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GIS电气设备的X射线图像网络诊断系统研究

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  摘 要:在使用GIS设备的过程中会不可避免地发生故障,如果发生故障就进行破拆检修,会造成严重的损失。利用X射线对GIS设备进行非接触式的无损检测是一种有效的外部诊断手段,可以确保GIS在不破拆的情况安全运行。本文提出一种X射线图的GIS设备网络诊断系统,通过网络实现GIS设备X射线图像分布式存储,诊断结果共享,供各专家会诊,从而提高GIS设备故障诊断的准确性,增强设备的可靠性。
  关键词:GIS设备;X射线图像网络诊断系统;缺陷;故障诊断
  中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1003-5168(2019)05-0016-04
  Abstract: In the process of using GIS equipment, faults will inevitably occur. If faults occur, dismantling and maintenance will cause serious losses. Non-contact non-destructive testing of GIS equipment by X-ray is an effective means of external diagnosis, which can ensure the safe operation of GIS without breaking down. In this paper, a network diagnosis system for GIS equipment based on X-ray maps was proposed. The distributed storage of X-ray images of GIS equipment was realized through the network, and the diagnostic results were shared for consultation by experts, so as to improve the accuracy of fault diagnosis for GIS equipment and enhance the reliability of the equipment.
  Keywords: GIS equipment;X-ray image network diagnosis system;defects;fault diagnosis
  1 GIS电气设备结构与缺陷分析
  1.1 GIS电气设备结构
  GIS电气设备的主要电气部件均装在填充有绝缘气体的密封金属容器内[1](见图1和图2)。GIS电气设备包括断路器、隔离开关、接地开关、母线、电流互感器、电压互感器、就地控制柜和电缆终端。GIS电气设备从功能可划分为内部传动系统、密封系统、接地系统、SF6绝缘系统、储能系统和电气控制系统。
  1.2 GIS电气设备的缺陷分析
  根据GIS设备的功能来讨论,产品缺陷可能出现在以下几个地方。
  1.2.1 密封系统。①焊接设备部位有砂眼,密封面的密封性不足,运行一段时间后,密封容器内气体压力下降;②连接管道或继电器底座老化、开裂导致设备密封气体向外泄漏;③设备渗漏气隔间会相互影响,如果其中一个气隔间绝缘降低存在渗漏,其余部分也会受到影响。
  1.2.2 SF6绝缘系统。①SF6绝缘系统绝缘性能下降,使气体微水超标,或气体纯度不合格;②部分厂家用有机物制造的吸湿剂容器,老化后产生杂质,从而影响运行;③继电器的二次接线终端受潮误发信,致使DC系统接地[2]。
  1.2.3 储能系统。①液压弹簧机构的管道、压力容器,或者气压弹簧机构存在泄露;②储能机构电机长期运行或被频繁打压,导致烧损。
  1.2.4 电气控制系统。电气控制系统缺陷主要体现在合闸线圈、分闸线圈、继电器损坏[3]。
  2 GIS电气设备的X射线图像网络诊断系统结构
  2.1 系统总体结构
  本系统由总局BS/CS混合服务器单元、地方电力局CS客户端单元、离线专家客户端单元三部分组成(见图3)。总局BS/CS混合服务器单元只有一个,位于电力局总部;地方电力局CS客户端单元分布在各地方电力局[4]。总局BS/CS混合服务器单元和地方电力局CS客户端单元在电力局内网内。GIS设备X射线图像及诊断参数分布式地存在总局和地方电力局的数据库中,通过参数趋势,对这些参数设置限制,然后根据指定的参数与其限度进行比较来做出维护决策[5];也可以通过导出模块导出,再通过邮箱、微信等传给外网专家,外网专家诊断后,再传回给地方电力局CS客户端单元。
  2.2 各单元结构
  2.2.1 地方电力局CS客户端单元。地方电力局CS客户端单元由地方局CS客户端主控模块、客户端远程X射线图像接收发送模块、客户端参数文本接收发送模块等组成(见图4)。
  地方电力局CS客户端单元的操作流程如下。用户通过登录模块进入系统,在X射线图像输入模块打开GIS设备X射线图像,遠程X射线图像接收发送模块把图像发送给总局BS/CS混合服务器单元,再由总局存储并分发给其他各地的地方电力局CS客户端单元存储;用户使用图像处理及本地诊断模块对图像进行操作,图像操作参数产生模块记录用户的操作,诊断文本产生模块产生诊断文本,一方面通过数据库输入模块把操作参数和诊断文本存入本地数据库,另一方面通过参数文本接收发送模块发送给总局BS/CS混合服务器单元存储在数据库中。专家系统能够持续监控系统状况并做出专家决策。由于专家系统是以实际人类专家为模型的,如果事先设定的本地诊断模块的逻辑存在缺陷,专家系统的本地数据库可能存在固有的缺陷。但是,通过选择多位专家来验证规则和逻辑,则可以避免缺陷并及时更新诊断逻辑[6]。   地方局CS客户端主控模块用于地方电力局CS客户端单元各模块之间的操作流程。客户端登录模块执行用户认证操作时,输入用户名和密码,并进入系统,也可以注册并更改密码。X射线图像输入模块实现把X射线设备拍摄的图像输入系统中。客户端远程X射线图像接收发送模块实现把X射线大图像传送给总局BS/CS混合服务器单元,同时也接收总局BS/CS混合服务器单元传来的其他电力局的X射线大图像。客户端图像处理及本地诊断模块可以对输入的图像进行变换处理,并诊断X射线图像是否正常。客户端图像操作参数产生模块提取用户的对比度、亮度、锐度、灰阶提升等操作参数,只需要这些参数就可以通过原始的X射线图像恢复用户诊断场景时的图像,不用每次存储操作后的图像。各电力局都存有X射线图像的复本,所以,只需要传输操作参数,就可以恢复用户诊断场景时的图像,不需要把诊断场景时的图像在网络中传输。客户端诊断文本产生模块提供诊断表格,供用户填写,系统记录用户填入的字段内容,连同操作参数一起通过客户端参数文本接收发送模块发送给总局BS/CS混合服务器单元。客户端数据库输入输出模块负责把操作参数、诊断文本、X射线图像等存入本地数据库中,也可以从本地数据库中提取操作参数、诊断文本和X射线图像。如果遇到疑难症状,或者需要交流讨论,可进入实时在线专家会诊模块进行在线诊断,不同专家可以对同一幅X射线图像进行会诊。各用户使用该模块产生的操作图像参数和诊断聊天的文本可以通过客户端参数文本接收发送模块发送给总局BS/CS混合服务器单元,再由总局BS/CS混合服务器单元分发到各电力局客户端实时在线专家会诊模块中。而通过客户端导入导出模块,可以把X射线图像连同诊断文本、操作参数导出,通过邮箱、微信等方式发送给网外离线专家客户端单元,由离线专家进行诊断,并将诊断结果导入地方电力局CS客户端单元。
  2.2.2 总局BS/CS混合服务器单元结构。总局BS/CS混合服务器单元由总局BS/CS混合服务器主控模块、服务器远程X射线图像接收发送模块等组成(见图5)。
  总局BS/CS混合服务器单元的数据流程如下。服务器登录模块在各电力局登录后,BS查询模块中可查询各电力局上传图像的信息、可对有诊断结果信息在BS报表生成模块中生成报表,在BS打印模块中打印;CS数据侦听模块不断侦听图像接收发送模块和服务器参数文本接收发送模块,也可通过服务器远程X射线图像接收发送模块、服务器参数文本接收发送模块转发到各地方电力局CS端客户端单元。机器自动识别模块将识别结果送给主控模块。
  客户端输入输出模块实现把操作参数、诊断文本及图像导出,送给外网离线专家客户端单元。总局BS/CS混合服务器主控模块用于各模块之间操作流程的控制。服务器登录模块输入用户名和密码进入系统,也可以注册和修改密码。BS查询模块主要查询各电力局的GIS设备信息;BS报表生成模块按一定格式输出检测报告;BS打印模块可以在线打印报表及各种查询结果。服务器远程X射线图像接收发送模块和服务器参数文本接收发送模块分别与地方电力局CS客户端单元中的客户端远程X射线图像接收发送模块和客户端参数文本接收发送模块相连,进行地方电力局CS客户端单元和总局BS/CS混合服务器单元间X射线图像和参数文本相互传输。与此同时,搭建起机器自动识别模块深度学习框架,凭借图片诊断数据作为机器深度学习训练数据,以提高机器自动识别准确率。
  2.2.3 离线专家客户端单元结构。离线专家客户端单元由离线客户端导入导出模块、离线客户端主控模块等模块组成(见图6)。
  3 GIS电气设备的X射线图像网络诊断系统的优点
  ①把X射线图像由本地诊断做成网络诊断,各电力局都能快速查看其他局的诊断结果,也能快速会诊,有利于大家进行交流,共同提高诊断水平。
  ②GIS设备X射线图像采用分布式存储,各电力局都存有其他电力局的复本,有利于保证存储安全。
  ③服务器采用机器自动识别模块,利用深度学习框架把每次的诊断结果都作为深度学习训练数据,进一步提高了机器自动识别水平,加快了问题处理速度。
  4 GIS电气设备的X射线图像网络诊断系统的发展趋势
  GIS设备X射线图像往往比较大且有时不够清晰,X射线图像网络诊断系统中的专家系统需要判断X射线图像是否进行图像增强变换,以便提高显示故障的效率;现有GIS设备X射线图像大多在本地实时检测,在本地电力局不能准确判断时,通过网络实现GIS设备X射线图像分布式存储,诊断结果共享,专家共同会诊,必将提高故障判断的准确性,增加设备的可靠性。
  参考文献:
  [1]陈林东.GIS设备缺陷分析及检测技术研究[D].广东:华南理工大学,2012.
  [2]王妍玮.工业X射线图像处理技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2013.
  [3]李普明,朱林,黄伟.广东电网GIS设备应用现状与缺陷应对策略[J].機电工程技术,2012(3):6-9.
  [4]陈敏,陈隽,刘常颖,等.GIS超声波、超高频局部放电检测方法适用性研究与现场应用[J].高压电器,2015(8):186-191.
  [5]Jardine A K S. Optimizing condition based maintenance decisions[C]// Reliability & Maintainability Symposium. 2002.
  [6]刘有为,李光范,高克利,等.制订《电气设备状态维修导则》的原则框架[J].电网技术,2003(6):64-67.
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