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体育场馆变压器运行状态研究及故障排除系统设计
摘要：
大型体育场馆实际运行中变压器负荷率低（低于60%）的问题，影响了行业电能的浪费和电力成本的提高。大型体育场馆的变压器故障可能会进一步引发严重的电力事故。为了解决上述问题，本文首先分析了江西省南昌国际体育网球体育场两大体育场馆的变压器负荷率数据，探讨了大型体育场馆变压器的设计数据和计算系数；其次，从变压器的设计和需求系数的选择方面，对如何提高体育场馆变压器的运行负荷率提出了一些建议；再次，利用防火墙、专用交换机和信息数据库建立了系统硬件环境，通过相关分析、故障诊断和聚类推理实现了软件推理程序的设计，完成了大型体育场馆变压器故障推理系统的设计。最后，结果清楚地表明，大型体育场馆的变压器负载率相对较低（最高值仅为55%左右，远低于60%的标准）。
- 介绍
变压器不仅是大型体育场馆电网的重要枢纽设备，也是大型体育场馆电网一次负荷可靠协调运行所需的重要设备。该变压器传输功率大，结构复杂。隐患和缺陷会导致变压器在不同位置发生故障，不同的运行环境对变压器的工作状态有不同的影响。一般来说，当运行负荷率在60%左右时，变压器是最经济的，但在实践中，大型体育场馆配电变压器的实际运行负荷率远低于设计计算值。因此，变压器长期低负荷率运行不仅造成电力和能源的浪费，而且增加了维护成本。由于其建筑类型的特殊性，变压器长期低负荷运行的问题尤为突出。
在大型体育场馆的电力系统中，变压器故障可能导致严重的电力事故。长期以来，大型体育场馆电力部门仍采用“定期维修为主，状态维修为辅”的维修策略。因此，当变压器发生故障时，不仅故障征兆状态发生变化，而且还会出现各种故障类型的缺陷，这使得故障征兆与故障类型呈现出复杂的交叉映射关系。随着大型体育场馆电网覆盖范围的逐步扩大，以及体育比赛、训练等各类体育活动用电需求的提高，大型体育场馆变压器的在线维修是设备维修的必然趋势。同时，加强电压互感器的运行管理和技术管理，减少变压器故障的发生，是现阶段大型体育场馆电力部门的核心管理方向之一，也是大型体育场馆变压器现场运行管理和人员技能培训的主要目标。
近年来，随着电网智能化和自动化程度的提高，大型体育场馆的电力数据积累逐渐呈现井喷式增长。随着变压器故障诊断与状态评估技术（大规模云传输技术）的发展，该技术已广泛应用于电力系统的各个行业[1]。大规模云传输技术的发展，为变压器监测大数据的有效分析和变压器生存状态的维护提供了有效的技术手段，可以为变压器运行维护提供更加智能、可靠的辅助决策支持。作者在变压器现场设备运行方面积累了多年的丰富经验，包括不同的运行环境和电压等级、历史故障信息和典型故障案例，为基于大数据挖掘的变压器故障推理研究提供了基础。在对大型体育场馆典型变压器故障进行大数据分析、分类和管理的基础上，利用关联规则挖掘和获取变压器故障特征。本文结合虚拟现实技术的优点，建立了一个有效、可靠的变压器故障征兆和故障类型可视化系统，并利用该系统提取变压器故障特征，实现了变压器故障的可视化诊断。
2、大型体育场馆变压器负荷运行数据分析及整定
本文对大型体育场馆变压器负荷运行数据进行了测试和分析。根据实际调查发现，南昌国际大体育场变压器的负荷率不仅与正常时间相差太远，甚至在重大体育赛事中也远低于计算值。
2.1大型体育场馆变压器负荷数据分析
下表显示了一些测量数据。2018年国际田径邀请赛和国内网球巡回赛比赛期间，江西南昌国际体育场（可容纳8万人）和国际网球体育场（可容纳3万人）的实测数据（见表1和表2）。表中所有数据均为8月至10月的数据。比赛期间，大型体育场馆的制冷设备开放。比赛期间，为了保证国际国内比赛的顺利进行，大型体育场馆的商场和酒店同时开放。因此，可以认为该数据是大型体育场馆变压器在峰值负荷下的数据。
从表1和表2可以看出，体育场馆变压器的实际运行负荷率较低，最高值约为55%。在这些大型体育场馆的初步设计中，变压器负载率的标准值为70%–80%，因此理想数据与实际数据之间存在很大差异[2]。众所周知，根据变压器的运行特点，当其负载率为60%时，变压器的能耗最低，节能最多[3–7]。大型体育场馆变压器的长期运行处于非大型竞争时期，这表明大型体育场馆的长期稳定负荷率远低于理想负荷率，甚至更低。这种情况显然无法达到变压器的最大节能负荷率。大型体育场馆变压器长期低于标准负荷率运行的现象会导致变压器容量长期利用不足、效率低、浪费能源和资金、变压器损耗和故障等问题[8]。
2.2. 大型体育场馆变压器的设置
在大型体育场馆的电力运行系统中，首先，合理的变压器设置是提高负荷率的首要条件；其次，要研究大型体育场馆的负荷率，首先要了解大型体育场馆的负荷特性。大型体育场馆的主要功能是对普通运动员进行运动训练，举办国际国内高水平的体育比赛。此外，大型体育场馆有时作为群众健身场所向公众开放，有时还可以举办文艺演出、群众集会、大型活动等。简言之，在大型体育场馆的电力运行系统中，不同功能使用的负载类别也不同。根据对大型体育场馆专业用电的研究分析，体育场馆负荷分类见表3。
2.3. 大型体育场馆变压器负荷的计算与系数
一般来说，大型体育场馆的每台变压器的额定容量应满足所有电力负荷的要求，但我们建议变压器不应长期过载运行，并且变压器的常规负载应小于变压器额定容量的60%。在大型体育场馆变压器的设计阶段，应根据实际负荷计算结果确定变压器的容量。因此，大型体育场馆变压器的计算公式和系数值是负荷计算的关键[9]。大型体育场馆变压器负荷计算的基本公式如下：
注：①A包括竞赛大厅、领奖台、贵宾室、接待室、计时计分装置、计算机室、电话室、广播室、广播电视广播、新闻摄影电源、应急照明等用电设备和用电负荷；电气消防电气设备；升旗系统、售检票系统、现场图像采集与回放系统、标准时钟系统等用电量② B包括广场照明、生活水泵、污水泵、餐厅、临时医疗站、兴奋剂检查站、VIP办公室、奖牌储藏室、运动员和裁判用房、箱子等③ C包括普通办公空间、普通仓库等。
在这些公式中：
·Sc=视在功率
·Pc=有功功率
·Qc=无功功率
·Pe=用户组的设备功率
·Kx=需求系数（通常通过查阅表格并根据经验得出）
·Ksum;p=有效系数
·Ksum;q=无功同步系数
·tanϕ=功率因数角正切
3.大型体育场馆变压器故障扣除系统的架构设计
在分析大型体育场馆变压器负荷数据的基础上，根据典型的分类和管理条件（故障征兆和故障征兆），运用关联规则方法分析了变压器故障类型与故障征兆之间的关系，梳理了智能关节故障征兆，建立了一个高效、智能的电力大型体育场馆变压器故障诊断模型和故障数据检索管理系统[10,11]。结合虚拟现实技术的优点，实现了辅助决策信息的可视化。基于大数据关联挖掘技术的大型体育场馆变压器故障推理系统架构如图1所示。
为了实现大型体育场馆变压器故障的可视化诊断，一方面引入虚拟现实技术，通过推理将诊断结果直观地呈现在用户面前，为现场操作人员和培训人员提供直观、清晰的故障类型和症状；另一方面，通过智能算法导出映射权重，定量显示故障类型中隐藏的故障症状，为运营商的操作、维护和维修方法提供支持，实现大型体育场馆变压器故障的跟踪，并提高故障定位的分析效率[12–14]。
图1 大型体育场馆变压器故障推理系统结构图
3.1. 大型体育场馆变压器故障排除系统的硬件设计
基于大数据关联的大型体育场馆变压器故障推断系统的硬件平台由防火墙、专用交换机和信息数据库组成。变压器故障推断系统连接到大型体育场馆电力部门的安全区，通过先进的防火墙和网络设备形成互联网。该硬件系统在完成基于大数据关联的变压器故障推断过程的基础上，得出了相应的结论。本文以大中型体育场馆变压器故障推断系统为硬件平台，通过工程生产系统的信息数据库，输入不同变压器的基本参数和数据信息。系统将数据信息存储在系统服务器中，并在变压器故障推断过程中提供变压器的相关信息。推理机通过浏览器和服务器模式查询变压器故障推断结果和相关数据。基于大数据关联的大型体育场馆变压器故障推断系统的具体硬件平台结构如图2所示。
硬件系统的演绎服务器使用两个主频在2.13GHz以上的8核CPU。它有256G的大内存空间和四个额外的300GB SAS硬盘。演绎服务器内存大，有利于大型体育场馆变压器故障演绎系统的加速运行。处理器i.MX6是本文研究的变压器演绎系统中最合适的处理器，因为i.MX6处理器是处理器领域半导体的最新产品，具有高性能和强大功能[9,15]。处理器i.MX6采用纳米技术，运行频率高达1GHz。其核心采用arm v7的指令体系结构。在运行期间，它可以携带0sim;4 MB缓存控制器，防止变压器故障推断系统堵塞。ARM V7的指令可以自动压缩变压器的内部信息，高性能浮点单元的性能是传统内核的两倍[16,17]。
图2 大型体育场馆变压器故障扣除系统的硬件平台结构
3.2. 大型体育场馆变压器故障推断系统的软件设计
基于大数据关联的大型体育场馆变压器故障推断系统软件是维护变压器电力系统正常运行的核心。本文变压器故障推理软件系统的设计中心是实现变压器故障征兆与故障入口点之间的映射和连接，简化变压器故障推理的逻辑思维。大型体育场馆变压器故障征兆与故障入口点之间存在交叉映射的拓扑关系，这是变压器故障正常推断的关键。本文研究了基于大数据关联挖掘的变压器故障推理系统的软件领域。故障点引擎的独特功能旨在实现变压器故障症状和故障入口点之间的连接。通过多次实验数据的研究发现，大型体育场馆压力调节器的故障征兆与故障点类型之间存在线性关系。具体公式如下：
式（4）中，Fa和Fb分别代表大型体育场馆变压器的故障症状程度和需要处理的故障数量。由于T值代表变压器故障症状与故障点类型之间的线性关系，因此哪种故障类型的T值越高，变压器发生此类故障的可能性越大。在公式（5）中，∆X（j，t 1）为大型体育场馆变压器故障点的故障系数；X（j，t 1）为变压器预测的故障类型指标；X（j，tminus;1） 是计算机检测到的变压器运行空载损耗[18]。综上所述，基于大数据关联的大型体育场馆变压器故障推断系统软件功能设计，具体系统操作流程如图3所示。
图3 大型体育场馆变压器故障推断系统的软件平台结构
4.大型体育场馆变压器故障扣除系统的实验分析与探讨
为了准确评估基于数据关联的大型体育场馆变压器故障排除系统的故障排除能力，本文设计的大型体育场馆变压器故障推断系统与传统的基于多源信息融合的变压器故障推断系统进行了对比实验，从推导相对误差和推导时间两个方面测试了不同系统的应用效果。为了保证对比实验的公平性和科学性，将八名工作人员分为两组，同时记录实验的相关数据，最后核对数据。如果有一个小错误。取差值的平均值。如果误差较大，则对数据进行四舍五入或根据实验数据重新进行实验[19,20]。具体实验操作流程如下：
（1） 准备四台型号和参数相同的变压器，其中两台用于实验，两台用于实验替代，以防止实验过程中因实验设备而终止实验；（2） 进行实验性治疗。实验前，工作人员准备两台计算机，分别连接实验的两台变压器，检测变压器的故障，并记录故障结果。为了保证实验的公平性，两台实验变压器存在相同的故障；（3）处理完成后，将两台变压器故障扣除系统安装到计算机中，同时启动两台变压器的故障扣除操作，四名工作人员记录两台系统的运行时间。在对两个系统进行故障推理后，计算机对两个故障推理系统的推理过程进行分析，得到试验效果数据。
实验结束后，工作人员关闭电源，整理实验设备，结束整个实验操作。通过对实验数据的整理，得到了实验数据结果的示意图，故障点1、2和3的平均相对误差分别降低了67.8%、56.4%和51.6%，变压器故障推断系统也大大缩短了诊断时间。如图4所示。
由于大型体育场馆变压器故障的扣除误差越小，故障扣除系统的性能越好[21]。从图4可以看出，本文研究的变压器故障推断系统相对误差较小；当大型体育场馆变压器故障较多时，本文研究的基于数据关联挖掘的变压器故障推理系统的运行时间比传统的变压器故障推理系统短[18]。
图4 （a）传统变压器故障推理系统的推理；（b）本文研究的变压器故障演绎系统
5.结论
本文旨在研究大型体育场馆变压器的运行状态和故障扣除系统设计，得出如下结论：调查的大型体育场馆变压器的实际运行负荷率较低，最大不超过55%。变压器的实际运行负荷率远低于60%的理想值。这种现象和长期运行会造成大型体育场馆变压器损耗和电能浪费。为了解决这一问题，本文提出了基于大数据关联的大型体育场馆变压器故障推断的软硬件系统设计。由于其运行的特殊性，大型体育场馆有大量很少使用的比赛负荷和临时负荷[19]。
通过对大型体育场馆变压器故障推断系统软硬件的研究，设计了基于大数据关联挖掘的变压器故障推断系统。变压器故障推断系统使故障点1、2、3的平均相对误差分别降低了67.8%、56.4%和51.6%，诊断时间也大大缩短。实验结果表明，与传统的变压器故障推断系统相比，基于数据关联挖掘的大型体育场馆变压器故障推断软硬件系统具有推断时间短、误差小的特点[20]。因此，所设计的基于大数据关联挖掘的大型体育场馆变压器故障推断的软硬件系统，不仅可以减少推断误差，而且可以有效缩短诊
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