酸化亜鉛避雷器の高度オンライン監視システム：主要技術と故障診断

1 オンライン監視システムのアーキテクチャ

酸化亜鉛避雷器のオンライン監視システムは、駅制御層、ベイ層、プロセス層の3層で構成されています。

• 駅制御層：モニタリングセンター、グローバルポジショニングシステム（GPS）クロック、B - コードクロックソースを含みます。

• ベイ層：オンライン監視インテリジェント電子デバイス（IEDs）で構成されています。

• プロセス層：電圧変換器（PTs）および電流変換器（CTs）のための監視端末が特徴であり、図1に示されています。

このシステムでは、各デバイスには異なる機能があります：

• モニタリングセンター：酸化亜鉛避雷器の状態データを分類し集約し、各ユニットの動作状況を分析します。オペレーターはシステムバックエンドを通じてリアルタイムの避雷器性能にアクセスできます。情報はレポート、統計チャート、曲線を通じて表示され、ユーザーフレンドリーなインタラクションを確保します。障害が発生した場合、システムは即時の警報をトリガーして迅速なトラブルシューティングを促し、避雷器の動作を保護します。

• オンライン監視IEDs：監視端末（センタに直接接続できない）とモニタリングセンターとの間の通信仲介者として機能します。データを解析し伝送し、シームレスな情報フローを可能にします。

• 監視端末：環境パラメータ（温度、湿度）、抵抗性リーク電流、避雷器汚染レベルを追跡するフロントエンドデータコレクターとして機能します。また、高精度で落雷回数を記録します。収集されたデータはベイ層を通じてモニタリングセンターに送られ、マネージャーがデータに基づいた意思決定を行うことを可能にします。

2 酸化亜鉛避雷器のオンライン監視技術の要点
2.1 オンライン監視システムの時間同期

酸化亜鉛避雷器に対する基本的な抵抗性電流法と高調波解析の研究から、サンプリング操作の同期が監視結果に大きく影響することが明らかになりました。非常に小さなリーク電流値を監視していますが、わずかな誤差でも大きな偏差を引き起こす可能性があります。そのため、オンライン監視システムでは高いサンプリング同期が必要であり、技術者がシステム時間を調整する必要があります。利用可能な方法は以下の通りです：

• GPSベースの同期：2ns以内の同期を達成し、時間誤差を最小限に抑えます；

• IRIG-Bコードクロック同期：強い干渉耐性があり、安定した信号伝送と高精度の信号受信を確保します。ただし、過度の精度はコストを増加させます。技術者はシステムの最小分解能要件に基づいて精度（1μs、1ms、10ms、1s）を選択する必要があります。

IRIG-Bコードクロック同期はコスト効率が高いです。GPSよりも精度は低いですが、システムの要件を満たします。したがって、技術者はサンプリングの一貫性を確保するためにIRIG-Bを使用することができます。

2.2 オンライン監視信号のノイズ低減

酸化亜鉛避雷器のデータ収集は、多くの干渉に直面しています。非常に小さなリーク電流であるため、処理されていないノイズは監視偏差を引き起こし、実際のデバイス状態を正確に反映しません。技術者は適切なノイズ除去アルゴリズムを選択する必要があります。ウェーブレットノイズ除去は広く使用されています：信号を分解し、有効な内容を保持し、無用な係数を0に設定し、繰り返し分解後に使用可能な情報を抽出します。

2.3 オンライン監視における故障診断
2.3.1 故障診断の意義

電力設備が拡大するにつれて、電力システムの安全性は重要になっています。故障は電力供給を中断し、人員の安全を危険にさらします。そのため、酸化亜鉛避雷器のオンライン監視と故障診断は不可欠です。システムは絶縁状態を監視し、リスクを予測し、メンテナンスをサポートします。しかし、オンラインデータは膨大で複雑かつ冗長であり、監視の正確さを妨げることがあります。

診断の正確性を確保するため、技術者はデータを前処理します：冗長性を取り除き、誤差を修正し、信頼できる入力を提供します。さらに、酸化亜鉛避雷器の抵抗性電流は天候、温度、磁場、信号干渉によって影響を受け、診断の難易度が増します。効果的なデータ処理により診断が可能になります。

2.3.2 マルチセンサー情報融合アルゴリズム

情報融合アルゴリズムは、オンライン監視データ処理の基礎であり、多レベルの情報を統合して包括的な分析を行います。マルチセンサーフュージョンアルゴリズムは複数のセンサからのデータを使用し、計算により高調波干渉を避け、リアルタイムの避雷器状態を正確に反映します。一般的なアルゴリズムには以下があります：

• 組み込み制約法：センサが収集したパラメータ（元の位相と本質的な位相）を制約し、一意の解を確保します。システムはセンサを通じてリアルタイムの避雷器データを取得し、デバイス特性に基づいて重要な情報を抽出します；

• 証拠結合法：運転データを抽出し、避雷器の状態に基づいて計算し、故障判定の基盤を提供します；

• 人工ニューラルネットワーク（ANN）法：機械学習を使用して診断を行います。まず、センサに合わせたトポロジーを設計し、次にネットワークと環境の相互作用を通じてデータパターンをマッピングし、最後にモデルを訓練して自動的に故障を検出します。

2.3.3 グレー関連分析法

グレー関連分析法は、酸化亜鉛避雷器の一般的な故障診断アプローチであり、複数の故障影響因子を統計的に分析することに焦点を当てています。異なる因子が避雷器の故障に与える影響を定量的に評価するためにフィッティング曲線を描画します。実践的には、曲線形状の変化を比較します：曲線のフィッティング度が高いほど、リアルタイムの故障因子と避雷器の実際の故障状態との間の相関が強くなります。

診断では、通常、避雷器の誘電損失角が参照系列X₁として設定され、温度、湿度、リーク電流などのパラメータが比較系列X_iとして設定されます。グレー関連分析モデルを使用して各因子と誘電損失角との相関を計算することで、主要な故障原因を正確に特定し、診断決定のためのデータサポートを提供します。

得られたデータは正規化され、各データ間の相関係数ζ_j(k)と相関度γ_jが計算されます。

2.4 オンライン監視専門ソフトウェア

酸化亜鉛避雷器のオンライン監視専門ソフトウェアは、オンライン監視システムのサブソフトウェアとして多様な機能を持っています。トランスフォーマーの監視を行い、油中の部分放電やガス状態を検出し、また遮断器やキャパシティブ設備の監視も行います。システムの事前警報パラメータを設定し、変電所設備の管理を行うことができます。

さらに、オンライン監視専門ソフトウェアはユーザー定義のプリセット管理を可能にし、ユーザーが履歴データと現在のデータを確認し、設備のリアルタイム状態をチェックすることができます。システムにログイン後、ユーザーは必要に応じてデータを照会でき、意思決定の参考となります。

3 結論

酸化亜鉛避雷器の故障は、電力網システムの安全な動作に深刻な影響を与える可能性があります。したがって、オンライン監視システムによるリアルタイム検出は、故障情報を正確に把握し、時機を得て対処するために不可欠です。

酸化亜鉛避雷器のオンライン監視システムは、モニタリングセンター、オンライン監視IEDデバイス、およびモニタリング端末の協調動作によりリアルタイム監視を実現し、データ情報の取得、伝送、処理を行います。一方、システム時間同期、監視信号のノイズ低減、故障診断などの主要技術を最適化することで、システムに正確なデータを提供し、酸化亜鉛避雷器の安定した動作と電力網の安全性を強化します。