CN104331735A - 基于红外传感的有屏蔽罩结构gis触头温度计算方法 - Google Patents

基于红外传感的有屏蔽罩结构gis触头温度计算方法 Download PDF

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李庆民
丛浩熹
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    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02BBOARDS, SUBSTATIONS OR SWITCHING ARRANGEMENTS FOR THE SUPPLY OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02B13/00Arrangement of switchgear in which switches are enclosed in, or structurally associated with, a casing, e.g. cubicle
    • H02B13/02Arrangement of switchgear in which switches are enclosed in, or structurally associated with, a casing, e.g. cubicle with metal casing
    • H02B13/035Gas-insulated switchgear
    • H02B13/065Means for detecting or reacting to mechanical or electrical defects

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Abstract

本发明公开了一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,包括:在不同环境温度条件下,进行GIS设备温升实验:对GIS设备导体通入电流,待温度分布达到稳态时,记录此时的环境温度、GIS触头温度和屏蔽罩温度;以上述GIS温升实验所测数据作为学习样本,采用BP神经网络算法,根据环境温度和屏蔽罩温度,计算出GIS触头温度。本发明有益效果:将现有红外温度在线监测技术与数据拟合预测算法相结合,解决了由于屏蔽罩存在而无法使用红外温度在线监测技术测量GIS触头温度的难题,方法简单有效,易于实现。

Description

基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法
技术领域
本发明涉及GIS设备金属导体温度测量技术领域,尤其涉及一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法。
背景技术
气体绝缘金属封闭开关(GIS)以SF6气体作为绝缘介质,具有开断能力强、故障率低、维护费用少、占地面积小等优点,在变电站中获得了广泛应用。而当GIS触头接触不良时,其接触电阻变大,通过负载电流时将产生过热现象。触头和母线过热会引起绝缘老化甚至击穿,以至引发重大事故和经济损失据不完全统计,国内外众多电力公司所采用的GIS设备,均不同程度地出现过封闭母线、隔离开关、电缆头等部件因绝缘老化或接触不良而造成的温度异常现象及并发事故。因此,实现对GIS设备温度的在线监测,提前发现并消除热故障隐患,对GIS安全可靠运行具有非常重要的意义。
目前,在现场中应用的预防GIS设备触头过热的措施主要有三种:人工观察触头表面颜色、定期测量回路电阻和使用红外成像仪对固定监测点定期进行温度监测。这些方法均存在着一定不足:前两者需要GIS设备停电检修,后者红外成像技术的分辨率和精度都难以达到要求,而且以上使用的监测方法均难以实现对GIS设备温度的持续测量,即不能实现在线监测。而目前在开关柜触头测温中应用较为广泛的光纤光栅在线测温方法,由于GIS结构的特殊性还没得到广泛应用。
红外温度在线监测技术可实现对被测物体的非接触式测量,且不干扰或破坏被测物体的温度场和热平衡状态,同时解决了高电压和高温部分的有效隔离,可对GIS设备触头的温度进行连续自动测量以及越限预警,实现对潜在故障设备实施主动保护的可能性,具有广阔的应用前景。然而,红外温度传感器需直接接收被测物体发出的红外线来进行测温,对于GIS中装设屏蔽罩的断路器和隔离开关,由于屏蔽罩的阻挡,红外温度传感器无法接收触头所辐射出红外线,导致无法对触头温度进行直接测量。这是红外温度在线监测技术在GIS设备触头温度测量领域所面临的巨大难题。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题,提出了一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,该方法将BP神经网络算法引入到红外温度在线监测技术中,通过屏蔽罩温度和外壳温度间接推算出GIS触头温度,可有效解决屏蔽罩的存在而导致红外温度在线监测技术失效的问题。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,包括:
(1)在不同环境温度条件下,进行GIS设备温升实验:对GIS设备导体通入电流,待温度分布达到稳态,记录此时的环境温度、GIS触头温度和屏蔽罩温度;
(2)以上述GIS温升实验所测数据作为学习样本,采用BP神经网络算法,根据环境温度和屏蔽罩温度,计算出GIS触头温度。
所述温度分布达到稳态的条件为设定时间内,导体触头温度变化小于A℃,屏蔽罩温度变化小于B℃,其中,A、B均为设定阈值。
所述环境温度为GIS设备所处空间的空气温度,环境温度的测温点为距离GIS设备设定距离的开阔空间。
所述屏蔽罩温度为红外温度传感器测量得到的屏蔽罩外表面设定区域的温度。
所述GIS触头温度由埋入GIS内触头表面的热电偶测得。
所述BP神经网络算法计算过程为:
构建BP神经网络算法模型:所述模型包括2个输入层节点、若干隐含层节点,1个输出层节点;2个输入层节点的输入矢量分别屏蔽罩温度和环境温度,隐层节点的数量经检验样本泛化比较后确定,输出层节点的输出矢量为GIS设备的触头温度;
输入学习样本数据,对神经网络的权系数和阈值进行有限次迭代训练,直至训练误差收敛,训练完成,输入环境温度和屏蔽罩温度,输出GIS设备的触头温度。
所述隐层节点的数量为12时,计算结果最为准确。
本发明的有益效果:
本发明方法将现有红外温度在线监测技术与数据拟合预测算法相结合,解决了由于屏蔽罩存在而无法使用红外温度在线监测技术测量GIS触头的难题,方法简单有效,易于实现,触头温度计算结果准确度高,对于推广红外在线测温技术和提高电气设备运行可靠性具有重大意义。
附图说明
图1为本发明方法示意图;
图2为GIS温升实验示意图;
图3为触头温度BP神经网络示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
图1为本发明方法示意图。本发明基于BP神经网络算法,以GIS温升实验所测数据作为学习样本,通过环境温度和屏蔽罩温度计算出GIS触头温度。其中环境温度为GIS设备所处空间的空气温度,测温点为距离GIS设备1m远的开阔空间,测温工具为热电偶;屏蔽罩温度为屏蔽罩外表面温度,测温工具为安装在GIS外壳上的红外温度传感器。BP神经网络算法以GIS温升实验所测数据作为学习样本,经过神经网络的权系数和阈值进行有限次迭代训练,直至训练误差收敛,训练完成。然后,只需输入环境温度和屏蔽罩温度,即可输出GIS设备的触头温度。
图2为GIS温升实验示意图。GIS内部空腔内填充有SF6气体,环境温度为GIS设备所处空间的空气温度,测温点为距离GIS设备1m远的开阔空间,测温工具为热电偶;屏蔽罩温度为屏蔽罩外表面温度,测温工具为安装在GIS外壳上的红外温度传感器,GIS触头温度由埋入GIS内触头表面的热电偶测得。实验过程为,将GIS导体通入电流,待温度分布达到稳态时,本实施例选取达到稳态的条件为十分钟内导体触头温度变化小于0.5℃,屏蔽罩温度变化小于0.1℃;记录此时环境温度、GIS触头温度和屏蔽罩温度作为一组数据。GIS温升实验在不同环境温度条件下进行,记录数据不少于200组。
图3为触头温度BP神经网络示意图。BP神经网络算法模型包括2个输入层节点、若干隐含层节点,1个输出层节点。2个输入层节点的输入矢量分别屏蔽罩温度和环境温度,隐层节点的数量为12,输出层节点的输出矢量为GIS设备的触头温度。
针对隐层节点数问题,目前没有确定的计算方法,仅能通过一定经验公式,确定隐层节点数范围,然后设置范围内不同隐层节点数量,对学习样本进行训练,利用检验样本对计算结果进行验证,比较不同隐层节点数时计算结果的误差,最终选取最小误差时的隐层节点数量。
经比较计算可得,当采用BP神经网络算法,由屏蔽罩温度和环境温度计算外壳温度时,设置隐层节点数为12,计算结果最为准确。
下面以实例验证本发明方法有效性。将实验获得的200组数据分为两部分,从中随机选取10组为检验样本,其余部分作为学习样本。将学习样本输入到BP神经网络算法程序中进行神经网络的权系数和阈值进行有限次迭代训练,直至训练误差收敛,训练完成。输入检验样本的屏蔽罩温度和环境温度,即可得到由本方法计算的到的预测结果。预测结果和实测结果比较如表1所示。
表1 检验样本与预测结果的比较
(屏蔽罩温度,环境温度) BP预测结果 实测值 相对误差
(23.6,14.7) 28.5 28.8 1.0%
(28.9,16.7) 35.2 34.3 2.6%
(35.1,16.4) 43.9 43.7 0.5%
(39.7,12.1) 51.4 52.7 2.5%
(45.5,13.6) 59.0 59.7 1.2%
(49.8,12.9) 65.1 66.7 2.4%
(53.6,14.6) 69.9 71.2 1.8%
(59.0,18.7) 76.2 76.3 0.1%
(62.0,13.1) 81.9 83.7 2.2%
(69.1,18.5) 90.2 89.9 0.3%
由表1的比较结果可以看出,BP神经网络算法的预测值和实测值非常接近,相对误差最大值为2.6%,可以达到对触头温度的准确计算的准确度要求。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (7)

1.一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,其特征是,包括:
(1)在不同环境温度条件下,进行GIS设备温升实验:对GIS设备导体通入电流,待温度分布达到稳态,记录此时的环境温度、GIS触头温度和屏蔽罩温度;
(2)以上述GIS温升实验所测数据作为学习样本,采用BP神经网络算法,根据环境温度和屏蔽罩温度,计算出GIS触头温度。
2.如权利要求1所述的一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,其特征是,所述温度分布达到稳态的条件为设定时间内,导体触头温度变化小于A℃,屏蔽罩温度变化小于B℃,其中,A、B均为设定阈值。
3.如权利要求1所述的一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,其特征是,所述环境温度为GIS设备所处空间的空气温度,环境温度的测温点为距离GIS设备设定距离的开阔空间。
4.如权利要求1所述的一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,其特征是,所述屏蔽罩温度为红外温度传感器测量得到的屏蔽罩外表面设定区域的温度。
5.如权利要求1所述的一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,其特征是,所述GIS触头温度由埋入GIS内触头表面的热电偶测得。
6.如权利要求1所述的一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,其特征是,所述BP神经网络算法计算过程为:
构建BP神经网络算法模型:所述模型包括2个输入层节点、若干隐含层节点,1个输出层节点;2个输入层节点的输入矢量分别屏蔽罩温度和环境温度,隐层节点的数量经检验样本泛化比较后确定,输出层节点的输出矢量为GIS设备的触头温度;
输入学习样本数据,对神经网络的权系数和阈值进行有限次迭代训练,直至训练误差收敛,训练完成,输入环境温度和屏蔽罩温度,输出GIS设备的触头温度。
7.如权利要求6所述的一种基于红外传感的有屏蔽罩结构GIS触头温度计算方法,其特征是,所述隐层节点的数量为12时,计算结果最为准确。
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