变压器滤油泄漏实时监控报警装置的设计与应用.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.3(下)-143-生 产 与 安 全 技 术变压器是电力系统中的重要设备,其可以保障电力系统安全、稳定地运行,保证供电质量1。变压器滤油器的泄漏问题是导致变压器故障的重要原因之一,因此实时监控变压器滤油泄漏情况,对于保障变压器安全、稳定地运行具有重要意义。1 变压器滤油泄漏实时监控报警装置硬件设计1.1 管道流量监控管道流量监控是该装置的重要组成部分,通过监测管道的流量情况,可以实时了解变压器滤油泄漏情况并及时进行报警2。为了监控管道流量,本设计采用变频器的开环恒压频比(VVVF)方式变频开环恒压频比调速,该方式结构简单,可以对电机进行无极调速,并有一定的节能效
2、果。通过 PLC 完成复杂计算,变频器执行输出,流量控制结构如图 1 所示。选择齿轮油泵,型号为 YCB10-0.6,出口压力为0.6MPa,出口流量为 15m3/h;电机型号为 Y132S-4,电机功率为 5.5kW。通过采用上述管道流量监控方案,可以对变压器滤油泄漏情况进行实时监控和报警,保证变压器正常运行。同时,该方案结构简单、节能效果明显,具有一定的实用价值。1.2 实时监控报警装置总体设计如图 2 所示,主站通过 Profibus 与从站分布式 I/O 控制器进行通信,对各关键点的数据进行采集和控制3。这种通信方式具有高效、稳定的特点,能够实时获取变压器滤油泄漏等关键数据,并将其传输
3、到上位机监控界面进行处理。上位机监控界面采用直观的图形界面,能够清晰地显示变压器滤油泄漏的情况。操作人员可以通过监控界面直观地了解变压器滤油泄漏的程度和位置。当监测到异常情况时,上位机能够及时发出报警信号,提醒操作人员采取相应的措施。这种实时监测和报警系统能够保障变压器安全运行,及时处理潜在的故障风险,提高变压器的可靠性和稳定性。该系统使用西门子的 PLC 控制器和 Profibus 分布式 I/O 控制系统,具有稳定性高、可靠性强的特点,能够满足实时监控和报警的要求。1.3 瞬时流量监测涡轮流量计的脉冲输出信号被送入 FM350-2 高速计数器模块,通过程序计算可以得到瞬时流量的数值4。FM
4、350-2模块具有高精度和多通道的特点,能够满足对流量的精确计量要求。同时,该模块还具有多种计数方法和工作方式,可以根据实际需求进行调整和配置,提高了系统的灵活性和可扩展性。瞬时流量计算过程如公式(1)所示。时间窗口3600=fF (1)式中:F 为瞬时流量;f 为脉冲频率;为仪表系数;时间窗口选择 1s。为了实现交替发送作业号来读取测量值的功能,可以在程序中安排一个时钟存储器位 M100.0。通过对该位变压器滤油泄漏实时监控报警装置的设计与应用黄映炎石姣罗未希潘洪磊陈婷(贵州送变电有限责任公司,贵州 贵阳 550000)摘 要:本文提出一种基于 PLC 和单神经元 PID 算法的变压器滤油泄
5、漏实时监控报警装置,旨在解决变压器滤油泄漏缺乏监控的问题。该装置通过采集变压器滤油器的压差、温度以及液位等参数,并利用 PLC 进行数据处理和控制,对变压器滤油泄漏情况进行实时监控。同时,采用单神经元 PID 算法对监测数据进行分析,对变压器滤油泄漏情况进行报警。试验结果表明,该装置具有可靠性高、实时性强和准确性高等优点,能够有效地监测变压器滤油泄漏情况,使变压器安全、稳定地运行。关键词:变压器;滤油泄漏;实时监控报警中图分类号:TM63文献标志码:A图 1 流量控制结构图PLC三相 异步 电机设定流量运算值数字量027648控制电压010V可调频率050Hz可调转速0144r/min可调流量
6、015m3/h偏差瞬时流量实际流量FM350-2 高速脉冲单神经元PID算法功能块FC106模拟量输出模块变频器齿轮泵高速计数器涡轮流量计中国新技术新产品2024 NO.3(下)-144-生 产 与 安 全 技 术进行周期性的置位和复位操作,可以使作业号在读取过程中交替为 100 和 101,从而读取不同通道测量值。2 单神经元计算2.1 单神经元学习规则单神经元学习规则是指神经元在接收输入信号后,通过调整连接权重来学习和适应输入模式的过程。在单神经元学习规则中,最常用的是希伯来规则和 Delta 规则5。希伯来规则(Hebbian Rule):由 Donald Hebb 提出,它描述了神经元
7、之间连接权重的调整方式。希伯来规则认为,当一个神经元的输入与输出同时活跃时,它们之间的连接权重应该增强。如果输入信号与输出信号同时为正值或同时为负值,则连接权重增加;如果一个为正一个为负,则连接权重减少。希伯来规则可以用公式(2)表示。w=xy (2)式中:w 为连接权重的变化量;为学习率;x 为输入信号;y 为输出信号。Delta 规则(Delta Rule):由 Widrow 和 Hoff 提出,在感知机学习和人工神经网络中广泛应用。Delta 规则通过最小化输出与期望输出之间的误差来调整连接权重,其通过计算误差的梯度来更新权重,使误差变小。Delta 规则可以用公式(3)表示。w=x(d
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