變壓器油在線檢測與故障預警系統實驗裝置設計

辛平 卜劍秋 賁沿浩 刁樹森

摘? 要：電力變壓器在電網中擔任著核心角色，但是目前的維修模式存在著盲目強制性，往往消耗大量人力物力，為解決此現象，通過研發變壓器油在線檢測與故障預警系統實驗裝置，建立應修盡修的預測性維修模式，實現變壓器在線運行狀態實時監測，運行故障分析預警功能。通過FreeRTOS并行實時采集數據變壓器油的基礎數據，利用python的pytorch深度學習模型處理數據，實現通過變壓器油間接監測變壓器的運行狀態，上報實時數據與預警信息，減少由于故障引發事故發生的概率，節省變壓器檢修的人力物力消耗，加快我國智慧電網的建設過程。

關鍵詞：實時監測；外循環變壓器油；氣體傳感器陣列模型；pytorch深度學習；變壓器油

中圖分類號：TP391.7? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）10-0114-04

Abstract： Power transformer plays a core role in the power grid， but the current maintenance mode is blindly mandatory and often consumes a lot of manpower and material resources. In order to solve this problem， through the research and development of the experimental device of transformer oil on-line detection and fault early warning system， the predictive maintenance mode of all repair is established to realize the function of real-time monitoring and fault analysis and early warning of transformer on-line operation. The basic data of transformer oil are collected in parallel and real-time by FreeRTOS， and the data are processed by Python's Pytorch deep learning model， which can indirectly monitor the running state of transformer through transformer oil， report real-time data and early warning information， reduce the probability of accidents caused by faults， save manpower and material resources for transformer maintenance， and speed up the construction process of intelligent power grid in our country.

Keywords： real-time monitoring; external circulation transformer oil; gas sensor array model; pytorch deep learning; transformer oil

電力變壓器在電網中扮演著輸送電、變電的樞紐作用，所以保證其安全平穩的運行顯得至關重要，我國電力變壓器的檢修方式主要為定期檢修和事故后檢修，存在“檢修過度”和“檢修不足”的情況。為了避免以上情況的發生，提出了狀態檢修方法，傳統檢修方式是根據變壓器的容量對應的規定周期實行按時檢修，充滿了強制盲目性。為了實現變壓器運行狀態的在線監測，就需要在不影響變壓器運行的情況下完成變壓器油的氣體分離與監測，通過將氫氣傳感器、一氧化碳傳感器、甲烷傳感器、乙烷傳感器和丙烷傳感器等組成一個傳感器陣列，用來檢測變壓器運行期間狀態的價值氣體。通過在取樣化學平臺氣室內暴露于不同濃度各目標氣體的合成空氣動態混合物中，提供所有氣體傳感器組成陣列的采集時間序列以及各氣體的濃度，溫度的測量值，進而訓練得到傳感器陣列矯正模型，從而可以靈敏精確地檢測變壓器油釋放氣體中各目標氣體的濃度。同時通過變壓器油物理因素，如濁度、pH、溫度等輔助進行變壓器運行狀態的判斷，并在此基礎上實現故障預警功能[1]。

1? 系統方案設計

1.1? 系統整體流程

變壓器油在線檢測與故障預警系統通過變壓器油外部循環模塊實現變壓器內部與油樣室的油循環，氣體傳感器陣列模塊實現氫氣、甲烷等重要氣體的濃度采集，濁度模塊、pH模塊、溫度模塊實現變壓器油物理狀態數據采集，STM32F429單片機現搭載FreeRTOS[2-3]，實現底層并行實時數據的采集，串口通信實現單片機與主控樹莓派間的數據傳送，樹莓派搭建氣體傳感器陣列矯正模型進行數據的處理，通過TCP協議實現設備與遠端服務器間的數據交換，詳細的系統流程圖如圖1所示。

圖1? 系統流程圖

1.2? 變壓器油外部循環設計

在模擬硬件平臺采用2個小型油泵作為變壓器油循環的外部動力源，通過透明軟膠管連接模擬變壓器與設備油樣室，以及油樣室單向導向氣樣室，完成變壓器油的外部循環。在油樣室內安裝溫度傳感器、濁度傳感器以及pH傳感器實現變壓器油物理狀態測量，氣樣室內安裝MQ-4甲烷傳感器、MQ-5乙烷傳感器、MQ-6丙烷傳感器、MQ-7一氧化碳傳感器、MQ-8氫氣傳感器，實現目標氣體濃度數據測量。

1.3? TCP網絡通信過程

由于TCP通信是支持全雙工通信的，但是read（）和write（）函數是阻塞的，所以如果調用read讀取數據，會一直阻塞到接收完數據，如果一直無數據，則會無限期阻塞下去，同理write（）寫數據函數也一樣會阻塞到寫完數據[4-5]，其TCP服務端與客戶端交互步驟如圖2所示。

在下位機樹莓派上會實現對變壓器的實時在線監測和故障預判，但是實時數據顯示以及預警信息要傳輸給上位機，上位機是一個運行在PC機上總的服務站，對應某一地區全部的變壓器在線檢測裝置。

圖2? TCP交互步驟

2? 變壓器油物理狀態測量

2.1? 變壓器油濁度測量

檢測變壓器油是否含有不溶性雜質即濁度，例如纖維、炭黑以及其他的異物[6]，是變壓器進行常規維護檢修時的第一步。采用濁度傳感器TS-300B監測變壓器油中的濁度，TS-300B利用變壓器油中光的折射率和散射率來判斷濁度情況，將濁度轉換為電壓信號輸出。為了使測量結果更加精確必須對其進行溫度補償，采用公式（1）實現溫度的補償。

？駐U=-0.019 2×（T-25），? ? ? （1）

式中：？駐U為電壓變化值，V；T為溫度，℃。

2.2? 變壓器油pH測量

在變壓器運行過程中，當pH呈現酸性時，變壓器油中的氫離子增多，使得變壓器油的導電性增高，降低絕緣性能，當氫離子濃度到達一定極點時可能會產生難以挽回的故障[7]。當變壓器運行溫度較高時，由于酸性的作用，會使一些固體纖維絕緣材料遭到腐蝕，縮短設備的使用壽命。

采用的pH傳感器采集原理是檢油樣室中的氫離子濃度，氫離子在玻璃電極和參比電極間會由于濃度的不同對外表現不同的模擬電壓。

2.3? 變壓器油溫度測量

監測變壓器的溫度是一個極其重要的檢測值，變壓器油的組成中含有著碳氫鍵和碳碳鍵，在變壓器發生異常故障，內部溫度驟升時，變壓器油的溫度跟隨驟升，促使其中一部分的碳氧鍵和碳碳鍵發生斷裂，分解出氫原子和含碳自由基，由于二者都是較活躍的，所以會隨機結合反應生成烷烴類化合物[8]，例如甲烷、乙烷、丙烷等。

在油浸式變壓器的內部存在著一定量的用來固定、隔離的紙、層壓紙板或木塊等，因為在這些材料的分子內存在著大量的無水右旋糖環和弱的碳氧鍵（C-O）及葡萄糖甙鍵，這些分子的熱穩定性要遠遠低于油中的碳氫鍵，所以隨著溫度的升高變化這些分子之間的鍵會發生裂解與碳化，并隨之生成大量的一氧化碳和二氧化碳，伴隨少量的烷烴類氣體，這也是要考慮的因素[9]。

變壓器不同的故障會產生不同的溫度變化狀態，引起氣體種類含量、溫度、pH和濁度等因素的不同變化，所以溫度是一個輔助判斷變壓器運行狀態的重要參數。

3? 變壓器油釋放氣體測量

目前大多數氣體傳感器采用的都是催化燃燒式檢測，在檢測氣體時，尤其是檢驗烷烴類氣體時，會有交叉敏感的特性[10]。以甲烷傳感器MQ-4為例，其在工作時也會對其他烷烴類氣體，例如乙烷產生反應，而且本次使用多種傳感器，目標氣體幾乎涵蓋了常見的烷烴類氣體。所以在排除干擾獲得精確氣體含量數據時，重點就在于構建分析模型算法，結合變壓器油當前pH、溫度值，以及各傳感器對不同氣體的量程等多個維度，來對氣體進行綜合分析，以此得到正確的氣體數據值。

本次采用的氣體傳感器以及主要檢測對象見表1。

表1? 氣體傳感器與主要檢測氣體

在訓練前進行數據清洗，去除無用項，然后重新轉換為矩陣格式。將輸入的響應，即對氣體數據的判定標簽輸入。剩下就是將傳感器數據輸入訓練模型張量中，然后輸入對應標簽的濃度數據，由于此時已經不是簡單地對氣體類別進行分類，而是更具體地測試每種氣體的濃度，所以問題就變成了回歸問題。需要將這幾種氣體每次實驗對應的濃度數據加入到數據框架中，如此一來在模型輸出時就包含每種氣體的具體濃度數據，最后通過訓練就可以實現目前大量數據得到每個類型傳感器的各自擬合多項式[11-12]。

氣體傳感器陣列矯正模型通過訓練得到的OLS回歸結果見表2。

表2? 模型OLS回歸結果

接下來就是通過模型獲取預測的濃度，并在測試集上進行比較驗證，然后繪制如圖3所示的均方誤差。

圖3? 均方差圖

模型的脊回歸函數模型如圖4所示。在模型的最后得到了非常好的收斂效果，其最終的嶺回歸函數如圖5所示。

圖4? 脊回歸函數模型規則圖

圖5? 嶺回歸函數收斂圖

4? 結論

目前，嵌入式物聯網技術、人工智能技術得到了很大普及，很多方面都開始實現智能化，各國也在積極地將嵌入式技術、人工智能技術與電網相結合，實現智能電網。電力變壓器作為電網的核心樞紐，在電網運行時如果變壓器發生異常故障，所帶來的損失可能是非常巨大的。所以對于不同容量的電力變壓器，常常會嚴格按照不同的檢測周期進行檢修，以便及時發現潛在故障，預防重大事故的發生。但是傳統檢測方式有著極大的局限性，不能排除2次檢測時間中間發生異常故障的可能，而且每一次檢修都消耗大量的人力物力。

通過變壓器油在線檢測與故障預警系統，實現變壓器油在不停止運行的情況下，實時在線檢測變壓器運行狀態與故障預警。工作人員可以通過服務端上位機界面查看單位所屬管轄區域內所有變壓器的實時運行狀態數據，還可以在某一臺或幾臺設備發生故障初期及時進行預警，使得技術人員可以及時鎖定將要發生故障變壓器的準確位置以及故障原因，進行及時專向的檢修排查，避免故障繼續惡化，發生重大損失。不僅節約了人力物力，還預防了重大事故對周邊自然環境的威脅，以及對人員的安全威脅。

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