CN104951640A - 一种高压电气设备介质损耗因数计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高压电气设备介质损耗因数计算方法。首先将电压、电流信号在时域内去除直流分量；然后根据能量矩原理精确测出电信号基波频率；在用三弯矩法对原信号进行插值计算，并进行整周期重采样；最后截取整周期样本长度进行快速傅里叶计算得到基波电压和基波电流的相位夹角，并求出其余角的正切即得到介质损耗因素。本发明方法计算准确、高效。

Description

一种高压电气设备介质损耗因数计算方法

技术领域

本发明属于电气设备绝缘状态检测数据处理技术领域，具体涉及一种高压电气设备介质损耗因数计算方法。

背景技术

介质损耗因数（tanδ）是表征高压电气设备绝缘状况的一项重要指标。其中δ指介质损耗角即在交变电场下，电介质内流过的电流向量和电压向量之间的夹角的余角，简称介损角。

目前，测量介损角可分为硬件法和软件法。硬件法主要有过零比较法、电桥平衡法等，此类方法存在硬件处理环节多、抗干扰能力差、累积误差大等缺点难以满足介损测量的精度；软件分析方法主要是谐波分析法，其原理基于傅里叶变换，利用三角函数的正交性使求解基波分量不受谐波和直流的影响，故可以达到较高稳定性和测量精度。

基于正弦信号本身的特点和数字频谱分析理论可知，只有信号在满足整周期采样和整周期截断计算才能准确的实现信号的频谱分析，否则会出现频谱泄漏和栅栏效应，使计算结果出现较大误差，尤其是相位误差更大。实际中电网频率时常波动，采样装置的采样频率很难准确的保持在电网频率的整数倍，这也使得无法得到整周期截断的样本。加窗插值的傅里叶算法能减轻频谱泄漏和栅栏效应，在一定条件下精确度高。但非同步采样下，余弦组合窗抑制频谱泄漏的能力有限，介损角真实值极易被频谱泄漏和栅栏效应掩盖，窗的主瓣宽度和旁瓣高度的矛盾也制约着计算的精确性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有高压电气设备介质损耗因素计算精度不足的问题，提出一种能准确、高效地计算高压电气设备介质损耗因数的方法。

为了解决上述技术问题，

本发明与现有技术相比，其显著优点在于，本发明基于能量矩守恒原理计算高压电气设备介质损耗因素不仅能够实现对高压电气设备介质损耗因数的精确计算，还能通过精确测量电信号的基波频率来检测电能质量，而且还能准确得出电压、电流信号各次谐波之间的相位夹角。

附图说明

图1是能量矩平衡示意图。

图2本发明中根据能量矩原理测基波频率的流程框图。

具体实施方式

如图2所示，本发明高压电气设备介质损耗因数计算方法，所述方法以三相电压信号作为相位基准信号，三相电流信号与基准信号相位夹角即为损耗因数，具体步骤如下：

步骤一、将电压信号和电流信号在时域内去除直流分量；

步骤二、将电压信号和电流信号在频域内做功率谱分析，获得多根离散的功率谱谱线，然后根据能量矩守恒原理测量电压信号和电流信号基波频率；

所述功率谱分析的方法为，将电压信号和电流信号加Blackman-Harris窗后进行功率谱分析；Blackman-Harris窗的中文全称为布莱克曼-哈里斯，详见文献（徐志钮,律方成,李和明.加Blackman-Harris窗插值算法仿真介损角测量[J].高电压技术,2007,03:104-108.）

所述根据能量矩守恒原理测量电压信号和电流信号基波频率的计算方式如公式（1）所示，

$f_0=x_0*\frac{F_s}{N}=\frac{\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i{x}_i}{\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i}*\frac{F_s}{N}---\left(1\right)$

公式（1）中：f₀为所测电信号基波频率；F_S为信号采样频率；N为样本数；x_i是第i根谱线的横坐标，0＜i＜∞；p_i是第i根谱线的幅值；M是最大幅值谱线的横坐标；

根据能量矩守恒原理测量基波频率基本原理如下：

如图1所示，假设所测电信号的第i（此时0＜i＜2M）根功率谱谱线对功率普图坐标的原点O形成一个转矩（本发明称其为能量矩），在反方向上同样也存在一个能量矩，使反方向上的转矩与基波能量转矩相等，从而推倒出所测信号的基波频率。

本发明认为基波功率全部分散在第1到第2M根功率谱谱线上，其总的基波能量矩为同样在反方向上也存在一个能量矩p₀x₀使之与基波能量矩平衡；

根据能量守恒定律有： $p_0=\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i---\left(2\right)$

根据能量矩守恒原理有： $p_0{x}_0=\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i{x}_i---\left(3\right)$

由公式（2）和（3）可以获得公式（4），

$x_0=\frac{\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i{x}_i}{\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i}---\left(4\right),$

由公式（4）可以进一步得到公式（5），

$f_0=x_0*\frac{F_s}{N}=\frac{\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i{x}_i}{\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i}*\frac{F_s}{N}---\left(5\right)$

公式（5）中，f₀为所测电信号基波频率；F_S为信号采样频率；N为样本数。

步骤三、分别用三弯矩法对原始电压信号和电流信号进行插值计算，第i时刻与第i+1时刻区间[x_i,x_i+1]中，输出插值y的计算方式如公式（6）所示，

y＝Ay_i+By_i+1+Cy_i′′+Dy_i′′₊₁（6）

式（6）中，中间量 $A=\frac{x_{i+1}-x}{x_{i+1}-x_i},$ 中间量B＝1-A，中间量 $C=\frac{1}{6}(A^3-A){(x_{i+1}-x_i)}^2,$

中间量 $D=\frac{1}{6}(B^3-B){(x_{i+1}-x_i)}^2;$

步骤四、对插值后的电压信号和电流信号进行整周期重采样，重采样频率为f_S，且f_S＝K*f₀，其中，K是大于1的正整数，本发明最优取K=100，f₀为信号基波频率；

步骤五、由重采样后的数据截取整周期长度的样本，根据快速傅里叶算法求得基波电压信号与基波电流信号的相位夹角；

根据快速傅里叶算法求得基波电压信号与基波电流信号的相位夹角的具体方法可以参见文献（姚天任.数字信号处理（第三版）.2008-08-01）。

步骤六、根据基波电压信号与电流信号的相位夹角计算出基波电压和基波电流相位夹角的余角，然后求出余角的正切即得到介质损耗因数。

Claims (5)

1.一种高压电气设备介质损耗因数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、将电压信号和电流信号在时域内去除直流分量；

步骤二、将电压信号和电流信号在频域内做功率谱分析，获得多根离散的功率谱谱线，然后根据能量矩守恒原理测量电压信号和电流信号基波频率；

步骤三、分别用三弯矩法对原始电压信号和电流信号进行插值计算；

步骤四、对插值后的电压信号和电流信号进行整周期重采样；

步骤五、由重采样后的数据截取整周期长度的样本，根据快速傅里叶算法求得基波电压信号与基波电流信号的相位夹角；

步骤六、根据基波电压信号与电流信号的相位夹角计算出基波电压和基波电流相位夹角的余角，然后求出余角的正切即得到介质损耗因数。

2.如权利要求1所述的高压电气设备介质损耗因数计算方法，其特征在于，步骤二中，所述功率谱分析的方法为，将电压信号和电流信号加Blackman-Harris窗后进行功率谱分析；

所述根据能量矩守恒原理测量电压信号和电流信号基波频率的计算方式如公式（1）所示，

$f_0=x_0*\frac{F_s}{N}=\frac{\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i{x}_i}{\underset{i=1}{\overset{2M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i}*\frac{F_s}{N}---\left(1\right)$

公式（1）中：f₀为所测电信号基波频率；F_S为信号采样频率；N为样本数；x_i是第i根谱线的横坐标，0＜i＜∞；p_i是第i根谱线的幅值；M是最大幅值谱线的横坐标。

3.如权利要求1所述的高压电气设备介质损耗因数计算方法，其特征在于，步骤三中，在第i时刻与第i+1时刻区间[x_i,x_i+1]中，输出插值y的计算方式如公式（2）所示，

y＝Ay_i+By_i+1+Cy″1+Dy″₊₁   （2）

式（2）中，中间量 $A=\frac{x_{i+1}-x}{x_{i+1}-x_i},$ 中间量B＝1-A，中间量 $C=\frac{1}{6}(A^3-A){(x_{i+1}-x_i)}^2,$ 中间量 $D=\frac{1}{6}(B^3-B){(x_{i+1}-x_i)}^2.$

4.如权利要求1所述的高压电气设备介质损耗因数计算方法，其特征在于，步骤四中，重采样频率为f_S，且f_S＝K*f₀，其中，K是大于1的正整数，f₀为信号基波频率。

5.如权利要求4所述的高压电气设备介质损耗因数计算方法，其特征在于，K=100。