研究与开发
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基于暂态录波与多元状态估计的阀冷系统故障预警及识别
江楠1 , 董熙1 , 高原2 , 谈云恺2 , 蒋伟1
1.南京南瑞继保电气有限公司,南京 210000; 2.常州博瑞电力自动化设备有限公司,江苏 常州 213000
Fault warning and identification of valve cooling system based on transient recording and multivariate state estimation
JIANG Nan1 , DONG Xi1 , GAO Yuan2 , TAN Yunkai2 , JIANG Wei1
1. NR Electric Co., Ltd, Nanjing 210000; 2. NR Electric Power Electronics Co., Ltd, Changzhou, Jiangsu 213000
摘要 阀冷系统是直流输电工程的重要设备之一,提高其故障预警及识别水平具有重要实用价值。利用主泵周期切换触发的双频暂态录波数据,提取系统在切泵扰动下的特征量,从而提高运算效率;提出基于聚类算法和切换工况相结合的动态过程记忆矩阵构建方法,根据多元状态估计得出估计向量,计算估计向量与观测向量的余弦相似度,采用3σ 离群检测值作为预警阈值,然后根据预警观测向量与切换工况的耦合程度,以及3种故障类型对误差的贡献率实现故障识别。最后,通过案例分析验证了所提方法的有效性。
关键词 :
阀冷系统 ,
双频暂态录波 ,
多元状态估计 ,
聚类算法 ,
过程记忆矩阵 ,
余弦相似度
Abstract :Valve cooling system is one of the important equipment in DC transmission engineering, and improving the level of its fault warning and identification has important practical value. The dual frequency transient recording data triggered by the main pump cycle switching is used to extract the system’s characteristic quantities under pump switching disturbance, thereby improving operational efficiency. A dynamic process memory matrix construction method based on a combination of clustering algorithm and switching conditions is proposed. An estimation vector based on multivariate state estimation is obtained. The cosine similarity between the estimation vector and the ob-servation vector are calculated. 3σ outlier detection is used as the warning threshold, and then fault identification is achieved based on the coupling degree between the warning observation vector and the switching condition, as well as the contribution of the three fault types to the error. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified through case analysis.
Key words :
valve cooling system
dual frequency transient recording
multivariate state estimation
clustering algorithm
process memory matrix
cosine similarity
收稿日期: 2023-11-03
基金资助: 国家电网公司总部科技项目(5500-202249130A-1-1-ZN)
作者简介 : 江楠(1989—),男,湖北京山人,硕士,从事高压直流输电换流阀冷却系统研发工作。
引用本文:
江楠, 董熙, 高原, 谈云恺, 蒋伟. 基于暂态录波与多元状态估计的阀冷系统故障预警及识别[J]. 电气技术, 2024, 25(2): 45-51.
JIANG Nan, DONG Xi, GAO Yuan, TAN Yunkai, JIANG Wei. Fault warning and identification of valve cooling system based on transient recording and multivariate state estimation. Electrical Engineering, 2024, 25(2): 45-51.
链接本文:
http://dqjs.cesmedia.cn/CN/Y2024/V25/I2/45
[1] 刘泽洪, 郭贤珊, 乐波, 等. ±1100kV/12000MW特高压直流输电工程成套设计研究[J]. 电网技术, 2018, 42(4): 1023-1031. [2] 张国华, 马根坡. 电压故障下的阀冷系统主泵切换逻辑分析[J]. 电网技术, 2021, 45(1): 189-197. [3] 阮卫华, 王大伟, 张民幸. ±800kV哈密换流站阀外冷技术方案的比较与选择[J]. 电网技术, 2013, 37(7): 1820-1826. [4] 江楠, 董熙, 邱树明, 等. 换流阀冷却控制系统的时滞稳定性分析[J]. 自动化与仪表, 2023, 38(4): 38-42, 58. [5] 杨柏森, 任海莹, 孔德卿, 等. ±500kV柔性直流换流阀冷却系统方案设计[J]. 电气应用, 2021, 40(1): 83-90. [6] 贺婷婷, 高兵, 杨帆, 等. 电-流-传质场作用下的换流阀冷却系统均压电极垢层动态沉积特性研究[J].电工技术学报, 2019, 34(14): 2863-2873. [7] 李通, 刘鹏龙, 李宁瑞, 等. 垢层动态膜阻对换流阀冷却系统内均压电极动态沉积特性影响机理研究[J]. 电工技术学报, 2023, 38(7): 1695-1704. [8] 张辉亮, 刘金革. 冷水机组在电力电子水冷却系统中的应用研究[J]. 电气技术, 2021, 22(1): 71-74. [9] 张蔓, 杜松轩, 江一. 南方电网直流输电受端站点可靠性指标影响因素分析[J]. 高电压技术, 2017, 43(增刊2): 230-234. [10] 张蔓, 张鹏, 郑望其, 等. 南方电网公司直流输电系统可靠性分析[J]. 南方电网技术, 2014, 8(2): 15-18. [11] 李智勇, 张国华, 张国威, 等. 2009年国家电网公司直流输电系统可靠性分析[J]. 电网技术, 2010, 34(11): 77-80. [12] 赵伟杰, 罗薇, 陈文, 等. 换流阀冷却系统模块超差等异常报警信号故障处理及原因分析[J]. 电气技术, 2021, 22(3): 69-73. [13] 唐文虎, 牛哲文, 赵柏宁, 等. 数据驱动的人工智能技术在电力设备状态分析中的研究与应用[J]. 高电压技术, 2020, 46(9): 2985-2999. [14] 臧国强, 刘晓莉, 徐颖菲, 等. 深度学习在电力设备缺陷识别中的应用进展[J]. 电气技术, 2022, 23(6): 1-7. [15] 林骏捷, 林佳壕, 郭谋发. 基于多暂态特征量聚类的配电网接地故障区段定位方法[J]. 电气技术, 2023, 24(5): 16-22. [16] 王步华, 朱劭璇, 熊浩清, 等. 基于长短期记忆神经网络的检修态电网暂态稳定评估方法[J]. 电气技术, 2023, 24(1): 29-35, 43. [17] 杨杰, 李红梅, 赵春田, 等. 基于相似波形的漏磁检测缺陷信号小波分解及提取方法[J]. 电气技术, 2022, 23(6): 8-16. [18] 涂彦昭, 高伟, 杨耿杰. 一种基于卷积神经网络和长短期记忆网络的光伏系统故障辨识方法[J]. 电气技术, 2022, 23(2): 48-54. [19] 陈世群, 高伟, 陈孝琪, 等. 一种基于极限学习机和皮尔逊相关系数的光伏阵列故障快速诊断方法[J]. 电气技术, 2021, 22(10): 57-64. [20] 刘涛, 刘吉臻, 吕游, 等. 基于多元状态估计和偏离度的电厂风机故障预警[J]. 动力工程学报, 2016, 36(6): 454-460. [21] 余兴刚, 宾谊沅, 陈文, 等. 基于改进MSET的一次风机故障预警及诊断方法[J]. 机电工程, 2023, 40(4): 535-541. [22] 孙建平, 赵立慧, 孙博扬, 等. 基于数据驱动与多变量状态估计的汽动引风机故障预警[J]. 热力发电, 2020, 49(1): 78-84. [23] 张军军. 基于余弦相似性的在线监测系统智能预警方法[J]. 电气技术, 2023, 24(9): 65-70. [24] 张凤丽, 潘辉, 王金江. 基于多元状态估计的热交换器多参数关联预警方法[J]. 化工学报, 2022, 73(2): 814-826.
[1]
裴超, 王大磊, 杨占刚, 黄宇翔, 张杰恺. 考虑时空分布的配电网站房巡检策略 [J]. 电气技术, 2023, 24(1): 86-90.
[2]
杨家豪, 王乾羽, 范子钰. 低压台区三相不平衡治理的换相优化方法 [J]. 电气技术, 2022, 23(2): 26-30.
[3]
罗朋, 吴健威, 于跃, 杨燕霞. 基于k均值聚类算法的无均衡自适应锂电储能研究 [J]. 电气技术, 2020, 21(5): 33-40.
[4]
陈昆明, 马成斌. 基于DIgSILENT的风电场等值建模研究 [J]. 电气技术, 2020, 21(4): 15-19.
[5]
宋健, 李梦佳, 刘囡, 荆培波, 郭雅欣. 基于聚类算法的电动汽车充放电分时电价优化 [J]. 电气技术, 2018, 19(8): 168-173.
[6]
张勤, 张健美, 马强, 王先洪. 求解多目标最优潮流的改进粒子群优化算法 [J]. 电气技术, 2017, 18(10): 57-60.