0引言

智慧變電站是智能變電站的進(jìn)一步升級(jí),對(duì)于電網(wǎng)未來的發(fā)展及我國(guó)能源結(jié)構(gòu)的布局優(yōu)化具有十分重要的意義。

開關(guān)柜是變電站中的重要設(shè)備,因長(zhǎng)期處于高電壓、大電流的工作環(huán)境下^[1],柜內(nèi)母排、觸頭、電纜接點(diǎn)過熱^[2]等引起的事故時(shí)有發(fā)生,由于未能有效監(jiān)測(cè)和預(yù)防,開關(guān)柜的故障率始終居高不下^[3]。變電站現(xiàn)場(chǎng)電磁環(huán)境復(fù)雜、干擾較多,現(xiàn)有的溫度監(jiān)測(cè)方法普遍只關(guān)注溫度這一個(gè)特性,沒有綜合考慮多種因素的耦合關(guān)系,不能全面、綜合、準(zhǔn)確地反映開關(guān)柜的運(yùn)行狀態(tài)^[4—8];溫度預(yù)測(cè)模型也僅以溫度值為單一變量,常出現(xiàn)誤判。

以往的開關(guān)柜計(jì)算都僅僅考慮穩(wěn)態(tài)情況下的溫升,而實(shí)際運(yùn)行中負(fù)載電流都是變化的,不易達(dá)到穩(wěn)態(tài)。因此,需在開關(guān)柜的負(fù)載電流變化時(shí)對(duì)溫升的影響進(jìn)行評(píng)估。為了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)、有效監(jiān)測(cè)開關(guān)柜關(guān)鍵部位的溫度,需要對(duì)開關(guān)柜溫度場(chǎng)進(jìn)行仿真計(jì)算。目前大多數(shù)仿真計(jì)算通常采用傳統(tǒng)的熱電耦合等方法對(duì)開關(guān)柜載流回路進(jìn)行溫升仿真分析,忽略了流體的對(duì)流散熱對(duì)母線溫升的影響。流熱場(chǎng)仿真技術(shù)可以較準(zhǔn)確地分析開關(guān)柜內(nèi)部溫度場(chǎng)分布和氣流場(chǎng)分布^[9—16],準(zhǔn)確的仿真數(shù)據(jù)對(duì)于開關(guān)柜溫度預(yù)測(cè)和監(jiān)測(cè)具有重要的指導(dǎo)意義。

本文基于有限元溫度場(chǎng)數(shù)值仿真技術(shù)分析開關(guān)柜內(nèi)部的溫度分布情況,將仿真和溫升試驗(yàn)數(shù)據(jù)經(jīng) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練及測(cè)試,得出溫度—電流—時(shí)間多物理量耦合的溫升預(yù)測(cè)模型,并植入到嵌入式溫升主動(dòng)預(yù)警裝置中,經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證,提出開關(guān)柜溫度監(jiān)測(cè)策略,現(xiàn)已于湖南獅子山110 kV智慧變電站應(yīng)用。

1 溫度場(chǎng)仿真計(jì)算

根據(jù)高壓開關(guān)柜熱源分布,采用ANSYS有限元分析軟件對(duì)開關(guān)柜進(jìn)行溫度場(chǎng)數(shù)值仿真,對(duì)開關(guān)柜在不同負(fù)荷電流下運(yùn)行時(shí)的溫度場(chǎng)分布進(jìn)行數(shù)值計(jì)算和分析,進(jìn)而預(yù)測(cè)整個(gè)柜內(nèi)溫度的分布情況,迅速定位溫度高點(diǎn)。以開關(guān)柜在額定電流下運(yùn)行時(shí)的仿真為例,過程如下。

1.1 搭建仿真模型

以12 kV典型箱式固定式開關(guān)柜KYN28為仿真對(duì)象,KYN28型開關(guān)柜是目前國(guó)內(nèi)高壓配電柜市場(chǎng)上的主流高壓開關(guān)設(shè)備,具有外形整齊、小巧美觀、強(qiáng)度高、元器件檢修方便、互換性好、應(yīng)用廣泛等優(yōu)點(diǎn)^[17—20]。

在仿真前需對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化,例如默認(rèn)導(dǎo)體為理想導(dǎo)體,即可視為等位體,將真空滅弧室內(nèi)的波紋管、屏蔽罩簡(jiǎn)化成等半徑的圓柱體,絕緣拉桿處的傘裙簡(jiǎn)化為等厚度的圓筒。如果不經(jīng)過簡(jiǎn)化就進(jìn)行仿真,則網(wǎng)格剖分量大,計(jì)算占用內(nèi)存多,甚至?xí)?dǎo)致網(wǎng)格無法剖分,計(jì)算結(jié)果不收斂[21]。簡(jiǎn)化后的典型箱式固定式開關(guān)柜KYN28的仿真模型如圖1所示。

1.2網(wǎng)格剖分

在進(jìn)行 網(wǎng)格剖 分 時(shí) , 網(wǎng)格類 型選擇 四 面 體 Tetrahedrons,然后進(jìn)行sizing操作。單元尺寸可根據(jù)自適應(yīng)計(jì)算結(jié)果設(shè)定,對(duì)于比較復(fù)雜的結(jié)構(gòu),如支撐絕緣子、絕緣拉桿等可單獨(dú)設(shè)置自適應(yīng)剖分參數(shù),然后對(duì)開關(guān)柜仿真模型進(jìn)行局部加密剖分^[22]。網(wǎng)格剖分示意圖如圖2所示。

1.3 參數(shù)設(shè)置

開關(guān)柜A相和B相上觸臂、C相下觸臂材質(zhì)為硅橡膠;梅花觸頭布點(diǎn)方式為觸片錫箔紙粘貼;四周螺桿孔及底部橡膠塔封堵;柜頂通風(fēng)孔為四周開條形

孔結(jié)構(gòu)。根據(jù)廠家提供的數(shù)據(jù)設(shè)置材料參數(shù)。

設(shè)置開關(guān)柜的基本參數(shù)及各類邊界條件?？紤]負(fù)荷電流、自然對(duì)流、輻射換熱、氣體流態(tài)、重力方向及環(huán)境溫度等初始條件,環(huán)境溫度為20℃,額定電流為1 250 A。 變量求解參數(shù)設(shè)置如圖3所示。

1.4 溫度分布云圖

經(jīng)過后處理,得到開關(guān)柜溫度分布云圖,如圖4所示。

1.5 仿真數(shù)據(jù)

經(jīng)過后處理的部分開關(guān)柜溫度場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)如表1所示。

2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度預(yù)測(cè)模型

建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度預(yù)測(cè)模型的步驟包括樣本選擇與預(yù)處理、建立網(wǎng)絡(luò)、設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)、 仿真測(cè)試。

2.1 選取樣本

進(jìn)行HZDL全自動(dòng)開關(guān)柜溫升試驗(yàn),試驗(yàn)的環(huán)境溫度為18℃,環(huán)境濕度為80%o 使用回路電阻測(cè)試儀測(cè)量試驗(yàn)整柜回路電阻為:A相85μΩ、B相78μΩ、C相78μΩ。

開關(guān)柜額定電流IN=1 250 A,每組試驗(yàn)從初始電流20%IN開始,以10%IN為變化量,從20%IN依次升高到110%IN,再依次降低到20%IN,測(cè)試開關(guān)柜正常運(yùn)行時(shí)不同部位溫升隨負(fù)荷電流、環(huán)境溫度及時(shí)間的變化情況。一共進(jìn)行100組試驗(yàn),每組試驗(yàn)包括開關(guān)柜40個(gè)部位的溫升數(shù)據(jù)。記錄試驗(yàn)結(jié)果,從中隨機(jī)選取15組數(shù)據(jù)作為開關(guān)柜溫度預(yù)測(cè)模型的測(cè)試樣本,部分測(cè)試樣本如表2所示。

從上文ANSYS溫度場(chǎng)仿真結(jié)果中隨機(jī)選取15組數(shù)據(jù)作為開關(guān)柜溫度預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練樣本。

樣本輸入量為采集的負(fù)荷電流、環(huán)境溫度及溫度變化時(shí)間,輸出量為溫升,最終目的是實(shí)現(xiàn)溫度預(yù)測(cè)。由于它們是不同的物理量數(shù)據(jù),在進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練前需要進(jìn)行尺度變換(歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化),使輸入、輸出數(shù)據(jù)在[0,1]或[—1,1]區(qū)間內(nèi)^[22]。

2.2 訓(xùn)練與測(cè)試

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度預(yù)測(cè)模型原理如圖5所示,訓(xùn)練與測(cè)試按照該原理圖進(jìn)行^[22]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元有3個(gè),輸入的是尺度變化后的負(fù)荷電流、環(huán)境溫度及溫度變化時(shí)間;輸出層神經(jīng)元為1個(gè),輸出的是預(yù)測(cè)溫升,需與實(shí)際尺度變換的真實(shí)溫度進(jìn)行誤差計(jì)算與修正。

在MATLAB中編寫相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法程序,設(shè)置輸入神經(jīng)元i=3,隱含神經(jīng)元j=5(實(shí)際根據(jù)訓(xùn)練效果變化),輸出神經(jīng)元k=1,最大訓(xùn)練次數(shù)為1 000,學(xué)習(xí)系數(shù)為0.01,最大誤差為0.001,初始化連接權(quán)、中間層閾值和輸出層閾值在[—1,1]間隨機(jī)選擇,隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用l0gsig或tansig函數(shù),輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用l0gsig或purelin函數(shù)(實(shí)際根據(jù)訓(xùn)練效果進(jìn)行選擇)[22]。參數(shù)設(shè)置截圖如圖6所示。

通過溫升試驗(yàn)平臺(tái)測(cè)量的開關(guān)柜關(guān)鍵部位溫升來修正預(yù)測(cè)模型。訓(xùn)練樣本(預(yù)測(cè)值)與測(cè)試樣本(真實(shí)值)對(duì)比曲線如圖7所示。所有測(cè)量點(diǎn)溫升均符合國(guó)標(biāo)溫升限值要求^[23]。

由該技術(shù)得出的溫度—電流—時(shí)間多物理量耦合的溫升預(yù)測(cè)模型不同于以往單一溫度值的監(jiān)測(cè)判據(jù),可以更準(zhǔn)確地綜合判別開關(guān)柜的運(yùn)行情況,有效發(fā)現(xiàn)其潛伏性故障。

3溫度監(jiān)測(cè)策略

基于以上仿真結(jié)果,得出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度預(yù)測(cè)模型,將模型植入到嵌入式開關(guān)柜溫升主動(dòng)預(yù)警裝置中,經(jīng)溫升試驗(yàn)驗(yàn)證,總結(jié)得出開關(guān)柜溫度監(jiān)測(cè)策略。部分策略如下:

1)將溫度換算為溫升,即減去環(huán)境溫度,可在裝置周圍預(yù)裝一個(gè)溫度傳感器,監(jiān)測(cè)環(huán)境溫度。

2)正常產(chǎn)品持續(xù)3 s通過1.2倍過負(fù)荷電流,溫升無明顯升高。

3)記錄下產(chǎn)品的峰值溫升和負(fù)荷超過短時(shí)發(fā)熱電流后的溫升,以及下降到正常溫升的時(shí)間。關(guān)注是否存在回路電阻偏大或某處接觸電阻偏大的問題,是否需要主動(dòng)預(yù)警或檢修。

4)繪制出每天、每周、每年的開關(guān)柜溫升曲線,且與之前的曲線比對(duì)。

5)當(dāng)開關(guān)三極溫升明顯不相同,但都不大于允許溫升時(shí),需要考慮三相不平衡時(shí)電流偏差對(duì)溫升的影響。

4 結(jié)束語

本文綜合考慮了開關(guān)柜的環(huán)境溫度、負(fù)荷電流、溫度變化時(shí)間等因素對(duì)開關(guān)柜溫升的影響,將ANSYS 有限元分析的開關(guān)柜溫度場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本、將溫升試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,經(jīng)訓(xùn)練及仿真測(cè)試得出開關(guān)柜溫升預(yù)測(cè)模型,由對(duì)比結(jié)果可知,該模型可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)開關(guān)柜正常運(yùn)行時(shí)各部位的溫升。將修正后的預(yù)測(cè)模型植入到嵌入式溫度主動(dòng)預(yù)警裝置中,經(jīng)溫升試驗(yàn)驗(yàn)證,總結(jié)得出了開關(guān)柜溫度監(jiān)測(cè)策略。依據(jù)溫度—電流—時(shí)間耦合關(guān)系綜合判別開關(guān)柜的運(yùn)行情況,可有效發(fā)現(xiàn)其潛伏性故障,確保設(shè)備安全、可靠運(yùn)行。

文中的溫升預(yù)測(cè)模型和溫度監(jiān)測(cè)策略已在國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司110 kv獅子山智慧變電站成功應(yīng)用,對(duì)制定開關(guān)設(shè)備載流性能的智能運(yùn)維策略有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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2024年第23期第3篇