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【摘要】输变电设备状态监测系统是建设坚强智能电网的核心任务之一，与电网安全可靠运行联系紧密。文章首先介绍了构建输变电设备状态监测系统的必要性，从系统框架设计入手，以生产管理信息系统（PMS）为平台，建立应用于总部、网省和地市三级的统一输变电设备状态监测系统。接着，将系统整体结构细化为三层：传感器、状态监测装置和状态监测后台，并对各层逐一进行了论述，同时对系统接口进行了设计。最后，介绍了系统诊断的三种主要算法：专家系统、支持向量机、人工神经网络，目的是预测出电气设备可能发生的故障，避免事故的发生。
【关键词】智能电网；输变电设备；状态监测；故障诊断；电网设计
Intelligent Condition Monitoring System for Power Transmission and Transformation Equipment
SONG Yan
（Anhui University of Science and Technology， School of Electrical and Information Engineering， Huainan 232001， China）
Abstract： Condition monitoring system for power transmission and transformation equipment is one of the core missions to build a strong and a smart grid， which linked to the grid safe and reliable operation closely. At first， the article introduces the necessity of building condition monitoring system for power transmission and transformation equipment. It starts from the system frame design， relying on production management information system （PMS） to establish coverage headquarters， provincial and municipal levels of network applications， unified condition monitoring system for power transmission and transformation equipment. Secondly， the whole system structure was subdivided into triplex： sensors， condition monitoring devices， condition monitoring background， and describe each layers one by one， while design of the system interface at the same time. Finally， introduces three main diagnostic algorithms of the system： expert systems， support vector machines， artificial neural networks， intended to predict possible malfunction to electrical equipment and avoiding accidents.
Key words： smart grid； power transmission and transformation equipment； condition monitoring； fault diagnosis； grid design
引言
电气设备在运行中经受温度、湿度、大气压、粉尘等外部因素的影响，以及过电流、过电压、过负荷等内部因素的作用，长期运行会引起设备绝缘老化、磨损或疲劳，导致其性能下降，故障次数增多，可靠性降低，危及电力系统的安全稳定运行，因此对电气设备的运行状态进行监测很有必要。
电力系统将故障检修与计划检修相结合检修方式有效地减少了设备故障率[1]。但在电网规模快速发展和电气设备数量急剧增加的背景下，检修任务大幅度增加，造成检修人员紧缺，这样的检修模式已落后于智能电网发展的脚步。因此发展状态监测技术，加强电气设备管理和技术分析，有选择地对电气一次设备进行在线状态监测，时刻掌握设备的运行参数，及时发现设备的潜在故障，可以为电网的安全运行带来良好的效益。同时状态监测系统不影响输变电设备的正常运行，实时获取设备运行状态和周围环境信息，并结合各种故障诊断方法及时给出预警信息，对电网的安全稳定运行有着重要意义。
现有的状态在线监测装置侧重单台设备的研究，运行独立、接口和功能各不相同、通信协议数据格式不统一[2]，造成数据无法共享、操作难以交互的结果，无法对各设备的运行状况进行统筹分析，不能做出有效、经济的检修决策。鉴于此，需建立可将信息横向共享与纵向贯通的统一监测系统框架，以及按照统一的通信标准与监测后台进行通信的系统结构，实现对输变电设备状态评估、故障诊断、应用可扩展等功能。
1、系统框架
输变电设备状态监测系统整体框架如图1所示。设计应遵循智能电网对输变电设备状态监测系统长远发展规划[3]。在变电站内安装的各种变电设备状态监测装置，按照变电站内规定的标准方式将监测数据向变电CAC（状态接入控制器）接入汇总，由状态监测后台经过数据转换后，将标准协议数据发送给变电CAG（状态信息接入网关机）。与此同时，安装于输电线路上的各种状态监测装置，按照线路规定的标准方式将监测数据向线路CMA（状态监测代理）接入汇总，由状态监测后台经过数据转换后，将标准协议数据发送给线路CAG。 在网省级，已采集到的状态监测信息通过CAG服务器存储在状态监测数据库中，通过规范的数据服务器，经ESB（企业服务总线）将各类输变电设备状态监测数据提供给其他应用系统共享与使用，以满足各种业务对状态监测数据的应用需求。调度、生产、地理等其他业务系统提供的相关信息通过数据中心与状态监测主站系统和ESB共享。
网省侧PMS（生产管理信息系统）通过数据中心将集中储存的状态监测信息上传至总部侧状态监测数据中心，再由数据服务器将信息接入数据库，以便总部侧PMS中的跨区电网其他应用系统及高级应用模块使用。
视频及图像信息也需逐级上传至网省和总部，采用的是独立信息通道和流媒体服务器，并且能在各级PMS应用系统及高级应用模块中显示。PMS应用系统也可向下发出视频及图像调用指令，以便在远端调看实时或指定的历史视频记录。
2、系统构成
2.1系统结构
输变电设备状态监测系统结构图如图2所示，状态监测系统结构为分层分布式，由传感器、状态监测装置和状态监测后台三部分组成。每个状态监测单元与状态监测后台间的通信采用国际IEC 61850标准在我国转化后的DL/T 860电力行业标准[4]。状态监测后台具有数据采集与存储、故障诊断、故障报警等各种监测功能。
2.2传感器
传感器可对高压一次设备的运行状态进行感知，一般安放在高压一次设备内部或外部。很多传感器均可看作高压一次设备本体的一部分，主要用于将高压一次设备的某一状态参量转变为可采集的信号。
输电线路状态监测常用的传感器有覆冰监测传感器、风偏传感器、微气象传感器、倾角传感器等[5]。变电设备状态监测常用的传感器有：温度传感器、湿度传感器、局部放电传感器、SF6微水传感器、SF6气体密度传感器、避雷器监测传感器等[6]。
传感器是构建状态监测系统的关键要素，整个系统监测的精准度由其性能直接决定，是整个系统的基石。传感器按照安装在一次设备不同位置分为外置式和内置式。外置式传感器一般与被监测设备是分体的，不与设备有结构上或电气上的直接连接。内置式传感器一般直接安装于被监测设备本体，需要改变设备的原有机械结构。
外置式传感器使用安全方便，被监测设备的原有性能不受影响，某些传感器还可以重复使用，优点较为明显。目前内置式传感器在安全性、稳定性以及使用寿命等方面存在一定问题，在实际应用中需要谨慎对待，一般的原则是不能因为植入传感器而使被监测设备的可靠性降低。
2.3状态监测装置
状态监测装置接收由在线监测传感器采集的与被监测设备相关的数据，并对采集到的数据进行加工处理，进而实现与状态监测后台中的站端监测单元进行标准化数据通信，标准化数据通信是以DL/T 860为标准的接口模型和数据模型。
状态监测装置不仅是输变电设备状态监测系统的关键部分，同时也是智能一次设备的重要组件，是一次设备状态可视化的载体，是状态监测系统实现智能化的核心装置。状态监测装置一般布置在现场的智能控制柜内，通过光缆与站端监测单元交换机连接，通过通信电缆与传感器连接。
状态监测装置的作用是以传统通信协议与传感器进行通信，获取原始测量数据，然后按照DL/T 860的数据模型将数据标准化，再通过标准的DL/T 860服务接口ACSI与状态监测后台进行通信，将数据上传并且执行状态监测后台下达的各类指令。其功能是采集被监测设备的数据，具有现场缓存、初步分析、预警、以及转发等功能。
2.4状态监测后台
状态监测后台以某个变电站或某条线路为对象，负责所辖区域内所有状态监测装置的管理和全部监测数据的分析。状态监测后台可实现多种功能：状态监测数据的整合与分析、状态监测装置的管理、与主站系统进行标准化通信、与其他系统接口、提供人机界面等。
状态监测后台是状态监测数据的中心，待上传的监测数据都要向后台提供标准化的DL/T 860接口及模型，现场的历史数据也可由后台系统以标准化的接口获取。后台还需将这些数据上传至主站系统的状态评价中心，为设备的状态评价提供基础数据，这些数据需符合PMS数据模型。因此状态监测后台要能同时兼容DL/T 860与PMS的数据模型。
状态监测后台是输变电设备状态监测系统中的重要一环，系统所有的功能均集中于此，整个系统功能的实现与后台的功能和性能密切相关。由于以往在线监测系统没有统一的规范，对状态监测后台的功能和实现形式也没有统一的要求，因此不同产家所采用的软硬件以及所提供的功能等也有较大差异。状态监测后台系统如何满足智能输变电设备对在线监测系统的各方面要求，有待进一步研究。
2.5系统接口设计
（1）输变电设备状态监测系统传感器至状态监测装置的通信采用DL/T 860标准。网络通道采用总线或无线方式。
（2）输变电设备状态监测系统状态监测装置至状态监测后台的通信采用DL/T 860标准。网络通道采用以太网。
（3）输变电设备状态监测系统状态监测后台至状态监测主站系统的通信采用DL/T 860标准。网络通道采用电力信息网。
3、系统诊断
3.1诊断目的和算法
状态监测的最终目的就是对被监测设备的状态进行分析，在电气设备发生故障前预测出可能存在的缺陷、问题等，避免事故的发生。因此，对设备各种状态监测参量进行综合分析与诊断模型的研究十分重要。目前主要的诊断算法有：专家系统（ES）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
3.2专家系统
专家系统是使状态监测后台像人类专家一样，运用某个领域仅有专家才有的知识与经验，去解决一些困难、复杂的实际问题。它主要由知识获取、推理机、解释系统、知识库、数据库、人机接口等结构组成。其结构如图3所示。 利用专家系统对设备进行诊断时，可将继电保护装置、断路器的工作原理及运行人员的诊断经验用规则方便地表出，而且知识库中一些规则可修改或增加，所得出的结论较为符合人类习惯，并具有相应的解释功能。
在实际应用中，可从在线监测的数据和故障征兆来判断设备发生了哪种故障。因此在了解故障模式分析的基础上，可形成关于输变电设备故障机理和故障诊断实践的经验知识，进而形成诊断规则。在实际诊断中，系统会依据规则，结合输变电设备的结构、运行、维护等具体情况，对设备故障模式进行判断。根据故障诊断的具体结果，可对设备采取不同的处理策略。
3.3支持向量机
支持向量机是根据统计学习中VC维理论和结构风险最小化原则提出的，处理非线性问题和构造最优超平面是其重点探究的问题。特别是近年来在算法实现和理论研究方面都有了较大进展，即使由有限数据集而得到的差别函数对独立的测试集仍能够得到较小的误差。因此在具有大量故障数据的电力系统中，运用支持向量机算法对系统故障进行诊断前景良好。
3.4人工神经网络
人工神经网络是对大量自然神经系统和神经细胞的简化和模拟，由相似的神经元互连而成。电网中不同的故障类型会产生不同的故障警报信息组合，因而可将这类问题与模式识别问题进行类比，运用人工神经网络进行处理。人工神经网络故障诊断算法的特点是容错能力强和学习能力强，因此将人工神经网络运用于电力系统故障诊断值得深入研究。
3.5其他故障诊断算法
其他与电力系统故障诊断相关的算法有故障树、人工免疫、模糊集理论算法、粗糙集理论算法以及小波分析、遗传算法、优化技术等[7]。近年来，以专家系统为基础，融合其他先进智能技术的诊断方法，提高了诊断的速度和准确度[8]，也越来越受到人们的重视。由于篇幅所限，在此不一一详细论述。
4、结语
本文设计了输变电设备状态监测系统的框架，使输变电设备状态监测系统有了三级应用的统一平台；其次将系统结构分为三层并对系统接口进行了设计，使得系统在技术的标准性、统一性问题上满足了要求；最后提出了系统诊断的三种主要算法，实现了系统分析、诊断和预警功能。但是输变电设备状态监测技术的应用尚处于起步阶段，在选型配置、规范化、应用及运行管理等方面还存在诸多问题，这些问题均有待进一步规范和深入研究，才能使状态监测系统的应用成熟化，真正发挥出状态监测系统应有的价值，并为智能电网的安全稳定运行做出贡献。
【关键词】智能电网；输变电设备；状态监测；故障诊断；电网设计
Intelligent Condition Monitoring System for Power Transmission and Transformation Equipment
SONG Yan
（Anhui University of Science and Technology， School of Electrical and Information Engineering， Huainan 232001， China）
Abstract： Condition monitoring system for power transmission and transformation equipment is one of the core missions to build a strong and a smart grid， which linked to the grid safe and reliable operation closely. At first， the article introduces the necessity of building condition monitoring system for power transmission and transformation equipment. It starts from the system frame design， relying on production management information system （PMS） to establish coverage headquarters， provincial and municipal levels of network applications， unified condition monitoring system for power transmission and transformation equipment. Secondly， the whole system structure was subdivided into triplex： sensors， condition monitoring devices， condition monitoring background， and describe each layers one by one， while design of the system interface at the same time. Finally， introduces three main diagnostic algorithms of the system： expert systems， support vector machines， artificial neural networks， intended to predict possible malfunction to electrical equipment and avoiding accidents.
Key words： smart grid； power transmission and transformation equipment； condition monitoring； fault diagnosis； grid design
引言
电气设备在运行中经受温度、湿度、大气压、粉尘等外部因素的影响，以及过电流、过电压、过负荷等内部因素的作用，长期运行会引起设备绝缘老化、磨损或疲劳，导致其性能下降，故障次数增多，可靠性降低，危及电力系统的安全稳定运行，因此对电气设备的运行状态进行监测很有必要。
电力系统将故障检修与计划检修相结合检修方式有效地减少了设备故障率[1]。但在电网规模快速发展和电气设备数量急剧增加的背景下，检修任务大幅度增加，造成检修人员紧缺，这样的检修模式已落后于智能电网发展的脚步。因此发展状态监测技术，加强电气设备管理和技术分析，有选择地对电气一次设备进行在线状态监测，时刻掌握设备的运行参数，及时发现设备的潜在故障，可以为电网的安全运行带来良好的效益。同时状态监测系统不影响输变电设备的正常运行，实时获取设备运行状态和周围环境信息，并结合各种故障诊断方法及时给出预警信息，对电网的安全稳定运行有着重要意义。
现有的状态在线监测装置侧重单台设备的研究，运行独立、接口和功能各不相同、通信协议数据格式不统一[2]，造成数据无法共享、操作难以交互的结果，无法对各设备的运行状况进行统筹分析，不能做出有效、经济的检修决策。鉴于此，需建立可将信息横向共享与纵向贯通的统一监测系统框架，以及按照统一的通信标准与监测后台进行通信的系统结构，实现对输变电设备状态评估、故障诊断、应用可扩展等功能。
1、系统框架
输变电设备状态监测系统整体框架如图1所示。设计应遵循智能电网对输变电设备状态监测系统长远发展规划[3]。在变电站内安装的各种变电设备状态监测装置，按照变电站内规定的标准方式将监测数据向变电CAC（状态接入控制器）接入汇总，由状态监测后台经过数据转换后，将标准协议数据发送给变电CAG（状态信息接入网关机）。与此同时，安装于输电线路上的各种状态监测装置，按照线路规定的标准方式将监测数据向线路CMA（状态监测代理）接入汇总，由状态监测后台经过数据转换后，将标准协议数据发送给线路CAG。 在网省级，已采集到的状态监测信息通过CAG服务器存储在状态监测数据库中，通过规范的数据服务器，经ESB（企业服务总线）将各类输变电设备状态监测数据提供给其他应用系统共享与使用，以满足各种业务对状态监测数据的应用需求。调度、生产、地理等其他业务系统提供的相关信息通过数据中心与状态监测主站系统和ESB共享。
网省侧PMS（生产管理信息系统）通过数据中心将集中储存的状态监测信息上传至总部侧状态监测数据中心，再由数据服务器将信息接入数据库，以便总部侧PMS中的跨区电网其他应用系统及高级应用模块使用。
视频及图像信息也需逐级上传至网省和总部，采用的是独立信息通道和流媒体服务器，并且能在各级PMS应用系统及高级应用模块中显示。PMS应用系统也可向下发出视频及图像调用指令，以便在远端调看实时或指定的历史视频记录。
2、系统构成
2.1系统结构
输变电设备状态监测系统结构图如图2所示，状态监测系统结构为分层分布式，由传感器、状态监测装置和状态监测后台三部分组成。每个状态监测单元与状态监测后台间的通信采用国际IEC 61850标准在我国转化后的DL/T 860电力行业标准[4]。状态监测后台具有数据采集与存储、故障诊断、故障报警等各种监测功能。
2.2传感器
传感器可对高压一次设备的运行状态进行感知，一般安放在高压一次设备内部或外部。很多传感器均可看作高压一次设备本体的一部分，主要用于将高压一次设备的某一状态参量转变为可采集的信号。
输电线路状态监测常用的传感器有覆冰监测传感器、风偏传感器、微气象传感器、倾角传感器等[5]。变电设备状态监测常用的传感器有：温度传感器、湿度传感器、局部放电传感器、SF6微水传感器、SF6气体密度传感器、避雷器监测传感器等[6]。
传感器是构建状态监测系统的关键要素，整个系统监测的精准度由其性能直接决定，是整个系统的基石。传感器按照安装在一次设备不同位置分为外置式和内置式。外置式传感器一般与被监测设备是分体的，不与设备有结构上或电气上的直接连接。内置式传感器一般直接安装于被监测设备本体，需要改变设备的原有机械结构。
外置式传感器使用安全方便，被监测设备的原有性能不受影响，某些传感器还可以重复使用，优点较为明显。目前内置式传感器在安全性、稳定性以及使用寿命等方面存在一定问题，在实际应用中需要谨慎对待，一般的原则是不能因为植入传感器而使被监测设备的可靠性降低。
2.3状态监测装置
状态监测装置接收由在线监测传感器采集的与被监测设备相关的数据，并对采集到的数据进行加工处理，进而实现与状态监测后台中的站端监测单元进行标准化数据通信，标准化数据通信是以DL/T 860为标准的接口模型和数据模型。
状态监测装置不仅是输变电设备状态监测系统的关键部分，同时也是智能一次设备的重要组件，是一次设备状态可视化的载体，是状态监测系统实现智能化的核心装置。状态监测装置一般布置在现场的智能控制柜内，通过光缆与站端监测单元交换机连接，通过通信电缆与传感器连接。
状态监测装置的作用是以传统通信协议与传感器进行通信，获取原始测量数据，然后按照DL/T 860的数据模型将数据标准化，再通过标准的DL/T 860服务接口ACSI与状态监测后台进行通信，将数据上传并且执行状态监测后台下达的各类指令。其功能是采集被监测设备的数据，具有现场缓存、初步分析、预警、以及转发等功能。
2.4状态监测后台
状态监测后台以某个变电站或某条线路为对象，负责所辖区域内所有状态监测装置的管理和全部监测数据的分析。状态监测后台可实现多种功能：状态监测数据的整合与分析、状态监测装置的管理、与主站系统进行标准化通信、与其他系统接口、提供人机界面等。
状态监测后台是状态监测数据的中心，待上传的监测数据都要向后台提供标准化的DL/T 860接口及模型，现场的历史数据也可由后台系统以标准化的接口获取。后台还需将这些数据上传至主站系统的状态评价中心，为设备的状态评价提供基础数据，这些数据需符合PMS数据模型。因此状态监测后台要能同时兼容DL/T 860与PMS的数据模型。
状态监测后台是输变电设备状态监测系统中的重要一环，系统所有的功能均集中于此，整个系统功能的实现与后台的功能和性能密切相关。由于以往在线监测系统没有统一的规范，对状态监测后台的功能和实现形式也没有统一的要求，因此不同产家所采用的软硬件以及所提供的功能等也有较大差异。状态监测后台系统如何满足智能输变电设备对在线监测系统的各方面要求，有待进一步研究。
2.5系统接口设计
（1）输变电设备状态监测系统传感器至状态监测装置的通信采用DL/T 860标准。网络通道采用总线或无线方式。
（2）输变电设备状态监测系统状态监测装置至状态监测后台的通信采用DL/T 860标准。网络通道采用以太网。
（3）输变电设备状态监测系统状态监测后台至状态监测主站系统的通信采用DL/T 860标准。网络通道采用电力信息网。
3、系统诊断
3.1诊断目的和算法
状态监测的最终目的就是对被监测设备的状态进行分析，在电气设备发生故障前预测出可能存在的缺陷、问题等，避免事故的发生。因此，对设备各种状态监测参量进行综合分析与诊断模型的研究十分重要。目前主要的诊断算法有：专家系统（ES）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
3.2专家系统
专家系统是使状态监测后台像人类专家一样，运用某个领域仅有专家才有的知识与经验，去解决一些困难、复杂的实际问题。它主要由知识获取、推理机、解释系统、知识库、数据库、人机接口等结构组成。其结构如图3所示。 利用专家系统对设备进行诊断时，可将继电保护装置、断路器的工作原理及运行人员的诊断经验用规则方便地表出，而且知识库中一些规则可修改或增加，所得出的结论较为符合人类习惯，并具有相应的解释功能。
在实际应用中，可从在线监测的数据和故障征兆来判断设备发生了哪种故障。因此在了解故障模式分析的基础上，可形成关于输变电设备故障机理和故障诊断实践的经验知识，进而形成诊断规则。在实际诊断中，系统会依据规则，结合输变电设备的结构、运行、维护等具体情况，对设备故障模式进行判断。根据故障诊断的具体结果，可对设备采取不同的处理策略。
3.3支持向量机
支持向量机是根据统计学习中VC维理论和结构风险最小化原则提出的，处理非线性问题和构造最优超平面是其重点探究的问题。特别是近年来在算法实现和理论研究方面都有了较大进展，即使由有限数据集而得到的差别函数对独立的测试集仍能够得到较小的误差。因此在具有大量故障数据的电力系统中，运用支持向量机算法对系统故障进行诊断前景良好。
3.4人工神经网络
人工神经网络是对大量自然神经系统和神经细胞的简化和模拟，由相似的神经元互连而成。电网中不同的故障类型会产生不同的故障警报信息组合，因而可将这类问题与模式识别问题进行类比，运用人工神经网络进行处理。人工神经网络故障诊断算法的特点是容错能力强和学习能力强，因此将人工神经网络运用于电力系统故障诊断值得深入研究。
3.5其他故障诊断算法
其他与电力系统故障诊断相关的算法有故障树、人工免疫、模糊集理论算法、粗糙集理论算法以及小波分析、遗传算法、优化技术等[7]。近年来，以专家系统为基础，融合其他先进智能技术的诊断方法，提高了诊断的速度和准确度[8]，也越来越受到人们的重视。由于篇幅所限，在此不一一详细论述。
4、结语
本文设计了输变电设备状态监测系统的框架，使输变电设备状态监测系统有了三级应用的统一平台；其次将系统结构分为三层并对系统接口进行了设计，使得系统在技术的标准性、统一性问题上满足了要求；最后提出了系统诊断的三种主要算法，实现了系统分析、诊断和预警功能。但是输变电设备状态监测技术的应用尚处于起步阶段，在选型配置、规范化、应用及运行管理等方面还存在诸多问题，这些问题均有待进一步规范和深入研究，才能使状态监测系统的应用成熟化，真正发挥出状态监测系统应有的价值，并为智能电网的安全稳定运行做出贡献。