開發電力變壓器大數據監測與智慧診斷系統

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開發電力變壓器大數據監測與智慧診斷系統

更新時間：2023-04-28 15:28

【技術簡介】
大量再生能源併入電網後，其間歇性與不確定性將造成電力潮流動態變動，使變電所內之輸、配變電設備，隨時處於能量頻繁變動的狀態，增加非預期停電事故之潛在風險。因此，國原院針對變壓器開發即時狀態監測與大數據資料分析技術，建置電力變壓器大數據監測與智慧診斷系統，包括：局部放電、冷卻系統、本體振動、接地電流、油/線溫度、有載分接頭切換器、及油中氣體分析等項目。在油/線溫度預測方面，改良人工智慧近鄰演算法(k Nearest Neighbors, k-NN)，加入多維度空間距離倒數作為加權平均，提高基線模型預測準確度。在局部放電部分，利用歷史故障相位解析圖譜(Phase Resolve Partial Discharge, PRPD)，透過生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)及卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)，建立PD狀態診斷模型。在有載分接頭切換器(On-Load Tap-Changer, OLTC)部分，線上長期監測OLTC切換瞬間振動與電氣訊號，擷取分接頭切換瞬間時域波形，再藉由特徵包絡線分析、分頻能量密度統計、時頻圖譜辨識與倒頻譜分析技術，開發OLTC切換裝置基線模型診斷程式。在油中氣體分析(Dissolved Gas Analysis, DGA)部分，利用碳氧化合物比例變化，輔助傳統油中氣體分析，精確掌握變壓器繞組碳化嚴重性。目前，該系統已實際安裝於台電某運轉中變電所，進行200MVA供電變壓器運轉效能評估與智慧診斷，即時監測設備劣化狀態以及早進行預警。

包含各項基線模型之電力變壓器大數據監測與智慧診斷系統

系統基線模型實際執行狀態

包含油/線溫度預測之冷卻系統基線模型

局部放電狀態診斷模型

OLTC驅動裝置基線模型

DGA狀態診斷

【計畫規劃/技術應用】
國原院自110年起執行前瞻基礎建設計畫之「綠能發配電智慧管理與效能提升技術發展」，並規劃推廣電力變壓器大數據監測與智慧診斷系統至台電三處變電所，將俾利於提升電網的穩定。本院亦計劃將大數據監測與智慧診斷技術所衍生之研發成果，應用於電廠關鍵設備之智慧診斷與運轉優化，降低機組運轉時發生突發性故障的機率，增加國家關鍵能源供應設施的供電可靠度及安全餘裕，目前實際應用於台電某運轉中變電所。

【未來佈局】
未來，將擴展變壓器大數據監測與智慧診斷系統，納入變電所內電力切換與傳輸等重要設備，並持續開發變電所內設備健康評估指標、失效風險分析、維護與維修排序、以及剩餘使用壽命管控等專家決策模組，成為變電所全方位預知維護資產管理整合平台，降低非預期停機事件發生，達成穩定供電之政策目標。

【連絡資訊】
姓名：孫士文
電話：03-4711400分機6326
E-mail：swsun@nari.org.tw