CN104459489B - 一种支柱绝缘子污秽度识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种支柱绝缘子污秽度识别方法，包括如下步骤：步骤一，周期性监测支柱绝缘子的泄漏电流幅值以及环境温度、湿度和降雨量，并存储；步骤二，选取有效时间段的多个泄漏电流幅值数据和多个环境湿度数据，代入模型公式：通过模型公式拟合获得第一特征系数a和第二特征系数，其中，Im为泄漏电流的幅值，RH为环境湿度，第一特征参数a﹥0，第二特征系数b﹥0；步骤三，将所述第二特征系数b，代入预先等值附盐密度预测模型和污秽度预测模型，获得与所述第二特征系数b相对应的绝缘子表面的等值附盐密度和污秽度等级。实施本发明，具有准确度高、监测设备简单、可实时在线监测，有利于减轻电力系统工作量，降低污闪风险。
Description
技术领域
本发明属于变电站污秽外绝缘在线监测技术领域。特别涉及一种支柱绝缘子污秽度识别方法。
背景技术
由于支柱绝缘子长期运行于室外环境中，很易积污并受潮，导致绝缘强度降低和污闪等故障频繁发生。为保证供电可靠，不能频繁停电清扫。现有技术中为了有效防止污闪事故的发生，需要通过在线监测手段，对绝缘子污秽状况做出及时准确的判断，以便在危险来临之前，进行及时清扫。
目前为止，泄漏电流检测是最适宜于在线监测的手段。然而，绝缘子泄漏电流除了受到污秽度的影响外，与环境湿度也有明显关联。因此，要根据泄漏电流检测来判断绝缘子表面污秽度的情况，就必须考虑湿度对泄漏电流的影响。
国内外研究了不同型号绝缘子试验在饱和雾的环境下泄漏电流与盐密、灰密的关系。各研究机构运用不同的试验方法，如润湿方式、润湿时间、记录时刻及施加电压提供了不同的观测角度，但大部分试验研究是在饱和湿润的条件下获得的。
实际环境中绝缘子很多是在非饱和润湿的状态下运行，一天内环境温湿度也有较大幅度的变化，研究不同湿度条件下非饱和润湿时绝缘子泄漏电流变化规律对于判断绝缘子的积污状况具有重要的意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种支柱绝缘子污秽度识别方法，可以快速准确地对支柱绝缘子污秽度进行在线监测。
为了解决上述技术问题，本发明实施例的一方面提供一种支柱绝缘子污秽度识别方法，包括如下步骤：
步骤一，周期性监测支柱绝缘子的泄漏电流幅值以及环境温度、湿度和降雨量，并存储；
步骤二，选取有效时间段的多个泄漏电流幅值数据和多个环境湿度数据，代入模型公式：通过模型公式拟合获得第一特征系数a和第二特征系数，其中，Im为泄漏电流的幅值，RH为环境湿度，第一特征参数a﹥0，第二特征系数b﹥0；
步骤三，将所述第二特征系数b，代入预先制定的等值附盐密度预测模型和污秽度预测模型，获得与所述第二特征系数b相对应的绝缘子表面的等值附盐密度和污秽度等级。
优选地，所述步骤一具体为：
通过支柱绝缘子污秽观测系统每隔第一时间周期监测记录一次所述支柱绝缘子的泄漏电流幅值；
每隔第一时间周期记录所述时间周期内的环境温度和环境湿度的平均值；
每隔第二时间周期记录所述时间周期内的雨量的累计值。
优选地，所述步骤二中选取有效时间段的多个泄漏电流幅值数据和多个环境湿度数据的步骤具体包括：
步骤20，统计雨量累积值连续为0的第一时间段内的泄漏电流数据及环境湿度数据；
步骤21，在所述第一时间段中去掉前后第二时间段的数据，计算中间时间段中的环境湿度的变化范围，判断所述变化范围是否在50％～98％范围内；
步骤22，如果所述判断结果为满足，则将所述第一时间段作为有效时间段；
否则把所述第一时间段的时间顺延第三时间段，获得当前的第一时间段，并返回步骤20。
优选地，所述步骤三具体包括：
将第二特征系数b代入等值附盐密度预测模型公式：ESDD＝0.008e0.444b，计算获得所述第二特征系数b所对应的等值附盐密度；
根据所述第二特征系数b查询预先存储的第二特征系数b与支柱绝缘子的污秽度等级映射表，获得所述第二特征系数所对应的污秽度等级。
优选地，所述步骤三具体包括：
将所述第二特征系数代入分区段等值附盐密度预测模型公式：ESDD＝mb+n，计算获得所述第二特征系数b所对应的等值附盐密度，其中，m、n为所述第二特征系数b所处区段的系数，其值为预先存储获得；
根据所述第二特征系数b查询预先存储的第二特征系数b与支柱绝缘子的污秽度等级映射表，获得所述第二特征系数所对应的污秽度等级。
优选地，所述第一时间周期为5分钟，所述第二时间周期为1分钟；所述第一时间段为60小时，所述第二时间段为6小时，所述第三时间段为2小时。
实施本发明，具有如下的有益效果：
在本发明实施例，可以利用现有的绝缘子污秽观测系统动态监测绝缘子泄漏电流，选取有效时间段绝缘子泄漏电流幅度以及环境湿度，从而可以获得特征系数b。根据该特征系数b，代入根据实施制定的等值附盐密度预测模型和污秽度预测模型，即可以获得与所述第二特征系数b相对应的绝缘子表面的等值附盐密度和污秽度等级；
故本发明实施例利用了绝缘子泄漏电流与环境湿度之间的关系，为变电站绝缘子表面的污秽度的监测提供了一种全新的方法，具有准确度高、监测设备简单、可实时在线监测，有利于减轻电力系统工作量，降低污闪风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的支柱绝缘子污秽度识别方法的主流程示意图；
图2是图1的一个实施例的流程图；
图3是图2中分区段ESDD预测模型的示意图；
图4是图2整段ESDD预测模型的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，示出了本发明提供的一种支柱绝缘子污秽度识别方法，包括如下步骤：
步骤一，周期性监测支柱绝缘子的泄漏电流幅值以及环境温度、湿度和降雨量，并存储；具体地，该步骤一包括：
通过支柱绝缘子污秽观测系统每隔第一时间周期监测记录一次所述支柱绝缘子的泄漏电流幅值；
每隔第一时间周期记录所述时间周期内的环境温度和环境湿度的平均值；
每隔第二时间周期记录所述时间周期内的雨量的累计值。
步骤二，选取有效时间段的多个泄漏电流幅值数据和多个环境湿度数据，代入模型公式：在该模型公式中，利用将泄漏电流幅值作为因变量，环境湿度作为自变量，通过该模型公式拟合获得第一特征系数a和第二特征系数，其中，Im为泄漏电流的幅值，RH为环境湿度，第一特征参数a﹥0，第二特征系数b﹥0；
其中，选取有效时间段的多个泄漏电流幅值数据和多个环境湿度数据的步骤具体包括：
步骤20，统计雨量累积值连续为0的第一时间段内的泄漏电流数据及环境湿度数据；
步骤21，在所述第一时间段中去掉前后第二时间段的数据，计算中间时间段中的环境湿度的变化范围，判断所述变化范围是否在50％～98％范围内；
步骤22，如果所述判断结果为满足，则将所述第一时间段作为有效时间段；
否则把所述第一时间段的时间顺延第三时间段，获得当前的第一时间段，并返回步骤20。
步骤三，根据所述第二特征系数b，通过等值附盐密度预测模型和污秽度预测模型，获得与所述第二特征系数b相对应的绝缘子表面的等值附盐密度和污秽度等级。
在本发明的实施例中，该等值等值附盐密度预测模型可以是分区段的等值附盐密度预测模型，也可以是整段的等值附盐密度预测模型。
故，在一种实施例中，该步骤三具体包括：
将所述第二特征系数代入分区段等值附盐密度预测模型公式：ESDD＝mb+n，计算获得所述第二特征系数b所对应的等值附盐密度，其中，m、n为所述第二特征系数b所处区段的系数，其值为预先获得并存储的；
具体地，申请人在考虑与现场数据结合的前提下，在实验室中合理安排通过人工污秽试验，实验获得多个不同b值以及对应的ESDD值，然后在横坐标为b以及纵坐标为ESDD的坐标中，将相邻的点相连，获得各分区段L(i)，从而获得各分区段的等值附盐密度预测模型公式，以及各分区段的m和n的值，并存储，具体地，可参见图3所示。其中，各点的Ai为b值，Bi为ESDD值。
根据所述第二特征系数b查询预先存储的第二特征系数b与支柱绝缘子的污秽度等级映射表(如下表1即示出了一个例子)，获得所述第二特征系数所对应的污秽度等级。
表1污秽度等级与b值的映射表
| 污秽等级 | ESDD/(mg/cm2) | b |
| a | 0～0.01 | 0～1.400 |
| b | 0.01～0.025 | 1.400～3.878 |
| c | 0.025～0.08 | 3.878～5.182 |
| d | 0.08～0.30 | 5.182～8.883 |
| e | >0.30 | 8.883～ |
在另一种实施例中，该步骤三具体包括：
将第二特征系数b代入等值附盐密度预测模型公式：ESDD＝0.008e0.444b，计算获得所述第二特征系数b所对应的等值附盐密度；
具体地，申请人在考虑与现场数据结合的前提下，在实验室中合理安排通过人工污秽试验，实验获得多个不同b值以及对应的ESDD值，然后在横坐标为b以及纵坐标为ESDD的坐标中，将所有点进行曲线拟合，从而获得整段的等值附盐密度预测模型公式ESDD＝0.008e0.444b，具体地，可参见图4所示。
根据所述第二特征系数b查询预先存储的第二特征系数b与支柱绝缘子的污秽度等级映射表，获得所述第二特征系数所对应的污秽度等级。其中，该映射表可以参见表1所示。
如图2所示，示出了图1的一个实施例的流程图。从中可以看出，前文的第一时间周期为5分钟，第二时间周期为1分钟；第一时间段为60小时，第二时间段为6小时，第三时间段为2小时，可以理解的是，上述各时间周期与时间段的取值仅为一举例，在其他的实施环境中，当可以根据需要进行调整。
实施本发明，具有如下的有益效果：
在本发明实施例，可以利用现有的绝缘子污秽观测系统动态监测绝缘子泄漏电流，利用了发现的绝缘子泄漏电流与环境湿度之间的定量关系，基于非线性回归分析获得不同盐密下支柱绝缘子泄漏电流和相对湿度之间定量关系表达式，通过表达式中拟合系数的变化规律与污秽度对应关系，实现通过现场测量泄漏电流和环境湿度识别支柱绝缘子表面污秽度的目的；
本发明实施例为变电站绝缘子表面的污秽度的监测提供了一种全新的方法，具有准确度高、监测设备简单、可实时在线监测，有利于减轻电力系统工作量，降低污闪风险。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (3)
1.一种支柱绝缘子污秽度识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，周期性监测支柱绝缘子的泄漏电流幅值以及环境温度、湿度和降雨量，并存储；
步骤二，选取有效时间段的多个泄漏电流幅值数据和多个环境湿度数据，代入模型公式：通过模型公式拟合获得第一特征系数a和第二特征系数，其中，Im为泄漏电流的幅值，RH为环境湿度，第一特征参数a﹥0，第二特征系数b﹥0；
步骤三，将所述第二特征系数b，代入预先制定的等值附盐密度预测模型和污秽度预测模型，获得与所述第二特征系数b相对应的绝缘子表面的等值附盐密度和污秽度等级；
其中，所述步骤二中选取有效时间段的多个泄漏电流幅值数据和多个环境湿度数据的步骤具体包括：
步骤20，统计雨量累积值连续为0的第一时间段内的泄漏电流数据及环境湿度数据；
步骤21，在所述第一时间段中去掉前后第二时间段的数据，计算中间时间段中的环境湿度的变化范围，判断所述变化范围是否在50％～98％范围内；
步骤22，如果所述判断结果为满足，则将所述第一时间段作为有效时间段；否则把所述第一时间段的时间顺延第三时间段，获得当前的第一时间段，并返回步骤20；
所述步骤三具体包括：
将第二特征系数b代入等值附盐密度预测模型公式：ESDD＝0.008e0.444b，计算获得所述第二特征系数b所对应的等值附盐密度；
根据所述第二特征系数b查询预先存储的第二特征系数b与支柱绝缘子的污秽度等级映射表，获得所述第二特征系数所对应的污秽度等级；
或者，步骤三具体包括：
将所述第二特征系数代入分区段等值附盐密度预测模型公式：ESDD＝mb+n，计算获得所述第二特征系数b所对应的等值附盐密度，其中，m、n为所述第二特征系数b所处区段的系数，其值为预先存储获得；
根据所述第二特征系数b查询预先存储的第二特征系数b与支柱绝缘子的污秽度等级映射表，获得所述第二特征系数所对应的污秽度等级。
2.如权利要求1所述的一种支柱绝缘子污秽度识别方法，其特征在于，所述步骤一具体为：
通过支柱绝缘子污秽观测系统每隔第一时间周期监测记录一次所述支柱绝缘子的泄漏电流幅值；
每隔第一时间周期记录所述时间周期内的环境温度和环境湿度的平均值；
每隔第二时间周期记录所述时间周期内的雨量的累计值。
3.如权利要求1或2所述的一种支柱绝缘子污秽度识别方法，其特征在于，所述第一时间周期为5分钟，所述第二时间周期为1分钟；所述第一时间段为60小时，所述第二时间段为6小时，所述第三时间段为2小时。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |