摘要：本文针对目前高压开关拒温度预警值存在的弊端，通过分析高压开关拒温升影响因素，运用信息融合技术和BP神经网络，建立了基于高压开关拒负荷电流和环境温度的温度预测融合模型，同时采用相对温差判别法，得到三种过热缺陷的实时动态预警值，最后运用MATLAB软件进行仿真，验证了该模型的可行性。该方法充分考虑了影响高压开关拒温升的三个重要因素，比仅依靠经验人为设定预警值更准确。

    0 引言
    高压开关柜是变电站中重要的设备，在电网中起着通断与保护的作用，其稳定运行影响着电网的安全性和稳定性。高压开关柜长期在高电压、大电流、强磁场的环境中运行，其内部的接头或触头随着温度的升高而不断老化，而这种老化会进一步导致温度升高，最终会出现设备烧毁事故。为此，国内对高压开关柜温度监测开展了大量研究，并研制出了各种温度监测系统，且投入现场运行维护中。但是，在这些温度监测系统中，高压开关柜的温度过热预警值仅依靠经验人为设定，在不同的设备类型、不同的环境温度、不同的负荷电流等情况下很难保证对设备真实运行状态进行准确判断。基于目前这种情况，本文采用多信息融合技术，将影响开关柜温升的因素引人高压开关柜温度预警中，以提高温度监测系统的准确性。
    1 高压开关柜温升影响因素
    高压开关柜有三大部位易出现过热故障隔离开关接头，主要原因是使用年限长或操纵次数过多导致压紧弹簧松动；母线或电缆连接头，主要原因是螺栓紧固不到位；断路器插接头，主要原因是插接深度不够和触片压紧力不足。根据电接触理论可知，引起三大部位过热的共同原因是导电接触面变小导致接触电阻变大。
    高压开关柜属于电流致热型设备，根据焦耳定律，电流流过导体产生的热效应为Q = I2 Rt。在焦耳定律的基础上，提出了导体表面温度与焦耳定律的关系T=Tamb + CI2 R（其中，T是导体表面温度；Tamb是导体环境温度；C是常数，单位为K/W）。因此，影响高压开关柜温升的因素有：导电体的环境温度，设备在过高和过低的环境温度下，表面温度会有几十摄氏度的差别，温度监测时应予以考虑；负荷电流的大小，负荷电流随用户用电需求不断变化，早上是低谷，晚间是高峰；导体接触电阻，不同的材料电阻率不同，接触电阻就不同，另从高压开关柜三大部位过热原因分析中可知接触面积影响接触电阻。

    2 多信息融合的原理与方法
    2.1多信息融合原理
    一般意义上的多信息融合技术是一种利用计算机技术，对来自多种信息源的多个传感器观测的信息，在一定准则下进行自动分析、综合，以获得单个或单类信息源所无法获得的有价值的综合信息，并完成其最终任务的信息处理技术困。简而言之，数据融合是将数据或信息结合起来以评估或预测实体状态过程。
    数据融合有三个处理体系结构：传感器数据直接融合（数据级融合）、特征矢量融合（特征级融合）、推论或决策融合（决策级融合）。它们的数据量损失依次变大，实时性依次变强。由于高压开关柜温度预测采集的环境温度、负荷电流、监测点温度都是数据量，不需要特征向量提取，且数据量不大，实时性要求不太高，因此采用传感器数据直接融合。
    传感器数据直接融合原理如图1所示，传感器采集所需的数据上传至监测中心，监测中心通过适当的融合算法将数据进行融合，提取特征向量，最后进行综合预测或评估。

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