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物聯網技術在變壓器運行中的應用
發布時間:2022-08-31 閱讀量:965 來源:必威官方网站手机網整理 作者:必威官方网站手机網

物聯網技術簡介  

 

物聯網概念最早於(yu) 1999年由美國麻省理工學院提出,其早期以射頻識別技術(RFID)為(wei) 基礎,通過將電子碼附著於(yu) 物品上的方式對物體(ti) 進行跟蹤、識別。近年來,隨著計算機技術、網絡技術的發展以及智能終端設備的普及,物聯網技術逐漸演變為(wei) 綜合利用網絡技術、傳(chuan) 感技術、智能終端技術、定位技術等多項技術來實現物一人一網互聯,信息交換和傳(chuan) 輸,實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理功能。物聯網和傳(chuan) 統互聯網相比,具有全麵感知、可靠傳(chuan) 遞、智能控製、數據融合等鮮明的特征。  

 

物聯網技術起源於(yu) RFID技術,主要體(ti) 係由應答器、識別器和應用軟件三部分組成。隨著芯片技術、網絡技術及通信技術的發展,物聯網技術不斷拓展更新,其應用範圍也逐漸擴大至信息采集、交換和傳(chuan) 輸等方麵,真正實現了物一人一機互聯。特別是近年來大規模集成電路芯片技術突飛猛進,大數據、雲(yun) 計算、人工智能相繼出現,這些新技術與(yu) 物聯網技術相互交叉發展,使得物聯網技術不斷演變為(wei) 可以對物體(ti) 進行全麵感知的一種技術,即運用各種傳(chuan) 感器獲取被測物體(ti) 各方麵的信息,並按一定頻率周期對數據進行動態更新,再通過有線、無線網絡進行傳(chuan) 輸,把傳(chuan) 感器和智能處理有機結合起來。通過將其與(yu) 雲(yun) 計算、模式識別、大數據等各種智能技術進行組合,可以不斷擴展物聯網技術的應用範圍。   

 

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物聯網技術在變壓器運行中的應用  

 

變壓器的運行環境及運行狀況將直接影響變壓器運的穩定性。利用物聯網技術結合大數據分析和人工智能技術,監測變壓器運行環境和自身運行狀態的各項指標,有助於(yu) 及時、準確地發現問題並快速響應,極大地提高了設備數據監測的時效性和準確性。下麵以油浸式變壓器為(wei) 例,從(cong) 運行環境監測、運行狀態監測、故障偵(zhen) 測等方麵討論物聯網技術在變壓器運行中的應用。  

 

溫感監測  

 

油浸式變壓器正常運行時,環境溫度不能高於(yu) 40C,亦不能低於(yu) -25,最高日平均溫度不超過C03,最高年平均溫度不超過20,相對濕度不超過90)環境溫度25),海拔高度不超過1000m。油浸式變壓器按銘牌上的標準運行時需要滿足規定的冷卻條件,頂層的油溫最高不超過90,當油溫經常超過85℃時,變壓器絕緣體(ti) 容易老化。運用設置在變壓器周邊及其內(nei) 部的溫度傳(chuan) 感器實時地獲取變壓器的環境溫度、頂層油麵溫度、繞組溫度以及環境幹濕度數據,然後將數據通過4G/5G傳(chuan) 輸回電力主幹網,供工作人員監測變壓器運行狀況或對變壓器故障進行判斷,此方法時效性遠遠優(you) 於(yu) 人工定時巡檢,且能為(wei) 大數據分析提供大量可靠的樣本基礎。  

 

液麵監測  

 

油浸式變壓器的絕緣體(ti) 為(wei) 絕緣油,內(nei) 部關(guan) 鍵部件都必須浸入絕緣油中。油麵過低,會(hui) 使套管引線和分接開關(guan) 暴露於(yu) 空氣中,導致絕緣水平大幅下降,從(cong) 而引起擊穿放電:油麵過高,說明變壓器可能出現過負荷或者油路堵塞,上述兩(liang) 種異常情況需及時發現並予以處理。利用設置在變壓器內(nei) 部的液位檢測模塊可以實時采集油麵位置信息,將數據通過GPs/GPRs或北鬥短報文傳(chuan) 回數據平台,回傳(chuan) 的相關(guan) 數據直接進入數據庫而不需要再進行人工操作或幹預,回傳(chuan) 的頻度可以根據設備壽命周期、設備用途及負荷、環境狀況等因素綜合考慮之後確定。該方案能夠提高故障排查效率,縮短處理故障的響應時間,其時效性遠遠優(you) 於(yu) 人工定時巡檢的傳(chuan) 統方法。

 

圖像監測  

 

通過在變壓器周邊部署高清攝像頭的方式,對變壓器周邊環境和變壓器需要巡檢的重要部位進行視頻監控,可直觀了解變壓器周邊的環境變化,:冰雪覆蓋、洪澇淹沒、變壓器外觀變動情況)泄露的油漬痕跡、覆蓋物、堵塞物等)。由於(yu) 變壓器是固定式的電網運行設備,所以對於(yu) 設備周圍環境發生物理位置上變動狀況的監測可采用移動圖像監控技術,並增加異常狀況報警功能,對進入變壓器安全距離內(nei) 的物體(ti) 或突然發生的異物覆蓋堵塞、杆位變化、冒煙、冒火等情況及時報警。該功能的實現需要結合圖像處理技術與(yu) 圖像識別技術,首先通過圖像預處理係統定時自動抓取圖片,在設定好輸出閾值之後便可將抓取的圖片與(yu) 標準圖片自動識別比對,判斷變壓器周邊的環境是否發生了對變壓器正常運行有害的變化,並結合液麵監測識別是否有絕緣油溢出。

 

由於(yu) 圖像傳(chuan) 輸對網絡帶寬要求較高,對於(yu) 有條件部署有線網絡的區域可以對電力設備自行部署有線傳(chuan) 輸專(zhuan) 網,:各變電站站內(nei) 的變壓器等就可以依托已有的監控傳(chuan) 輸網絡進行圖像傳(chuan) 輸:對於(yu) 沒有條件部署傳(chuan) 輸專(zhuan) 網的區域,可以采用三大運營商的4G/5G物聯網傳(chuan) 輸鏈路,測算出流量需求後納入一個(ge) 統一的流量池。圖像監測技術的應用可以替代大部分現場巡檢工作,從(cong) 而有效地減少了現場巡檢的人力、物力成本,提升經濟效益。  

 

噪聲監測  

 

變壓器內(nei) 部發生故障時或外加負荷超載時其運行狀態會(hui) 發生改變,直觀反映為(wei) 變壓器發出異響噪聲。當變壓器內(nei) 部發生如各種緊固螺栓鬆動、負荷過高、繞組間隙粘接不牢、繞組線包和磁芯間有鬆動等故障時,都會(hui) 伴有明顯的異常噪聲,且不同類型的故障所引發的噪聲波形也各不相同。針對此種情況,可利用音頻采集設備采集音頻樣本信息,分析故障噪聲聲紋特征並建立變壓器故障噪聲音頻特征庫。當變壓器發生異常噪聲時,傳(chuan) 感器及時回傳(chuan) 異常噪聲音頻信號,通過算法和分析軟件從(cong) 中提取異常音頻的特征信息,再將計算結果與(yu) 故障噪聲音頻特征庫比對,最後結合其他監測結果進行故障的綜合判斷。這種技術在判斷故障時可以過濾各種環境噪聲對人的幹擾,判斷的準確性不再依賴個(ge) 人經驗和個(ge) 人能力的高低,使得診斷結果的可靠性大幅提高。

 

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