一种户外电气设备温升的在线监测方法，所选用的各种参数测量用仪器包括进行设备体表温度测量的测温仪，环境风力风向传感器，温湿度传感器，日照强度传感器，负荷参数采集器等检测装置，以及计算器处理单元。测量系统根据多元线性回归原理，建立预测设备温升的多元线性回归方程经验模型，把根据经验对温升影响大的主要因素纳入设备温升预测回归模型中，其中还对有非线性作用的因素预先进行处理，从而实现温升的准确预测。本发明专利技术实现全自动在线监测和故障诊断及预测，提高工效和监测能力，特别是提高了监测质量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电气设备智能状态监测
，涉及ー种电气设备温升的监测方法，具体涉及ー种户外电气设备温升的在线监测方法。
技术介绍
户外电气设备，如电カ设备，其运行温升反应设备运行状况好坏，当设备或设备局部出现温升高于正常值时，反应出设备的异常。设备运行状态下在线温升检测能够得到设备实时的温升数据，进而实现设备故障的发现和预防。目前已知的电气设备温升监测，是采用接触或非接触温度传感器进行测量，并人エ记录环境条件及电气设备运行的负荷情况，然后根据当前数据和历史记录数据进行对比分析和对设备状态进行判断。由于设备温升除了与运行负荷及设备本身是否有老化和故障等状态有关外，还受到环境因素的影响，这些影响因素包括环境温度，湿度，日照，风カ风向等，因此，在人工測量和分析对比中还要參考ー些经验数据进行补偿。这些测量，补偿和分析存在以下问题 1、需要大量人工，非常费时，人工測量间隔一般只能做到几个小时或若干天，数据量小，监测不及时，效率低； 2、对环境因素的补偿只是初略的补偿，因此温升测量的补偿精度差，不易发现设备老化，故障等的细微变化和趋势变化，发现问题较晩，容易错过故障判断的时机。
技术实现思路
本项专利技术的目的是提供，解决人工监测不及时，效率低和不能准确补偿环境因素对测量的影响，而无法发现温升细微变化的问题，提高了温升监测的效率和效能。 采用的技术方案是 I、，将以下单元构成一套户外设备温升在线监测设备，包括进行设备体表温度测量的测温仪，环境风カ传感器，环境风向传感器，环境温度传感器，环境湿度传感器，日照強度传感器，负荷參数采集器等检测装置，以及计算机处理单元，(见附图I)。用本方法对户外设备温升在线监测时，通过上述户外设备温升在线监测设备采集户外电气设备体表温度的測量数据，气象參数及负荷參数，根据各參数测量的历史数据和预测设备温升的多元线性回归方程经验模型，进行多元线性回归分析，获得预测设备温升的多元线性回归方程的回归參数，户外设备温升在线监测设备根据测量结果计算测量温升和预测温升，再根据两者的差的大小及变化趋势，判断设备运行状态下的温升是否异常，自动报警和预警。通过测温仪测量户外设备体表温度Tb，在被监测设备附近通过风カ风向传感器测量风速Vf和风向与被测设备表面内法线的夹角Af，通过温湿度传感器测量环境温度Th和环境相対湿度rh，通过日照强度传感器测量日照強度ps，再通过负荷參数采集器采集设备エ作电压Vb和电流Ib。预测设备温升的多元线性回归方程经验模型为 AT = P0 + P1 T1 + Ps T: + P3V + ^R1 + P5P + PJs2 + PTI+ ￡ ，该方程式为第一方程式， 其中 A T为测量温升,AT = Tb - T1 ,该方程式为第ニ方程式， P。+ T1 + P2 T: + PsV + ^R1 + P5P + Pe E2 + P7IS,该部分为预测温升， Tb为户外设备体表温度， Th为设备附近环境温度， Th4为设备附近环境温度的四次方， V为风速因子， V= (Vr + VrI COS(Af)),该方程式为第三方程式， 第三方程式中，当Af>90°吋，入=0;当Af〈90°吋，入=1， Rh为环境相対湿度， P为前2小时内单位面积上得到的日照能量， P = Jfi Pjdt，该方程式为第四方程式， 第四方程式中，Ps为日照強度， Vb2为设备工作电压的平方， Ib2为设备工作电流平方。V = % + ODS(Ar)),该方程式为第五方程式， 第五方程式中，A F为设备附近风速Vf和风向与被测设备表面内法线的夹角，当Af>90°时，X=O ;当 Af〈90° 时，X=I，e为回归误差， ￠0, @ 1，￠2, ￠3, ￠4, ￠5, ￠6和 ￠7 为回归參数； 监测设备温升的多元线性回归方式经验模型的回归參数PO，￠1, ￠2, @3，P 4，3 5， 和P7，通过以下方法求解 (1)在不同气象及设备负荷下记录和计算Tb,V, Af, Th, Rh, PjVb, Ib,得到n组样本数据AT i, Tai，亿，ん^し<,1し其中1=1，2，3，...，n ； (2)利用样本数据和多元线性回归模型，应用I( Si)2为最小求解方法(最小二乗法)求解，得到回归參数组(￠0, ￠1, 02，03，￠4, 05，06，P7)的估计值，以及残差的均方根值D。根据测量温升和预测温升大小及变化趋势，判断设备运行状态下的温升是否异常，自动报警和预警的方法如下 (I)户外设备温升在线监测设备通过测量和计算的数据(Tb，V，Af, Th, Rh, PVb, Ib)，利用回归參数组和第一方程式，得到回归误差，比较￡和D，当GK1D吋，AL=1，否则AL=O;其中Kl取值范围为I. 5— 3。(2)按照(I)的方法得到并滚动记忆前连续2m+l次测量的误差e = h，j=l, 1，3，…，2m+l，计算误差e的一阶变化率Q1和ニ阶变化率Q2，其中 Ql _ ( ￡ 2m+1_ ￡ m+1) / ￡ m+1, 。2_( ￡ 2m+1+ ￡「2 ￡ m+1) / e m+1， m为不小于I的整数， 当AL=1，且Q1Wia时，户外设备温升在线监测设备发出温升预警； 当AL=1，且Q2>Q2A吋，户外设备温升在线监测设备发出温升过快报警； 其中，Qia的取值范围为0— 1，Q2a取值范围为0— I。2、用本方法对户外设备温升在线监测的工作流程见附图2，具体步骤如下 (1)开始运行后，就做循环数据采集，对测量结果做计算处理，得到实时数据At，th，V，v，rh，p《，i； (2)进入回归參数建立阶段，用一段时间，期间，每隔一定时间采集一次各个检测結果，得到n组样本数据，并以此样本数得到ー组回归參数(￠0, ^ I, ^2, ￠3^4, ^5, ^6, & 7),以及残差的均方根值D ; (3)完成回归參数建立后，进行监测准备，连续取监测的数据，并滚动记忆后2m+l次的数据，得到毎次监测的回归误差e，比较e和D，得到AL值，并计算Q1，Q2的值； (1)完成监测准备后，进入监控阶段，根据AL，Ql,Q2的值进行预警和报警； (2)每隔一定时间，再做一次回归參数的重建立；重新建立回归參数过程中，仍用原回归參数监测，完成參数在建立后采用新的參数进行监测。本项专利技术把影响户外设备温升测量的气候參数，负荷參数，设备体表參数引入监测系统，实现全自动在线故障诊断和预测，提高工效和监测能力。測量系统包括进行设备体表温度测量的测温仪，环境风カ风向传感器，温湿度传感器，日照強度传感器，负荷參数采集器等检测装置，以及计算机处理单元。监测系统根据多元线性回归原理，建立预测设备温升的多元线性回归方程经验模型，把根据经验对温升影响大的主要因素納入设备温升预测回归模型中，其中还对有非线性作用的因素预先进行处理，从而实现温升的准确预測。预测设备温升的多元线性回归方程经验模型中，有两类因素，一是对设备加热，造成升温的因素，另ー类是散热，造成降温的因素，热平衡状态下，监测点的温升有下列关系 设备温度-原温度=(吸收的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种户外电气设备温升的在线监测方法，其特征在于 将以下单元构成一套户外设备温升在线监测设备，包括进行设备体表温度测量的測温仪，环境风カ传感器，环境风向传感器，环境温度传感器，环境湿度传感器，日照強度传感器，负荷參数采集器检测装置，以及计算机处理单元； 通过上述户外设备温升在线监测设备采集户外电气设备体表温度的測量数据，气象參数及负荷參数，根据各參数测量的历史数据和预测设备温升的多元线性回归方程经验模型，进行多元线性回归分析，获得预测设备温升的多元线性回归方程的回归參数，户外设备温升在线监测设备根据测量结果计算测量温升和预测温升，再根据两者的差的大小及变化趋势，判断设备运行状态下的温升是否异常，自动报警和预警； 通过测温仪测量户外设备体表温度Tb，在被监测设备附近通过风カ风向传感器测量风速Vf和风向与被测设备表面内法线的夹角Af，通过温湿度传感器测量环境温度Th和环境相对湿度Rh，通过日照强度传感器测量日照強度Ps，再通过负荷參数采集器采集设备工作电压Vb和电流Ib。·2.根据权利要求I所述的ー种户外电气设备温升的在线监测方法，其特征在于所述的预测设备温升的多元线性回归方程经验模型为 At ニ P。+ P1 T1 + Ps T； + Ps + ^Rh + P5P + P6V12 + PTI| + ￡ ，该方程式为第一方程式， 其中 A T为测量温升,Al = Tb - I1 ,该方程式为第二方程式， P。+ Ti + Ps 丁: + P3V + ^R1 + P5P + P6V^ + PtIし该部分为预测温升， Tb为户外设备体表温度， Th为设备附近环境温度， Th4为设备附近环境温度的四次方， V为风速因子， V= (VF + V1X COS(Af)),该方程式为第三方程式, 第三方程式中，当Af>90°吋，入=0;当Af〈90°吋，入=1， Rh为环境相対湿度， P为前2小时内单位面积上得到的日照能量， P = J0 P,dt ,该方程式为第四方程式， 第四方程式中，Ps为日照強度， Vb2为设备工作电压的平方， Ib2为设备工作电流平方； V= Cvr + VfX COS(Af)),该方程式为第五方程式， 第五方程式中，A F为设备附近风速Vf和风向与被测设备表面内法线的夹角，当Af>90°时，X=O ;当 Af〈90° 时，X=I，e为回归误差，￠0, e 1，￠2, ￠3, ￠4, ￠5, ￠6和 ￠7 为回归參数； 监测设备温升的多元线性回归方式经验模型的回归參数PO，￠1, ￠2, @3，P 4，3 5， 和P...
【专利技术属性】
技术研发人员：张浩，仇明，胡宇，
申请(专利权)人：沈阳华岩电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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