彭长青 尚荣艳 方瑞明

(华侨大学信息科学与工程学院 厦门 361021)

1 引言

有载分接开关(On-load tap changer，OLTC)机械结构复杂，调压动作频繁，是变压器中故障率较高的部件之一，发生故障时将威胁电力变压器的安全稳定运行[1-3]。据统计，近些年来国家电网公司系统110 kV及以上电压等级变压器事故之中，27.8%是分接开关损坏事故[4]。OLTC引发的变压器事故占变压器事故总数的20%以上，且主要为机械故障[5-6]。

OLTC的振动信号中包含了OLTC的机械状态信息，从中有效提取故障特征信息，可以在不停机、不拆机的情况下，进行OLTC内部机械状态的在线监测和故障诊断，及时发现故障隐患[7-8]。近年来，随着人工智能诊断技术的引入和发展，基于振动信号分析的OLTC智能监测系统相关技术日趋成熟可靠，国内外已有不少研究成果和上线案例可查。

当前，主流OLTC状态监测系统的主要实现方式有：① 采用单片机或DSP等作为下位机，负责信号调理、数据采集及向上位机发送数据；PC作为上位机，负责接收下位机传送来的数据，并对数据进行分析、诊断、显示、存储[9]；② 采用数据采集卡作为数据采集核心，PC作为主要计算分析平台的监测系统[10-11]；③ 选择STM32等作为主控制器进行数据采集，完成软件系统的设计和监测系统的基本功能测试，并将信息传输到监控终端，进一步分析处理[12]。这些在线监测系统采用的硬件实现方式成本贵，能耗高，部署复杂、空间占用大、对运行环境和维护要求苛刻，不适合大规模应用和推广。此外，现有系统大多都是单机系统，没有综合考虑电力物联网的需求，也没有考虑信息和资源的共享。……