第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
变压器在配电运行系统中扮演着非常重要的角色[1]。根据近 5 年国家电网的运行统计表明，输配电装备造成的事故占当年所有电网事故的 50%以上，居于故障起因第一位[2]。变压器正常是保障电网安全稳定运行的重要前提[3]。越来越多的变压器被投入到电网中运行，变压器故障将直接影响电能的输送，造成电力网大规模停电[4-5]，给工厂、企业、学校、医院等造成严重的损失。
干式变压器由于具有占用空间小、噪音低和无污染等优点，因而在对防火性能要求高的地方被广泛使用，如学校、小区、医院等[6-7]。据统计，在欧美等发达国家干式变压器已占到配变的 40%-50%[8]。在我国，目前干式变压器在大中城市中平均约占 20%-40%，
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
变压器在配电运行系统中扮演着非常重要的角色[1]。根据近 5 年国家电网的运行统计表明，输配电装备造成的事故占当年所有电网事故的 50%以上，居于故障起因第一位[2]。变压器正常是保障电网安全稳定运行的重要前提[3]。越来越多的变压器被投入到电网中运行，变压器故障将直接影响电能的输送，造成电力网大规模停电[4-5]，给工厂、企业、学校、医院等造成严重的损失。
干式变压器由于具有占用空间小、噪音低和无污染等优点，因而在对防火性能要求高的地方被广泛使用，如学校、小区、医院等[6-7]。据统计，在欧美等发达国家干式变压器已占到配变的 40%-50%[8]。在我国，目前干式变压器在大中城市中平均约占 20%-40%，
而在北京、上海、广州、深圳等大城市，其比例都在 50%以上[9]。
第三章 基于物联网的变压器远程监测系统软件设计...............................19
干式变压器应用电磁感应原理[10-11]，从一端向另一端传输电能，在传递的过程中，虽传输效率很高，但不可避免的由于材料的特性等出现铁损和铜损问题，部分能量被转化为热量，热量的堆积造成了温度的升高，温度过高时会导致变压器绝缘水平降低、内部元器件击穿、损坏等，严重的可导致火灾或爆炸[12-13]，如 2008 年 5 月，河北省黄骅市石化输气站某变电站内一台 10kV 树脂浇注干式变压器发生爆炸事故[14]。发生这起事故的原因是温度异常升高导致变压器发生爆炸，该变压器的相关供电区域停电一天，造成严重的经济损失[15]。此外，干式变压器对环境潮湿程度也有要求，干式变压器正常运行需要保证一定的相对湿度，如环境温度 20℃时，相对湿度不高于 85%，最湿月的平均相对湿度不超过 90%[16-17]，湿度超出一定范围时，会降低变压器内部绝缘强度，当干式变压器运行环境的温度持续升高、相对湿度接近 100%时，绝缘垫块的绝缘电阻性能大幅下降，当绝缘强度降低到一定值时变压器内部就会发生故障如极有可能导致放电发生[18-21]。如 2018 年某 500kV 变电站选用型号为 SCZ20-640\35 国产干式变压器，该变压器安装使用前检查正常，但在运行至 4h 后，该 35kV 干式变压器发生爆炸，站用变室火灾报警[22]。该事故发生的原因在于该变压器投运前室外放置 4 个月，造成分接头附近绝缘介质内部局部受潮导致放电现象发生。
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1.2 变压器远程监测国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
国外对于变压器的远程监测的内容主要有绕组、变压器溶解气体和振动信号监测，如 Hejazi（2011）提出了利用电磁无损检测对变压器绕组检测轴向位移进行在线监测的方法。并采用 k 近邻和决策树分类器两种方法对绕组轴向位移及其值进行了检测结果对比[25]。Borges（2012）为了最大限度地提高变压器的寿命预期提出了一种基于近红外光谱（NIR）的瓦斯气体分析方法，使用该方法设计了一套用于监测运行中变压器产生的溶解气体的在线监测系统[26]；Karandaev（2016）利用在线监测提出 MPD 方法对变压器油中溶解气体浓度的变化趋势进行了跟踪[27]；Bagheri（2018）应用物联网技术对变压器振动信号进行了监测与实时评估，在此基础上，提出了一种评估变压器短路故障时振动信号的新方法[28]。
1.2.1 国外研究现状
国外对于变压器的远程监测的内容主要有绕组、变压器溶解气体和振动信号监测，如 Hejazi（2011）提出了利用电磁无损检测对变压器绕组检测轴向位移进行在线监测的方法。并采用 k 近邻和决策树分类器两种方法对绕组轴向位移及其值进行了检测结果对比[25]。Borges（2012）为了最大限度地提高变压器的寿命预期提出了一种基于近红外光谱（NIR）的瓦斯气体分析方法，使用该方法设计了一套用于监测运行中变压器产生的溶解气体的在线监测系统[26]；Karandaev（2016）利用在线监测提出 MPD 方法对变压器油中溶解气体浓度的变化趋势进行了跟踪[27]；Bagheri（2018）应用物联网技术对变压器振动信号进行了监测与实时评估，在此基础上，提出了一种评估变压器短路故障时振动信号的新方法[28]。
根据变压器的负载特性与温度的关系，
Kondrashova（2015）设计了变压器状态在线监测系统并根据热特性计算改进了模型。
针对环境参数、热模保持率和热特性的非线性的影响，提出了根据负荷参数计算温度图的算法结构[29]。针对远程监测中供电系统的研究，如 Farid Ullah Khan（2016）设计了一套基于无线传感网的电力变压器温度传感与监测自供电系统，提出了从电力线周围的杂散电磁场中获取监测系统工作所需能量的方法[30]。
Rigatos（2016）将神经网络建模和局部统计诊断方法应用在在线监测当中，在变压器故障早期发现故障，从而确定电网的临界状态，检测偏离正常运行的情况并发出警报[31]。
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第二章 基于物联网的变压器远程监测系统硬件设计
2.1 变压器运行过程及参数
干式变压器主要利用两个绝缘线圈套在一个共同铁芯柱上，形成一次侧和二次侧线圈，并通过电磁感应作用使线圈之间存在电磁耦合作用，当一次侧线圈通上交流电时, 铁芯产生交变磁场，在交变磁场的作用下二次侧线圈产生电动势，根据电动势大小向不同类型电气设备进行稳定供电[45-46]。
本文研究对象为干式变压器。市区用干式变压器绝缘材料等级一般为 H 等级和 F等级，其中绝缘材料为 F 等级时，干式变压器的极限工作温度在 155℃情况下，最高温升应小于 100K[47-48]。石河子市区干式变压器绝缘材料等级为 F 等级，按照国家标准《干式变压器》GB/T17467-1998 标准设计安装，其额定电压为 12KV，次级电压为 0.4KV。对环境温度要求上限为+45℃，下限为-25℃。
监测的干式变压器具体型号与参数如表 2-1 所示：
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2.2 变压器远程监测系统需求分析
随着变压器对人工巡检要求的增加，实时远程监测变压器运行状态的需求越来越强烈。针对信息管理落后的问题，本文提出基于物联网的变压器远程监测系统设计。
以下为远程监测系统需求说明。
（1）终端需求说明：系统需要具备数据实时采集功能，采集对象为干式变压器表面温度、箱门接近图像和箱内温湿度等；系统需要自给供电；系统不对当前运行中的设备造成直接或间接影响；系统安装不应改变当前设备线路；系统在被外部因素暂停或停止监测后需具备较好的自我唤醒并采集数据的功能。
（2）服务器端需求说明：服务器端需要具备完善的数据记录功能；需要具备用户接入访问识别和后台管理员管理功能；需要具备一定的防攻击功能、对非法来源识别、剔除功能。
（3）用户端需求说明：客户端要求具备友好、简洁的交互界面以完成用户输入、系统结果输出功能；客户端需要具备图形报表功能；数据显示界面需要多样化、直观化、简洁化；需要具备数据查询功能；需要具备数据异常记录功能。
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针对环境参数、热模保持率和热特性的非线性的影响，提出了根据负荷参数计算温度图的算法结构[29]。针对远程监测中供电系统的研究，如 Farid Ullah Khan（2016）设计了一套基于无线传感网的电力变压器温度传感与监测自供电系统，提出了从电力线周围的杂散电磁场中获取监测系统工作所需能量的方法[30]。
Rigatos（2016）将神经网络建模和局部统计诊断方法应用在在线监测当中，在变压器故障早期发现故障，从而确定电网的临界状态，检测偏离正常运行的情况并发出警报[31]。
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第二章 基于物联网的变压器远程监测系统硬件设计
2.1 变压器运行过程及参数
干式变压器主要利用两个绝缘线圈套在一个共同铁芯柱上，形成一次侧和二次侧线圈，并通过电磁感应作用使线圈之间存在电磁耦合作用，当一次侧线圈通上交流电时, 铁芯产生交变磁场，在交变磁场的作用下二次侧线圈产生电动势，根据电动势大小向不同类型电气设备进行稳定供电[45-46]。
本文研究对象为干式变压器。市区用干式变压器绝缘材料等级一般为 H 等级和 F等级，其中绝缘材料为 F 等级时，干式变压器的极限工作温度在 155℃情况下，最高温升应小于 100K[47-48]。石河子市区干式变压器绝缘材料等级为 F 等级，按照国家标准《干式变压器》GB/T17467-1998 标准设计安装，其额定电压为 12KV，次级电压为 0.4KV。对环境温度要求上限为+45℃，下限为-25℃。
监测的干式变压器具体型号与参数如表 2-1 所示：
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2.2 变压器远程监测系统需求分析
随着变压器对人工巡检要求的增加，实时远程监测变压器运行状态的需求越来越强烈。针对信息管理落后的问题，本文提出基于物联网的变压器远程监测系统设计。
以下为远程监测系统需求说明。
（1）终端需求说明：系统需要具备数据实时采集功能，采集对象为干式变压器表面温度、箱门接近图像和箱内温湿度等；系统需要自给供电；系统不对当前运行中的设备造成直接或间接影响；系统安装不应改变当前设备线路；系统在被外部因素暂停或停止监测后需具备较好的自我唤醒并采集数据的功能。
（2）服务器端需求说明：服务器端需要具备完善的数据记录功能；需要具备用户接入访问识别和后台管理员管理功能；需要具备一定的防攻击功能、对非法来源识别、剔除功能。
（3）用户端需求说明：客户端要求具备友好、简洁的交互界面以完成用户输入、系统结果输出功能；客户端需要具备图形报表功能；数据显示界面需要多样化、直观化、简洁化；需要具备数据查询功能；需要具备数据异常记录功能。
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3.1 系统软件需求分析......................................19
3.1.1 变压器远程监测系统应用场景分析...........................19
3.1.2 变压器远程监测系统设计描述...................................19
第四章 系统试验与分析.................................................43
4.1 系统硬件、通信与数据存储调试.............................43
4.1.1 系统硬件调试........................43
4.1.2 系统通信与数据存储调试..............................43
第五章 结论与展望......................................59
5.1 结论......................................59
5.2 展望..................................59
第四章 系统试验与分析
4.1 系统硬件、通信与数据存储调试
4.1.1 系统硬件调试
分别对通信模块和缺少通信模块的系统进行调试。将 GPRS 通信模块通过 TTL 转USB 通信接口与电脑连接，使用串口调试助手 SSCOM 与模块进行串口通信，结果如图4-1（a）所示；不使用 GPRS 模块，把监测系统硬件设备放在干式变压器预装箱外，系统硬件与笔记本连接，上传完整的系统监测代码，将系统硬件与串口助手连接并开始采集任务，在串口助手中显示系统硬件采集与打包后的信息，结果如图 4-1（b）所示。
调试结果表明：发送 AT 指令后，模块能够与串口助手正常通信，硬件设备能够采集到温度、湿度与接近数据，并将信息按照通信协议格式进行打包传输。
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第五章 结论与展望
5.1 结论
本文通过对干式变压器的研究与分析，基于物联网技术设计了变压器远程监测系统并得出以下结论：
（1）确定了以 GPRS 为通信手段、Arduino 为系统载体的设计方案，使用由MLX90640 芯片封装的 GYMCU90640 型红外温度传感器进行温度采集与成像，CUM18-M1EI 型超声波传感器和 OV7670 传感器负责箱门接近信息记录与图像拍摄，基于 SHT30 封装的 HTS40L-XS 温湿度传感器负责采集箱内外环境温湿度，系统使用外置电源供电，并在试验部分中系统能够完成数据采集与传输任务。
5.1 结论
本文通过对干式变压器的研究与分析，基于物联网技术设计了变压器远程监测系统并得出以下结论：
（1）确定了以 GPRS 为通信手段、Arduino 为系统载体的设计方案，使用由MLX90640 芯片封装的 GYMCU90640 型红外温度传感器进行温度采集与成像，CUM18-M1EI 型超声波传感器和 OV7670 传感器负责箱门接近信息记录与图像拍摄，基于 SHT30 封装的 HTS40L-XS 温湿度传感器负责采集箱内外环境温湿度，系统使用外置电源供电，并在试验部分中系统能够完成数据采集与传输任务。
（2）系统进行连接传输数据试验中的实验结果表明，在 IP 地址与端口，通信协议、口令任意一者、两者或三者已知的情况下均无法正常传输数据，系统具有较好的安全性。在系统网络连接异常中断的情况下，虽时间消耗不同，但重连成功率为 100%，说明系统连接具有较好的稳定性。
（3）在预警区域和报警区域停留 10s 及以上时间时，触发系统的图像采集功能，并能在服务器端和客户端进行查看。对干式变压器进行了建模、仿真和分析，通过在 0.5倍负载 5℃和-10℃环境温度下对比干式变压器外表面温度分布、热传递方向与切面信息等，得出干式变压器上表面温度在整个表面温度情况下温度数值最高的结论。通过系统采集温度与仿真数据和 FLUKE 红外测温设备 0.5 倍负载-15℃和 2℃环境温度下的数据对比，在系统与 FLUKE 设备数据误差率中，-15℃环境下两者数据平均误差 1.5%；2℃环境下两者数据平均误差 0.93%。在仿真与 FLUKE 设备数据误差率中，-15℃环境下两者数据平均误差 1.5%；2℃环境下两者数据平均误差 1.27%。在仿真与系统设备数据误差率中，-15℃环境下两者数据平均误差 3.03%；2℃环境下两者数据平均误差 1.65%。验证了仿真模型的正确性和系统采集数据的准确性。上述三者误差对比中，同样得到如下结论：温度较高的环境下，系统采集与仿真分析数据比温度较低环境下两者的数据更接近专业测温设备的数据。
参考文献（略）
参考文献（略）