CN107783034B - 一种单柱式高压隔离开关状态在线监测装置及方法 - Google Patents

Abstract

一种单柱式高压隔离开关在线监测装置及方法。所述的高压隔离开关在线监测装置包括陀螺仪模块、拉力传感器模块、采集模块和数据处理模块。陀螺仪模块和拉力传感器模块将隔离开关的拐臂倾角和拉杆拉力转化为电信号传至采集模块；采集模块将采集的传感器数据通过无线通信传至数据处理模块；数据处理模块完成采集数据的接收、分析和处理，根据阈值判别和模糊诊断技术，判别出隔离开关的分合闸状态及健康状况，并通过以太网及GRRS完成和后台监控系统双向通信，可有效监测隔离开关的健康状态。

Description

一种单柱式高压隔离开关状态在线监测装置及方法

技术领域

本发明属于电力设备监测技术领域，涉及一种单柱式高压开关状态在线监测装置及方法，特别适用于按IEC61850标准设计的智能变电站，110kV及以上的智能变电站户外单柱式高压隔离开关的状态监测。

背景技术

近几年，随着光伏、风电等新能源发展，国家电网也大力推广智能电网的建设来满足新能源并网的需求，新兴的无人值守站逐渐代替有人值守站。高压隔离开关是变电站中较为重要的开关设备，一般需要和断路器配合使用，主要用于倒闸操作，起电压隔离和切换作用。隔离开关主要由电机、传动机构和触头构成，是靠电机转动，带动联动机构进行分合闸操作运动的。由于长期工作在户外，在风吹、雨淋、日晒的环境下工作，加上隔离开关本身的动作频次不是太高，维护周期较长，因此隔离开关的传动机构和触头表面容易发生锈蚀、落污等现象，造成隔离开关在分合操作时出现传动件松脱、机构啮合不良、分合闸阻力大和触头卡滞等现象，最终导致隔离开关触头接触不良或分合闸不到位等故障，尤其对于合闸不到位情况，对电网的安全运行影响极大，造成了严重损失。

目前，国内外针对高压隔离开关的故障处理，主要依靠运维人员的定期维护，隔离开关需要动作时，事先需要运维人员到现场确认，通过肉眼观察，依靠运维人员的经验来判断隔离开关健康情况和故障状态。这给变电站的维护增加了人力和运营成本，而且大部分隔离开关的动静出头位置较高，加上视角有死区，单依靠人工也很难判断准确。

发明内容

基于现有技术中存在的上述问题，本发明提供了单柱式高压开关状态在线监测装置及方法，通过在隔离开关上安装陀螺仪和拉力传感器，采集拐臂垂直角度数据和触指的夹紧力矩数据，间接反应了拐臂垂直抬升的高度和动触头夹紧力度，从而判别隔离开关的分合闸状态及合闸到位情况。

本发明实现的技术方案是：

一种单柱式高压隔离开关状态在线监测装置，包括陀螺仪模块、拉力传感器模块、采集模块和数据处理模块；其特征在于：

所述陀螺仪模块监测单柱式高压隔离开关的拐臂倾角信号；

所述拉力传感器模块监测隔离开关的拉杆拉力信号；

所述采集模块将采集得到的拐臂倾角信号和拉杆拉力信号上传至数据处理模块；

所述数据处理模块根据隔离开关的拐臂倾角和拉杆拉力变化，判断隔离开关的运动状态，进一步判别隔离开关的故障状态。

本发明进一步包括以下优选方案：

所述陀螺仪模块包括A、B、C三相陀螺仪模块，分别安装在单柱式高压隔离开关的对应相拐臂上；

所述陀螺仪模块包括A、B、C三相陀螺仪模块，分别安装在单柱式高压隔离开关的对应相拐臂上；

每一相别的陀螺仪模块均包括第一陀螺仪模块1和第二陀螺仪模块2，第一陀螺仪模块1和第二陀螺仪模块2分别安装在隔离开关所属相别的上、下拐臂上，用于测量该相上、下拐臂在x轴、y轴和z轴方向上的倾角信号，并将倾角信号转换成可处理的电信号，供采集模块采集，其中，以分闸状态时，上拐臂在水平方向上的指向为x轴；以水平面上垂直于x轴的方向为y轴；以垂直于水平面的竖直方西为z轴。

所述的拉力传感器模块包括A、B、C三相拉力传感器模块，每一相拉力传感器模块分别安装在隔离开关所属相的上、下拐臂连接处的拉杆上，用于测量隔离开关运动过程中该相拉杆的拉力信号，将拉力信号转换为可处理的电信号，供采集模块采集。

所述的采集模块安装在隔离开关拐臂下端底座上，完成陀螺仪模块和拉力传感器模块的数据采集，并将采集数据传送至数据处理模块。

所述的数据处理模块安装在隔离开关的底座支柱上，接收采集模块上传的每一相上下拐臂倾角信号和拉杆拉力信号，记录隔离开关动作过程中的拐臂倾角和拉杆拉力变化，判断出隔离开关的运动状态，进一步判别隔离开关的故障状态。

所述的单柱式高压隔离开关状态在线监测装置，根据隔离开关动作过程中的拐臂倾角和拉杆拉力的数据记录，计算出上、下拐臂在z轴方向倾角和拉杆拉力的数据变化趋势，上、下拐臂在z轴方向倾角逐渐变小，同时拉杆拉力逐渐变大，则判断为隔离开关为合闸运动状态；如上、下拐臂在z轴方向倾角逐渐变大，同时拉杆拉力逐渐变小，则判断为分闸运动状态，其余情况则认为开关动作故障；同时依据上、下拐臂在x、y、z轴倾角和拉杆拉力数据变化时间及变化量，计算出隔离开关在x、y轴水平面转角和z轴方向上的倾斜角度、运动时间、运动位移、触头平均速度和触指加紧力度等机械运动特征参数。

采用阈值判别和模糊诊断技术判别隔离开关的健康状态，诊断原理是，将隔离开关的健康状况分为严重、轻微、中等、良好和优良五个故障等级；首先采用阈值判别，将计算出的隔离开关特征参数与设定的每个参数告警阈值相比较，任何一特征参数落在告警范围内，则认为开关发生严重故障；如特征参数阈值判别均落在正常范围内，则通过模糊诊断进一步判别隔离开关的健康状态处于哪个故障等级，判别方法如下：

1)在本在线监测装置上电初始化时，依据隔离开关出厂参数和运行经验设定隔离开关的健康状态样板模式：

P_i＝(a_i1，a_i2，…a_ij，)，(i＝1，2，…5；j＝1，2，…7)

其中，i为隔离开关健康等级，P₁至P₅依次分别表示优良、良好、中等、轻微和严重五种健康状态，P₅向量也就是各特征参数的故障阈值，P₁向量是各特征参数的出厂参数值，即隔离开关在最优状态下的特征参数值，其余三个向量的特征参数值分布在P₁和P₅之间，依据隔离开关运行经验来设定；j为特征参数数目，a_i1至a_i7依次代表隔离开关下拐臂在xy轴水平面上的转角、上拐臂在z轴方向倾角、下拐臂在z轴方向倾角、运动时间、运动位移、触头平均速度和触指加紧力度。

2)计算运动特征参数，形成识别对象：

u＝(u₁，u₂，…u_j)，(j＝1，2，…7)

其中，u_j和a_j向量中各特征参数的顺序和含义相同；

3)将识别对象u和样板向量P₅作比较，任何一特征参数落在告警范围内，则认为开关发生严重故障，如特征参数阈值判别均落在正常范围内，则进行下一步模糊诊断，判别隔离开关的故障状态隶属于其余四种的哪一种；

4)通过计算识别对象u和模糊模式P_i(i＝1，…4)的隶属函数P_i(u)，分别求出四种模糊模式的隶属度值P₁(u)、P₂(u)、P₃(u)和P₄(u)，比较四个隶属度值，哪个隶属度值最大，识别对象就隶属于该样板模式，即可识别出隔离开关的故障状态属于哪个健康等级。

所述数据处理模块还通过以太网和无线网与后台监控系统相连，将采集模块上传的每一相上下拐臂倾角信号和拉杆拉力信号、对隔离开关的运动状态、故障状态的诊断结果通过以太网和无线GPRS上送至后台监控系统。

本申请还公开了一种前述的单柱式高压隔离开关状态在线监测装置的在线监测方法，其特征在于，所述在线监测方法包括以下步骤：

步骤1：采集模块通过陀螺仪模块采集隔离开关每一相的拐臂倾角信号，通过拉力传感器模块采集隔离开关每一相的拉杆拉力信号，并将采集信号上传至数据处理模块；

步骤2：数据处理模块计算出隔离开关上、下拐臂在z轴方向上的倾斜角度，结合上、下拐臂的长度计算出上、下拐臂在垂直方向上的抬升高度，也就是隔离开关的分合闸位移；根据xy轴水平方向的倾角数据变化，计算出xy轴水平面上旋转角度，同时计算出隔离开关的动作时间、平均速度、触指加紧力度等特征参数；

步骤3：根据隔离开关的运动特征参数，采用阈值判别和模糊诊断技术，诊断出隔离开关是否发生故障及健康状态等级；

步骤4：所述数据处理模块将采集模块上传的每一相上下拐臂倾角信号和拉杆拉力信号、对隔离开关的运动状态、故障状态的诊断结果通过以太网和无线GPRS上送至后台监控系统。

本发明一种单柱式高压开关状态在线监测装置和方法，其优点和有益效果如下：

1、一种单柱式高压开关状态在线监测装置通过测量隔离开关拐臂在垂直和水平方向上的倾角变化，可全方位监测的拐臂的运动情况。

2、一种单柱式高压开关状态在线监测装置通过测量隔离开关拉杆拉力变化，可直接反映动触头触指夹力，进而反映出隔离开关动静触头的接触情况。

3、一种单柱式高压开关状态在线监测装置可通过工业以太网和GPRS双通信冗余设计，有效解决了数据的远传问题，增加了通信可靠性。

4、一种单柱式高压开关状态在线监测方法通过测量动触头触指夹力和拐臂垂直抬升高度二者结合的故障判别方法，识别隔离开关的分合闸状况，判断结果可靠有效。

附图说明

图1本发明单柱式高压隔离开关状态在线监测装置架构图。

图2本发明的传感器及采集模块的安装示意图。

图3本发明单柱式高压隔离开关状态在线监测方法流程示意图。

图4本发明的监测方法原理说明图。

具体实施方式

为使本发明的发明目的、技术路线和有益效果更加清晰明白，现结合附图和具体实施方式进一步说明，具体实施不构成对本发明的限制。

如图1所示，单柱式高压隔离开关结构主要由静触头、触指、上下拐臂、拉杆和底座组成，隔离开关动作时，由电机驱动拐臂抬升，当触指夹住静触头后，由拉杆拉紧触指以保证触指能够和静触头紧密接触。一种单柱式高压开关状态在线监测装置包括陀螺仪模块、拉力传感器模块、采集模块和数据处理模块，其中每相隔离开关对应一组螺仪模块、拉力传感器模块和采集模块，每组隔离开关对应一组数据处理模块。陀螺仪模块和拉力传感器模块将隔离开关的倾角和拉力信号转化为电信号传至采集模块；采集模块将采集的传感器数据通过无线通信传至数据处理模块；数据处理模块完成采集数据的接收、分析和处理，识别出隔离开关的分合闸状态及故障情况，由以太网和GPRS通信传至后台监控系统。

如图2所示，陀螺仪模块1和陀螺仪模块2安装在隔离开关上、下拐臂上，通过抱箍的安装方式固定在拐臂中间位置。安装陀螺仪模块时，在分闸状态下，以上拐臂在水平方向上的指向为x轴；以水平面上垂直于x轴的方向为y轴；以垂直于水平面的竖直方西为z轴，使陀螺仪的的z轴方向与拐臂方向在一致。当隔离开关运动时，上、下拐臂以连接处为支点垂直抬升，陀螺仪可测量拐臂抬升过程中的xy轴水平面方向转角和z轴倾角变化，将角度信号转化为电信号。正常情况下，隔离开关拐臂只会垂直沿z轴方向抬升，如xy轴水平面方向倾角过大，即θ₃角度过大，则认为隔离开关机构可能存在故障。

如图2所示，拉力传感器模块安装在上、下拐臂的连接处拉杆上。拉杆和动触头触指内部采用联动结构连接。隔离开关运动过程中，通过拉杆拉动动触头触指合拢，从而夹住静触头实现隔离开关闭合。动静触头之间的夹力直接反映了动静触头的接触情况，进而反映隔离开关的闭合情况。

如图2所示，采集模块安装在隔离开关下拐臂底座上，采用高压取能技术和锂电池实现采集模块的供电。采集模块采用低功耗设计，由微处理器实现对陀螺仪和拉力传感器数据的采集，由无线通信传至后端数据处理单元。

数据处理模块安装在隔离开关的下端支柱上，位于低压侧，采用AC/DC220V电源供电。每个数据处理模块对应一组隔离开关，可同时实现与3个采集模块通信。数据数据模块以ARM嵌入式处理器为核心，可实现数据的接收、运算、储存和液晶显示等，并通过以太网和GPRS完成和后台的双向通信。本发明单柱式高压隔离开关状态在线监测方法步骤流程是：：

步骤1：采集模块通过陀螺仪模块采集隔离开关每一相的拐臂倾角信号，通过拉力传感器模块采集隔离开关每一相的拉杆拉力信号，并将采集信号实时上传至数据处理模块。

步骤2：数据处理实时接收采集模块上传的数据，并根据陀螺仪和拉力传感器数据的变化来判断是隔离开关是都动作，并记录隔离开关动作过程的数据。实现流程如图3所示，当采集到的传感器数据变化较大超过阀值时，则认为隔离开关开始动作，同时启动数据记录程序，记录整个隔离开关动作过程的数据变化，根据隔离开关动作过程中的拐臂倾角和拉杆拉力的数据记录，计算出上、下拐臂在z轴方向倾角和拉杆拉力的数据变化趋势，上、下拐臂在z轴方向倾角逐渐变小，同时拉杆拉力逐渐变大，则判断为隔离开关为合闸运动状态；如上、下拐臂在z轴方向倾角逐渐变大，同时拉杆拉力逐渐变小，则判断为分闸运动状态，其余情况则认为开关动作故障。如图4所示，根据隔离开关动作过程的数据记录，记算出上、下拐臂在z轴方向上的倾斜角度θ₁、θ₂，结合上、下拐臂的长度L₁、L₂计算出上、下拐臂在垂直方向上的抬升高度H₁、H₂。隔离开关动触头在z轴方向上抬升的高度H＝H₁+H₂，即为上拐臂和下拐臂垂直抬升高度之和，也就是隔离开关的分合闸位移；同时依据上、下拐臂在x、y、z轴倾角和拉杆拉力数据变化时间及变化量，计算出隔离开关的在x、y轴平面和z轴方向的转角、运动时间、运动位移、触头平均速度和触指加紧力度等机械运动特征参数。

步骤3：根据隔离开关的运动特征参数，采用阈值判别和模糊诊断技术，诊断出隔离开关是否发生故障及健康状态等级。其诊断原理是，将隔离开关的健康状况分为严重、轻微、中等、良好和优良五个故障等级；首先采用阈值判别，将计算出的隔离开关特征参数与设定的每个参数告警阈值相比较，任何一特征参数落在告警范围内，则认为开关发生严重故障；如特征参数阈值判别均落在正常范围内，则通过模糊诊断进一步判别隔离开关的健康状态处于哪个故障等级，故障诊断具体的实现流程是：

1)在系统上电初始化时，依据隔离开关出厂参数和运行经验设定隔离开关的健康状态样板模式：

P_i＝(a_i1，a_i2，…a_ij，)，(i＝1，2，…5；j＝1，2，…7)

其中，i为隔离开关健康等级，P₁至P₅依次分别表示优良、良好、中等、轻微和严重五种健康状态，P₅向量也就是各特征参数的故障阈值，P₁向量是各特征参数的出厂参数值，即隔离开关在最优状态下的特征参数值，其余三个向量的特征参数值分布在P₁和P₅之间，依据隔离开关运行经验来设定；j为特征参数数目，a_i1至a_i7依次代表隔离开关下拐臂在xy轴水平面上的转角、上拐臂在z轴方向倾角、下拐臂在z轴方向倾角、运动时间、运动位移、触头平均速度和触指加紧力度。

2)隔离开关发生动作时，计算运动特征参数，形成识别对象：

u＝(u₁，u₂，…u_j)，(j＝1，2，…7)

其中，u_j和a_j向量中各特征参数的顺序和含义相同。

3)阈值判别。将识别对象u和样板向量P₅作比较，任何一特征参数落在告警范围内，则认为开关发生严重故障，如特征参数阈值判别均落在正常范围内，则进行下一步模糊诊断，判别隔离开关的故障状态隶属于其余四种的哪一种。

4)模糊诊断。模糊诊断就是通过计算识别对象u和模糊模式P_i(i＝1，…4)的隶属函数P_i(u)，通过比较隶属度值判别识别对象隶属哪种模式。隶属函数P_i(u)求解步骤是：

首先计算识别对象u＝(u₁，u₂，…u_j)与样板模式P_i＝(a_i1，a_i2，…a_ij，)之间的欧式距离d_i(u，a_i)，则有

令

则模糊模式的隶属函数为：

分别求出四种模糊模式的隶属度值P₁(u)、P₂(u)、P₃(u)和P₄(u)，比较四个隶属度值，哪个隶属度值最大，识别对象就隶属于该样板模式，即可识别出隔离开关的故障状态属于哪个健康等级。

步骤4：所述数据处理模块将采集模块上传的每一相上下拐臂倾角信号和拉杆拉力信号、对隔离开关的运动状态、故障状态的诊断结果通过以太网和无线GPRS上送至后台监控系统。

申请人结合说明书附图对本发明的实施例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种单柱式高压隔离开关状态在线监测装置，包括陀螺仪模块、拉力传感器模块、采集模块和数据处理模块；其特征在于：

所述陀螺仪模块监测单柱式高压隔离开关的拐臂倾角信号；

所述拉力传感器模块监测隔离开关的拉杆拉力信号；

所述采集模块将采集得到的拐臂倾角信号和拉杆拉力信号上传至数据处理模块；

所述数据处理模块根据隔离开关的拐臂倾角和拉杆拉力变化，判断隔离开关的运动状态，进一步判别隔离开关的故障状态；当上、下拐臂在z轴方向倾角逐渐变小，同时拉杆拉力逐渐变大，则判断为隔离开关为合闸运动状态；当上、下拐臂在z轴方向倾角逐渐变大，同时拉杆拉力逐渐变小，则判断为分闸运动状态，其余情况则认为开关动作故障；依据上、下拐臂在x、y、z轴倾角和拉杆拉力数据变化时间及变化量，计算出隔离开关在x、y轴水平面转角和z轴方向上的倾斜角度、运动时间、运动位移、触头平均速度和触指加紧力度机械运动特征参数；以垂直于水平面的竖直方向为z轴；

其中，所述的拉力传感器模块包括A、B、C三相拉力传感器模块，每一相拉力传感器模块分别安装在隔离开关所属相的上、下拐臂连接处的拉杆上，用于测量隔离开关运动过程中该相拉杆的拉力信号，将拉力信号转换为可处理的电信号，供采集模块采集。

2.根据权利要求1所述的单柱式高压隔离开关状态在线监测装置，其特征在于：

所述陀螺仪模块包括A、B、C三相陀螺仪模块，分别安装在单柱式高压隔离开关的对应相拐臂上；

每一相别的陀螺仪模块均包括第一陀螺仪模块1和第二陀螺仪模块2，第一陀螺仪模块1和第二陀螺仪模块2分别安装在隔离开关所属相别的上、下拐臂上，用于测量该相上、下拐臂在x轴、y轴和z轴方向上的倾角信号，并将倾角信号转换成可处理的电信号，供采集模块采集，其中，以分闸状态时，上拐臂在水平方向上的指向为x轴；以水平面上垂直于x轴的方向为y轴。

3.根据权利要求2所述的单柱式高压隔离开关状态在线监测装置，其特征在于：

所述的采集模块安装在隔离开关拐臂下端底座上，完成陀螺仪模块和拉力传感器模块的数据采集，并将采集数据传送至数据处理模块。

4.根据权利要求3所述的单柱式高压隔离开关状态在线监测装置，其特征在于：

所述的数据处理模块安装在隔离开关的底座支柱上，接收采集模块上传的每一相上下拐臂倾角信号和拉杆拉力信号，记录隔离开关动作过程中的拐臂倾角和拉杆拉力变化，判断出隔离开关的运动状态，进一步判别隔离开关的故障状态。

5.根据权利要求1所述的单柱式高压隔离开关状态在线监测装置，其特征在于：

采用阈值判别和模糊诊断技术判别隔离开关的健康状态，诊断原理是，将隔离开关的健康状况分为严重、轻微、中等、良好和优良五个故障等级；首先采用阈值判别，将计算出的隔离开关特征参数与设定的每个参数告警阈值相比较，任何一个特征参数落在告警范围内，则认为开关发生严重故障；如果特征参数阈值均落在正常范围内，则通过模糊诊断进一步判别隔离开关的健康状态处于哪个故障等级，判别方法如下：

1)在本在线监测装置上电初始化时，依据隔离开关出厂参数和运行经验设定隔离开关的健康状态样板模式：

P_i＝(a_i1，a_i2，…a_ij)，i＝1,2,…5；j＝1,2,…7；

其中，i为隔离开关健康等级，P₁至P₅依次分别表示优良、良好、中等、轻微和严重五种健康状态，P₅向量也就是各特征参数的故障阈值，P₁向量是各特征参数的出厂参数值，即隔离开关在最优状态下的特征参数值，其余三个向量的特征参数值分布在P₁和P₅之间，依据隔离开关运行经验来设定；j为特征参数数目，a_i1至a_i7依次代表隔离开关下拐臂在xy轴水平面上的转角、上拐臂在z轴方向倾角、下拐臂在z轴方向倾角、运动时间、运动位移、触头平均速度和触指加紧力度；

2)计算运动特征参数，形成识别对象：

u＝(u₁，u₂，…u_j)，j＝1,2,…7；

其中，u_j和a_j向量中各特征参数的顺序和含义相同；

3)将识别对象u和样板向量P₅作比较，任何一特征参数落在告警范围内，则认为开关发生严重故障，如特征参数阈值判别均落在正常范围内，则进行下一步模糊诊断，判别隔离开关的故障状态隶属于其余四种的哪一种；

4)通过计算识别对象u和模糊模式P_i()的隶属函数P_i(u)，其中i＝1，…4，分别求出四种模糊模式的隶属度值P₁(u)、P₂(u)、P₃(u)和P₄(u)，比较四个隶属度值，哪个隶属度值最大，识别对象就隶属于该样板模式，即可识别出隔离开关的故障状态属于哪个健康等级。

6.根据权利要求1或4所述的单柱式高压隔离开关状态在线监测装置，其特征在于：

所述数据处理模块还通过以太网和无线网与后台监控系统相连，将采集模块上传的每一相上下拐臂倾角信号和拉杆拉力信号、对隔离开关的运动状态、故障状态的诊断结果通过以太网和无线GPRS上送至后台监控系统。

7.一种基于权利要求1-6任一权利要求所述的单柱式高压隔离开关状态在线监测装置的在线监测方法，其特征在于，所述在线监测方法包括以下步骤：

步骤1：采集模块通过陀螺仪模块采集隔离开关每一相的拐臂倾角信号，通过拉力传感器模块采集隔离开关每一相的拉杆拉力信号，并将采集信号上传至数据处理模块；

步骤2：数据处理模块计算出隔离开关上、下拐臂在z轴方向上的倾斜角度，结合上、下拐臂的长度计算出上、下拐臂在垂直方向上的抬升高度，也就是隔离开关的分合闸位移；根据xy轴水平方向的倾角数据变化，计算出xy轴水平面上旋转角度，同时计算出隔离开关的动作时间、平均速度、触指加紧力度特征参数；

步骤3：根据隔离开关的运动特征参数，采用阈值判别和模糊诊断技术，诊断出隔离开关是否发生故障及健康状态等级；

步骤4：所述数据处理模块将采集模块上传的每一相上下拐臂倾角信号和拉杆拉力信号、对隔离开关的运动状态、故障状态的诊断结果通过以太网和无线GPRS上送至后台监控系统。

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