2.3 輸變電設備物聯網一體化智能監測裝置

輸變電設備智能監測傳感網絡是輸變電設備物聯網感知層的重要組成部分，輸變電設備物聯網一體化監測裝置是構成輸變電設備智能監測傳感網絡的基本單元。建立輸變電設備智能監測傳感網絡的目標，是為了解決已有變電站設備和輸電線路狀態監測系統中存在的主要問題。現有輸變電設備狀態監測系統存在兩方面主要問題：①狀態監測系統或裝置種類多，相互孤立運行，不同系統或裝置擁有獨立的數據采集單元，數據通信協議、功能和接口各不相同，無法形成統一的規范，造成系統互操作困難以及數據無法共享，新增監測系統必須新增投資建設獨立的數據采集系統，帶來監測系統費用的浪費；②不同狀態監測系統的數據分析與故障診斷軟件系統相互獨立，難以對各設備的運行狀況進行關聯分析，并做出有效和經濟的檢修決策，無法滿足輸變電設備全景信息對狀態信息監測與數據共享的要求。

輸變電設備物聯網一體化智能監測裝置研制任務的目標為：研制輸變電設備物聯網智能監測傳感器及監測主IED，開發出具有分布自治能力的一體化智能監測裝置，建立監測變電站設備和輸電線路狀態信息的傳感網絡，制定輸變電設備智能監測傳感網絡相關設備的設計、制造與檢測規范和標準。

通過上述目標的實現，將解決現有輸變電設備狀態監測系統存在的以上兩方面問題。根據目標要求，輸變電設備一體化智能監測裝置的基本架構如圖2-39所示，由傳感器、監測主IED和電源模塊組成，其設計思想主要包括五個基本原則：

1）傳感器分為無源傳感器和有源傳感器兩類，有源傳感器應具有一定的智能化能力，主要包括數據的初步變換和數據通信的能力。

2）監測主IED提供各類傳感器接入的通信接口，保障各類傳感器的自適應接入監測主IED。

3）監測主IED具有支持一體化智能監測裝置之間數據通信和聯網的能力，保障一體化智能監測裝置自適應接入智能監測傳感網絡。

4）監測主IED具有數據處理和分析的能力，支撐智能監測傳感網絡的分布式或網絡化的數據計算和故障分析以及傳感器網絡的分布自治與協同工作。

5）當采用電池、太陽能、非接觸取能等供電方式時，一體化智能監測裝置應具有電源管理能力。

針對本項任務的目標和要求，工作完成情況總體如下：

1）建立了輸變電設備智能監測傳感網絡，對輸變電設備監測裝置間的組網方式進行了研究，為輸變電設備狀態信息互聯與交互奠定了物理基礎。

2）開發了滿足變電站設備與輸電線路智能監測傳感網絡需要的一體化智能監測裝置，實現了變電站主要設備和輸電線路的智能監測功能，提高了智能監測裝置的通用性、一體化與智能化水平。

在關鍵技術方面開展的研究工作和取得的成果主要有：

1）在新型傳感器方面，針對輸變電設備智能監測傳感網絡的需要，研制出局部放電與雷電監測的智能傳感器，實現了局部放電和雷電監測傳感器的智能化，具有傳感網絡的自適應接入能力，同時研制出輸電線路溫度監測的分布式光纖傳感器，解決了輸電線路溫度實時準確測量的技術難題。

2）提出了輸變電設備智能監測傳感網絡信息建模方法以及云計算資源與任務分配策略，研制出基于分布式計算的輸變電設備智能監測傳感網絡數據處理與故障診斷支持系統，解決了輸變電設備智能監測傳感網絡自主故障診斷的技術難題。

3）對高電位感應取能、地電位取能、勢能取能和溫差取能等多種非接觸取能方式以及電源管理策略進行了研究，試制出非接觸取能電源模塊及電源管理系統，提高了輸變電設備傳感器及一體化智能監測裝置的供電能力和穩定性。

2.3.1 關鍵技術

1.新型傳感器

（1）智能傳感器結構與功能要求

針對輸變電設備智能監測傳感網絡需要，本任務設計了智能傳感器的基本結構，如圖2-40所示。智能傳感器主要由傳感單元、智能處理模塊、通信模塊、存儲器及電源模塊組成，其基本要求包括：

1）具有雙向數據通信的能力，可通過數據傳輸或接收指令實現各項功能。

2）智能傳感器內置微處理器，具有診斷能力與數據的處理及分析功能。

3）具備可靠的供電模塊，特別對于輸電線路監測的智能傳感器，電源模塊應具有非接觸取能能力。

基于圖2-40所示的智能傳感器結構，設計出變壓器局部放電智能傳感器、雷電監測智能傳感器、母線溫度智能傳感器、線路拉力智能傳感器等，其中局部放電智能傳感器與雷電監測智能傳感器是本任務研制出的新型智能傳感器。

（2）局部放電監測智能傳感器

局部放電監測智能傳感器由Peano天線、電平掃描式數據采集模塊以及數據通信接口組成，如圖2-41所示。天線通過電纜與數據采集單元連接，數據采集單元通過以太網與IED連接，實現數據的雙向通信。智能傳感器直接輸出放電圖譜。

1）三階Peano分形天線。

Peano分形結構如圖2-42所示，第一層為導線層，第二層為介質層，第三層為接地層（屏蔽層），其中介質選用常見的環氧樹脂（ε_r=4.4）。

天線導體形狀為三階Peano分形曲線，如圖2-43所示。天線優化設計步驟為：①選擇Peano分形天線外圍尺寸構建仿真模型；②對于每個外圍尺寸，選取不同寬度的導線和不同厚度的PCB進行仿真，考察電壓駐波比（VSWR）、增益和方向圖等性能指標；③根據圖2-43所示饋電點進行優化計算和選擇。

優化的三階Peano分形天線的參數為：外圍邊長為90mm，導線寬度為2mm，PCB厚度為2mm，饋電點為3。優化設計的三階Peano分形天線在300MHz～1GHz內的駐波比如圖2-44所示，Peano分形天線在300MHz～1GHz頻帶內有三個通帶，分別為340～580MHz、650～740MHz與920MHz～1GHz。Peano分形天線在諧振頻率處的二維方向圖和增益如圖2-45所示，天線具有半球狀的方向圖，能接收來自天線正前方各個方向的電磁波，在各個諧振頻率處較為相近。Peano分形天線在300MHz～1GHz內的增益約為-18dB，與天線匹配的放大濾波器增益為300MHz～1GHz，頻率范圍內增益為40dB。

2）電平掃描式數據采集技術。

圖2-46所示的電平掃描式數據采集系統采用高速比較器和現場可編程門陣列（Field-Programmable Gate Array，FPGA），實現信號放大、比較電平及采集周期個數等的控制。FPGA得到參考比較電平指令后，通過D-A轉換電路將比較電平轉換成模擬信號后輸入比較器作為比較參考閾值。設定的比較電平與信號進行比較時，FPGA存儲高于比較電平的脈沖個數。結合工頻過零點觸發，將各自相位區間上的脈沖個數存儲在分配的存儲地址上。具體實現步驟如下：

①信號接收：適當選擇位置將天線安裝在電氣設備上接收局部放電信號。

②信號預處理：將采集到的局部放電脈沖信號進行濾波處理，抑制300MHz以下的干擾信號。再通過放大單元將局部放電脈沖信號放大后輸入比較器。

③參數設定：單片機設定檢測參數并提供觸發命令開始采集，設定參數包括比較電平、相位區間個數、掃描工頻周期數、信號放大倍數及掃描采集單元選擇。

④比較存儲：確定比較電平，比較電平通過D-A轉換電路轉換成模擬信號，輸入至比較器中；將一個工頻周期等分為設定的相位區間個數，FPGA分配每個相位區間一個存儲地址；FPGA通過外接工頻參考相位信號進行觸發，在每一個觸發周期內，比較器將每一個相位區間內的局部放電脈沖幅值與比較電平進行比較，將幅值大于比較電平的局部放電脈沖的個數進行統計并存儲在每個相位區間對應的存儲地址上；進行比較的工頻周期的數目通過FPGA自帶的計數器進行計數，當達到設定數目時，停止比較；并將比較所得數據返回給IED。

⑤變值比較并存儲：單片機按算法自動改變比較電平的數值，重復上述步驟①，直至增加到某一比較電平時，沒有大于該比較電平的放電脈沖存在，此時，該比較電平近似等于局部放電脈沖的最大電壓幅值。

⑥數據處理：將采集的數據保存為一個表格，繪制放電譜圖及計算特征量。

單片機通過后臺程序控制之間的數據傳輸及處理功能實現與FPGA通信。上述③、④、⑤步驟可以通過單片機中的程序流程圖描述。

3）局部放電譜圖分析。

為了檢驗局部放電監測智能傳感器的測量效果，在實驗室進行了針板放電模型局部放電實驗，分別采用智能傳感器和全波形采集法兩種方式對局部放電超高頻信號進行采集，得到的?-n、?-V、?-V-n譜圖，如圖2-47所示。

從圖2-47中可以看出，兩種方法的?-n、?-V、?-V-n放電譜圖的形狀相似，放電相位區間也基本保持一致，但?-V圖中兩者檢測到的放電幅值有所差異。為定量分析?-V譜圖的相似度，引入皮爾遜相關系數衡量兩個譜圖的相關程度，計算得智能傳感器與全波形采集法獲取的?-V譜圖的相關系數為0.9086，屬于極強相關，驗證了智能傳感器能夠準確地獲取并處理局部放電信號。

（2）雷電監測智能傳感器

雷電監測智能傳感器的結構如圖2-48所示。當雷電流流經羅氏線圈時，通過積分電路建立電壓，然后由特殊設計的峰值保持電路將高速變化的電壓信號進行短時時間保持，經A-D轉換后送入微處理器進行數據處理得到雷電流的幅值、極性及過電壓的大小，最后將得到的雷電參數經SPI接口寫入存儲器并通過RF模塊無線上傳；此外，設計的取能單元可獲取雷電通道中的能量對傳感器進行供能，實現了傳感器的自供能。

1）峰值保持電路。

當雷電流穿過信號線圈時，通過電磁感應從雷電通道獲取雷電流信號，經積分后建立電壓。為實現雷電流信號的低速采集，設計了峰值保持電路，如圖2-49所示，通過對正、負極性雷電流進行保持，使得信號線圈輸出的瞬時雷電流幅值信號保持足夠長時間，讓采集單元實現相對的低速采集，降低整個裝置對器件的要求，從而降低成本。此外，合理匹配參數以確保輸出電壓和對應輸入的雷電流之間有很好的線性度，通過測量輸出電壓即可以由電壓/電流轉換系數得出雷電流的幅值。

具體工作時，當雷電流為正極性時，二極管VD₁導通、VD₂關斷，C₁充電后VD₁關斷，然后C₁經R₁、R₃放電，合理選值R₀C（R₀=R₁+R₃），使a點電壓按指數緩慢衰減，通過R₁與R₃的分壓可以在雷電流10～200kA的范圍內線性輸出滿足采集單元要求的信號電壓；當雷電流為負極性時，從b點輸出信號電壓。

為驗證峰值保持電路的性能，實驗室利用沖擊電流發生器分別注入幅值為10kA、15.6kA、20kA、25.6kA的雷電流，得到的試驗數據見表2-20。

從表2-20看出，實測波形幅值與仿真波形幅值接近，這充分證明了該方案切實可行。實驗時對應于幅值為10kA、15.6kA、20kA、25.6kA雷電流的電壓/電流轉換系數分別為0.204、0.205、0.208、0.206，幾乎一致，說明線圈線性度良好。實驗波形幅值通過二極管壓降修正（即加上二極管壓降0.4V）后，與理論值相近，誤差不超過± 4%。保持時間均為10.8s，與理論值一致，滿足低速采集要求。

2）取能單元。

取能單元包括取能線圈、過電壓保護、整流、充電電容和穩壓模塊。取能線圈通過電磁感應，從雷電通道攝取能量，經過電壓保護、整流、充電、穩壓等處理后，為雷電流監測系統提供滿足時間、電壓要求的供電能源。其原理圖如圖2-50所示：

為使取能單元提供持續穩定的能量，采用Saber軟件進行仿真分析，以確定參數匹配的最優方案，并得到實驗驗證，實驗結果見表2-21（試驗過程中采用的雷電流為標準的8/20μs波形）。

在輸入不同四個電流幅值等級的情況下，電源輸出電壓恒定為3.3V，說明取能單元取能供電電壓穩定，且穩定時間超過0.4s，可以滿足采集時間要求。考慮到某些天氣原因導致供能不足，外加備用電池。

3）數據處理單元。

數據處理單元采用TI公司生產的CC2531，完成雷電參數的采集和存儲，并通過其內部集成的ZigBee接入傳感網絡完成數據上傳。為降低功耗，數據通信部分的工作模式設置為喚醒模式和觸發模式。無數據上傳時處于休眠模式，雷電流觸發通信部分進行工作也可以遠程喚醒實現數據上傳。數據上傳完畢后進入休眠狀態。

4）雷擊過電壓計算模型。

傳感器可根據雷電流監測結果計算出雷擊過電壓。

當傳感器安裝于線路桿塔接地線時，輸電線上感應出與雷電流極性相反的過電壓，此時的感應電壓為：U=I_Lh（1-k）/2.6，其中：I_L為雷電流幅值，單位為kA；h為輸電線路距離地面的高度，單位為m；k為避雷線和輸電線之間的耦合系數。

當傳感器安裝于變電站避雷器接地線時，雷電侵入，避雷器動作之后，過電壓幅值為：U=（U_bm+I_bZ）/2，其中：U為過電壓幅值，單位為kV；U_bm為避雷器殘壓最大值，單位為kV；I_b為流過避雷器的電流幅值，單位為kA；Z為等值阻抗，單位為Ω。

（3）分布式光纖溫度/應力傳感器

1）布里淵信號解調。

基于分布式布里淵光纖傳感技術的溫度/應力監測系統，其布里淵散射光的頻移是溫度或應變的函數，溫度和應變的擾動都將對散射信號頻譜的中心頻率和幅度發生相應的偏移產生影響。為了同時測量準確的溫度和應變信息，需要同時測量得到歸一化的布里淵散射光功率和布里淵頻移。布里淵散射光功率和頻移與被測的傳感量溫度和應變成線性關系，如式（2-6）所示：

式中，P_B（T，ε）為布里淵散射光功率；ν_B（T，ε）為布里淵散射光頻移；δ_T為光纖的溫度變化量；δ_ε為光纖的應變量；C_ν,T為布里淵頻移溫度系數；C_ν,ε為布里淵頻移應變系數；C_P,T為布里淵功率溫度系數，C_P,ε為布里淵功率應變系數。利用線性系數C_ν,T、C_ν,ε、C_P,T與C_P,ε，對式（2-6）進行求解，可以得到溫度和應變，如式（2-7）和式（2-8）所示：

對采集到的信號進行FFT分析，提取頻譜信息，累加平均處理后得到沿傳感光纖的頻移和幅度分布；再根據上述頻移和幅度與傳感溫度和應變的線性關系，解調出沿傳感光纖的溫度與應變。

2）分布式布里淵光纖傳感系統。

該系統主要包括種子光源、布里淵激光器、聲光調制器、光耦合器、檢測單元和監控主機等部分，系統結構圖如圖2-51所示。

布里淵自發散射光的強度極其微弱，為了擴大傳感范圍，首先要增大傳感光脈沖的峰值功率，這樣布里淵散射光功率才更強，然而，脈沖光功率過高會造成受激布里淵散射的非線性效應。因此，有必要對反射回來的微弱散射光進行濾波光放大，使得有用的布里淵散射光功率得到有效放大，從而擴大傳感范圍。同時，考慮到在長距離輸電線路監測中，對傳感距離要求嚴格，該系統選用聲光調制器作為產生光脈沖的調制器件。

種子光源經過聲光調制器產生一定脈寬和重復頻率的脈沖序列注入傳感光纖中，其后向散射光信號與本地布里淵光進行相干拍頻；數據采集與處理單元對所得相干拍頻信號進行時頻FFT分析，提取頻譜信息，經累加平均處理后得到沿傳感光纖的頻移和幅度分布；再根據頻移和幅度與傳感溫度和應變的線性關系，解調出沿傳感光纖的溫度與應變。

3）架空線路溫度/應變模擬試驗。

實驗室開展溫度和應變模擬試驗，針對松套不銹鋼管型OPPC以及50km光纖測量距離，在人工覆冰室和室外分別進行了溫度分布測量試驗，并利用卷揚機給OPPC增加拉力，進行OPPC線芯應力和表面應力分布的測量試驗，測量布里淵散射頻率的變化。溫度、應變測量試驗布置分別如圖2-52、圖2-53所示。

①溫度分布測量。

首先進行溫度-頻率校準，以便找到頻率變化與溫度變化間的線性關系。試驗時，OPPC固定于覆冰室內，并保證OPPC不受力。以環境溫度26.4℃為基準溫度，改變覆冰室內溫度T_h，然后記錄溫度變化。標定結果如圖2-54所示，布里淵散射頻移Δν_B與溫度T成較好的線性關系，相關系數為0.978。

根據圖2-55中的試驗布置，調節人工覆冰室溫度從26℃下降至-20℃，不同溫度時不同距離D處的頻移Δν_B如圖（A、B段分別為50km、50m）所示。圖中的溫度值均為根據頻移計算所得。

②應變分布測量。

用卷揚機增加OPPC的拉力，BOTDR測量的應力光纖布里淵頻移量與線路應力具有良好的線性關系，如圖2-56所示，其相關系數為0.99219。

系統測量OPPC的應力分布如圖2-57所示，10～60m部分為BOTDR測量的與OPPC黏合的應力光纜，60～100m部分為OPPC內光纖。

通過上述應力分布測量結果可知：由于松套型OPPC采取的一系列措施保證線芯光纖不受力，試驗中對OPPC施加拉力，其線芯光纖無法測量OPPC受力情況，此時，進行線芯溫度測量時不需要校正應力的影響。當線路受力嚴重（如覆冰、舞動）時，OPPC內的光纖仍有可能因逐漸受力發生應變，此時需通過式（2-7）和式（2-8）去除線路覆冰時的應力對溫度測量的影響，計算溫度測量結果。通過OPPC表面敷設光纖方式可達到工程測量拉力的要求。

2.傳感網絡分布式計算與故障診斷支持系統

傳統的主IED設計目標是始終滿足峰值性能，滿足最高性能的要求，導致實際運行中除了高峰工作期外，系統資源利用率始終很低，同時傳統的主IED不能進行數據通信與處理，單個主IED形成了“資源孤島”，無法實現輸變電設備的故障診斷，不能及時對可能存在的故障進行預警與處理。針對上述問題，本項任務建立了一個具有分布式計算與故障診斷能力的云平臺，利用IEC61850標準對輸變電設備進行抽象，建立了信息模型，采用云平臺的數據分配算法，將抽象化的邏輯節點分配到各個主IED上進行處理，實現輸變電設備的故障診斷。

（1）主IED的信息建模。

主IED的信息建模的主要目標是實現變電站內IED之間的互操作，IED的功能輸出和對IED的訪問都轉移到信息模型，變電站內的信息交互直接在虛擬設備之間進行，為分布式計算和故障診斷等功能提供基礎。

1）面向對象的建模。

面向對象建模完成對設備功能進行抽象分解，得到邏輯節點和相應的數據對象。全面分析各個輸電設備的各項功能情況并進行分拆歸類，根據IEC61850標準抽象出若干個能夠完成其基本功能的相對獨立的邏輯節點，建立的信息模型如圖2-58所示。

2）IED動態建模。

變電站系統運行時設備的添加或移除，將導致IED信息模型發生變化，因此需動態配置IED的信息。

IEC61850規約的信息模型中，服務器、邏輯設備、邏輯節點以及數據模型都提供讀目錄（GetDirectory）或讀定義（GetDefinition）服務，通過調用這些ACSI服務獲得IED的模型信息并組建完整信息模型。

系統運行，通過ASCI將信息模型的讀目錄和讀定義服務映射到MMS指定服務中去，服務請求方對讀目錄和讀定義服務發出調用請求并等待響應。按照此過程，依次讀服務器目錄服務、讀邏輯設備目錄服務、讀邏輯節點目錄服務、讀數據定義和讀數據目錄服務。

（2）分布式計算

利用云平臺，將分布在不同主IED上的有關輸變電設備狀態的信息資源整合形成功能強大的信息共享平臺；分布式計算可以將數據處理任務分配給其他IED，平衡主IED間的計算負荷，充分利用IED的計算資源。借助于云平臺，可以使輸變電設備監測主IED實現信息共享、分布式計算與存儲，提高監測主IED的數據處理速度和效率，增強主IED間的互通互聯功能。分布式計算示意圖如圖2-59所示。

（3）故障診斷

利用云平臺的數據通信及分布式計算等功能實現故障診斷和智能預警功能。

1）分步診斷和智能預警。

主IED從初級診斷方法庫中按順序依次調用合適的診斷方法對實時數據進行分析。如果調用完所有診斷方法后分析結果顯示設備無故障，則將數據存儲在云平臺上；如果至少一種診斷方法的分析結果顯示設備存在故障，則將數據實時數據傳輸至變電站中心控制站。并進行預警，提醒操作人員某一設備可能存在故障。

2）分層診斷和協同診斷。

當故障設備實時數據傳輸至變電站中心控制站時，控制站調用該設備的歷史數據和高級診斷庫中的方法，對故障進行進一步準確地判斷。如果信息不全面，可以向云平臺發送信號調用其他設備的實時數據進行協同。如果此時監測設備無故障，則取消設備預警；如果此時監測到設備的確發生故障，則將預警轉為報警，提醒工作人員對設備進行檢修。

故障智能診斷具體流程圖如圖2-60所示。

3.非接觸取能供電

（1）基本思路與設計原則

為解決輸變電智能傳感器及監測裝置的供能可靠性問題，本任務對高電位感應取能及低電位感應取能兩種非電氣接觸式取能的關鍵技術進行了研究；為解決電源模塊的電能浪費問題，對電源管理策略進行了研究。研究工作旨在解決傳感器及監測裝置的電源可靠性技術難題，主要包括：

1）高電位感應取能裝置安裝于高壓輸電導線上，其設計面臨裝置的小型化、絕緣性能高和低成本化三方面的技術難題。

2）輸電監測裝置及傳感器傳統采用太陽能配合蓄電池為其供電，此種供能方式存在供能可靠性及免維護能力差的技術問題。

3）變電站內的傳感器及監測裝置常采用變電站低壓端的電源或電池為其供電，此種供能方式存在電源線布線復雜和電池更換成本高的技術難題。

4）輸變電監測裝置常采用電源管理系統對其供能進行管理，但傳統的電源管理系統面臨監測裝置性能最大限度的發揮與電源的最優使用如何達到最佳平衡的技術難題。

（2）高電位感應取能

本任務研制出了高電位感應取能裝置，其基本原理如圖2-61所示，電流互感器將輸電導線周圍的電磁能量轉換為電能，將獲取的電能接入取能電源模塊，取能電源模塊對其進行整流濾波處理并實現隔離穩壓輸出。其中取電調節保護電路可實時地調節和限制輸入模塊的電能，吸收因雷擊等特殊情況引起的瞬間大電流，保證了模塊能在輸電導線電流不穩定時仍能輸出穩定的電壓。

1）取能鐵心結構設計。

為便于高電位感應取能裝置的現場安裝，本任務研制的高電位感應取能裝置采取開環設計。為提高取能裝置的輸出功率，取能鐵心的設計原則如下：

①取能鐵心在質量相同、內徑一定的條件下，鐵心的形狀選擇空心圓柱體，其具有截面積更大、磁路更短的特點，取能效果更好。

②取能鐵心在同為空心圓柱體的條件下，鐵心設計得越扁平，其具有截面積越大、磁路越短，取能效果越好的特點。

本任務針對500kV輸電線路研制了高電位感應取能裝置。500kV輸電線路通常采用的導線直徑約為3.8cm，為保證取能裝置在安裝時具有足夠的空間，取能鐵心按r=6cm設計。以下三式分別為電流互感器的磁路長度、截面積和鐵心質量計算公式：

式中，R為取能鐵心外徑；r為取能鐵心內徑；h為取能鐵心高度；ρ為硅鋼密度。

按照以上計算公式，分別計算一次側的導線電流為5A、15A、30A、45A時，分別感應輸出2W、4W、6W、8W、10W、12W電能量時所對應取能鐵心的質量及取能裝置的總質量，計算結果見附錄10～附錄13。

2）采用合成樹脂鑄模封裝取能鐵心。

本取能裝置設計采用合成樹脂鑄模方式固定片狀硅鋼片，其具有如下優點：

①保證切割后硅鋼片不散開，同時消除浸漆工藝帶來磁導率下降的影響。

②用合成樹脂鑄模可代替取能鐵心的安裝附件，大大降低了整套感應取能裝置的質量。

3）取能裝置研制及性能測試。

如圖2-62所示，為本任務研制的高電感應位取能裝置，包括電流互感器及電源控制模塊，其中電流互感器質量為3.1kg、內徑6cm、外徑13.5cm、厚7cm，電源控制模塊的輸出電壓為24V，輸出功率為20W。

為對研制的取能裝置的性能進行實驗論證，在實驗室搭建了如圖2-63所示的實驗環境，實驗導線采用LGJ-400，大電流發生器的范圍為0～3000A。

高電位感應取能裝置的取能特性曲線如圖2-64所示，當一次電流達120A時，輸出功率穩定到20W，本裝置具有較好的輸出伏安特性，滿足輸電導線上傳感器的供電需求。研制的高電位感應取能裝置的技術參數見附錄14。

（3）低電位感應取能

本任務研究了低電位取能方式，其基本原理在于利用帶有鐵心的取能線圈收集輸電桿塔與輸電線路之間的電磁能量。低電位感應取能原理如圖2-65所示，將帶有鐵心的取能線圈安置于輸電桿塔與輸電線路之間，取能線圈將輸電桿塔與輸電線路之間的電磁能量轉換為電能，將獲取的電能接入整流濾波、調節保護電路及隔離穩壓模塊，實現整流濾波、調節保護及穩壓處理。取電調節保護電路可吸收因雷擊等特殊情況引起的瞬間大電流，保證模塊能在輸電導線電流不穩定時仍能輸出穩定的電壓。

為研究此種取能方案的取能效果，建立如圖2-66所示的坐標系，并據此進行了分析計算。在設計中使用高磁導率鐵心，取能線圈為上萬匝時，取能約為1W。從取能效果、經濟性以及安裝安全性角度考慮，此種取能效果還不夠理想，有待新型高磁導率材料的產生以及取能裝置的進一步研究改進。

（4）電源管理策略

本任務提出了電源模塊的電壓監控保護、電源優化管理及基于事件驅動的電源管理策略。電壓監控保護策略是依據監測電源模塊的電壓狀態，控制電源模塊的工作狀態，進而保證電源模塊的安全與合理使用；電源優化管理及基于事件驅動的電源管理策略，是應用有限狀態機劃分裝置工作的狀態，并整理外部運行環境引起狀態轉變的各類事件，從而確定輸變電監測裝置工作狀態的轉移方式，這保證了監測裝置功能最大限度的發揮及電源模塊的有效利用。

1）電壓監控保護方案。

在電源系統電壓低至23.6V時，整個電源系統進入超低功耗模式，設備停止工作；在電源系統電壓為23.6～24.0V時，可使用GPRS和北斗通信功能，不能對傳感器供電；在電源系統電壓為24.0～24.5V時，可使用GPRS和北斗通信功能，同時對傳感器供電；在電源系統電壓高于25V后，可開啟WiFi功能，否則關閉WiFi功能電源。

2）電源優化管理策略研究。

針對輸電線路一體化智能監測裝置，相繼研究并提出了基于SVM-馬爾科夫組合法的太陽能光伏發電量預測方法、基于內阻法的蓄電池剩余電量在線監測系統，以及動態電源管理技術（DPM）、動態電壓頻率調節技術（DVFS）和低功耗電源管理技術，其原理如圖2-67～圖2-70所示。

3）基于事件驅動的電源管理策略研究。

本任務針對輸變電監測裝置的電源模塊，提出了基于事件驅動的電源管理策略，它是應用有限狀態機劃分裝置的工作狀態，并整理外部運行環境引起狀態轉變的各類事件，從而確定輸變電監測裝置工作狀態的轉移方式，這不僅保證了輸變電監測裝置功能的最大發揮，同時降低了監測裝置的功耗，使電源模塊得到了有效的利用。

2.3.2 設計與實現

1.輸變電設備智能監測傳感網絡

本任務根據變電站和輸電線路的特點，設計了輸變電設備智能監測傳感網絡，監測傳感網絡具有數據共享、故障診斷和分布自治等功能，實現了一體化智能監測裝置之間的狀態信息互聯與交互。

（1）變電設備智能監測傳感網絡

變電站具有狀態監測參量多、監測點相對集中的特點。本任務設計了變電設備狀態監測傳感網絡，如圖2-71所示。變電設備監測傳感網絡采用有線的光纖以太網通信方式為主，無線通信方式為輔助和備用的通信方案。采用兩級的網絡結構，由主IED與智能傳感器以及手持式接入設備組成星形子網絡，各子網之間采用Mesh網絡結構進行互聯，由網絡設備解決子網沖突、多跳管理策略；智能傳感器可以動態接入子網內的主IED，通信網絡的信息流不再僅限于縱向流量通道，具備了主IED之間、過程層關聯傳感器之間信息交互的橫向流量通道，實現了“物與物”和“物與人”之間通信的業務需求。

（2）輸電線路智能監測傳感網絡

輸電線路監測點具有分布廣及呈線狀分布的特點，數據遠程傳輸成為難題，目前常采用公共通信網的數據通信業務通道實現數據遠傳。但公共通信網提供的服務種類和數據速率難以滿足監測的可靠性要求，且運行維護成本高，尤其是在偏遠地區往往沒有充分的網絡覆蓋，無線公網不能滿足電力輸電線路的環境要求。

本任務提出了采用無線Mesh網絡接力與電力OPGW光傳輸相結合為主、公共通信網為輔的網絡解決方案。如圖2-72所示，此種方案采用兩級網絡結構，由監測主IED與智能傳感器以及手持式接入設備組成星形子網絡，各子網之間采用無線Mesh網絡結構進行互聯；無線Mesh網絡將輸電線路上多級桿塔信息采用無線中繼方式匯聚到OPGW的信息接入點，從而減少了OPGW開口次數。本任務采用IEEE802.11g通信協議，實現了無線點對點5km、無線接力30km及最高54Mbit/s的物理層傳輸速率。

2.傳感網絡分布式計算與故障診斷支持系統

（1）分布式計算測試結果

本項任務利用模擬器CloudSim搭建了仿真實驗的軟件平臺，仿真分析任務t₁、t₂、t₃在主IEDr₁、r₂、r₃上的運行情況。初始參數設置見表2-22和表2-23。

傳統的輸變電設備智能監測系統主IED之間無法進行通信，每個任務都單獨由某一個主IED完成，即任務t₁、t₂、t₃分別由r₃、r₁、r₂完成。每個IED完成任務的時間見表2-24，時間為0.80ms后，主IED r₁即進入了空閑狀態，浪費了大量的資源，同時三個任務都完成的時間為1.30ms。

利用分布式計算的方式來完成任務，將任務t₁、t₂、t₃有機地分配在三個主IED上進行，在任務開始到三個任務都完成的過程中，三個主IED每時每刻都在工作，沒有設備空閑、資源浪費的現象，同時三個任務都完成的時間為1.02ms，較傳統的輸變電一體化監測裝置，任務完成時間提高了21.5%。

采用分布式計算的方法將計算任務分配到多個主IED同時進行，能有效降低主IED的性能要求。該實例中完成三個任務的時間為1.30ms，配置主IED的經費為5.1萬元，采用分布式計算的方式，為了達到完成三個任務的時間為1.30ms這一目標，配置的主IED屬性見表2-25。

采用分布式計算后的主IED購置費用為4.2萬元，相比于傳統的一體化監測裝置，購置經費降低了17.6%。

（2）故障診斷與預警案例

以監測某變電站220kV變壓器故障為例，說明變電站設備故障診斷的流程。

1）數據采集：智能氣體傳感器采集變壓器油中氣體的實時數據見表2-26。

2）分布診斷：依次調用初級診斷方法庫中的方法進行故障診斷。表2-27所示為變壓器油中氫和烴類氣體含量的正常限制。將采集的油中氣體實時含量與正常限值相比可知，H₂和C₂H₂在正常范圍之內，總烴類嚴重超過正常限值，則診斷變壓器可能存在故障。

采用三比值法分析變壓器油中氣體組分判斷故障的類型。實時氣體含量數據編碼后的組合為120，判斷該變壓器設備可能存在電弧放電兼過熱故障。

3）高級診斷：選用中心控制站中歷史數據庫中最新更新的一半油中氣體數據作為遺傳算法的學習庫，利用遺傳算法分別生成判別函數F₁、F₂、F₃和F₄，分別判斷變壓器是否存在故障和故障類型；將剩余一半的歷史數據作為測試樣本，生成總識別率顯示在中心控制站的人機界面上，此時總識別率為92.1%；將油中氣體的實時數據代入基于遺傳算法的變壓器故障分層診斷模型中，判斷結果顯示為高能放電。可以判斷出變壓器可能存在電弧放電兼過熱故障，故障點在傳感器A附近。

4）故障修復：工作人員根據診斷結果對該變電站設備進行檢查之后發現該變壓器的線圈A、B相圍屏、襯條都有過熱、放電燒傷現象。工作人員對其進行維修之后，則采集的數據顯示變壓器正常。

3.輸變電設備一體化智能監測裝置

本任務成功研制了輸變電設備一體化智能監測裝置，監測對象涵蓋變電站主要設備和輸電線路。研制的輸變電設備一體化智能監測裝置在云南電網部分變電站和輸電線路等示范工程成功投用，監測效果良好，為輸變電設備狀態智能監測與全壽命周期管理提供了有力支撐。

（1）智能傳感器

智能傳感器作為傳感網絡的重要組成部分，主要負責獲取輸變電設備狀態監測信息，實現輸變電設備監測傳感網絡的感知功能。輸變電設備種類和監測參量眾多，為準確感知輸變電設備狀態信息，本任務研制的輸變電設備一體化智能監測裝置使用了眾多傳感器，見表2-28。

其中，基于分布式光纖溫度/應力傳感器，成功研制了用于測量輸電線路溫度/應力的分布式布里淵光纖傳感系統，系統主機如圖2-73所示，其規格參數見附錄15。

為了驗證該系統能實現長距離架空輸電線路溫度、應變傳感信息的分布式測量，獲取系統的測量精度及測量范圍，在變電站開展了現場試驗。現場試驗線路為云南電網公司昭通供電局的110kV高靖線，以西衙門220kV變電站作為起點對110kV高靖線的OPGW線路進行溫度監測。因該線路OPGW中光纖結構無法感受到外界應力變化，故此次現場試驗僅對OPGW線路溫度進行監測，不考慮線路受力形變的影響。系統測試每18s完整測量一組數據，整個傳感距離上，監測結果的空間溫度分布如圖2-74所示，3.5km（平原地段）、11km（重覆冰山區）處的溫度二維分布如圖2-75所示。將此條線路上距離變電站15.4km處的所測溫度分布與光纖光柵傳感器監測的溫度分布進行比較，結果如圖2-76所示。

圖2-74表明，山區較平原夜間溫度低2～3℃，符合自然規律；圖2-75表明，本任務研制的分布式布里淵光纖傳感系統能實現OPGW晝夜溫度變化情況的分布式監測；圖2-76表明，兩種監測方法所得的溫度曲線基本吻合，最大差值為1.8℃，分布式布里淵光纖傳感系統滿足工程應用要求。

（2）輸電線路分布式智能故障監測網絡

本任務建立的輸電線路分布式智能故障監測網絡，由故障電流監測傳感器、數據中心和工作站3部分組成。數據中心和工作站通過廣域網連接，傳感器與數據中心通過GPRS/CDMA通信。故障電流監測傳感器分布式安裝于輸電線路上，如圖2-77所示，傳感器近距離及時捕獲故障瞬間的行波信號并具有自供能能力；系統采用區間定位和故障點定位相結合的方式實現故障點的精確定位并進行故障模式的識別。

該監測網絡已應用于云南昭通供電局大鎮線，此線發生雷擊跳閘故障，所有監測傳感器均上傳了行波故障電流信息，系統由行波故障電流方向判斷故障發生點在195號桿塔和245號桿塔之間，其中尤以195號桿塔A相上的41號監測傳感器和245號桿塔A相上的39號監測傳感器上報的行波故障電流幅值較大，如圖2-78所示。

系統自動篩取195號桿塔A相上的41號終端和245號桿塔A相上的39號監測傳感器上報的事故信息作為故障診斷依據，對其上報的行波故障電流進行計算分析，判斷故障性質為繞擊，分析內容見表2-29。

故障點精確定位診斷結果圖如圖2-79所示，從圖中可以看出237號桿塔發生繞擊。

（3）輸變電設備一體化智能監測裝置

本任務研制了變電站設備和輸電線路一體化智能監測裝置，主要包括變壓器一體化智能監測裝置、斷路器/GIS一體化智能監測裝置、容性設備絕緣一體化智能監測裝置與輸電線路一體化智能監測裝置，實現了輸變電設備狀態智能監測功能。研制的一體化智能監測裝置的監測參量如附錄16所示，一體化智能監測裝置如圖2-80至圖2-84所示。

1）變壓器一體化智能監測裝置。

研制的變壓器一體化監測裝置實現了油中溶解氣體、微水、局部放電等參量的在線監測與分析功能。變壓器油中溶解氣體在線監測裝置檢測參量及其靈敏度如附錄17所示；變壓器局部放電超高頻監測裝置主要技術指標見附錄18。

2）斷路器/GIS一體化智能監測裝置。

GIS局部放電在線監測裝置實現了局部放電非接觸測量及在線監測的功能，主要技術指標見附錄19；SF₆微水含量在線監測裝置可實時監測SF₆氣體的密度、微水、溫度及其變化趨勢，并具有自動報警功能，關鍵技術指標見附錄20。

3）容性設備絕緣一體化智能監測裝置。

研制的容性設備絕緣一體化智能監測采用了通信、同步信息復用的分布式監測結構，實時監測容性設備的介質損耗角、絕緣泄漏電流及等值電容量等參數，其主要技術指標如附錄21所示。

4）輸電線路一體化智能監測裝置。

研制出的輸電線路物聯網一體化智能監測裝置具備監測參量眾多、對外接口豐富、通信方式多樣化、電源管理智能化、結構精巧、集成度高等特點。輸電線路一體化智能監測裝置硬件基本配置見附錄22，監測功能及技術指標如附錄23所示。