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变电站二次设备状态检修研究

2016-05-09董志赟

电力与能源 2016年6期
关键词:继电保护寿命检修

雷 兴,徐 楠,董志赟,盛 炜

(国网上海市电力公司检修公司,上海 201204)

变电站二次设备状态检修研究

雷 兴,徐 楠,董志赟,盛 炜

(国网上海市电力公司检修公司,上海 201204)

分析了二次设备的状态监测难点,包括外回路、破坏性失效、电磁干扰和数据模型。从状态评估角度构建状态监测的要素:状态量的确定与监测方法的选择。选取功率和温度为模型参数,构建电源插件老化分析模型,计算其剩余寿命。提出基于力矩特征的状态监测方法,监测端子紧固程度。提出基于RUBEE/ZIGBEE技术的设备辨识和数据录入方案,方便状态监测数据的自动收集、归类。

状态检修;状态监测;数据模型;电源老化;状态量;监测方法

电力系统一次设备状态检修的逐步推进,特别是带电检测技术的应用,因检修而导致设备停电时间越来越短,客观上将改变二次设备的检修体制和检修方法,促进电网二次设备状态检修的发展[1-3]。《继电保护状态检修导则》对继电保护基础数据和信息收集做出详细规定,强化了运行巡视和专业巡检,各省市公司也相继开发继电保护状态检修辅助决策(RCBM)系统[4],加强状态监测数据的采集,推进PMS2.0、OMS2.0、EMS和DMS数据的共享共通[5]。微机保护从九十年代中期推广至今,全生命周期的运行数据已大量积累,但这些基础数据的完备性和有效性都难以满足状态评估的要求。

针对二次设备的状态监测难点,本文从状态评估角度构建状态监测的要素;从定期检修角度分析状态监测的内容;提出基于RUBEE/ZIGBEE技术的便携式测试仪,方便状态监测数据的自动收集、归类,克服人工收录数据的低效率和低准确率。

1 状态监测的难点

电力二次设备一般由保护装置和与之相连接的二次回路两个部分组成。微机型保护装置具备自我检测,可实现对逆变电源、A/D系统转换、数据采样分析、保护定值完整性、开入开出接点状态、保护数据通信状态、控制回路断线等情况的自我监测。现有的测量手段已可以监测外回路的部分内容,如用直流回路的绝缘监测。

1.1 外回路

从历年来的故障及缺陷记录可以发现,由于外回路造成保护装置不正常动作的例子屡见不鲜。而由于继电保护本身故障所引起的情况反而相对较少,例如继电保护参数设置错误、电源插件异常等。

与保护装置相连接的有数量众多的交流电流电压回路、直流控制回路和信号回路。这些二次回路是由若干继电器和连接各个设备的电缆所组成,点多、分散、接线繁杂,很难在线监测继电器触点的状况、回路接线的正确性和连通性,也不经济,这是二次设备未能有效地推进状态检修的主要原因。因此,应着重解决外回路的状态监测,提升其状态检修内容的比重,有针对性的实现重要项目和关键环节的状态监测。

1.2 破坏性失效

电子元器件的失效为破坏性失效与老化性失效共存。设备可划分为3个状态,即正常工作、潜在故障、功能故障。老化失效有较长潜在故障状态,便于监测和采取维修措施防止功能故障的发生;而破坏性失效具有突发性,对于单个电子元件,其潜在故障状态非常短,进行预防维修难度较大,失效检测较为困难。

电子元器件的失效原因主要可以分为固有缺陷引起的失效及使用问题引起的失效。电子元器件的固有缺陷往往具有家族性,在检修过程中发现后有必要考虑进行整批次更换,目前工作中较为重视家族性缺陷统计。首检时并未建立完善的数据库以方便后期跟踪,更多的是后期人为排查。使用过程中的一些问题也会导致电子元器件的失效,例如机械过应力、过电应力、静电损伤以及选型不当、设计不当、操作不当等因素,目前缺乏这方面的研究。

1.3 电磁干扰

由于大量微电子元件、集成电路在二次设备中广泛应用,二次设备对电磁干扰越来越敏感,容易受到电磁干扰。电磁干扰会使二次设备采样信号失真、装置异常、保护误动或拒动,甚至使元件损坏。

国际电工委员会(IEC)及国内有关部门对继电保护制定了电磁兼容(EMC)标准。目前在国内,对电磁的监测、管理还没有纳入检测范围,也没有合适的监测手段。对二次设备进行电磁兼容性试验是二次设备状态检修的一项重要工作。要对不同发电厂及变电站的干扰源、耦合途径、敏感器件进行监测和管理,诸如对二次设备接地状况检查;微机保护装置附近使用移动通讯设备的管理等。

1.4 数据模型

在没有建立完整的二次设备模型情况下,所有监测的信息不能实现有效的关联识别[5],无法满足综合化、智能化应用的需要。因此,对于二次设备的实时状态监测,需要及时维护二次设备的模型数据,保证二次设备模型的一致性,对于不符合模型配置要求的信息,给出综合的分析判断及警告。

状态监测系统应基于PMS生产管理人员的业务需要来统一建模,实现各类状态监测信息与PMS已有信息的高度融合和集成化展现。一、二次设备的状态监测信息应形成一个设备状态全景信息平台,提供给交互的用户。

2 状态监测的要素

状态监测是辨识基于设备及过程特征估计的状态特性改变量的活动,包括三部分:信号拾取、信号处理和监测决策。信号处理和监测决策是一个集成的整体,称之为监测方法。因此,状态监测的要素为:(1)信号拾取的对象——关键参数,能反映状态特性改变;(2)监测方法,最简单的就是辨识两类过程状态(正常和异常状态)的方法。如使用一个传感器信号,可按如下条件描述:如果y

2.1 状态量的确定

根据继电保护设备缺陷、故障的性质和概率统计分析,借鉴以往发现、处理缺陷和故障的方法、数据和经验,通过状态量的表述方式,以现有的运行巡视、定期停役检修或带电检测、在线监测等技术手段获取状态信息,为状态评价依据。状态量的选取,必须兼顾可靠有效和经济实用。

2.2 基于模型的监测方法

描述线性时不变系统的各类模型中,动态数据系统方法(DDS)对很多设备及过程的监测非常有效。根据DDS方法的理论,过程可以由ARMA模型来近似。

基于模型的方法有两个明显的局限:首先,许多设备及过程是非线性的时变系统。其次,传感器的信号依赖于过程的工作条件,常常很难辨识一个传感器信号的改变量是由过程工作条件改变引起的还是由过程本身的衰变引起的。

2.3 基于特征的监测方法

基于特征的监测方法是使用传感器信号的适当特征(也称作监测指数)来辨识设备及过程状态,如图1所示。这些特征可能是传感器信号的时域或频域特征,如均值、方差、偏斜度、峭度、特定频带功率等。推荐使用的是归一化指数,即监测指数独立于物理单位。监测指数应能:(1)对过程健康状况灵敏;(2)对过程工作条件不灵敏;(3)实现成本经济。

基于特征的方法包括两个阶段:学习和分类。学习也称作训练,就是建立关系式的过程。有两种类型的学习方法:从样本中学习和从指令中学习。对许多设备及过程的监测而言,从样本中学习常常更为有效。在状态分类阶段,基于关系式和新的样本所估计的过程状态来辨识。

图1 设备及过程状态监测的通用模型

3 电源插件老化状态监测

各类保护装置逆变电源插件均为外购件,难以对元器件进行优劣筛选;电源芯片为进口产品,存在同一批次问题。传统的电源劣化状态分析侧重于脱机、非实时数据分析,电源剩余使用寿命侧重于离线、统计分析。统计分析方法为宏观概率问题,方便发现家族性缺陷,但微观上对单个插件没有指导意义,即无法明确哪个需要修、何时修。

研究电源系统剩余使用寿命动态在线监测方法,对电源的劣化过程非线性时变行为建模,用行为性、解析性建模方法替代传统离线统计分析方法,并在线获取劣化非线性时变状态及其关键参数,实现变劣化状态的在线可测[6]。

3.1 模型参数

统计表明开关电源故障大多是因其电解电容故障引起的,因为在开关电源产品中,除电解电容以外的其他元件只出现偶发故障,电解电容由于化学变化,会发生损耗性故障。电解电容的寿命一般依据“十度法则”确定,即温度每降低10℃,寿命将增大1倍。为此在开关电源内部靠近电解电容附近装设测温元件,实时检测开关电源温度,绘制该保护自投运以来的温度曲线,结合开关电源的累计工作时间就能够大致推算出开关电源的寿命[3]。

输出电压、电流是反映电源质量最重要的参数,输出电压或电流的变化趋势能够在一定程度上反映电源模块的老化状态,输出纹波能够有效地反映电源内部的滤波效果和元器件工作状态,输入、输出电阻反映电源内部结构状态,电源的功耗一定程度反映了其老化程度[7]。因此,本文选取温度和功率作为模型参数。

3.2 剩余寿命计算模型

通过对系统寿命周期内所承受的全部载荷(温度和功率)分析,评估系统的累积损伤程度,并估算系统的剩余使用寿命。

假设已工作天数为 1,则累积损伤百分比的倒数就是总失效前的时间;再用总失效前的时间减去已工作的时间就是剩余寿命。计算任一时间点处的剩余寿命为:

(1)

式中RLN——第N天时的剩余寿命;DRN——第N天时的累积损伤百分比。

由Palmgren-Miner线性损伤积累理论获得:不同应力条件下的累积损伤百分比可以表示为在该应力条件下产品的实际工作时间与该应力条件下产品预测的失效时间的比值:

(2)

式中DR——产品在n个不同应力条件下工作后的累积损伤百分比;t——根据失效物理模型预测的产品在不同应力条件下的总失效前的时间;Δt——产品在某一应力条件下的实际工作时间。

在一个特定天数的剩余寿命还可以通过从前一天预测得到的剩余寿命中减去在该天中消耗的寿命获得,该方法充分利用了迭代方程来获得剩余寿命。对于特定天数的剩余寿命的计算可以认为该天的失效前的总寿命与前一天的失效前的总寿命是相同的。表达式如下:

RLN=RLN-1-DRN×TLN-1

(3)

式中RLN——第N天时的剩余寿命;TLN-1为第(N-1)天时预测的产品失效前的总寿命;RLN-1——第(N-1)天的剩余寿命;DRN——累积损伤百分比。

4 端子紧固状态监测

4.1 特征参数

二次设备的保护装置屏内、就地端子箱内都有大量的端子,定期检修的一个常规的项目就是紧线。端子松动的原因主要包括由于热胀冷缩等原因导致的老化松动、震动等原因导致的外力松动,均难以建模来分析。

本文提出基于特征的状态监测方法,即通过分析对比最佳紧固力矩、测量力矩、临界紧固力矩的关系来判断检修的时点。

常用的计算螺纹紧固件拧紧力矩的公式为:

T=D×K×P

(4)

式中T——力矩;D——螺纹的外径;K——螺母的摩擦系数;P——夹紧力。

最佳紧固力矩Tz、临界紧固力矩Tl由端子的金属材质、设计尺寸等因素决定,可由厂家提供。测量力矩Tc通过智能紧固工具测量得出。

4.2 统计方法

设计具有测量力矩的紧固工具来采集数据,根据端子型号、间隔的设计规格和特征进行分类统计分析,定量评估端子松动水平。

经过一段时间t1后,测量力矩为Tc,根据式(5)求取达到临界紧固力矩的时间t2,即剩余时间:

(Tz-Tc)/t1=m×(Tc-Tl)/t2

(5)

式中m——系数,可通过两次测量力矩的值分析计算。

根据采集的大量t2数据进行分析:从t2时间的离散度可以评估端子排的质量,离散度越低则质量越好。

5 基于RuBee/ZigBee技术的自动录入数据方案

传统的状态监测是通过人工定期诊断来完成的,但是更多品类的传感器、更完善的自动监测系统以及物联网技术的发展,如RuBee/ZigBee技术,将极大的促进状态监测自动化解决方案的发展。选择状态监测系统时需要重点考量的因素有两个,首先是数据管理,包括使用正确的数据架构、实现自动录入数据库、数据库是否易于挖掘数据;其次就是系统管理,特别是在数据积累越来越多的情况下,远程管理大量检测系统有助于提高整体解决方案的可靠性、可维护性及可用性。

数据管理的主要任务是建立完善的数据体系,包括“静态数据”和“动态数据”。静态数据描述了设备的固有特性,比如生产厂家、出厂试验数据、铭牌数据等。动态数据描述了设备的实时状态,比如定期试验数据、监测数据、色谱抽样数据、过电压情况、线路故障情况等。

5.1 基于RuBee技术进行辨识

RuBee(IEEE Std 1902.1-2009)是一种新型电子标识技术,能够实现双向、非接触、点对点传输,并且工作频率小于450 kHz,数据处理速率达到300~9 600bit/s。目前RuBee已商业化应用,包括医院的高价值医疗设备的智能货架,用于库存追踪的智能商店。RuBee的优势如下:(1)电池寿命长;一颗标准的锂电池即可让RuBee设备运作超过10年以上;(2)标签可编程。在读取的同时,也能进行写入的动作;(3)传输距离远。搭配特定的天线,RuBee最大传输涵盖范围可达900 m2以上;(4)抗干扰且传输安全。适用于恶劣环境下,比如水的附近,甚至是电磁噪音干扰严重的环境中。

RuBee的低速特性使其无法追踪移动中的物品,而变电站二次设备均为静止设备,使用不受限制。RuBee系统由读写器(Reader)、标签(TAG)和数据管理系统组成,如图2所示。

图2 标识系统结构

RuBee标签是RuBee系统的载体,由于自供电,需要自动调节状态来省电。标签被设定为sleep(休眠)状态和listen(侦听)状态,如图3所示。当标签处于sleep状态时,在固定周期间隔内检测是否有有效载波;如果检测到有效载波(131 kHz),则进入listen状态;当标签处于listen状态时,时刻准备接受命令和回复命令;若一定时间间隔内,没有检测到有效载波,则标签重新进入sleep状态。

图3 电子标签的状态转换示意

5.2 基于ZigBee技术录入数据

由于资金或技术原因不能安装在线监测装置的设备,只能靠巡视、检查、试验建立状态履历表(EXCL数据表格)来统一管理数据。状态履历表应当包含设备的参数、运行时间、设备的定级、所在间隔、类别、电压等级、生产厂家、大修日期、最近的预试时间、近期设备存在的问题、设备的维修记录等。

基于ZigBee技术的便携式继保测试仪,采用RuBee技术辨识保护装置,通过ZigBee服务器下载上一次校验设置信息,对比最新定值单进行修改,然后利用测试仪顺序控制来实现一键校验功能,并自动生成报告,将所需现场作业数据上传回服务器。基于RuBee/ZigBee技术的便携式装置将是在线监测的的延伸和补充。比对当前的试验数据与历史试验数据或同类设备试验数据,并可查询被试设备的运行工况、缺陷信息等资料。

电网中的继电保护用量激增,检修工作量呈几何数状态增加,同时许多线路不能停电或者窗口时间短,从而形成了继电保护的检验完成率较低,试验数据的完整性差;继电保护技术人员多数是事后补写报告,数据的真实性不高。基于RuBee/ZigBee技术的便携式装置在试验的同时记录数据,且不能修改,保证了数据的真实、试验项目的完整,将有利于改变注重定性评估、缺少定量评估的现状。

6 结语

状态监测是状态检修的基础,是状态评估的前提;状态评估是状态检修的关键,是检修决策的根本;检修决策是状态检修的核心,是实施检修的依据。状态监测需要健全的设备管理体制、完善的检修质量管理体系、齐全的设备管理台帐以及先进的监测手段和记录功能。

继电保护状态检修减少了设备的停电时间,降低了设备的运维检修成本,提高了设备的可用率和供电的可靠性,是二次专业转变发展方式的必然选择。国家电网已开展了状态检修模式的探索,但由于继电保护的复杂性和重要性,目前离实用化尚有一定的距离。本文仅初步探索了电源插件老化状态监测和端子紧固状态监测,提出了基于RuBee/ZigBee技术的设备辨识和数据录入方案,还有大量问题需要进一步攻克。

[1] 叶远波, 孙月琴, 黄太贵, 等. 继电保护相关二次回路的在线状态检测技术[J]. 电力系统自动化, 2014, 38(23):108-113.

YE Yuan-bo, SUN Yue-qin, HUANG Tai-gui, et al. On-line state detection technology of relay protection relevant secondary circuits[J]. Automation of Electric Power Systems,2014,38(23):108-113.

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HAN Ping, ZHAO Yong, LI Xiao-peng, et al. Instantiation sample of relay protection state maintenance[J]. Power System Protection and Control,2010,38(19):92-95, 117.

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DUAN Bin, TAN Cheng, LIU Yan, et al. An online tracking system of protection settings based on IEC 61850and multi-agent technology[J]. Automation of Electric Power Systems,2014,38(7):70-76.

[4]朱奕帆. 继电保护状态检修提升电网运维效率[N].国家电网报,2014-04-15.

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YUAN Hao, QU Gang, ZHUANG Wei-jin, et al. Discussion on condition monitoring contents of secondary equipment in power grid[J]. Automation of Electric Power Systems,2014,38(12):100-106.

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(本文编辑:严 加)

Condition Monitoring of Secondary Equipments in Substations

LEI Xing, XU Nan, DONG Zhi-yun, SHEN Wei

(State Grid Inspection & Maintenance Company, SMEPC, Shanghai 201204, China)

The difficulties in the condition monitoring of secondary equipments are analyzed, including the outer loop, destructive failure, electromagnetic interference and data model. Factors of condition monitoring are built from the perspective of state evaluation: the determination of state variables and the selection of monitoring methods. The power and temperature are selected as the model parameters, and the model of the power plug aging analysis is built, in order to calculate the remaining life. A condition monitoring method based on torque characteristics is proposed in order to monitor tightening degree of terminal board. Finally, the equipment identification and data entry scheme based on RUBEE/ZIGBEE technologies is proposed, which is convenient for the automatic collection and classification of the data.

condition-based maintenance; condition monitoring; data model; power aging; state variable; monitoring method

10.11973/dlyny201606006

雷 兴(1980),男,博士,工程师,主要从事超高压继电保护自动化工作。

TM63;TM77

A

2095-1256(2016)06-0690-05

2016-10-15

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