CN202404166U - 一种变压器振动特性在线监测系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种变压器振动特性在线监测系统，其包括：一振动加速度传感器，其贴合地设于变压器的箱壁上，以检测变压器的振动信号；一电压互感器，其检测变压器的三相电压信号；一电流互感器，其检测变压器的三相电流信号；一信号调理模块，其与振动加速度传感器、电压互感器和电流互感器分别连接，以接收振动加速度传感器、电压互感器和电流互感器分别传输的振动信号、三相电压信号和三相电流信号，并对振动信号、三相电压信号和三相电流信号分别进行滤波和放大；一信号分析显示终端，其与信号调理模块数据连接，以接收信号调理模块传输的数据和信号。

Description

一种变压器振动特性在线监测系统

技术领域

本实用新型涉及一种信号监测系统，尤其涉及一种变压器振动特性的监测系统。

背景技术

变压器是电力系统各种设备中最重要且贵重的关键设备之一，其运行的稳定性对电力系统的安全影响重大。目前变电站设备及线路的运行环境始终不容乐观，变压器在长期连续运行过程中，不可避免地会发生各种形式的故障。除了会可能导致大面积停电外，还会有较高的检修费用，直接和间接经济损失巨大。因此，对运行中的变压器进行在线监测和故障诊断，及时发现变压器的潜在故障隐患及损失程度，不仅可以预防变压器突发事故的发生，而且能够延长变压器寿命和降低运行成本，符合智能电网关于对电气设备实施状态维修和状态评估的要求，具有较大的研究意义和应用前景。

历年的故障统计表明，绕组和铁芯是变压器运行过程中发生故障较多的部件。传统的获取变压器状态信息的方法是外观检查、理化、高压电气试验和继电保护。这些方法提供的大都是变压器故障和事故后的滞后信息，与状态维修和状态评估的要求不相适应。对运行的变压器来说，铁芯硅钢片的磁致伸缩现象引起的铁芯振动和绕组电流与其周围漏磁场相互作用产生的电动力所引起的绕组振动是变压器振动的主要组成部分，且铁芯振动和绕组振动与其机械动力学特性密切相关，因此，通过监测变压器的振动特性，实时采集、分析和处理变压器箱壁表面的振动信号，据此对变压器绕组和铁芯的运行状态进行识别，可及时发现变压器运行过程中的潜伏性故障，提高变压器及电力系统运行的可靠性和安全性。此外，变压器的振动信号由粘贴在箱壁上的振动加速度传感器获得，与整个电力系统没有直接的电气连接，对于整个电气系统的正常运行没有任何影响，可发展成为一种较准确、便捷、安全的在线监测方法。

发明内容

本实用新型的发明目的是提供一种变压器振动特性在线监测系统，该在线监测系统应当能够对变压器电压、电流和振动信号进行实时监控，从而实现对变压器工作状态的高效、准确地判断。

为了实现上述发明目的，本实用新型提供了一种变压器振动特性在线监测系统，其包括：

一振动加速度传感器，其贴合地设于变压器的箱壁上，以检测变压器的振动信号；

一电压互感器，其检测变压器的三相电压信号；

一电流互感器，其检测变压器的三相电流信号；

一信号调理模块，其与振动加速度传感器、电压互感器和电流互感器分别连接，以接收振动加速度传感器、电压互感器和电流互感器分别传输的振动信号、三相电压信号和三相电流信号，并对振动信号、三相电压信号和三相电流信号分别进行滤波和放大；

一信号分析显示终端，其与信号调理模块数据连接，以接收信号调理模块传输的数据和信号。

采用本实用新型所述的变压器振动特性在线监测系统进行变压器振动特性在线监测的具体步骤如下：

(1)通过贴合在变压器箱壁上的振动加速度传感器，以及电压互感器和电流互感器来分别采集变压器箱壁的振动信号、变压器的三相电压信号和三相电流信号，并将这些信号传输至信号调理模块，通过信号调理模块的滤波和放大后，再将这些信号传输至分析显示终端；分析显示终端根据变压器的三相电压信号和三相电流信号计算得到相应的三个功率因数。

(2)分析显示终端通过基于广义自回归神经网络的变压器箱壁振动模型对变压器的运行状态进行预测；基于广义自回归神经网络的变压器箱壁振动模型的建模过程如下：

$Y=\frac{S_N}{S_D}$

$S_D=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i{p}_i$

$S_N=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i$

$p_i=\exp (-\frac{{[X-X_i]}^T[X-X_i]}{2{\mathrm{\σ}}^2}),i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n$

式中，n为广义自回归神经网络中神经元的数目；X为所述变压器箱壁振动模型的输入量，其是将所述变压器的三相电压信号、三相电流信号和相应的功率因数共9个量形成的向量序列，X＝[x₁，x₂，…，x₉]^T；X_i是第i个神经元对应的学习样本向量，所述学习样本向量为在测得的三相电压信号、三相电流信号和计算得到的相应的功率因数中任意选取一段数据形成的向量，学习样本向量包括任意一段取自学习样本的训练样本向量和除了训练样本向量之外的预测样本向量，X_i＝[x_i1，x_i2，…，x_i9]^T；σ是光滑因子，其取值范围为0.10～0.20；y_i是所述变压器箱壁振动模型的实际输出量，与训练样本向量相对应，其是变压器箱壁的振动信号的100Hz分量的幅值；Y是所述变压器箱壁振动模型的期望输出量，与预测样本向量相对应，其是变压器箱壁的振动信号的100Hz分量的幅值。

广义自回归神经网络是由大量处理单元(或称为神经元)通过相关连接而构成的自适应非线性动态系统，其由输入层、模式层、求和层和输出层四层构成。其中，输入层是由神经元的输入构成，对应神经网络的输入X＝[x₁，x₂，…，x_p]^T，模式层由多个神经元构成，模式层的神经元数目等于学习样本向量的数目n，各神经元各自对应不同的学习样本向量，其中学习样本向量包括训练样本向量和预测样本向量。广义自回归神经网络是本领域内的技术人员均所熟知的动态系统，故发明人在本技术方案中对此不再做详细的介绍。

(3)分析显示终端在预测得到期望输出量Y后，在采集的变压器箱壁的振动信号中选取与变压器箱壁振动模型的期望输出量Y时间对应的振动信号，对其进行傅里叶变换得到该振动信号的100Hz分量的幅值Y′。

(4)算得Y′后，分析显示终端将Y′与变压器箱壁振动模型的期望输出量Y进行比较，若二者的相对误差小于15％～20％，则判断变压器绕组运行状态正常；若二者的相对误差大于等于15％～20％，则判断变压器绕组发生了松动或变形，相对误差E的计算公式为

$E=\frac{|Y^{\′}-Y|}{Y}\×100\%$

也就是说，本技术方案是将某一时间段内的变压器三相电压信号和三相电流信号以及三个功率因数作为输入向量输入变压器箱壁振动模型后会得到相应的输出，该输出为变压器箱壁的振动信号的100Hz分量幅值的期望输出量(其为计算值，即Y)，然后将同一时间段内测得的变压器箱壁的振动信号的100Hz分量幅值(其为实测值，即Y′)与上述期望输出量进行比较，根据二者的相对误差就可以判断出变压器绕组的工作状态。

在上述的变压器振动特性在线监测系统中，信号调理模块包括：

一振动信号调理芯片，其与振动加速度传感器连接，以接收振动加速度传感器传输的振动信号，并对该振动信号进行滤波和放大；

一电压信号调理芯片，其与电压互感器连接，以接收电压互感器传输的三相电压信号，并对该三相电压信号进行滤波和放大；

一电流信号调理芯片，其与电流互感器连接，以接收电流互感器传输的三相电流信号，并对该三相电流信号进行滤波和放大；

一通信芯片，其与信号分析显示终端连接。

在上述的变压器振动特性在线监测系统中，信号调理模块与信号分析显示终端之间通过以太网连接。

本实用新型所述的变压器振动特性在线监测系统通过监测变压器箱壁振动信号以及变压器的电压、电流信号，实时监测、分析和判断变压器的振动特性，从而对变压器的运行状态进行长期实时地监测，其状态监测的准确性和有效性都有显著提高；此外，本实用新型所述的变压器振动特性在线监测系统结构简单，易于实施，并且便于操作人员及时发现变压器运行状态的异常，从而能够及时地根据异常情况对变压器进行检修，大大降低了变压器的故障损坏率，同时延长了变压器的寿命。

附图说明

以下结合附图和具体实施例来对本实用新型所述的变压器振动特性在线监测系统做进一步的详细说明。

图1为本实用新型所述的变压器振动特性在线监测系统在一种实施方式下的结构示意框图。

具体实施方式

本实施例以某电力公司的某变电站的220kV变压器为试验对象进行在线监测。

图1显示了本实用新型所述的变压器振动特性在线监测系统在本实施例中的结构。如图1所示，振动加速度传感器贴合地设于变压器的箱壁上，以检测变压器的振动信号；电压互感器用以检测变压器的三相电压信号；电流互感器用以检测变压器的三相电流信号。信号调理模块与振动加速度传感器、电压互感器和电流互感器分别连接，并接收振动加速度传感器、电压互感器和电流互感器分别传输的振动信号、三相电压信号和三相电流信号，并对振动信号、三相电压信号和三相电流信号分别进行抗混叠滤波和放大。信号分析显示终端与信号调理模块数据连接，以接收信号调理模块传输的数据和信号。其中，信号调理模块包括：振动信号调理芯片，其与振动加速度传感器连接，以接收振动加速度传感器传输的振动信号，并对该振动信号进行抗混叠滤波和放大；电压信号调理芯片，其与电压互感器连接，以接收电压互感器传输的三相电压信号，并对该三相电压信号进行抗混叠滤波和放大；电流信号调理芯片，其与电流互感器连接，以接收电流互感器传输的三相电流信号，并对该三相电流信号进行抗混叠滤波和放大；通信芯片，其与信号分析显示终端通过以太网连接。

上述变压器振动特性在线监测系统按照下列步骤判断该变压器的工作状态：

(1)将振动加速度传感器设置在该变压器的箱壁上，实时采集变压器箱壁的振动信号；同时采用电压互感器和电流互感器分别采集变压器的三相电压信号和三相电流信号；

(2)将采集到的振动信号、三相电压信号和三相电流信号传输至信号调理模块，信号调理模块分别对振动信号、三相电压信号和三相电流信号进行抗混叠滤波和放大，然后将这些信号通过以太网传输至分析显示终端；

(3)分析显示终端根据三相电压和三相电流计算相应的三个功率因数，该计算方法为电学领域技术人员所熟知的，故在此不再列式表达；

(4)分析显示终端通过基于广义自回归神经网络的变压器箱壁振动模型对变压器的运行状态进行预测；基于广义自回归神经网络的变压器箱壁振动模型的建模过程如下：

$Y=\frac{S_N}{S_D}$

$S_D=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i{p}_i$

$S_N=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i$

$p_i=\exp (-\frac{{[X-X_i]}^T[X-X_i]}{2{\mathrm{\σ}}^2}),i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n$

式中，n为广义自回归神经网络中神经元的数目；X为所述变压器箱壁振动模型的输入量，其是将所述变压器的三相电压信号、三相电流信号和相应的功率因数共9个量形成向量序列，学习样本向量包括任意一段取自学习样本的训练样本向量和除了训练样本向量之外的预测样本向量，X＝[x₁，x₂，…，x₉]^T；X_i是第i个神经元对应的学习样本向量，该学习样本向量为在测得的三相电压信号、三相电流信号和计算得到的相应的功率因数中任意选取一段数据形成的向量序列，X_i＝[x_i1，x_i2，…，x_i9]^T；σ是光滑因子，在本实施例中，其值为0.19；y_i是所述变压器箱壁振动模型的实际输出量，与训练样本向量相对应，其是变压器箱壁的振动信号的100Hz分量的幅值；Y是所述变压器箱壁振动模型的期望输出量，与预测样本向量相对应，其是变压器箱壁的振动信号的100Hz分量的幅值；

本实施例中广义自回归神经网络由输入层、模式层、求和层和输出层四层构成。其中，输入层是由神经元的输入构成，对应神经网络的输入X＝[x₁，x₂，…，x₉]^T，模式层由多个神经元构成，模式层的神经元数目等于学习样本向量的数目n，各神经元各自对应不同的学习样本向量，其中学习样本向量包括训练样本向量和预测样本向量；

(5)分析显示终端在预测得到期望输出量Y后，在采集的变压器箱壁的振动信号中选取与变压器箱壁振动模型的期望输出量Y时间对应的振动信号，对其进行傅里叶变换得到该振动信号的100Hz分量的幅值Y′，傅里叶变换是求得振动信号的100Hz分量幅值数学方法，其是本领域内的普通技术人员均所熟知的，故本文在此不再进行列式表达；

(6)算得Y′后，将Y′与变压器箱壁振动模型的期望输出量Y进行比较，若二者的相对误差小于15％～20％，则判断变压器绕组运行状态正常；若二者的误差大于等于15％～20％，则判断变压器绕组发生了松动或变形。

要注意的是，以上列举的仅为本实用新型的具体实施例，显然本实用新型不限于以上实施例，随之有着许多的类似变化。本领域的技术人员如果从本实用新型公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应属于本实用新型的保护范围。

Claims (3)

1.一种变压器振动特性在线监测系统，其特征在于，包括：

一振动加速度传感器，其贴合地设于变压器的箱壁上，以检测变压器的振动信号；

一电压互感器，其检测变压器的三相电压信号；

一电流互感器，其检测变压器的三相电流信号；

一信号调理模块，其与所述振动加速度传感器、电压互感器和电流互感器分别连接，以接收所述振动加速度传感器、电压互感器和电流互感器分别传输的振动信号、三相电压信号和三相电流信号，并对所述振动信号、三相电压信号和三相电流信号分别进行滤波和放大；

一信号分析显示终端，其与所述信号调理模块数据连接，以接收信号调理模块传输的数据和信号。

2.如权利要求1所述的变压器振动特性在线监测系统，其特征在于，所述信号调理模块包括：

一振动信号调理芯片，其与所述振动加速度传感器连接，以接收振动加速度传感器传输的振动信号，并对该振动信号进行滤波和放大；

一电压信号调理芯片，其与所述电压互感器连接，以接收电压互感器传输的三相电压信号，并对该三相电压信号进行滤波和放大；

一电流信号调理芯片，其与所述电流互感器连接，以接收电流互感器传输的三相电流信号，并对该三相电流信号进行滤波和放大；

一通信芯片，其与所述信号分析显示终端连接。

3.如权利要求1或2所述的变压器振动特性在线监测系统，其特征在于，所述信号调理模块与所述信号分析显示终端之间通过以太网连接。

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