摘要:近年来,科学技术不断取得新的突破,风电场的智能化程度越来越高,输电线路智能化技术及无人机技术越来越成熟。针对传统风电场内输电线路智能化程度低且人工巡检效率低的现状问题,本文针对风电场输电线路在线监测和巡检方式的智能化进行研究。在一定程度上弥补了传统人工巡查方式工作量大、效率低等种种弊端,且对智能化风电场的发展具有一定的促进作用。
关键词:风电场;输电线路;智能
0.引言
随着我国能源行业发展及能源产业调整,力争实现用户侧平价上网的政策引导,大型风电基地得到了大力发展,“乌兰察布风电基地一期600万千瓦示范项目”应运而生并成为目前世界上最大的单体风电项目,多个风电基地也陆续规划待建。
大型风电场的集电线路和送出线路存在回路数多,线路长的特点。比如某风电基地规划35kV集电线路258回,总长度约3629km,220kV送出线路长约280km。由此可见,如此数量级的电力线路在风电场运行维护中将耗费巨大的人力、物力,由于风电场运维人员的技术水平参差不齐及工程经验难以满足快速发展的新能源行业的需求,因此线路故障将无法预计,且故障发生后不能及时发现故障源并快速消除故障恢复线路运行,线路运行可靠性将大大降低,并直接导致大面积风机停机造成电量严重损失。
因此,迫切需要对智能化输电线路技术在大型风电场中的应用进行研究,以智能化手段指导运行维护人员,减少配置过多的人工,并实现快速准确的发现并找到线路故障源,进一步高效的解决线路故障,恢复线路运行,提高供电可靠性。
为此,本文针对现阶段存在的主要问题,调研了行业发展,提出智能化输电线路在大型风电场中的应用方法及研究方向。目前智能化输电线路主要有以下几种方式:(1)输电线路在线监测系统;(2)输电线路智能故障诊断系统;(3)输电线路异常状态智能诊断;(4)无人机线路巡检技术。
1.智能化输电线路在线监测技术
输电线路在线监测技术,针对输电线路的外力破坏铁塔或基础、交叉跨越高铁、高速公路、重要输电通道、严峻的天气灾害、大跨越、施工现场设备、车辆等设备穿越城区架空线路、林区树冠、偏远山区、林区人工巡线困难、杆塔周围挖方破坏塔基的地基而设计的系统。
输电线路在线监测技术,基于公网无线4G/GPRS数据通道为传输媒介,实现对高压输电线路及杆塔结构等情况进行在线实时监测。具备强大的监控中心,既能支持预警抓拍图片,也能支持实时视频传输,以及实时监测微气象、弧垂、舞动、杆塔倾斜、导线温度、覆冰等各类运行数据,同时通过太阳能及蓄电池供电,完成全天候工作,达到实时监控的效果[1]。
输电线路在线监测手段主要有:(1)输电线路视频/图像在线监测装置,(2)输电线路防外破在线监测装置,(3)输电线路微气象在线监测装置,(4)输电线路杆塔倾斜在线监测装置,(5)输电线路覆冰在线监测装置,(6)输电线路导线温度在线监测装置,(7)输电线路弧垂、舞动在线监测装置,(8)输电线路防山火在线监测装置。
智能化输电线路在线监测技术特点:根据不同的监测目的有不同的监测手段与监测装置,监测采集的信号为全天候完整数据链,能够自分析异常状态信号,并将各种监测信号实时传输至监控中心平台;监测装置较为分散,输电线路分布较广,需要根据线路局部特点进行选择性配置,如在山口位置存在气象条件复杂的情况下配置微气象在线监测装置,在重要的交叉跨越处配置弧垂、舞动在线监测等。
2.输电线路智能故障诊断系统
采用分布式行波测量技术,使故障定位的准确度和可靠性大大提高。对于带分支线路的复杂电网结构可以在分支点配置测量点。通过减小行波定位区间以及减小行波衰减强度提高故障点定位准确度,通过多个行波装置之间的冗余机制提高故障定位的可靠性。故障原因诊断,能准确辨识雷击与非雷击,雷击故障中的绕击与反击,并能辨识线路遭受雷击的次数及位置,为电力部门评价线路安全运行水平提供各种防护措施的有效性以及提高线路运行可靠性提供有力依据[2]。
通过安装在输电线路上的监测装置实现工频电压全波波形监测和工频电流、行波电流全波波形监测。系统通过监测各相电压的变化计算零序电压来判断线路是否发生故障。
系统按照分层分布式结构体系设计,由监测设备终端、系统后台和用户界面组成。监测终端以无线方式将监测数据发送回系统后台分析处理,诊断结果可以短信、WEB等多种方式发布。
输电线路智能故障监测主要功能:(1)输电线路故障点精确定位,(2)雷击与非雷击故障辨识,(3)雷击故障性质识别,(4)非雷击故障类型识别等。
输电线路智能故障诊断系统技术特点:应用日趋成熟,针对故障发生后的故障定位及故障原因判断精度较高,可有效指导线路运维工作,降低人力物力及故障恢复时间。
3.输电线路异常状态智能诊断
输电线路运行时,易遭受雷击、风偏、漂浮物等突发故障,也存在大量“可预防”的潜在缺陷,如绝缘子裂化、金具断裂脱落、污秽、植被、覆冰等等,这些运行缺陷如不能及时处理,将给电网的稳定运行造成严重的安全风险。
常规巡检中由于缺乏高效的技术手段,在闪络前无法对上述缺陷进行直接辨识与查处,而采用泄漏电流监测的技术方式,需要逐塔安装监测设备,投入较大且运维困难,难于大规模的推广。
输电线路异常状态智能诊断装置为集缺陷监测、辨识、预警为一体的缺陷监测系统,可对线路的缺陷放电进行自动辨识及预警,能够做到将故障提前预警,对提高线路供电可靠性、降低运维工作强度具有重要意义。
采用缺陷放电行波监测技术,基于缺陷发展过程中存在放电现象的共性,对典型缺陷进行监测,能够第一时间发现线路缺陷,对线路缺陷进行定位及放电类型判断,以指导运维工作。
输电线路异常状态智能诊断装置主要有以下功能:(1)绝缘子污秽缺陷预警,(2)绝缘子劣化缺陷预警,(3)树-线放电缺陷预警,(4)金具浮放电缺陷预警,(5)线路覆冰缺陷预警。
输电线路异常状态智能诊断技术特点:解决了传统缺陷监测方法监测对象单一的问题,定位误差在±300m内,在30km范围内的输电线路仅需2套设备;市场应用处于前期,对于故障原因及定位存在一定误差,需要系统根据运行数据进行自学习以提高辨识能力。
4.无人机线路巡检技术
无人机加载多传感器电力线路巡检系统通过挂载集紫外热像仪、红外热像仪、长焦光学相机、短焦光学相机、激光扫描仪等多种传感器于一体的吊舱系统,能够同时获取点云数据、长焦集短焦光学相片数据、红外视频、紫外视频等多种数据,并利用经预处理的多源数据对杆塔、线路缺陷或隐患进行诊断分析。其中,利用获取激光雷达点云数据可有效提取、分析输电线路、输电杆塔及走廊地物的空间位置关系并检测距离超限情况,能够有效的解决是否存在树障或交叉跨越问题;通过系统对高清晰长焦相片分析,可以检查绝缘子是否存在破损、自爆、放电痕迹及金属部件锈蚀等现象;通过查看紫外视频数据,可以发现导线是否存在放电现象。此外,利用巡检时获得的具有足够重叠度的短焦相片可以制成电力线路走廊正射影像,将正射影像和激光点云滤波后生成DEM进行联合处理,可以生成电力线路走廊三维模型,同时结合风电场风机及箱变三维空间建模,实现大型风电场整体运维以及输电线路三维可视化管理。
4.1无人机电力线路巡检技术的优势
(1)无人机搭载平台多样化。电力线路巡检无人机系统可采用无人机搭载数码摄像机、红外热像仪、紫外成像仪、激光扫描仪等传感器进行低空飞行和故障巡视,具有平台灵活、自动化程度高的特点。
(2)无人机传感器多元化,全方位诊断线路状态。
(3)无人机起降条件低,时效性高。
(4)电力线路数据获取与建模。
(5)与风电场整体运维相结合,降低工作量。
4.2无人机巡检技术
无人机巡检对象主要包括线路本体、附属设施、通道及电力保护区三大部分,具体巡检对象、巡检内容以及巡检手段。
图4.1 无人机巡检模式图
4.3大型风电场电力线路无人机巡检方式研究
无人智能监测节点技术。提供为无人机自动充电和更换电池的服务。也可提供基础的自动状态检查服务。节点具有防雨能力,可于野外环境长期部署。
无人机巡航规避风机技术。对风机的规避方式基本可以分为两种:电子围栏和动态视觉识别,通过将风机设置在电子围栏内,无人机无论在执行自动任务规划、定常飞行或手动控制时均不会进入风机所在的区域,从而有效的避免了无人机与风机发生碰撞的危险。电子围栏可以被设定为三维空间。从而使无人机飞越风机桨叶下方的空间。
(1)杆塔及其待检测点的三维建模技术。无人机可以设定出绕塔检测的绕飞航线和停止飞行检测的任务点。同时根据结构模型,无人机会将绕塔航线维持到远离输电杆塔结构及输电线的位置,从而实现自动飞行检测。
(2)自动化无人机维护保养技术。通过使用自动化无人机维护保养系统,可实现无人机完成飞行任务后的常规维护和检查均无需人工操作,从而大大降低了无人机的运营难度。
(3)自动化数据分析技术。自动化数据分析系统通过AI及专家系统,分析每个节点回传的监测数据,并判断检测区域的状态及输出。
5.结语
本文研究分析了几种常用的智能化输电线路应用手段及其特点,并提出了其在大型风电场中的选择适用性,为大型风电场集电线路及送出线路不同特点选择相应智能化手段明确了应用方向。本文通过分析智能化输电线路运行原理及特点对促进新型技术在新能源行业的发展,提高大型风电场运维管理能力,提高供电可靠性具有一定的指导意义。
参考文献
[1]苗俊.输电线路图像(视频)在线监测装置解决方案[J].中国设备工程,2019(21):109-110.
[2]傅荣宗,李牧轩.智能输电网线路状态监测数据传输技术的发展现状及应用[J].通信电源技术,2018(12):243-244.
[3]刘贞瑶,高方玉,姜海波,蔡光柱,郭嵘,何野.输电线路智能巡检机器人系统的研制及应用[J].电力信息与通信技术,2019,17(08):57-62.
论文作者:徐进1,朱凯2,孙静2
论文发表刊物:《基层建设》2019年第28期
论文发表时间:2020/1/18
标签:线路论文; 无人机论文; 在线论文; 故障论文; 技术论文; 缺陷论文; 装置论文; 《基层建设》2019年第28期论文;