CN104007336A - 一种基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明专利涉及一种基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法，属于电力设备在线监测信息聚合技术领域。本发明将变压器在线监测的物联网技术架构分为信息感知层、网络通信层、应用子站层以及应用主站层，利用前端多个传感器资源与监测单元获取数据和信息，关联变压器运维信息、检修信息、评估信息、历史案例信息，构建变压器在线监测信息处理模型，按照多维差异信息柔性关联的要求，将各类信息在空间和时间上互补，设计信息聚合关键步骤，结合运行状态评估需求，进一步将变压器的运行状态空间换分为正常运行、异常可运行、预警、告警，并相应地将变压器各项主要监测量分为渐变信息、突变信息和告警信息三类，给出状态推送示意流程。
Description
技术领域
本发明专利涉及一种基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法，属于电力设备在线监测信息聚合技术领域。
背景技术
随着智能电网建设的不断推进，大型变电站的主要设备都安装了在线监测系统，对保障电网安全、稳定运行，起到了重要的安全监控作用。但由于各监控系统一般都是针对某类设备一个或几个方面特征的监测，缺乏完备的设备状态监测与全景的信息评估，“信息孤岛”现象严重，且目前对于电力设备在线监测系统的设计基本上是以设备的故障事件为驱动，对检测到的信息的本质挖掘不到位，对信息本体反映出的内容理解不全面，这些问题都极大的制约了在线监测的应用与发展。
物联网（The Internet of Things）作为新一代信息通信网络，具有全面感知、可靠传输和智能处理的特点，其技术具有空间化、数字化、网络化、智能化和可视化等特征，是智能电网由系统智能化向设备智能化延伸的互联手段。利用物联网的“智能信息感知末梢”相关技术，可以提高电力设备的在线监测性能水平，满足现代电网对电力设备状态信息的准确获取与网络化交互的需要；利用基于物联网架构的多源信息处理技术，可以更好地为电力设备状态估计与全寿命周期管理服务。
信息聚合用数学语言可以描述为利用像求解原像的过程，这里的像指的是由底层传感器所获得的客观环境（即被测对象）的多源信息，原像指的是客观环境。信息聚合技术能从大数据中，围绕某个主题，把极度分散、高度相关的信息碎片，整合成有参考价值的全景信息，是处理多元、海量的数据最行之有效的处理手段。
变压器是电力系统关键设备之一，变压器在线监测系统存在孤立性强、信息量大、数据类型多样等特点，是物联网信息聚合技术应用的良好平台。藉此，提出一种基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对目前电力设备在线监测系统中，缺乏完备的设备状态监测与全景的信息评估以及对检测到的信息的本质挖掘不到位，对信息本体反映出的内容理解不全面两个问题，公开了一种基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法。
本发明的技术方案是：一种基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法，在电力物联网体系之上，将变压器在线监测的物联网技术架构分为信息感知层、网络通信层、应用子站层以及应用主站层，利用前端多个传感器资源与监测单元获取数据和信息，关联变压器运维信息、检修信息、评估信息、历史案例信息，构建变压器在线监测信息处理模型，按照多维差异信息柔性关联的要求，将各类信息在空间和时间上互补，设计信息聚合关键步骤，结合运行状态评估需求，进一步将变压器的运行状态空间换分为正常运行、异常可运行、预警、告警，并相应地将变压器各项主要监测量分为渐变信息、突变信息和告警信息三类，给出状态推送示意流程。
具体步骤如下：
（1）将变压器在线监测的物联网技术架构分为信息感知层、网络通信层、应用子站层以及应用主站层，其中，信息感知层即为多传感器层，由获取变压器各类在线监测数据的智能传感器组成，将该层所采集到的监测数据分为电气量、过程量、状态量三大类；网络通信层提供解析数据传输通道，支持异构网络接入，并支持移动性，实现设备的无缝透明接入，实现感知层各类信息的传输；在应用子站层构建物联网信息处理平台，提供信息的标准接入，通过对多源差异信息的特征提取、挖掘、关联等方法，实现变压器信息的综合分析，实现对于不同对象分析需求的智能化决策、控制和指示；应用主站层推送出汇集各个子站层的信息处理结果和案例信息，将已经形成的具有关联性的历史数据进行标识，存储至历史特征数据库，作为新阶段的变压器运行状况分析需求的重要参考信息，亦作为变压器寿命估计的重要特征信息。
（2）结合变压器多维信息的时间维度、信息关联程度和应用空间，将变压器相关信息建立在由时间维度t、信息维度X1和应用维度X2形成的三维空间中。其中，时间维度中包含过程量监测信息、电气量监测信息、状态量监测信息等，信息维度中包含变压器基本信息、运维信息、评估信息、历史故障信息、调度运行信息、在线监测关联信息等，应用维度中包含变压器故障诊断案例库、变压器寿命估计和周期管理等。在三维空间中将变压器参数信息、运维信息、检修信息、评估信息与经时间维度统一后的各类在线监测信息进行关联之后，用信息维度来衡量，可建立面向变压器在线监测的信息处理模型。
（3）设计信息聚合的关键步骤。第一步，确定决策级的分析需求。决策级对象可分为检修人员、运行维护人员，变压器设备管理人员，变压器设计研究人员等几类，他们对变压器状态的需求侧重点不同，需要制定个性化的决策方案。第二步，从需求中识别变量。从变压器的各类监测系统获得的信息，确定哪些信息的相互关联能够反映出所需要关注的情况。第三步，确定多维关联的维。由将由信息感知层中采集节点从各类仪表、传感器获取的设备状态信息经过格式转换、规约、标准化处理后，选择其中具有直接关联性的数据进行简单的二维聚合，获得由两维信息共同表征的不同属性，这些聚合后的二维向量在多维关系中，即可看作是维。第四步，对维进行可信度分析及权重分析。针对不同事件中，不同的用户需求，对维的权重进行判断，并辅以检测量精度、时间尺度上的差异，对维度可信度做出判断。第五步，确定分析需求的表达形式和多维表关联的关系。第六步，随着决策分析需求变化调整维。若分析需求改变，则以第一步开始调整现有的多维关联方案，形成一种可变通、可调方式、多需求适应的信息聚合。
（4）将变压器运行状态换分为四个区域，分别是正常运行、异常可运行、预警及告警。将变压器主要检测量分为渐变信息、突变信息、告警信息三类。比如，温湿度监测信息、色谱分析属于渐变信息，铁芯接地电流、主变运行数据、故障录波数据、油中气体成分属于突变信息，当某个信号突变程度直接达到了告警值，这个信号认为是告警值。根据信息处理模型，得到变压器状态空间推送图。
本发明的有益效果是：解决了目前电力设备在线监测系统中，缺乏完备的设备状态监测与全景的信息评估以及对检测到的信息的本质挖掘不到位，对信息本体反映出的内容理解不全面两个问题。实现了变压器运行状态的合理预知性评估，同时可为变压器寿命估计提供极具参考意义的历史特征信息。
附图说明
图1是本发明的变压器多维信息时空关联示意图；
图2是本发明的信息处理模型建立方案；
图3是本发明的信息级聚合的关键步骤；
图4是本发明的变压器运行状态空间划分；
图5是本发明的变压器状态空间推送示意图；
图6是本发明实施例1中，CO气体含量随时间的变化规律；
图7是本发明实施例1中，CO产气速率随时间的变化规律；
图8是本发明实施例1中，甲烷和乙烯在总烃中所占比重；
图9是本发明实施例1中，甲烷所占比例（CH4/（CH4+C2H4））；
图10是本发明实施例1中，乙炔气体含量随时间变化；
图11是本发明实施例1中，乙炔气体与10%乙烯气体含量的关系；
图12是本发明实施例1中，基于油中溶解气体色谱分析的变压器运行状态推送图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
一种基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法，在电力物联网体系之上，将变压器在线监测的物联网技术架构分为信息感知层、网络通信层、应用子站层以及应用主站层，利用前端多个传感器资源与监测单元获取数据和信息，关联变压器运维信息、检修信息、评估信息、历史案例信息，构建变压器在线监测信息处理模型，按照多维差异信息柔性关联的要求，将各类信息在空间和时间上互补，设计信息聚合关键步骤，结合运行状态评估需求，进一步将变压器的运行状态空间换分为正常运行、异常可运行、预警、告警，并相应地将变压器各项主要监测量分为渐变信息、突变信息和告警信息三类，给出状态推送示意流程。
具体步骤如下：
（1）将变压器在线监测的物联网技术架构分为信息感知层、网络通信层、应用子站层以及应用主站层，其中，信息感知层即为多传感器层，由获取变压器各类在线监测数据的智能传感器组成，将该层所采集到的监测数据分为电气量、过程量、状态量三大类；网络通信层提供解析数据传输通道，支持异构网络接入，并支持移动性，实现设备的无缝透明接入，实现感知层各类信息的传输；在应用子站层构建物联网信息处理平台，提供信息的标准接入，通过对多源差异信息的特征提取、挖掘、关联等方法，实现变压器信息的综合分析，实现对于不同对象分析需求的智能化决策、控制和指示；应用主站层推送出汇集各个子站层的信息处理结果和案例信息，将已经形成的具有关联性的历史数据进行标识，存储至历史特征数据库，作为新阶段的变压器运行状况分析需求的重要参考信息，亦作为变压器寿命估计的重要特征信息。
（2）结合变压器多维信息的时间维度、信息关联程度和应用空间，将变压器相关信息建立在由时间维度t、信息维度X1和应用维度X2形成的三维空间中。其中，时间维度中包含过程量监测信息、电气量监测信息、状态量监测信息等，信息维度中包含变压器基本信息、运维信息、评估信息、历史故障信息、调度运行信息、在线监测关联信息等，应用维度中包含变压器故障诊断案例库、变压器寿命估计和周期管理等。在三维空间中将变压器参数信息、运维信息、检修信息、评估信息与经时间维度统一后的各类在线监测信息进行关联之后，用信息维度来衡量，可建立面向变压器在线监测的信息处理模型。
（3）设计信息聚合的关键步骤。第一步，确定决策级的分析需求。决策级对象可分为检修人员、运行维护人员，变压器设备管理人员，变压器设计研究人员等几类，他们对变压器状态的需求侧重点不同，需要制定个性化的决策方案。第二步，从需求中识别变量。从变压器的各类监测系统获得的信息，确定哪些信息的相互关联能够反映出所需要关注的情况。第三步，确定多维关联的维。由将由信息感知层中采集节点从各类仪表、传感器获取的设备状态信息经过格式转换、规约、标准化处理后，选择其中具有直接关联性的数据进行简单的二维聚合，获得由两维信息共同表征的不同属性，这些聚合后的二维向量在多维关系中，即可看作是维。第四步，对维进行可信度分析及权重分析。针对不同事件中，不同的用户需求，对维的权重进行判断，并辅以检测量精度、时间尺度上的差异，对维度可信度做出判断。第五步，确定分析需求的表达形式和多维表关联的关系。第六步，随着决策分析需求变化调整维。若分析需求改变，则以第一步开始调整现有的多维关联方案，形成一种可变通、可调方式、多需求适应的信息聚合。
（4）将变压器运行状态换分为四个区域，分别是正常运行、异常可运行、预警及告警。将变压器主要检测量分为渐变信息、突变信息、告警信息三类。比如，温湿度监测信息、色谱分析属于渐变信息，铁芯接地电流、主变运行数据、故障录波数据、油中气体成分属于突变信息，当某个信号突变程度直接达到了告警值，这个信号认为是告警值。根据信息处理模型，得到变压器状态空间推送图。
实施例1：以某500kV变电站的 1号主变严重过热故障之前的历史数据进行模拟预测。1号主变的油中溶解气体监测采样间隔为8小时，即每天3个采样点。本例中展示的是1年的历史数据。
变压器油在300℃以下没有局部放电和强电场时，释放的气体很少，只产生少量的CO2、CH4和H2等，油中气体的数量和特征气体比值不会有大的变化，而当变压器内部存在潜在过热故障，若热点只影响到绝缘油的分解而不涉及固体绝缘时，变压器油产生的气体主要是低分子烃类，其中甲烷、乙烯是特征气体，一般二者之和占总烃的80%以上；当故障点温度较低时，甲烷占的比重大，随着热点温度的升高，乙烯组分急剧增加，比例增大；当严重过热时，也会产生少量的乙炔，但其最大含量不超过乙烯量的10%。同时变压器油纸绝缘老化速率加大，产气速率增加。
根据信息聚合关键步骤，设计本例具体实施步骤如下：
（1） 在对油中各气体成分监测的过程中，发现异常量：即一氧化碳产气量与产气速率超过阈值；如图6所示。在第67天（对应第199~201个采样点）时，CO气体含量有明显的增大，从该天开始关注CO的产气速率和含量。由历史数据计算得到的CO产气速率随时间变化曲线如图7所示。
由图7可知，从第67天开始，CO的产气速率为2.2607pmm/天，第77天（对应第229~231个采样点）的产气速率为3.5017pmm/天，与第67天相比，产气速率提高了54.89%。由于此时CO、H2以及溶解的可燃气体（TDCG）含量均未超过正常运行的阈值，因此仍然推送至变压器正常运行空间，此时触发对甲烷、乙烯这两种过热性故障特征气体的重点关注。
（2） 在重点关注气体甲烷、乙烯的监测中，若发现甲烷和乙烯在总烃中所占比重超过了总烃含量的80%，如图8所示，则初步断定变压器发生低温过热的情况，推送至异常运行状态，进一步追进对甲烷、乙烯含量比重的关注。若乙烯含量比重大于50%，推测变压器过热温度进一步升高，如图9所示。
由图9可以看出，在第92天（274-276采样点）时，甲烷所占的比例急剧下降为47.63%，此后持续保持在50%以下，由此可知，第92天之后变压器过热故障的温度进一步升高；
第92天测得的CO气体含量为255.3ppm，此时计算CO产气速率为19.75ppm/天，假设CO气体以19.75ppm/天的速率匀速增加，则可计算出大约7天之后，CO气体含量将达到400ppm，超过正常运行的阈值，大约19天后含量将达到600ppm，进入预警状态。
（3）由CO产气速率对预警的预测结果以及上述对甲烷、乙烯含量的监测结果，进一步触发对高能故障特征气体乙炔的监测，观测高能故障特征气体乙炔含量变化，同时关注乙炔和乙烯含量比重的关系，建立其二维关系图。若连续监测发现乙炔含量超过设定阈值，或者乙炔所占10%乙烯气体的比重超过阈值，则表示发生了高能放电故障，监测结果和关联结果如图10所示。
由图10可知，监测第92天时乙炔气体含量值仍然在正常值范围内，到第125天后乙炔值突然增大，其值超过乙炔单监测量的预警阈值，到达预警状态；
结合乙烯气体含量进行分析，如图11所示为乙炔气体和10%乙烯气体含量的关系，坐标平面上的点代表当天乙炔测量值与10%乙烯测量值，正常情况下乙炔的含量应小于35ppm，且相对于乙烯含量而言，乙炔应不超过乙烯含量的10%，在图中反映为不超过虚线。根据变压器运行的历史数据可从图11所示的10%乙烯-乙炔含量图上大致划定正常运行的阈值范围，即横轴42~88ppm，纵轴10~20ppm构成的一个矩形。若单个值超出阈值，连续监测不到其他的异常值，则认为该点为奇异点，可以排除；若连续监测多个点均超出划定阈值，则认为有出现高能放电故障的可能性，应推送至异常状态，引起关注。
结合上述理论分析与色谱信息聚合步骤，可得到基于油中溶解气体色谱分析的变压器运行状态推送图如图12所示。
可知，利用油中气体在线监测信息聚合，可提前预知潜在过热故障、高能放电故障，对气体变化速率进行关注和预测，可大致估计未来故障发生时间；对不同气体含量变化进行关联分析，可实现变压器运行状态的可靠推送，达到对变压器运行状态预知性估计的良好效果。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (2)
1.一种基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法，其特征在于：在电力物联网体系之上，将变压器在线监测的物联网技术架构分为信息感知层、网络通信层、应用子站层以及应用主站层，利用前端多个传感器资源与监测单元获取数据和信息，关联变压器运维信息、检修信息、评估信息、历史案例信息，构建变压器在线监测信息处理模型，按照多维差异信息柔性关联的要求，将各类信息在空间和时间上互补，设计信息聚合关键步骤，结合运行状态评估需求，进一步将变压器的运行状态空间换分为正常运行、异常可运行、预警、告警，并相应地将变压器各项主要监测量分为渐变信息、突变信息和告警信息三类，给出状态推送示意流程。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的变压器在线监测信息聚合方法，其特征在于，具体步骤如下：
（1）将变压器在线监测的物联网技术架构分为信息感知层、网络通信层、应用子站层以及应用主站层，其中，信息感知层即为多传感器层，由获取变压器各类在线监测数据的智能传感器组成，将该层所采集到的监测数据分为电气量、过程量、状态量三大类；网络通信层提供解析数据传输通道，支持异构网络接入，并支持移动性，实现设备的无缝透明接入，实现感知层各类信息的传输；在应用子站层构建物联网信息处理平台，提供信息的标准接入，通过对多源差异信息的特征提取、挖掘、关联等方法，实现变压器信息的综合分析，实现对于不同对象分析需求的智能化决策、控制和指示；应用主站层推送出汇集各个子站层的信息处理结果和案例信息，将已经形成的具有关联性的历史数据进行标识，存储至历史特征数据库，作为新阶段的变压器运行状况分析需求的重要参考信息，亦作为变压器寿命估计的重要特征信息；
（2）结合变压器多维信息的时间维度、信息关联程度和应用空间，将变压器相关信息建立在由时间维度t、信息维度X1和应用维度X2形成的三维空间中；其中，时间维度中包含过程量监测信息、电气量监测信息、状态量监测信息等，信息维度中包含变压器基本信息、运维信息、评估信息、历史故障信息、调度运行信息、在线监测关联信息等，应用维度中包含变压器故障诊断案例库、变压器寿命估计和周期管理等；在三维空间中将变压器参数信息、运维信息、检修信息、评估信息与经时间维度统一后的各类在线监测信息进行关联之后，用信息维度来衡量，可建立面向变压器在线监测的信息处理模型；
（3）设计信息聚合的关键步骤；第一步，确定决策级的分析需求；决策级对象可分为检修人员、运行维护人员，变压器设备管理人员，变压器设计研究人员等几类，他们对变压器状态的需求侧重点不同，需要制定个性化的决策方案；第二步，从需求中识别变量；从变压器的各类监测系统获得的信息，确定哪些信息的相互关联能够反映出所需要关注的情况；第三步，确定多维关联的维；由将由信息感知层中采集节点从各类仪表、传感器获取的设备状态信息经过格式转换、规约、标准化处理后，选择其中具有直接关联性的数据进行简单的二维聚合，获得由两维信息共同表征的不同属性，这些聚合后的二维向量在多维关系中，即可看作是维；第四步，对维进行可信度分析及权重分析；针对不同事件中，不同的用户需求，对维的权重进行判断，并辅以检测量精度、时间尺度上的差异，对维度可信度做出判断；第五步，确定分析需求的表达形式和多维表关联的关系；第六步，随着决策分析需求变化调整维；若分析需求改变，则以第一步开始调整现有的多维关联方案，形成一种可变通、可调方式、多需求适应的信息聚合；
（4）将变压器运行状态换分为四个区域，分别是正常运行、异常可运行、预警及告警；将变压器主要检测量分为渐变信息、突变信息、告警信息三类；根据信息处理模型，得到变压器状态空间推送图。
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