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物聯網技術簡介  

物聯網概念最早于1999年由美國麻省理工學院提出,其早期以射頻識別技術(RFID)為基礎,通過將電子碼附著于物品上的方式對物體進行跟蹤、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綜合利用網絡技術、傳感技術、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,信息交換和傳輸,實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理功能。物聯網和傳統互聯網相比,具有全面感知、可靠傳遞、智能控制、數據融合等鮮明的特征。  

物聯網技術起源于RFID技術,主要體系由應答器、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,其應用范圍也逐漸擴大至信息采集、交換和傳輸等方面,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、云計算、人工智能相繼出現,這些新技術與物聯網技術相互交叉發展,使得物聯網技術不斷演變為可以對物體進行全面感知的一種技術,即運用各種傳感器獲取被測物體各方面的信息,并按一定頻率周期對數據進行動態更新,再通過有線、無線網絡進行傳輸,把傳感器和智能處理有機結合起來。通過將其與云計算、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范圍。   

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,有助于及時、準確地發現問題并快速響應,極大地提高了設備數據監測的時效性和準確性。下面以油浸式變壓器為例,從運行環境監測、運行狀態監測、故障偵測等方面討論物聯網技術在變壓器運行中的應用。  

1 溫感監測  

油浸式變壓器正常運行時,環境溫度不能高于40C,亦不能低于-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,變壓器絕緣體容易老化。運用設置在變壓器周邊及其內部的溫度傳感器實時地獲取變壓器的環境溫度、頂層油面溫度、繞組溫度以及環境干濕度數據,然后將數據通過4G/5G傳輸回電力主干網,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于人工定時巡檢,且能為大數據分析提供大量可靠的樣本基礎。  

2 液面監測  

油浸式變壓器的絕緣體為絕緣油,內部關鍵部件都必須浸入絕緣油中。油面過低,會使套管引線和分接開關暴露于空氣中,導致絕緣水平大幅下降,從而引起擊穿放電:油面過高,說明變壓器可能出現過負荷或者油路堵塞,上述兩種異常情況需及時發現并予以處理。利用設置在變壓器內部的液位檢測模塊可以實時采集油面位置信息,將數據通過GPs/GPRs或北斗短報文傳回數據平臺,回傳的相關數據直接進入數據庫而不需要再進行人工操作或干預,回傳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后確定。該方案能夠提高故障排查效率,縮短處理故障的響應時間,其時效性遠遠優于人工定時巡檢的傳統方法。

3 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,如: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)。由于變壓器是固定式的電網運行設備,所以對于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,并增加異常狀況報警功能,對進入變壓器安全距離內的物體或突然發生的異物覆蓋堵塞、桿位變化、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圖像識別技術,首先通過圖像預處理系統定時自動抓取圖片,在設定好輸出閾值之后便可將抓取的圖片與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,并結合液面監測識別是否有絕緣油溢出。

由于圖像傳輸對網絡帶寬要求較高,對于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輸專網,如:各變電站站內的變壓器等就可以依托已有的監控傳輸網絡進行圖像傳輸:對于沒有條件部署傳輸專網的區域,可以采用三大運營商的4G/5G物聯網傳輸鏈路,測算出流量需求后納入一個統一的流量池。圖像監測技術的應用可以替代大部分現場巡檢工作,從而有效地減少了現場巡檢的人力、物力成本,提升經濟效益。  

4 噪聲監測  

變壓器內部發生故障時或外加負荷超載時其運行狀態會發生改變,直觀反映為變壓器發出異響噪聲。當變壓器內部發生如各種緊固螺栓松動、負荷過高、繞組間隙粘接不牢、繞組線包和磁芯間有松動等故障時,都會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并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,傳感器及時回傳異常噪聲音頻信號,通過算法和分析軟件從中提取異常音頻的特征信息,再將計算結果與故障噪聲音頻特征庫比對,最后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干擾,判斷的準確性不再依賴個人經驗和個人能力的高低,使得診斷結果的可靠性大幅提高。

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