电气设备热故障智能诊断预警技术研究

李建业

（山东浩信工程项目管理有限公司，山东 潍坊 261061）

1 功能需求与总体设计

热故障智能诊断系统的核心是对目标设备的温度进行实时监控，并根据具体的算法提供预警判断，当检测的外部数据超过系统参数阙值时，就向维修人员预警[1]。

1.1 功能需求

电气设备在运行过程中会产生系统余热，如果散热系统设置不合理或环境温度较高，就会出现热故障。采用自动检测系统对系统温度及环境温度进行实时监控，可以实现对热故障进行智能诊断和预警的功能[2]。针对具体的系统功能需求，其主要包括以下4 个方面：1） 需要通过传感器（热辐射传感器）对电气设备不同节点的温度进行实时检测。2） 通过温度传感器对环境温度以及临近连接设备温度进行实时检测。3） 需要以传感器数据为基准，提供有效的数据计算模块，从而确定热故障阈值，并对电气设备热故障的可能性进行预判和评估。4） 需要提供可交互、信息传输功能，前者是提供可视化的温度现状及实时变化情况，以供现场或者后台相关工作人员调取，后者需要将相关信息数据传输至后台，以满足其他功能模块对数据的调取需求，同时对数据进行存储，以供后续对特定点位、特定时间的温度数据进行查询和回顾。

1.2 总体设计

为了实现上述功能，对智能化监控系统进行开发，总体包括3 个基本单元：1） 温度采集装置。主要利用红外检测及温敏电阻分别对环境温度、母线温度以及触头温度进行检测。环境温度代表室内常温水平，母线温度代表系统散热温度，触头温度可以决定系统柜热传导的温度梯度。2） 构建主控单元。主控单元包括2 个方面，一方面是根据传感器输入的各项温度参数，通过内置诊断预警算法模型对其散热结果进行求解，并提供具有预测功能的算法软件系统对获取到的温度数值关系进行计算，在与阈值进行比较的过程中记录相关数据。另一方面，在主控单元中的单片机内内置温度阈值参数，将前段计算求得的温度常量以及散热趋势走向代入其中，在与阈值进行比对的基础上对是否发出警报进行判断，并执行下一步命令。3） 无线通信模块。无线通信模块主要具备2 个功能，其一是与显示器通信，相关数据信息要通过蓝牙通信模块与现场工作人员的手机客户端配对才能显示；其二是利用远程无线通信技术与PC 端的服务器产生数据联通，以滚动存储的方式将实时的温度数据记录在服务器数据库，以供后续查询（如图1 所示）。

2 预警系统

实际的技术应用和技术开发过程主要分为硬件设计、软件设计2 个部分，硬件设计又可以按照具体的硬件功能分为监测模块和功能模块，具体的技术应用方式如下。

2.1 监测模块硬件设计

从具体的功能角度出发，在采用各类传感器收集相关数据的过程中，其核心包括以下2 个方面：1） 收集温度数据。该部分有成熟的基于单片机的传感器可供选择，例如室温电阻温度传感器等[3]。2） 收集电气设备的运行数据。根据预警算法的需求可知（第3 节），电气设备运行中的外部温度对其总电阻的影响相对较小，可以忽略不计，电压与电流之间符合欧姆定律的基本规范，因此对其监控仅需要在电流和电压中选取其中1 个指标就可以达到预期的效果。从工程实现的角度来看，对电气设备电流的外部监控相对简单。由于该模式不需要对母线进行跨接，不会对母线的实际载荷造成影响，因此是一种较理想的母线电流监控方式。因此，由图2 可知，采用电流互感的方式对电气设备电流进行监控，电流输入通道为VIP 和VIN，数据经过电容机械滤波后进入电流互感计量芯片（采用ATT7053A单片机），该单片机可以直接输出电气设备总电流的数值。

图2 电气设备电流互感传感器电路设计示意图

在设备的实践应用中，利用配电柜跨将IA 和IAN 端接入配电系统的正母线和负母线，以获取感应电流，在VIP和VIN 端口处接入感应支路电流检测装置，以获得相应的数值。该系统可以根据工程的实际应用情况选择移动式或者固定式的安装模式，应用灵活度较高。

除了对电气设备的监控外，对温度的监控也是预警系统进行功能实现的核心内容，对环境温度的辐射值进行监控，既包括了环境对电气设备的辐射输入，也包括电气设备热辐射散热的检测[4]。其中，电气设备的散热检测为关键内容。从功能需求上来看，其需要利用红外线传感器对电气设备（母线温度）、辐射温度（触头梯度）进行监控；采用温敏电阻对环境温度进行监控，并将获得的实时数据纳入后续的预警算法模型中。对环境温度的测定相对简单，只需要将温度传感器纳入单片机构建的数据处理单元就可以实现。由于母线带有高压，直接的接触式温度测量设备无法保障测量安全，也容易引发短路或者跳电的运行事故。因此，该文采用非接触的红外传感器。该模式不仅可以通过远程红外线摄像头的方式获取温度图像，而且还可以在图像分析的基础上给定不同区域的温度，并对最大温度点位进行标记、求解。在具体操作中，采用MLX90614单片机，该系统的测试温度为-40 ℃~125 ℃，能够有效满足温度的监控区间。同时，在视角范围内通过设定距离的方式可以将测温精准控制在1 ℃以内，满足该文的测试需求。其具体线路设置如图3 所示。

图3 非接触式红外传感器电路示意图

该文采取非接触的方法实现该硬件的设计模式，覆盖范围相对较大，能够通过图像处理对监控范围内的不同节点的距离及角度进行自动修订，对特定敏感部位的具体温度给出恒定、准确的温度参数。

2.2 功能模块硬件设计

系统的功能模块主要包括显示、通信2 个部分。在显示部分中，系统以云后台的方式对获取的数据进行显示，其中包括了各项数据的实时显示以及计算结果和阈值的显示。该部分系统采用Web 技术进行独立开发，设备端不直接显示相关数据，数据的显示界面需要通过后台服务器的转换来实现。具体的设计方案包括以下3 个步骤：1） 前端设备在获取数据并进行计算后将其传输到后台服务器。2） 后台服务器通过调用数据库模式指令对数据进行可视化展示。3） 管理人员在调用数据的过程中通过Web模块在PC 端或者手机端中阅读相关的数据信息。在通信模块中，主要包括短程通信、长距离通信等2 种方式，二者均采用无线通信的方式。其中，短程通信支持手持设备利用蓝牙作为信息传输路径，只能够对实时数据以及存储于本地的数据（上一周期的检测数据）进行调取、查看。长距离通信主要是现场端设备定时与服务器进行通信并上传数据，工作人员可以在后台服务器查看设备产生的全部数据，为现场施工等操作提供支持。此外，当系统产生警报信号时，可以通过长距离通信的方式通知服务端。

2.3 软件设计

该系统采用（7×24）h 全生命周期待命的方式对电气设备的热故障进行检测，并提供实时的警报预警信息。从这一角度来看，系统软件设计主要需要完成流程和时间分布2 个任务。其中，流程设计是软件设计的重点。从具体功能的角度出发，系统软件包括以下流程。

在设备安装好并开机后，进行系统初始化操作（初始化在每次开机后仅进行1 次），初始化主要对传感器数据进行清零并设置警报阈值，同时对系统各模块的运行效果进行检测，如果出现模块脱线或无法正常调用的情况，由中心处理器发布警报，现场人员对相应的模块进行更换。在完成初始化后，系统进入开启测量模式，对电气设备电流的监控为实时数据，系统刷新频率为1 s/次；对温度数据的监控测试为频次监控，环境温度为10 min/次，红外线测温监控为30 min/次。系统获取对应数据后便进入数据分析环节，当计算出的数据在阈值区间内时，系统不进行报警处理，当超过阈值时，系统自动读取电气设备的电压信息并对其电流信息进行校正，再通过传输系统将异常数据传输至中心处理器进行储存，以供查询。同时，对数据的有效性进行检验（利用预警算法），当符合预警条件时，就可以向近端以及中心服务器发出警报；如果数据没有异常，就进行下一个周期的测试准备。值得注意的是，系统在系统检测、数据校正以及获取数据低于预警值的过程中均提供了报警端口，并在后台呈现出不同类型的警报模式，以供维养工作人员对数据进行区分、排查。

3 热故障诊断预警算法研究

通过上述软硬件的设计，只能对实时温度进行监控。当且仅当监测到温度超过系统阙值后进行报警，无法对设备的温度变化情况进行预判，而此时已经产生了不可逆的后果或为维修人员预留的时间窗口较小。因此，需要从负荷、环境温度的双重维度上构建有效的热故障诊断预警算法，从而达到提高系统智能化水平的目的。

从原因的角度来分析，系统产生热故障主要有2 个来源：1） 自身产生的电热。2） 从环境接收到的热能。环境热能的来源相对复杂，包括辐射、传导。因此，电气设备的热平衡如公式（1）所示。

式中：Pj为系统自产电热功率；Pa为辐射吸热功率；Ph、Pr以及Pc分别为对流、辐射以及传导方式下的散热功率。

当电气设备散热量大于或等于发热量时，系统获得的热能不会对温度产生显著影响。而当这一数值超过散热能力时，剩余热量会在电气设备中累加，从而逐渐加剧电气设备的问题，最终造成热故障。当然，这一过程均是在一个相对动态的环境下进行的。例如随着问题加剧，电气设备的辐射散热效率会显著提高，这就需要将其产热因素纳入算法模型中，以进行相互变量考察。

在常见的电气设备中，其装配方式多采用密闭环境或者独立空间的方式，罕见有直接暴露在太阳照射下的。因此，以太阳辐射为主要热源的辐射吸收热功率在热故障预警算法中可以忽略，热传导的效能仅与设备产生的电热以及3 种路径下的散热系数有统计学意义。产热公式如公式（2）所示。

式中：Kf为损耗系数；I、R分别为电气设备的总电流、总电阻；Pj为系统自产电热功率。

上文分析了散热中的3 种主要方式，可以根据牛顿对流散热理论求解对流散热，与设备的表面积、设备温度、环境温度以及散热介质有统计学意义；可以根据斯蒂芬-玻尔兹曼的热辐射理论求解辐射散热，与辐射面积、辐射系数有统计学意义；可以根据傅里叶传热理论求解传导散热，与传导面积、温度梯度相有统计学意义。将上述不同散热方式的求解公式代入公式（2），就可以得到系统电流与散热环境之间的关系，如公式（3）所示。

式中：T0为环境温度；T为设备温度；α、λ、δ以及ε分别为对流换热系数、导热系数、玻尔兹曼常数和以及发射率。

在电气设备运行中系统的产热功率仅与电流及电阻有统计学意义。而系统负载则与电流及电压成正比。虽然电阻在一般情况下会随着温度的升高而变大，但是变化比例与本底值相比可以忽略不计，同时电气设备的电压可以看作恒定状态。因此，公式（3）描述电流与散热环境的表达式可以等效为系统负载与散人环境之间的相关关系。由此可以建立对应模型，当系统负载大于环境散热效率时，系统总体温度呈上升的趋势，反之则呈下降的趋势。再结合对设备温度的实时监控，该智能化热故障检测系统不仅能够提前发出预警，而且还可以对预警时间进行有效判断，提高了预警能力，为事故的处置、维养提供了充足的时间。

4 结语

电气设备在运行过程中会产生一定的消耗余热，如果设备散热效果不理想，就会出现热故障。热故障的影响因素较多，很难在日常维养中完全剔除且具有一定的偶发性。因此，该文采用温度检测及预警算法对电气设备热故障智能检测系统进行开发。首先，对系统的相关功能进行梳理，并以此为依据进行总体设计。其次，对温度检测模块、功能模块以及所属的软件流程系统进行实际设计、开发。最后，从不同散热效率的相互关系角度提出并规范了警报算法模型。