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基于多参量分析的CT二次回路健康状态监测系统.docx

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基于多参量分析的CT二次回路健康状态监测系统.docx

上传人:科技星球 2024/12/11 文件大小:73 KB

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文档介绍:该【基于多参量分析的CT二次回路健康状态监测系统 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【7】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于多参量分析的CT二次回路健康状态监测系统 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于多参量分析的CT二次回路健康状态监测系统??Summary:基于多参量的状态分析方法,构建CT二次回路健康状态监测系统,通过对二次回路的电压、电流、负荷、阻抗、温度等多状态参数的采集分析,实现了对不同负荷电流下正常连接、开路和短路状态的准确识别,可以及时进行预警避免CT回路出现严重问题,使二次系统更加长期安全运行。Keys:多参量分析;二次回路;状态监测引言CT正常工作时,二次侧处于近似短路状态,输出电压很低,但在运行中如果二次绕组开路,就会在二次侧产生数千伏甚至上万伏的过电压,这不仅给二次系统绝缘造成危害,还会使CT过激磁而烧坏,甚至危及工作人员的生命安全。目前已有电流互感器二次过电压保护器,用于各种CT二次侧的异常过电压保护。它固接于CT二次绕组两端,正常运行时泄漏电流极小,呈高阻状态;当发生异常过电压时,保护器瞬间动作限压、延时短路并发出信号,它能够有效防止因CT二次过电压而引起的严重电力事故。但是仅凭二次端子电压动作,缺乏对CT二次回路运行状态的监测,没有对端子温度进行检测,没有根据历史数据进行合理分析,无法在亚健康状态下就提前进行状态监测。1、CT二次回路状态检测原理及硬件设计图1给出了回路状态检测的硬件设计方案,在进行回路状态检测时,检测单元需要串接于电流互感器二次回路中,主传感器部分由1个微型PT和1只电感构成。辅助后端的电子电路部分,获得在回路阻抗、二次电流变化时的特征量,由此获得回路正常连接、短路、开路状态信息。图1二次回路状态检测硬件原理回路状态检测功能单元作为一个固定的模块,配合外围辅助电路,便可实现对二次回路电流、端子电压、CT二次回路负荷、CT二次回路阻抗、端子温度多种参数的监测,通多对监测数据的分析,得到该CT二次回路健康运行的数据,监测终端的功能框图如图2所示,外部电路配合实现装置的通信、事件处理、电源管理等功能。当运行状态发生变化时,能够在设定的亚健康状态时可靠发光显示,同时面板上指示灯指示故障绕组,并通过继电器接点输出报警信号。检修人员根据指示灯指示的故障绕组检查相应的二次回路,故障排除后按复位按钮,指示灯熄灭,装置重新进入正常工作状态。若按复位按钮后,指示灯仍亮,表明故障未排除,需继续查找,直至故障排除。图2二次回路状态监测装置硬件框图2、监测装置采集主站系统建设监测终端现场采用无线通信模块,通过4G通信方式,将现场数据实时上传至主站系统。对于现场二次回路运行情况最主要的2个数据是:1)监测装置监测到的回路状态事件,包括回路正常、开路和短路等;2)监测装置检测到的二次回路的电压、电流、负荷、阻抗、温度等数据,数据用于建模分析,通过二次回路的运行数据,判断二次回路的运行状态,当运行状态发生变化时,能够在设定的亚健康状态时及时进行预警。3、基于多参量的CT二次回路状态分析方法二次回路运行状态参数是其运行健康程度与水平的直接反映,若设备在正常运行情况下,设备状态参数的分布及趋势变化会在一定范围内波动,整体符合某种数据分布规律;若设备从正常运行情况转入异常情况时,设备状态参数的分布及趋势变化则会发生改变,其数据统计规律及参数也会相应发生改变,通过对二次回路状态参数分布与趋势的分析与挖掘,可准确反映二次回路的运行状态是否处于正常状态。多参量回归统计广泛应用于电力设备状态监测数据分析中,如偏最小二乘(partialleastsquares,PLS)、主成分分析(ponentanalysis,PCA)、独立成分分析等均是常用的多参量回归统计分析方法。多参量回归统计分析有利于分析二次回路状态参数的分布与变化趋势,尤其适用于多状态参数之间的关联关系的统计特性挖掘,为二次回路状态异常判断可提供可视化依据。本文通过PLS-PCA的多状态参数回归分析方法。首先采用PLS建立二次回路正常运行状态时的各状态监测参数之间的统计关系,获得设备运行状态与预测状态之间的偏差;其次建立基于偏差值的PCA模型,通过统计量均值分析设备状态变化在PCA下的检测效果。针对二次回路异常状态进行检测,该方法可有效反映设备潜伏性故障的早期辨识。∈R(n×m),其中n为样本数,m为变量数。其协方差矩阵可由以下公式求得:用特征值分解方法求解的特征值与特征向量,按照大小顺序选择其中最大的k个特征值,其对应的特征向量即为特征向量矩阵P的行向量。利用特征向量矩阵实现原矩阵在k维空间的映射,如下所示:式中,k为PCA模型的主元个数,可通过累积方差贡献率法来确定。对于PCA降维分析获得的新样本,可利用统计量及其控制限来进行设备状态的异常诊断。其T2统计量的计算公式为:式中:为特征值;为新样本数据。、(自变量与因变量的分数矩阵),保证其能尽可能多地提取到所在变量组的变异信息,同时保证二者之间的相关性最大,用于查找自变量与因变量矩阵空间对协方差结构建模的隐变量方法。矩阵和可分别分解为:式中:和为正交载荷矩阵;和为误差项,服从独立同分布的正态分布随机变量。由线性估计可获得和之间的关系:式中,为回归系数。在该模型中,使用残差标准误来检查模型与数据的拟合程度,其计算方法为:式中:为模型预测值;表示数据真实值。残差标准误越小,模型与数据的拟合程度越高,模型预测准确度越高。-PCA的二次回路状态分析方法在二次回路实际运行中,可将设备运行状态工况分为不同运行状态,即正常、注意、告警及故障等,当二次回路处于正常运行状态时,各变量间关联关系平稳,基本无改变,可以通过PLS算法进行多参量回归分析,其预测值与实测值之间的偏差服从随机正态分布,且期望为0;当二次回路运行过程中出现异常时,该偏差序列为设备状态转移过程中所发生的状态参数的偏离与设备运行工况下随机波动的叠加,表现为持续振荡波动状态。结束语通过本项目的实施及应用解决了CT二次回路健康状态监测及时进行预警避免CT回路出现严重问题,使二次系统更加长期安全运行。同时该系统可广泛用于变电站CT二次回路状态在线监测,提前预防CT二次回路故障,减少事故发生概率。Reference[1]王文森等."基于多参量数据回归分析的电力变压器状态监测方法."(2023):83-90.[2]熊博等."计量用电流互感器二次回路状态监测终端及应用."(2017):6.[3]姜春阳等."可用于CT二次回路状态识别的方法和模块研究."(2017):143-146.?-全文完-

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