一种变电站多参数信号采集综合分析系统和方法

技术领域

本发明属于监控领域，涉及一种变电站多参数信号采集综合分析系统和方法。

背景技术

电网面向智能化发展，变电站需要在保证安全稳定运行的前提下实现无人值守，因此变压器稳定可靠的运行是尤其重要的。运行人员需要对变压器的运行状态及参数进行监测，及时进行检修，避免发生故障。如果变压器发出异常声音，而未及时采取有效措施，由变压器故障引起的经济损失是巨大的。

变压器运行期间，由于变压器铁芯内部存在交变的磁通在铁芯硅钢片间产生力，会有“嗡嗡”的响声，声音的大小与加在变压器上的电压和电流成正比。正常运行中，变压器中的铁芯声音应是均匀的。当变压器处于非正常运行状态下，可能会出现不均匀的异常声音，如声音比平时增大很多而又均匀、或运行中存在“叮当或沙沙”的杂音、或有“噼啪”放电声、或有水沸的“咕噜”声等情况。运行人员巡视时根据声音判断可能出现的异常情况，判断是否影响变压器安全运行，必要时停役检修处理。

引起变压器发出异常声音的因素很多，常见情况如下：电源电压过高，变压器过励磁会导致响声增大且尖锐；变压器负荷变化较大会引起“哇哇”声或“咯咯”的声音，声音不规律但无杂音；过负荷使变压器发出很高而且沉重的“嗡嗡”声；夹件或螺丝钉松动，会导致变压器发出强烈而不均匀的噪音或有“锤击”、“叮叮当当”、“吹风”之声，声音比平常大且有明显的杂音，但电流、电压表计又无明显异常；绕组发生短路，变压器油箱内会发出既大又不均匀的“噼啪”或“咕嘟咕嘟”的开水沸腾声夹杂有爆裂声，严重时会有巨大轰鸣声；瓷件污秽严重或有裂纹、设备线卡接触不良会导致变压器发出“嘶嘶”的声音；变压器内部局部放电或接触不良时，会发出“吱吱”或“噼啪”声；分接开关不到位时，会发出“啾啾”的响声等等。不同因素引起的故障导致变压器有不同的声音特征，利用这一特性，将被监测设备的声音特征信息进行分析，可以预判设备的工作状况，实现设备在发生故障前提前预知和排除，避免因电力设备的突然故障导致的异常电网断电而引发的损失。

但是，现有的基于声音特征进行设备监测存在采集的信息参数单一、故障诊断误报率高、精度低，电力设备现场采集点部署困难、监测难度大且不稳定等缺点。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术中，基于声音特征进行设备监测存在采集的信息参数单一、故障诊断误报率高、精度低，电力设备现场采集点部署困难、监测难度大且不稳定等缺点，提供一种变电站多参数信号采集综合分析系统和方法。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种变电站多参数信号采集综合分析系统，包括数据采集单元、分析诊断单元和数据库优化单元；

数据采集单元包括：

电压电流采集模块，用于采集变电站的电压、电流信息；

温湿度采集模块，用于采集变电站周围的温度和湿度信息；

音频采集模块，用于采集变电站的音频信息；

振动采集模块，用于采集变压器的振动信息；

溶解气体采集模块，用于采集变压器油中的溶解气体浓度信息；

分析诊断单元，与数据采集单元相交互，用于接收数据采集单元采集到的信息并进行处理，得到各参数实时数据和变压器运行状态信息；得到的各参数实时数据和变压器运行状态信息进行综合关联性分析，获取典型模型，通过谱聚类算法提取各参数的特征向量，建立特征向量数据库，通过特征比对法评估变压器的工作状态，判断变压器的故障类型，输出结果；

数据库优化单元，用于根据变压器实际工作情况和分析诊断单元中的输出结果进行比对，优化特征向量数据库。

优选地，所述振动采集模块设有若干个，分别固定在变压器上不同的绕组位置，并通过加速度传感器获取变压器的振动频率、振动幅度和振动位置信号。

优选地，所述溶解气体采集模块布置在变压器油中，通过气体传感器获取变压器油中的溶解气体浓度信息。

进一步优选地，所述气体传感器包括氢气浓度传感器、甲烷浓度传感器、乙烷浓度传感器、乙烯浓度传感器和乙炔浓度传感器。

优选地，所述电压电流采集模块固定在待监测变压器周边，包含PT和电压电流采集电路。

优选地，所述音频采集模块布置在待监测变压器周边，包括若干个音频传感器，若干个音频传感器绕变压器组成阵列模型。

进一步优选地，所述音频传感器采用数字MEMS传感器。

优选地，所述数据采集单元包括布置在待监测变压器周边的数据采集终端，数据采集终端包括显示单元、人机接口和用于进行数据传输的433M无线模块和4G无线模块。

优选地，所述分析诊断单元还包括数据存储模块和滤波模块。

一种变电站多参数信号采集综合分析方法，包括如下步骤：

采集变电站的电压、电流、音频和振动信息，并采集变电站周围的温度和湿度信息；

对采集到的信息进行数据处理，得到各参数实时数据和变压器运行状态信息；

将各参数实时数据和变压器运行状态信息进行综合关联性分析，获取典型模型，通过谱聚类算法提取各参数的特征向量，建立特征向量数据库，通过特征比对方法评估变压器工作状态，判断变压器故障类型，输出结果；

根据变压器实际工作情况和输出结果进行比对，优化特征向量数据库。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明提供了一种变电站多参数信号采集综合分析系统，通过电压电流采集模块、温湿度采集模块和音频采集模块获取设备的电压电流、周边的温度湿度、音频信号；之后将各参数数据整合后，获取各参数实时数据和变压器运行状态信息，建立变压器电压、电流、音频、振动以及周边环境温度、湿度、油中溶解气体浓度的数据库，获得典型数据模型，并依此通过谱聚类算法提取各参数特征向量，建立特征向量库，对实时监测数据进行分析处理，然后进行特征比对，可以评估变压器工作状态，判断变压器故障类型，定位变压器振动源，输出结果。该系统能实时监测、存储、分析变压器运行时的各个参数信息，对设备运行状态进行多方位实时监测，有助于运行人员实时掌握变压器实际运行情况，可提高变压器运行的稳定性和可靠性。可广泛应用于针对无人值守变电站的变压器进行实时监测。

进一步地，振动采集模块设有若干个，分别固定在变压器上不同的绕组位置，通过加速度传感器获取振动频率、振动幅度、振动位置信号，可以定位振动源，协助分析变压器故障类型，定位故障部件。

进一步地，布置在待监测变压器周边，包括若干个音频传感器，若干个音频传感器绕变压器组成阵列模型，且音频传感器采用数字MEMS传感器，中间设有CPU，负责处理6个传感器数据，形成音频数据流；采用音频传感器阵列，能够进行对异常声源进行空间定位，从空间上为准确定位故障点提供依据；

进一步地，评估分析后，各参数实测数据会被加入样本数据库，会结合变压器实际工作状况，对数据模型进行改进优化，对特征向量库进行优化。根据变压器实际工作情况和评估情况进行比对，在应用过程中不断改进优化模型，优化特征向量库，为准确评估判断建立必要的基础。

本发明还公开了一种变电站多参数信号采集综合分析方法，是基于上述系统进行的，本发明方法不再依靠单一参数进行特征提取，然后评估判断，而是多参数，多维度进行特征识别，误报率降低，准确率提高，不仅能够判断故障类型，还能进行准确的故障定位。

附图说明

图1是本发明变电站多参数信号采集综合分析系统的构成示意图；

图2是本发明变电站多参数信号采集综合分析系统中的振动传感器在变压器A、B、C三个不同位置的部署示意图；

图3是本发明变电站多参数信号采集综合分析系统中的音频采集模块的组成示意图；

图4是本发明变电站多参数信号采集综合分析系统的工作流程图。

其中，1-变压器箱体；2-绕组位置；3-音频传感器；4-CPU。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

实施例1

参见图1，一种变电站多参数信号采集综合分析系统，包括数据采集单元、分析诊断单元和数据库优化单元；

数据采集单元包括：

电压电流采集模块，用于采集变电站的电压、电流信息；

温湿度采集模块，用于采集变电站周围的温度和湿度信息；

音频采集模块，用于采集变电站的音频信息；

振动采集模块，用于采集变压器的振动信息；

溶解气体采集模块，用于采集变压器油中的溶解气体浓度信息；

分析诊断单元，与数据采集单元相交互，用于接收数据采集单元采集到的信息并进行处理，得到各参数实时数据和变压器运行状态信息；得到的各参数实时数据和变压器运行状态信息进行综合关联性分析，获取典型模型，通过谱聚类算法提取各参数的特征向量，建立特征向量数据库，通过特征比对法评估变压器的工作状态，判断变压器的故障类型，输出结果；

数据库优化单元，用于根据变压器实际工作情况和分析诊断单元中的输出结果进行比对，优化特征向量数据库。

实施例2

一种变电站多参数信号采集综合分析系统，该系统主要包括电压电流采集模块、温湿度采集模块、振动采集模块、音频采集模块、溶解气体采集模块、分析诊断单元和数据库优化单元。

在待监测区域内，布置了电压电流采集模块、温湿度采集模块、音频采集模块、溶解气体采集模块，音频采集模块的传感器阵列如图3所示，在变压器本体A、B、C三个部位部署了振动采集模块，部署位置如图2所示，实时采集变压器及周边环境信息，然后通过433M无线模块将数据传送给数据采集终端进行数据整合，经过整合后，数据采集终端通过4G网络将数据传送给中的云端服务器中的分析诊断单元。

数据采集终端可以本地显示变压器工作状态，也可报警。

分析诊断单元和数据库优化单元所属的云端服务器的具体工作流程如图4所示，采集各个参数样本数据，然后建立样本数据库；然后根据样本数据，建立典型数据模型，分析各影响因素及变化规律与变压器噪音之间内在关联；通过谱聚类算法提取各参数特征向量，建立特征向量数据库；对实时监测数据进行分析处理，然后进行特征比对，诊断变压器运行状态，并输出评估结果；将实时监测数据加入样本数据库，同时将诊断结果和变压器实际工作状况进行比较，优化升级数据模型，优化特征向量库。

实施例3

除以下内容外，其余内容均与实施例1相同。

振动采集模块设有若干个，分别固定在变压器上不同的绕组位置，并通过加速度传感器获取变压器的振动频率、振动幅度和振动位置信号。如图2所示，振动采集模块共有3个，采用加速度传感器，布置在变压器箱体1内的三个不同绕组位置2，用来监测变压器的振动情况。然后把采集到的振动数据发送给数据采集终端。振动采集模块部署在变压器的三个不同绕组(绕组A、绕组B、绕组C)上，采用加速度传感器进行数据采集，可协助分析振动源、振动幅度、振动频率与变压器发出的异常声音之间的关联，可以对声源进行准确定位，也可以对故障类型、故障部位、故障部件进行关联分析。

实施例4

除以下内容外，其余内容均与实施例1相同。

音频采集模块布置在待监测变压器周边，包括若干个音频传感器，若干个音频传感器绕变压器组成阵列模型。音频传感器采用数字MEMS传感器。如图3所示，音频采集模块由6个音频传感器3构成一个圆形传感器阵列，每个传感器之间间隔60°角，音频传感器采用数字MEMS传感器，中间设有CPU 4，负责处理6个音频传感器3的数据，形成音频数据流。

实施例5

除以下内容外，其余内容均与实施例1相同。

分析诊断单元的工作流程如图4所示，该分析诊断单元可以对实测数据进行实时评估，对声源类型进行判断，对声源进行空间定位，对异常声音进行故障类型判断，对振动部件进行定位分析，在应用时，可将实测数据加入样本库，从而优化升级数学模型，优化特征向量库，为后期准确评估、诊断、定位提供依据。

实施例6

在待监测区域内，在变压器周边，部署各个采集模块，其中电压电流采集模块采集变压器的电压电流，温湿度采集模块采集变压器周边环境的温湿度，振动采集模块通过多个加速度传感器采集变压器的振动，音频采集模块通过6个声音传感器组成的阵列采集声音信号，溶解气体采集模块通过气体传感器采集变压器油中溶解的气体，通讯传输网络由433M无线传输模块、4G无线模块组成，各采集模块通过433M无线模块将现场采集数据发送到数据采集终端，数据采集终端通过4G无线模块将数据发送到分析诊断单元中，分析诊断单元将各种数据按照时间进行存储，然后对数据进行滤波等预处理，然后对电压、电流、温度、湿度、振动、音频信号、气体浓度进行时域分析，再分别进行谱聚类算法分析，之后将各个参数的分析结果综合关联性分析，最后判断设备的运行状态，如果发现异常情况，及时通知运行人员。

本发明还公开了一种变电站多参数信号采集综合分析方法，包括如下步骤：

采集变电站的电压、电流、音频和振动信息，并采集变电站周围的温度和湿度信息；

对采集到的信息进行数据处理，得到各参数实时数据和变压器运行状态信息；

将各参数实时数据和变压器运行状态信息进行综合关联性分析，获取典型模型，通过谱聚类算法提取各参数的特征向量，建立特征向量数据库，通过特征比对方法评估变压器工作状态，判断变压器故障类型，输出结果；

根据变压器实际工作情况和输出结果进行比对，优化特征向量数据库。

综上所述，本发明针对变压器多参数信号采集综合分析，通过建立各参数样本数据库，获得数据模型，并依此通过谱聚类算法提取各参数特征向量，建立特征向量库，对实时监测数据进行分析处理，然后进行特征比对，可以评估变压器工作状态，判断变压器故障类型，定位变压器振动源，输出结果。评估分析后，各参数实测数据会被加入样本数据库，会结合变压器实际工作状况，对数据模型进行改进优化，对特征向量库进行优化。本发明可广泛应用于针对无人值守变电站的变压器进行实时监测。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。