钟功能；6）人机联合功能；7）运行管理功能。

2.2 变配电站自动化监控系统的实现

在该原水泵站35kV的变配电站自动化监控系统中，PLC通过MODBUS RTU通信规约与REF542plus综合保护装置相连，读取电压、电流、频率、功率因数及功率等数据，通过RsView32组态软件实现变配电站自动化监控系统，主要由变配电系统一次系统图、各个开关、闸刀状态和监测数据组成，实现采集、显示、处理的基本功能，以及数据判断、触发报警、报警记录、操作指引等其他重要功能。

如图1所示，该35kV变配电站自动化监控系统可以清晰、直观地展示整个原水泵站的变配电情况。

图1 原水泵站变配电站自动化监控系统图

如图1所示，原水泵站35kV变配电站分别由两路35kV母线进线，其中，Ⅰ段为思泵3707母线，Ⅱ段为浦泵7245母线，35kV的电压经变压器转变为6kV，分别对应6kV Ⅰ段和6kV Ⅱ段。

水厂内的所有重要负载平衡分布在两段上，6kV Ⅰ段的负载有1#新变（第二泵房变压器1#变压器）、同步1#电机、异步1#电机、异步1#逆变、异步2#电机、异步2#逆变、以及Ⅰ段厂用变，6kV Ⅱ段的负载有2#新变（第二泵房变压器2#变压器）、异步3#逆变、异步3#电机、同步3#电机、同步2#电机、以及Ⅱ段厂用变。

3 变配电站物联网智能监测系统

应用物联网技术实现变配电站智能监测与诊断，大致分为3个部分：①针对35kV/6kV变压器的局部放电监测系统、电缆温度以及母线温度无线传感监测、以及变压器油箱和电缆接头部位的视频监测；②针对开关柜的柜内温湿度、电缆接头温度、柜门开关信号的无线传感监测，柜体下方的SF6泄漏检测；③针对整个变配电站内的环境监测，监测每一个房间的温湿度和烟雾报警，变配电站地下层的水浸监测。

3.1 变配电站物联网技术应用

在变配电站的智能监控整体解决方案中，主要运用到局部放电监测、SF6泄漏检测、无线传感器（如温度、温湿度、门磁、水浸）以及无线光电感烟探测器等技术。

1）局部放电监测

当变压器内部性能不良或发生故障时，会形成局部放电及发热等物理特征，采取以局部放电监测为主要检测手段，对绝缘盆子进行定时智能巡检提到预警和报警提醒功能。

对该原水泵站变配电站内两台35kV/6kV变压器加装局部放电在线监测系统，采集特高频（300～3000MHz）的局部放电信号，通过同轴电缆传送到主机，分析处理放电信号，对局放信号进行可靠的判断。使用传感器见表1。

表1 局放在线监测系统中的传感器

当局部放电监测系统监测到有局放信号时，通过软件查看当前局部放电谱图如图2所示，可查询放电信号的二维图谱和三维图谱，二维图谱可直接显示放电量大小，三维图谱可判断放电类型。根据监测到的放电位置，可以有效发现变压器运行中的绝缘状况，发现绝缘制造工艺的缺陷、安装过程中的差错，及时处理故障隐患，确保设备安全运行。

图2 尖端放电状态

2）SF6泄漏检测

SF6泄漏检测的核心感应元件是SF6传感器和氧气传感器，由高性能的嵌入式微控制器和放大器构成信号处理单元。根据气体的性状及泄漏特征，SF6和氧气监测单元分布安装于SF6开关下方离地面约10cm地方，主机通过网络将监测到的实时数据传送至控制室计算机进行动态监控，当监测到有SF6气体泄漏时，系统自动开启风机排风，具有10m长距离人体红外探测、语音提示和高频笛音报警、光报警、定时或超限触发或强制风机起/停操作等功能。SF6泄漏报警系统原理如图3所示。

图3 SF6泄漏报警系统原理

3）无线传感器系统

无线传感系统由各个类型的无线传感器、网络、以及无线传感基站组成，根据传感器的类型可以监测到各个类型的“感官数据”，犹如人类的“摸听看嗅”所感受到的感觉。

（1）无线温度传感器

由感温模块、数模转换模块、无线射频传输模块以及电源模块组成，经微型化封装而成。其测温原理是热敏电阻测温，热敏电阻的阻值会随温度的变化而改变，通过阻值的大小来反映温度，灵敏度高。其可用于实时在线监测实现电力设备的温度，并根据监测数据实现温升和温差的智能分析，为分析和预警设备的运行稳定性提供科学依据。

无线温度传感器用在变压器、电缆接头、闸刀触点、铜排连接点、电容器、消弧线圈、易发热设备的外壳等处。

图4 无线温度传感器

（2）无线温湿度传感器

无线温湿度传感器由热敏电阻、高分子湿敏电阻、数模转换、无线射频传输以及电源组成。工作核心是热敏电阻和高分子湿敏电阻，其能够准确测量环境中的温、湿度。可以将其安装在高压电气柜、开关柜、泵房、变配电站等处，也可安装在易发热和易潮湿的地方。

（3）无线门磁传感器

通过安装在柜门上的门磁传感器，与永磁铁或电磁线圈等能形成磁场，来监测柜门的开、关状态，统计开关次数。当柜门被操作人员打开后没有关闭，系统会自动提醒“请关闭柜门”。或者当柜门被非法打开时，系统会自动报警“请勿打开柜门”。

（4）无线水浸传感器

用于监测传感器安装位置是否被水浸，实时地将水浸信号，通过传输基站上传到控制主机，以达到在线监控、并发出报警的目的。水浸传感器以60s的间隔发送无线信号，当其进行状态改变时，会以6s的间隔连续发送三次无线信号。将传感器ID和实际位置绑定，系统可根据传感器ID地址，来判断出何时、何地、产生状态变化，以及状态变化持续时间。

（5）无线光电感烟探测器

当某个房间内产生烟雾时，传感器探测到烟雾信号，系统发出报警。无线光电感烟探测器通过探测燃烧物阴燃时产生的烟雾来报警，避免更为严重的火灾发生。

3.2 变配电站物联网智能监测系统的实现

变配电站物联网监测系统如图5所示，主要以设备状态监测与智能报警，环境监测与辅助控制两部分为主。

图5 变配电站物联网智能监测系统

1）状态监测与智能报警

通过对电缆接头处、电力母排、开关柜的电缆接头、电缆井的电缆、电动机接线处以及其他易发热设备，安装无线温度传感器。在开关柜内，安装温湿度、门磁感应。物联网系统可以实时监测设备的温度、温度湿度、开关柜门状态等数据，并对温度设定报警阀值，避免温度过高带来的故障和损失。

2）环境监测与辅助控制

在变配电站每个房间内，安装无线温湿度传感器、感烟探测器，实现对室内温度、湿度、烟雾等环境变化的监测和报警，并与空调、风机等设备联动。在变配电站的地下层集水井加装无线水浸传感器，实时监测水位情况，并与集水井水泵联动。

4 大数据分析的应用

大数据分析术是实现变配电站智能监控系统的核心技术之一。根据变配电设备运行和人员管理累计下来的经验、自动化系统和物联网监控系统所监测的数据，和科学化的模型，建立起来的一种智能化的处理方式，是为了有效、科学地达到大数据分析的目标。

与传统的在线联机分析处理（OLAP）不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如式（1）、式（2）所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。

目标函数：

如式（1）、式（2）所示，基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程，具有以下优点。

1）迭代性。由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。

2）容错性。机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。

3）参数收敛的非均匀性。模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。

这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，可以避免资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。大数据分析技术在变配电站智能监控系统中的应用，将有助于“智慧变配电站”的实现，如图6所示，利用大数据技术分析而出变压器母排的三相温度变化趋势，在时间上，温度变化趋势与该原水泵站运行的工况基本吻合。

图6 物联网智能监测系统大数据分析

大数据技术的应用主要体现在四大关键点：①所有设备要有网络连接以便获取数据，丰富了数据；②要有各种类型的物联网传感器，数据的多样性；③大数据的获取，将所有设备、所有人连接后，所有数据都大量集中至智能信息系统之中，并优化大数据分析的算法；④分析和决策，获取大量数据之后需要进行分析，得出更科学、精准的运行趋势，并对设备状态的检测和预测提出决策性意见。

结论

随着科学技术的不断发展和进步，大数据分析和物联网技术也日趋成熟，为现代化的变配电站智能监控系统管理提供了有力支撑。在未来，通过在变配电设备中加装智能化控制单元，可以让设备赋予一定的智慧或思考能力，继而实现人机交互。

“技术创新”与“管理创新”有机结合，“基于大数据的35kV变配电站智能监控整体解决方案”的体系不断完备，在各类型的变配电站具有一定的推广价值，是将来变配电站智能化管理的一种发展趋势。