开关柜温度主动预警关键技术研究及应用

0引言

智慧变电站是智能变电站的进一步升级,对于电网未来的发展及我国能源结构的布局优化具有十分重要的意义。

开关柜是变电站中的重要设备,因长期处于高电压、大电流的工作环境下^[1],柜内母排、触头、电缆接点过热^[2]等引起的事故时有发生,由于未能有效监测和预防,开关柜的故障率始终居高不下^[3]。变电站现场电磁环境复杂、干扰较多,现有的温度监测方法普遍只关注温度这一个特性,没有综合考虑多种因素的耦合关系,不能全面、综合、准确地反映开关柜的运行状态^[4—8];温度预测模型也仅以温度值为单一变量,常出现误判。

以往的开关柜计算都仅仅考虑稳态情况下的温升,而实际运行中负载电流都是变化的,不易达到稳态。因此,需在开关柜的负载电流变化时对温升的影响进行评估。为了准确预测、有效监测开关柜关键部位的温度,需要对开关柜温度场进行仿真计算。目前大多数仿真计算通常采用传统的热电耦合等方法对开关柜载流回路进行温升仿真分析,忽略了流体的对流散热对母线温升的影响。流热场仿真技术可以较准确地分析开关柜内部温度场分布和气流场分布^[9—16],准确的仿真数据对于开关柜温度预测和监测具有重要的指导意义。

本文基于有限元温度场数值仿真技术分析开关柜内部的温度分布情况,将仿真和温升试验数据经 BP神经网络算法训练及测试,得出温度—电流—时间多物理量耦合的温升预测模型,并植入到嵌入式温升主动预警装置中,经试验验证,提出开关柜温度监测策略,现已于湖南狮子山110 kV智慧变电站应用。

1 温度场仿真计算

根据高压开关柜热源分布,采用ANSYS有限元分析软件对开关柜进行温度场数值仿真,对开关柜在不同负荷电流下运行时的温度场分布进行数值计算和分析,进而预测整个柜内温度的分布情况,迅速定位温度高点。以开关柜在额定电流下运行时的仿真为例,过程如下。

1.1 搭建仿真模型

以12 kV典型箱式固定式开关柜KYN28为仿真对象,KYN28型开关柜是目前国内高压配电柜市场上的主流高压开关设备,具有外形整齐、小巧美观、强度高、元器件检修方便、互换性好、应用广泛等优点^[17—20]。

在仿真前需对模型进行简化,例如默认导体为理想导体,即可视为等位体,将真空灭弧室内的波纹管、屏蔽罩简化成等半径的圆柱体,绝缘拉杆处的伞裙简化为等厚度的圆筒。如果不经过简化就进行仿真,则网格剖分量大,计算占用内存多,甚至会导致网格无法剖分,计算结果不收敛[21]。简化后的典型箱式固定式开关柜KYN28的仿真模型如图1所示。

1.2网格剖分

在进行 网格剖 分 时 , 网格类 型选择 四 面 体 Tetrahedrons,然后进行sizing操作。单元尺寸可根据自适应计算结果设定,对于比较复杂的结构,如支撑绝缘子、绝缘拉杆等可单独设置自适应剖分参数,然后对开关柜仿真模型进行局部加密剖分^[22]。网格剖分示意图如图2所示。

1.3 参数设置

开关柜A相和B相上触臂、C相下触臂材质为硅橡胶;梅花触头布点方式为触片锡箔纸粘贴;四周螺杆孔及底部橡胶塔封堵;柜顶通风孔为四周开条形

孔结构。根据厂家提供的数据设置材料参数。

设置开关柜的基本参数及各类边界条件。考虑负荷电流、自然对流、辐射换热、气体流态、重力方向及环境温度等初始条件,环境温度为20℃,额定电流为1 250 A。 变量求解参数设置如图3所示。

1.4 温度分布云图

经过后处理,得到开关柜温度分布云图,如图4所示。

1.5 仿真数据

经过后处理的部分开关柜温度场仿真数据如表1所示。

2基于BP神经网络的温度预测模型

建立BP神经网络温度预测模型的步骤包括样本选择与预处理、建立网络、设置训练参数、训练网络、 仿真测试。

2.1 选取样本

进行HZDL全自动开关柜温升试验,试验的环境温度为18℃,环境湿度为80%o 使用回路电阻测试仪测量试验整柜回路电阻为:A相85μΩ、B相78μΩ、C相78μΩ。

开关柜额定电流IN=1 250 A,每组试验从初始电流20%IN开始,以10%IN为变化量,从20%IN依次升高到110%IN,再依次降低到20%IN,测试开关柜正常运行时不同部位温升随负荷电流、环境温度及时间的变化情况。一共进行100组试验,每组试验包括开关柜40个部位的温升数据。记录试验结果,从中随机选取15组数据作为开关柜温度预测模型的测试样本,部分测试样本如表2所示。

从上文ANSYS温度场仿真结果中随机选取15组数据作为开关柜温度预测模型的训练样本。

样本输入量为采集的负荷电流、环境温度及温度变化时间,输出量为温升,最终目的是实现温度预测。由于它们是不同的物理量数据,在进行样本数据训练前需要进行尺度变换(归一化或标准化),使输入、输出数据在[0,1]或[—1,1]区间内^[22]。

2.2 训练与测试

基于BP神经网络的温度预测模型原理如图5所示,训练与测试按照该原理图进行^[22]。

神经网络输入层神经元有3个,输入的是尺度变化后的负荷电流、环境温度及温度变化时间;输出层神经元为1个,输出的是预测温升,需与实际尺度变换的真实温度进行误差计算与修正。

在MATLAB中编写相应的BP神经网络算法程序,设置输入神经元i=3,隐含神经元j=5(实际根据训练效果变化),输出神经元k=1,最大训练次数为1 000,学习系数为0.01,最大误差为0.001,初始化连接权、中间层阈值和输出层阈值在[—1,1]间随机选择,隐含层神经元传递函数采用l0gsig或tansig函数,输出层神经元传递函数采用l0gsig或purelin函数(实际根据训练效果进行选择)[22]。参数设置截图如图6所示。

通过温升试验平台测量的开关柜关键部位温升来修正预测模型。训练样本(预测值)与测试样本(真实值)对比曲线如图7所示。所有测量点温升均符合国标温升限值要求^[23]。

由该技术得出的温度—电流—时间多物理量耦合的温升预测模型不同于以往单一温度值的监测判据,可以更准确地综合判别开关柜的运行情况,有效发现其潜伏性故障。

3温度监测策略

基于以上仿真结果,得出基于BP神经网络的温度预测模型,将模型植入到嵌入式开关柜温升主动预警装置中,经温升试验验证,总结得出开关柜温度监测策略。部分策略如下:

1)将温度换算为温升,即减去环境温度,可在装置周围预装一个温度传感器,监测环境温度。

2)正常产品持续3 s通过1.2倍过负荷电流,温升无明显升高。

3)记录下产品的峰值温升和负荷超过短时发热电流后的温升,以及下降到正常温升的时间。关注是否存在回路电阻偏大或某处接触电阻偏大的问题,是否需要主动预警或检修。

4)绘制出每天、每周、每年的开关柜温升曲线,且与之前的曲线比对。

5)当开关三极温升明显不相同,但都不大于允许温升时,需要考虑三相不平衡时电流偏差对温升的影响。

4 结束语

本文综合考虑了开关柜的环境温度、负荷电流、温度变化时间等因素对开关柜温升的影响,将ANSYS 有限元分析的开关柜温度场仿真数据作为BP神经网络机器学习的训练样本、将温升试验数据作为测试样本,经训练及仿真测试得出开关柜温升预测模型,由对比结果可知,该模型可以较为准确地预测开关柜正常运行时各部位的温升。将修正后的预测模型植入到嵌入式温度主动预警装置中,经温升试验验证,总结得出了开关柜温度监测策略。依据温度—电流—时间耦合关系综合判别开关柜的运行情况,可有效发现其潜伏性故障,确保设备安全、可靠运行。

文中的温升预测模型和温度监测策略已在国网湖南省电力有限公司110 kv狮子山智慧变电站成功应用,对制定开关设备载流性能的智能运维策略有实际应用价值。

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2024年第23期第3篇