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高压开关柜远程 诊断与智能预警系统

项目概述

系统构成

  开发一套基于多源异构数据分析的高压开关柜远程诊断与智能预警系统,该系统由数据采集、后台分析诊断、远程通讯和控制三部分组成。

系统功能

  该系统采集高压开关柜内部和外部的环境参量,通过无线方式传输至后台分析软件,运用多源异构数据分析技术及大数据处理技术,一方面可诊断开关柜故障,发出预警,另一方面可以自动控制相关设备,调节开关柜运行环境。

系统扩展

  该系统可以进一步开发扩展为一套智能开关室系统。

  数据采集—环境参量

  数据采集—运行状态参量

  信号:当高压开关柜内发生局部放电时,产生电磁波和超声波。

  检测:电磁波在金属壁形成趋肤效应并沿金属表面传播,在金属表面产生暂态地电压,利用暂态地电压传感器(TEV) 检测暂态地电压信号,同时用超声波传感器检测超声波信号,以判断开关柜内部是否存在局部放电。

  定位:不同位置传感器检测到的信号存在时间差和幅值差,据此可以对放电源进行定位。

  远程通讯和控制—无线传输

  Zigbee

  能够进行自组网传输,功耗低,适合短距离的局域组网传输。

  4G

  带宽大,速率高,适合远距离传输大量数据。

  远程通讯和控制—远程控制

  开关控制设备:只有开启和关断两种状态的设备,如风扇

  通讯控制设备:存在多种运行状态的设备,需要遵守特定的协议进行通讯,如空调

  后台分析诊断—初步诊断和预警

  后台分析诊断—大数据深度挖掘

  通过长时间在线监测的方式,积累大量关于高压开关柜各运行部件的本体数据、工况及环境数据,准确地掌握开关柜的实际运行情况,并运用多源异构数据分析技术及大数据处理技术,对高压开关柜的运行情况与故障情况进行准确诊断,在此基础上,运用健康管理技术对开关柜的健康状态进行评估,在必要的时候为运维部门提供智能预警支持,辅助其制定更加经济的检修计划。

  后台分析诊断—环境调节

  智能开关室

  在上述系统的基础之上,将开关室内其他传统的独立运行的设备纳入到我们构建的物联网之中,扩展成为智能开关室

  已有工作基础

  超声波传感器

  设计了高精度超声波传感器,适合检测空气中传播的超声波信号,通过实验获得了大量超声波信号图谱

  超声波传感器

  进行了多探头放电源定位实验,在实验室环境下可对放电源进行定位。

  暂态地电压传感器 ( TEV )

  研究了暂态地电压信号的产生机理和传播过程,设计了TEV传感器,并通过实验获得了大量TEV信号图谱。

  防凝露研究

  环网柜凝露机理研究

  凝露过程及易发生部位

  实验条件:柜内温度30℃,先相对湿度80%,柜外温度15℃

  凝露过程及易发生部位

  凝露过程及易发生部位

  现象

  边缘部位比中间部位灰度值大, 边缘部位比中间部位凝露多。

  原因

  热量由温度高的地方向低的地方扩散, 水蒸气从浓度高的地方向浓度低的地方扩散, 边缘部位温差更大,湿度更高。

  不同温湿度条件下凝露实验

  环网柜通风效果研究

  环网柜通风实验

  电缆沟通风凝露实验

  环网柜壳体通风凝露实验

  半通风时不容易发生凝露。 存在合适的温度,不容易发生凝露。 湿度越大,越容易发生凝露。

  二次小室防凝露研究

  二次小室防凝露措施对比方案

  封堵、通风、加隔热层、直流风扇、加热器、改变粗糙度

  不同防凝露措施效果验证

  柜体内壁粗糙度对壁凝露现象的影响--不同粗糙度柜壁制作与测量

  柜体内壁粗糙度对壁凝露现象的影响—实验结果

  柜体内壁粗糙度对壁凝露现象的影响—原理分析

  10KV环网柜凝露机理及防护措施研究结论

  开关柜多源异构数据处理研究

  数据的收集及数据库建立

  全景关键参数的关联分析

  构建故障树

  分析各种故障产生原因、各故障相关参数,构建故障树(Fault Tree)。

  同构化数据

  对数据故障仓库进行数据抽取-转换-加载(Extract-Transform-Load , ETL)处理,使异构数据同构化。

  故障特征

  获取不同故障模式下故障关键特征,结合模糊数学原理,充分考虑故障原因及故障现象之间的模糊性和不确定性。

  故障概率

  采用联合概率数据关联模型对数据关联性进行考量,实时、有效、简洁、准确地对关键故障参数关联性进行表征,获得各故障概率。

  开关柜运行状态的健康评估与管理技术

  开关柜状态评估与健康管理系统

  将机器学习技术应用到电气设备故障诊断中

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