CN104135074A - 基于离群点检测的超高压变电站设备温度监测告警方法 - Google Patents

Abstract

一种电力系统技术领域的基于离群点检测的超高压变电站设备温度监测告警方法，通过监测设备的运行状态数据，运行数据挖掘中离群点挖掘的方法及时发现设备运行中的温度异常状态，并配合阈值检测及时诊断出设备故障，能够有效避免设备高温故障的发生，提高设备的可靠性。该方法相对于已有方法具有更高的灵敏度，能够更好的诊断出设备高温故障，有效的利用历史数据。

Description

基于离群点检测的超高压变电站设备温度监测告警方法

技术领域

本发明涉及的是一种电力系统技术领域的电力设备故障诊断方法，具体是一种基于离群点检测的超高压变电站设备温度监测告警方法。

背景技术

电力系统中变电站是输电和配电的集结点，起着电能变换和重新分配的重要作用，而且在电网管理和控制中也扮演了极为重要的角色，因此变电站的安全稳定运行是保证电网安全可靠的重要基础。在超高压变电站中，重要设备包括互感器，开关设备等，其中开关设备用以隔离故障以及改变网络拓扑结构，在重负荷以及高温期间易出现高温故障。

隔离开关广泛应用于变电站母线连接中，它既能使电网分段运行，又能隔离故障便于检修。在线路停电送电操作中，隔离开关是唯一能被清楚看到便于确认的断开点、连接点。隔离开关是由动触头、静触头与双拯刀片组成。由于大部分隔离刀闸长期暴露在户外，更易发生老化、弹簧疲劳锈蚀等现象进而引起接触点压力减小，造成接触电阻增大，温度上升，最终烧坏刀闸。

主变/换流变汇控柜一直不间断地给油泵和风扇供电，长期负载率较大，其动力电缆易老化发热，生产实际中曾发生过汇控柜自燃的现象。此外，超高压变电站内易发热的设备还有高压电缆接头、高压开关柜动静触头、箱式变电站、高压母线接头、主变/低压电容器/低压电抗器引线接头等，设备发热可致使设备损坏、燃烧、爆炸并波及其他设备，带来较大经济损失甚至电网瘫痪。

因此在《国家电网公司十八项电网重大反事故措施》，国家电网生技[2005]400号文件中明确指出：应预防开关设备载流回路过热(11.7)，具体包含在交接和预防性试验中，应严格按照有关标准和测量方法检查接触电阻(11.7.1)；定期用测温设备检查开关设备的接头部、隔离开关的导电部分(重点部位：触头、出线座等),特别是在重负荷或高温期间，加强对运行设备温升的监视，发现问题应及时采取措施(11.7.2)。

经对现有技术的文献检索发现，目前的研究主要着重于于变电站设备温度监控系统的研制。如中国专利文献号CN102661806A公开(公告)日2012.09.12，公开了一种电力设备温度无线监测装置，属于电力设备温度无线监测装置技术领域。采用的技术方案是：温度传感器安装在电力设备上，温度传感器的信号输出端与单片机的信号输入端相连，单片机的信号输出端串接电平转换模块后与无线发送模块相连，无线发送模块通过ZigBee无线网络与无线接收模块相连，无线接收模块再与监控中心计算机相连构成整个检测系统。但是该系统在温度告警的方法仍然采用的是与设定的告警值进行比较，采用固定门限告警的方法与本发明相比的缺陷和不足在于，缺乏利用所得温度数据对设备运行状态的分析，不能及时发现设备潜在的异常进行预警处理，不利于尽早发现故障。

孟晓等在《变电站无线测温告警算法》(《电力系统自动化》2013年05期)中提出了一套相对完整的变电站设备温度告警方法，其在公开文件自述为：“针对此现状，首先提出了5种利用温度数据进行告警的处理方式，并分析了每种告警方式的原理、作用和实现形式等；其次，结合各告警方式自身特点，提出了各自的阈值整定模式；之后，对其中2种告警方式提出采用浮动阈值模式进行阈值整定，规避了因采用固定温度阈值所导致的误报和漏报；最后，针对各告警方式提出了相应的算法，并在变电站现场成功运行，证明了告警方式及算法的可靠性。”但是其不足在于不能有效的利用历史数据，浮动阈值的设定缺乏依据。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于离群点检测的超高压变电站设备温度监测告警方法，采用数据挖掘中离群点检测的思想检测变电站设备温度数据的异常，配合阈值检测确定设备中可能发生的温度故障。利用本发明的故障诊断结果，可实施针对性预测性检修，避免设备高温故障的发生，提高设备的可靠性，确保超高压变电站关键设备的可靠运行。本发明适用于超高压变电站设备温度监控系统，能够综合考虑设备运行状态，同时克服了固定门限的局限性，具有较高的灵敏性。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种基于离群点检测的超高压变电站设备温度监测告警方法，包括以下步骤：

步骤一，将无线温度传感器安装在电力设备上，此外还额外设置温度传感器测量设备所处环境的室温，通过Zigbee协议将温度传感器测量的温度信息上传到采集器中，工控机通过与采集器进行串口通信实时获取当前设备运行温度以及环境温度信息。

步骤二，将获得的温度状态信息按照统一格式整理归类，标识出各自对应的来源和类型，然后输出至后台工控机数据库中进行存储。同时将超高压变电站电力设备的温度数据按照滑动时间窗的方式建立故障诊断数据集。

步骤三，对步骤二中建立的故障诊断数据集，运用基于距离的离群点挖掘方法，计算出最新的温度数据的离群程度作为判断该时刻设备温度是否正常的依据，并在异常时进行实时故障诊断获得故障诊断结果。

所述的数据集是指：通过滑动时间窗的方式从运行状态信息中获取最近的一周或半个月的数据，采用环境温度对应某一设备单相温度或环境温度对应某一设备三相温度的方式建立二维或四维的数据集。

所述的基于距离的离群点挖掘方法是指：对于数据集T中的某一对象O，当数据集T中至少p％的点与对象O的距离超过D时，称该对象为一个基于距离定义下的离群点。实际生产中可以先通过检测一段时间变电站设备的温度数据，确定p,D的最佳参数值。

步骤四，将运行状态信息以及步骤三中判断结果和故障诊断结果输出至后台工控机数据库中，并通过后台工控机显示实时温度和预警信息，以保证工作人员有效的浏览设备历史和当前的运行数据，故障发生情况及维修状况等信息。

技术效果

与现有技术相比，本发明采用无线传感器技术，直接获取电力设备的运行时温度数据，并采用离群点检测的方法将此刻的温度状态与历史的大量同类数据进行横向比较，分析其中的异常运行状况，进而达到诊断设备故障的目的。基于离群点检测的故障诊断方法是通过大量比较相似运行数据实现的，即通过设备异常运行状态与正常状态的较大差异来找寻出有可能出现故障的设备，因此能够从历史数据中挖掘经验，避免了固定门限告警的定值设定困难的问题，能够更加有效的发现设备温度运行异常的风险。

附图说明

图1是运用本方法进行变电站设备温度告警的流程图。

图2是本发明实施例变电站设备温度离群点挖掘的结果示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例1

如图1所示，本实施例操作步骤如下：

步骤1)采集超高压变电站电力设备的包含温度数据信息等的运行状态信息；

所述的变电站关键设备的运行温度信息都是由无线传感器通过Zigbee协议与采集器进行通信获取，每个采集器收集一个区域多个测温点的信息，然后每隔一个固定时间。如五分钟或十分钟通过RS485总线向工控机传输运行温度数据。

步骤2)针对采集到的运行状态信息进行预处理，建立用于设备故障监测的数据集；

所述的数据集是指：将获得的运行状态信息中的温度数据使用滑动时间窗的方式获取最近的一周或半个月的数据，采用环境温度与某一设备单相温度，或环境温度与某一设备三相温度建立二维或四维的数据集。如图2所示，就是将环境温度和某一相设备温度联系起来建立的二维数据并显示在坐标系中。这种统一的数据集建立方式便于故障诊断算法抽取设备温度的同类数据，判断温度异常。

步骤3)对电力设备进行实时故障诊断，存储运行数据和故障诊断结果，显示运行数据和故障诊断结果。

所述的实时故障诊断是指：通过比较待测设备或同类设备在相同环境下的历史数据以检测出某些异样的个体数据。

所述的历史数据包括但不限于：在相同负荷下或类似环境温度下该设备的历史温度。

所述的比较是指：采用基于距离的离群点挖掘方法确定最新的设备温度是否为离群对象后，若为离群对象则运用阈值判断进一步判断对应的设备是否出现故障。

由于采用的数据集通常是最近半月或一个星期的数据，温度不会发生明显的变化，因此数据点分布在一个区域，因此运用基于距离的离群点挖掘方法相较基于密度的离群点挖掘方法有更好的效果，而且拥有更快的处理速度。

在实际生产实际中，数据集中的点之间的距离按照欧式距离进行计算，如图2所示，为本实施例针对变电站某一设备建立的二维数据集进行离群点挖掘的结果，坐标系中标为星号的点为检测出的离群对象。采用的数据是该设备某一相最近半个月的运行数据，温度传感器每3分钟向采集器发送一次数据，半个月共产生7200个数据点。根据多次仿真结果确定的最佳的离群检测参数为：距离参数D为1～1.5为宜，百分比参数转换为检测范围内的点数，即使用n＝N×(100-p)％作为离群检测依据，其中N为数据集的总点数(本例即为7200)。实际中n为8～12为宜，对应的p为99.8889～99.8333。

所述的判断对应的设备是否出现故障是指：首先判断是否存在连续三次某设备的温度数据被判定为离群对象；其次对该离群对象对应的设备的温度数据进行进一步校验，即：

1)当由于设备温度高于环境温度加上高温阈值(如5～7℃)时，判定设备存在高温故障

2)当设备温度在若干个判断周期内小于低温阈值(如0℃)或低于环境温度3℃以上时，则判定传感器异常。

这种基于离群点挖掘，并配合阈值检测的变电站关键设备的温度故障诊断方法是通过大量比较相似运行数据实现的，即通过异样的运行数据发现出现故障的设备，因此可以接受更多的数据种类，获得更好的设备故障诊断效果。此外，本方法不需要事先知道故障的模式，具有诊断已知的故障和未知故障的能力。在实施过程中，通过与文件“变电站无线测温告警算法”中浮动阈值方法进行对比，本方法可以比原方法早2～3个小时提前检出故障。

步骤4)将包括变电站的温度运行数据，故障诊断结果在内的信息存储到系统数据库中，并显示在后台工控机上，同时当诊断出故障风险时，采用颜色或声音的方式进行报警。

此外，变电站电力设备的运行状态数据和故障诊断结果均存储在系统数据库中，在监测系统中会提供历史查询和绘图功能，可供保障工程师随时查用，其他信息也可以根据需要进行存储，如系统运行时间，故障发生情况和维修历史等信息。

Claims (8)

1.一种基于离群点检测的超高压变电站设备温度监测告警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，将无线温度传感器安装在电力设备上，此外还额外设置温度传感器测量设备所处环境的室温，通过Zigbee协议将温度传感器测量的温度信息上传到采集器中，工控机通过与采集器进行串口通信实时获取当前设备运行温度以及环境温度信息；

步骤二，将获得的温度状态信息按照统一格式整理归类，标识出各自对应的来源和类型，然后输出至后台工控机数据库中进行存储；同时将超高压变电站电力设备的温度数据按照滑动时间窗的方式建立故障诊断数据集；

步骤三，对步骤二中建立的故障诊断数据集，运用基于距离的离群点挖掘方法，计算出最新的温度数据的离群程度作为判断该时刻设备温度是否正常的依据，并在异常时进行实时故障诊断获得故障诊断结果；

步骤四，将运行状态信息、步骤三中判断结果和故障诊断结果输出至后台工控机数据库中，并通过后台工控机显示实时温度和预警信息；

所述的数据集是指：通过滑动时间窗的方式从运行状态信息中获取最近的一周或半个月的数据，采用环境温度对应某一设备温度或环境温度对应某一设备三相温度的方式建立二维或四维的数据集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的实时故障诊断是指：通过比较待测设备或同类设备在相同环境下的历史数据以检测出某些异样的个体数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，所述的历史数据包括：在相同负荷下或类似环境温度下该设备的历史温度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征是，所述的比较是指：采用基于距离的离群点挖掘方法确定最新的设备温度是否为离群对象后，若为离群对象则运用阈值判断进一步判断对应的设备是否出现故障。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征是，所述的基于距离的离群点挖掘方法是指：对于数据集T中的某一对象O，当数据集T中至少p％的点与对象O的距离超过D时，称该对象为一个基于距离定义下的离群点。

6.根据权利要求1或4所述的方法，其特征是，所述的基于距离的离群点挖掘方法是指：对于数据集T中的某一对象O，当数据集T中至少99.8889～99.8333％的点与对象O的距离超过1～1.5时，称该对象为一个基于距离定义下的离群点。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述的判断对应的设备是否出现故障是指：首先判断是否存在连续三次某设备的温度数据被判定为离群对象；其次对该离群对象对应的设备的温度数据进行进一步校验，即：

1)当由于设备温度高于环境温度加上高温阈值时，判定设备存在高温故障

2)当设备温度在若干个判断周期内小于低温阈值或低于环境温度3℃以上时，则判定传感器异常。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征是，所述的高温阈值为5～7℃，低温阈值为0℃。