CN104122007A - 基于光纤光栅温度传感器的gis设备触头温度监测*** - Google Patents

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行晋源
周志成
刘洋
陶加贵
贾勇勇
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Abstract

本发明涉及一种基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度在线监测***，包括光纤光栅温度传感器、光纤光栅解调仪和计算机。高精度的光纤光栅温度传感器分别测量GIS外壳温度、触头温度和环境温度；解调仪接收温度传感器反射回来的波长信号并对其进行解调；计算机用于显示解调仪获得的温度信号，可实时监测温度的变化。采用合适的算法，可通过外壳温度和环境温度间接获得触头部位温度，具有较高的精确度。本发明将光纤光栅温度传感技术应用于GIS设备触头在线温度监测中，使GIS设备能够可靠运行。该发明具有抗干扰能力强、绝缘性能好、可定点测量等优点，而且能够实现温度的在线实时监测，具有广阔的应用前景。

Description

基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***
技术领域
本发明涉及一种基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度在线监测***，通过外壳温度和环境温度间接获得触头部位温度，精确度高。
背景技术
与常规电器相比，气体绝缘开关设备（GIS）在结构性能上具有占地面积小、可靠性高、维护量少以及使用寿命长等优点，目前已在国内外输配电***中广泛应用。GIS设备理论上故障率低，但一旦发生故障其后果较普通电气设备更加严重。因此，如果能够对GIS 母线温度进行在线监测，实时监控母线温度及其发展趋势，在母线过热时进行超温预警并组织检修，将有利于降低GIS母线过热性故障的发生几率，对电力***的安全运行具有现实意义。
目前，针对GIS设备触头过热故障，运行现场主要采用测量手段为定期测量回路电阻、人工观察触头表面颜色和使用红外成像仪对固定监测点定期进行温度监测。定期测量回路电阻的方法不能进行带负荷检测，而且即使发现回路电阻过大，存在不能判断单一或多个触头故障以及故障触头位置等问题；人工观察触头表面颜色需要停电检修，且主要依靠现场经验，不能统一定量标准，误差较大；红外成像技术的分辨率和精度都难以达到要求，不能及时发现故障。以上使用的监测方法均难以实现对GIS设备温度的在线监测。
例如，专利CN203298820U公开了一种基于红外温度传感器的GIS 设备触头温度在线监测***，可调发射率的红外温度传感器发射红外线照射在GIS 设备触头上；温度信号处理电路与可调发射率的红外温度传感器相连；温度信号处理电路能将红外温度传感器传输的电流信号转换为温度示数。红外温度传感器前端有红外滤光片，被测导体表面涂敷有红外辐射涂料。本实用新型将红外温度传感技术应用于GIS 设备触头在线温度监测中，使GIS 设备能够可靠运行，但是GIS 设备SF6气体对红外光谱有较强的吸收作用，当GIS内部充入SF6气体时需对应地调节红外传感器的发射率，实现起来较为复杂且精度不高，同时，因被测金属导体表面发射率极低，需涂敷红外辐射涂料来提高发射率，破坏了GIS隔离开关内部的绝缘性，使用红外温度传感器测温时需在GIS外壳上开窗，破坏了GIS隔离开关的封闭性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度在线监测***。该***温度传感器直接粘贴在外壳上，不扰动和破坏被测物体的温度场和热平衡，简单方便，对GIS设备没有任何损害。本发明通过测量外壳和环境温度间接获得触头温度，解决了测量高温问题。该发明具有抗干扰能力强、绝缘性能好、可定点测量等优点，而且能够实现温度的在线实时监测，具有广阔的应用前景。
本发明技术方案如下：
基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***，、包括光纤光栅温度传感器、光纤光栅解调仪和计算机，光纤光栅温度传感器与光纤光栅解调仪相连接，光纤光栅解调仪与计算机相连接。
光纤光栅温度传感器包括测量GIS设备外壳温度的第一光纤光栅温度传感器和测量环境温度的第二光纤光栅温度传感器，第一光纤光栅温度传感器设置在GIS设备的外壳温度最热点处，第二光纤光栅温度传感器设置在距外壳1m之外的位置。
光纤光栅解调仪与第一光纤光栅温度传感器和第二光纤光栅温度传感器相连接，解调第一光纤光栅温度传感器和第二光纤光栅温度传感器获取的外壳温度和环境温度的波长信号，并将经解调的波长信号以数字信号的形式发送给计算机，计算机将获得的环境温度和外壳温度基于神经网络算法进行处理，获取导体触头温度。
光纤光栅温度传感器通过光纤与光纤光栅解调仪相连，光纤光栅解调仪通过屏蔽双绞线与计算机相连接。光纤光栅温度传感器精度为0.05℃，工作温度范围为-40℃~120℃，能够适应各种恶劣环境，使用前用高低温试验箱对其进行标定。
光纤光栅温度传感器与解调仪之间的光纤长度范围为5m~10m。在保证操作人员安全的条件下，防止GIS设备对解调仪造成干扰。
光纤光栅解调仪测量波长范围为1510~1590nm，重复性为1pm，每通道最大传感器数量为80。
光纤光栅解调仪与计算机之间的屏蔽双绞线为高速超五类双屏蔽网线，以实现数据的稳定传输。
计算机将获得的环境温度和外壳温度基于神经网络算法进行处理，获取导体触头温度，具体包括以下步骤：
建立神经网络模型，神经网络模型包括2个输入层节点、1个输出层节点和若干隐含层节点，2个输入层节点的输入矢量分别为第一光纤光栅温度传感器采集的GIS设备的外壳温度和第二光纤光栅温度传感器采集的环境温度，输出层节点的输出矢量为GIS设备的触头温度，隐层节点的数量通过对检验样本泛化能力的比较确定；
基于Levenberg-Marquardt算法的变梯度神经算法对神经网络的权系数和阈值进行训练，经过有限次的训练迭代，训练误差收敛，获取输出层节点的输出矢量GIS设备的触头温度。
本发明的技术方案有益效果包括：光纤光栅测温技术根据反射波长变化解调温度信号，将其应用于GIS触头温度在线监测，提高GIS 触头温度在线监测***的测温精度及灵敏度，实时有效监测母线的发热状况，提高GIS设备的安全运行水平。本发明充分利用了光纤光栅温度传感技术的优势，据此方法设计的光纤光栅温度在线监测***，具有抗干扰能力强、绝缘性能好、尺寸小巧、可定点测量、安装方便、稳定高效等优点。温度传感器直接粘贴在外壳上，不扰动和破坏被测物体的温度场和热平衡，简单方便，对GIS设备没有任何损害。通过测量外壳和环境温度间接获得触头温度，解决了测量高温问题。
进一步地，该发明具有抗干扰能力强、绝缘性能好、可定点测量优点，而且能够实现温度的在线实时监测，具有广阔的应用前景。
附图说明              
图1为本发明基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测原理示意图；
图2为本发明基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***示意图；
图3为触头温度神经网络示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为本发明原理示意图。该发明的原理是通过测量外壳温度和环境温度间接获得导体触头温度，从而实现触头部位温度的在线监测。为使神经网络算法计算结果准确有效，在本发明投入使用之前，需针对具体的GIS结构尺寸行大量的试验，积累足够多的样本数据。试验中需同时测量三个温度：外壳温度、触头温度和环境温度，在积累足够多的样本之后，对样本进行训练，形成快速有效的计算方法。这样，在实际工程应用中，只需测量外壳温度和环境温度，应用算法，即可得到准确有效的触头温度，实现触头部位温度的在线监测。这种光纤光栅测温方法不与被测物体直接接触，能够不扰动和破坏被测物体的温度场和热平衡，也解决了高压隔离和测量部分的高温问题，相对传统的测温方法具有明显的优势。
参阅图2，基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***，包括光纤光栅温度传感器、光纤光栅解调仪和计算机，光纤光栅温度传感器与光纤光栅解调仪相连接，光纤光栅解调仪与计算机相连接。图2中左侧的L型管状结构为GIS隔离开关。
光纤光栅温度传感器包括测量GIS设备外壳温度的第一光纤光栅温度传感器101和测量环境温度的第二光纤光栅温度传感器102，第一光纤光栅温度传感器101设置在GIS设备的外壳温度最热点处，第二光纤光栅温度传感器102设置在距外壳1m之外的位置。本实施例测量环境温度的第二光纤光栅温度传感器102安装在距GIS设备的外壳向下1m的位置，充分纳入环境温度对外壳温度的影响，提高测量结构的准确性。
光纤光栅解调仪与第一光纤光栅温度传感器101和第二光纤光栅温度传感器102相连接，解调第一光纤光栅温度传感器101和第二光纤光栅温度传感器102获取的外壳温度和环境温度的波长信号，并将经解调的波长信号以数字信号的形式发送给计算机，计算机将获得的环境温度和外壳温度基于神经网络算法进行处理，获取导体触头温度。
光纤光栅温度传感器通过光纤与光纤光栅解调仪相连，光纤光栅解调仪通过屏蔽双绞线与计算机相连接。光纤光栅温度传感器精度为0.05℃，工作温度范围为-40℃~120℃，能够适应各种恶劣环境，使用前用高低温试验箱对其进行标定。
光纤光栅温度传感器与解调仪之间的光纤长度范围为5m~10m。在保证操作人员安全的条件下，防止GIS设备对解调仪造成干扰。
光纤光栅解调仪测量波长范围为1510~1590nm，重复性为1pm，每通道最大传感器数量为80。
光纤光栅解调仪与计算机之间的屏蔽双绞线为高速超五类双屏蔽网线。
计算机将获得的环境温度和外壳温度基于神经网络算法进行处理，获取导体触头温度，具体包括以下步骤：
（1）建立神经网络模型，如图3所示，神经网络模型包括2个输入层节点、1个输出层节点和若干隐含层节点，2个输入层节点的输入矢量分别为第一光纤光栅温度传感器采集的GIS设备的外壳温度和第二光纤光栅温度传感器采集的环境温度，输出层节点的输出矢量为GIS设备的触头温度，隐层节点的数量通过对检验样本泛化能力的比较确定；
（2）基于Levenberg-Marquardt算法的变梯度神经算法对神经网络的权系数和阈值进行训练，经过有限次的训练迭代，训练误差收敛，获取输出层节点的输出矢量GIS设备的触头温度。
将第一光纤光栅温度传感器和第二光纤光栅温度传感器获取的外壳温度和环境温度数据输入到如图3经过训练的神经网络，就可得到所需要的GIS触头温度数据。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***，其特征在于：包括光纤光栅温度传感器、光纤光栅解调仪和计算机，光纤光栅温度传感器与光纤光栅解调仪相连接，光纤光栅解调仪与计算机相连接；
所述光纤光栅温度传感器包括测量GIS设备外壳温度的第一光纤光栅温度传感器和测量环境温度的第二光纤光栅温度传感器，所述第一光纤光栅温度传感器设置在GIS设备的外壳温度最热点处，所述第二光纤光栅温度传感器设置在距外壳1m之外的位置；
所述光纤光栅解调仪与所述第一光纤光栅温度传感器和第二光纤光栅温度传感器相连接，解调所述第一光纤光栅温度传感器和第二光纤光栅温度传感器获取的外壳温度和环境温度的波长信号，并将经解调的波长信号以数字信号的形式发送给计算机，计算机将获得的环境温度和外壳温度基于神经网络算法进行处理，获取导体触头温度。
2.根据权利要求1所述的基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***，其特征在于，所述光纤光栅温度传感器通过光纤与光纤光栅解调仪相连，光纤光栅解调仪通过屏蔽双绞线与计算机相连接。
3.根据权利要求2所述的基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***，其特征在于，所述光纤光栅温度传感器与解调仪之间的光纤长度范围为5m~10m。
4.根据权利要求2所述的基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***，其特征在于，所述光纤光栅解调仪与计算机之间的屏蔽双绞线为高速超五类双屏蔽网线。
5.根据权利要求1所述的基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***，其特征在于，所述计算机将获得的环境温度和外壳温度基于神经网络算法进行处理，获取导体触头温度，具体包括以下步骤：
建立神经网络模型，神经网络模型包括2个输入层节点、1个输出层节点和若干隐含层节点，2个输入层节点的输入矢量分别为第一光纤光栅温度传感器采集的GIS设备的外壳温度和第二光纤光栅温度传感器采集的环境温度，输出层节点的输出矢量为GIS设备的触头温度，隐层节点的数量通过对检验样本泛化能力的比较确定；
基于Levenberg-Marquardt算法的变梯度神经算法对神经网络的权系数和阈值进行训练，经过有限次的训练迭代，训练误差收敛，获取输出层节点的输出矢量GIS设备的触头温度。
6.根据权利要求1所述的基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测***，其特征在于，光纤光栅解调仪测量波长范围为1510~1590nm，重复性为1pm，每通道最大传感器数量为80。
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