江友华, 易 罡, 黄荣昌, 王春吉, 杨兴武

(上海电力大学 电子与信息工程学院, 上海 201306)

电力设备的安全运行与电气设备的有效检测密切相关,因此如何建立电气设备状态监测系统十分重要。对电气设备运行状态进行实时评估和诊断,能够大幅度提高电网运行的可靠性。电力变压器作为电力系统中的重要组成部分,针对其状态的在线监测显得尤为重要[1]。文献[2-3]提出的监测手段单一,数据之间无法互通,误报、漏报率高。文献[4]链路复杂且效率低下,未能及时有效反馈设备状态。文献[5]采用现场实时采集,运检人员在站内开展工作时,缺乏有效的辅助手段,很难从全局把握设备的运行状态。文献[6]采用远程集中计算,数据传输量大,高价值数据传输效率低。文献[7-8]虽然运用云计算,但数据单一,云端资源不够丰富,不能有效应用深度网络加机器学习等技术手段。由此可知,现有文献针对变压器的监测和评估进行的研究虽然取得了一定成果,但也存在一定的缺陷,如信息感知来源少、数据之间无法互通;采用远程集中计算,数据传输量大,高价值数据传输效率低;云端资源不够丰富,状态监测和评估的鲁棒性不够高等。

为此,本文引入物联网平台对变压器状态进行评估检测,增加了数据的多样性,为全局精确判断变压器状态提供数据支撑。然后,通过边缘计算,实现计算能力下沉,以提高站内数据计算的时效性,减少网络传输压力,并建立多源数据融合的变压器云状态感知模型,应用深度网络加机器学习等技术手段,对变压器状态进行多源融合判断与分析,增强监测系统的鲁棒性。……