CN104977515B - 一种三相共筒gis局部放电监测中放电类型的识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法，该方法包括：接入一相工频信号作为同步信号，对放电信号进行采集；将采集得到的信号进行等比例移相操作，并将信号原始数据循环等分，生成A、B、C三相信号数据；分别计算A、B、C三相放电信号的幅值、相位和放电次数，根据放电次数生成PRPD谱图、v‑φ谱图和n‑φ谱图；对PRPD谱图、v‑φ谱图和n‑φ谱图进行特征向量提取；根据A、B、C三相放电信号对应的特征向量，识别出A、B、C三相对应的放电类型。本发明的方法提高了实际工程应用中放电类型的识别率。

Description

一种三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法

技术领域

本发明属于高压设备局部放电监测技术领域，具体涉及一种三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法。

背景技术

高压设备局部放电监测是高压设备智能化和高压设备状态监测的重要技术领域之一，能够及时发现设备运行中的绝缘问题，为电力系统优化运行和状态检修提供数据和参考，从而大幅减少事故停电和检修停电带来的巨大损失。高压设备在局部放电时，局部放电信号和设备运行的工频电压具有高度的相关性，这种特征不但是区分局放信号和干扰噪声的重要方法，而且还是识别各种放电类型(如GIS设备中可能发生的悬浮电位体放电，绝缘件内部的气隙放电，沿面放电，或是金属尖端放电，颗粒放电等)的基础。因此，工频相位信号是局部放电监测装置或仪器进行模式识别的重要基础。

目前，局部放电监测装置依据工频同步相位识别方法存在的问题有：

(1)从电压互感器二次端接入电压信号，并通过此电压产生标准方波信号，触发所有传感器同时采样，该方法在实验室中能够很好的应用(升压相和同步相一致)，但在实际应用中，工频同步相位和传感器采集相位可能不一致，造成局部放电信号类型识别率低。

(2)从电压互感器二次端接入电压信号，经过电压变送器后传送到局部放电装置的高速采集卡，高速采集卡在进行各个特高频或高频传感器信号的采样处理过程中，同步采用该电压信号并通过该信号实现各个传感器信号的相位标定。对于单相单筒GIS,传感器能够根据相位标定进行同步采样,并判断出放电类型，但对于三相共筒GIS,一只传感器要同时检测三相的放电量、放电类型等，这样只有对于引入的同步相才能准确识别放电类型，但其它两相如果发生放电，就会出现判断不准确或者误判的情况。

(3)装置内同步触发采集，即装置自身产生一个50Hz固定频率的的同步信号，该信号由装置晶振分频产生，其相位和实际工频信号相位不一致，是一个随机值，而且运行时间一长，由于晶振固有偏差，内同步信号也会发生偏移。这种方法对于局放的识别效率果更低。

发明内容

本发明的目的是提供一种三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法，以解决目前局部放电监测装置在实际工程中放电类型识别率不高的问题。

为解决上述技术问题，本发明的方法包括以下步骤：

1)接入一相工频信号作为同步信号，对放电信号进行采集；

2)将采集得到的放电信号数据进行等比例移相操作，并将放电信号数据循环等分，生成A、B、C三相放电信号数据；

3)分别计算A、B、C三相放电信号数据的幅值、相位和放电次数，并根据所述幅值、相位和放电次数，分别得到A、B、C三相放电信号数据对应的PRPS三维谱图，并进一步处理生成PRPD谱图、谱图和谱图；

4)针对PRPD谱图、谱图和谱图，分别提取A、B、C三相放电信号数据对应的特征向量；

5)根据A、B、C三相放电信号数据对应的特征向量，识别出A、B、C三相对应的放电类型。

所述步骤1)中工频同步信号由电压互感器PT二次接线端接入电路，并为标准同频方波。

所述步骤2)中等比例移相操作为：以同步信号相为基准，通过加减120度得到另外两相信号。

所述步骤3)中对A、B、C三相每周波信号的幅值进行归一化，生成幅值的二维数组；把每个周波信号离散化，计算每个周波的放电次数，并把每个周波的放电次数叠加到某一个周波内，生成放电次数的一维数组，将幅值的二维数组和放电次数的一维数组进一步处理生成PRPS谱图。

所述步骤5)中将提取的A、B、C三相放电信号数据对应的特征向量与样本库中每个放电类型对应的特征向量进行pearson相关计算，进而识别出A、B、C三相对应的放电类型。

pearson相关计算的公式为：

其中，X为待识别放电信号对应的特征向量，Y为样本库中的特征向量，ρ_X,Y为相关系数，ρ_X,Y的绝对值越大，相关性越强。

本发明的三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法依托现有局放检测设备构架实现，在不改变现有局部放电监测系统硬件的基础上，通过采集一路外同步工频相位信号，对采集的局放信号进行软件移相修正，并对移相后的信号通过图像识别算法，从而判断局放放电类型和放电相。本发明在常规一路工频相位同步基础上，不需要增加其余同步相，不但可以准确的判断局部放电信号类型，而且可以确定放电相，从而改变了局部放电装置在实际应用中识别率不高的问题。

附图说明

图1是本实施例信号流程图；

图2是本实施例原始数据到三相数据转换处理示意图；

图3是本实施局部放电PRPS三维谱图；

图4是本实施例中尖端放电PRPD谱图及金属颗粒放电PRPD谱图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步详细的说明。

本实施例中三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法的具体步骤包括：

1)接入一相工频信号作为同步信号，对放电信号进行采集；

2)将采集得到的放电信号数据进行等比例移相操作，并将放电信号数据循环等分，生成A、B、C三相放电信号数据；

3)分别计算A、B、C三相放电信号数据的幅值、相位和放电次数，并根据所述幅值、相位和放电次数，分别得到A、B、C三相放电信号数据对应的PRPS三维谱图，并进一步处理生成PRPD谱图、谱图和谱图；

4)针对PRPD谱图、谱图和谱图，分别提取A、B、C三相放电信号数据对应的特征向量；

5)根据提取的A、B、C三相放电信号数据对应的特征向量，识别出A、B、C三相对应的放电类型。

下面对上述步骤作进一步详细介绍。

步骤1)中通过外围电路产生一个和系统某一相电压周期一致的工频同步信号，并且该工频同步信号上升沿和系统电压零相位一致，并依据此信号，对采集器进行触发采集，采集50个周波的数据。

其中，工频同步信号的产生过程为：通过电压互感器PT二次接线端接入电路并转换成标准同频方波，对于由于电路原因产生的偏差可以在数据处理中通过定值校正。

步骤2)中数据处理模块接收采集的原始局部放电数据，参考同步相，对原始局放数据进行等比例移相操作，并将移相后的数据存到相应相的内存中。比如同步源为A相，可通过加减120度移相，分别得到B、C两相信号；通过顺时针和逆时针循环等分原始局部放电数据，得到B相和C相原始数据，如图2所示，将每个周波内的放电数据按照相位依次等分为三份，第一周波的三份数据依次分给A、B、C相，第二周波的三份数据分给B、C、A相，第三周波的三份数据分给C、A、B相，第四周波数据再分A、B、C相……，如此循环分配放电数据，最终生成A、B、C三相放电数据。

步骤3)中数据处理单元对统计50个周波的检波处理后的数据进行幅值归一化，每个周波为640个数据，最终生成一个50*640的二维数组；统计50个周波的数据，把幅值分为64份，且每个周波分为100个相窗，计算每个周波的放电次数，根据相位，将50个周波的放电次数叠加到一个周波内，生成一个有6400个数据的一维数组；然后，针对幅值的二维数组和放电次数的一维数组，使幅值、放电次数、相位对应三维图的各轴，分别得到A、B、C三相放电信号对应的PRPS三维图谱，将PRPS三维图谱生成PRPD谱图、谱图和谱图。

步骤4)中对PRPD谱图、谱图和谱图进行特征向量提取，经过优化处理后提取了21个特征量，如表1所示；

表1基于PRPD谱图、谱图和谱图提取的特征量

本实施例在步骤5)中根据特征向量识别放电类型的方法优选为：将提取的A、B、C三相放电信号对应的特征向量逐一与样本库中特征向量进行pearson相关计算；识别出A、B、C三相对应的放电类型。

其中，Pearson相关计算本质上是对局部放电谱图进行图像处理，相关计算公式为：

X为待识别放电信号对应的特征向量，Y为样本库中的特征向量，ρ_X,Y为相关系数，两个变量X、Y的标准差均不为零的情况下相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数绝对值越接近于1，相关度越强，相关系数绝对值越接近于0，相关度越弱。

根据上述性质，可根据计算出的相关系数的大小，选择相关系数最大的放电类型作为该相对应的放电信号类型。

作为其他实施方式，还可以采用基于朴素贝叶斯分类、基于神经网络、聚类算法等方法来对放电类型进行识别。

本实施例中对于具体参数值的选择，如50个周波，每个周波640个数据，100个相窗，将幅值分为64份等，可以有更多的选择，并不局限于本实施例中的数据。但是，统计的放电数据越多，上述分配方法所生成的A、B、C三相放电数据与真实A、B、C三相放电数据的误差越小。所以，在兼顾计算效果的基础上，应统计较多的放电数据。

当然，对于三相分离的GIS设备，可分别在每一相的GIS设备上安装传感器，然后按照本实施例的方法识别放电类型，只是不需要对传感器采集的信号进行移相操作。

本实施例中实现上述方法的局部放电监测系统和现有局放监测设备的硬件构架一致，如图1所示，包括安装在三相共筒GIS设备上的传感器(采集器)，产生工频同步信号的外围电路，局放处理单元。其中，局放处理单元用于对三相局部放电数据进行幅值归一化、放电次数的计算、PRPD谱图、谱图和谱图生成、特征向量提取及放电类型识别，具体识别过程为上述识别方法，这里不再一一介绍。

以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)接入一相工频信号作为同步信号，对放电信号进行采集；

2)将采集得到的放电信号数据进行等比例移相操作，并将放电信号数据循环等分，生成A、B、C三相放电信号数据；

3)分别计算A、B、C三相放电信号数据的幅值、相位和放电次数，并根据所述幅值、相位和放电次数，分别得到A、B、C三相放电信号数据对应的PRPS三维谱图，并进一步处理生成PRPD谱图、谱图和谱图；

4)针对PRPD谱图、谱图和谱图，分别提取A、B、C三相放电信号数据对应的特征向量；

5)根据A、B、C三相放电信号数据对应的特征向量，识别出A、B、C三相对应的放电类型。

2.根据权利要求1所述三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法，其特征在于，所述步骤1)中工频同步信号由电压互感器PT二次接线端接入电路，并为标准同频方波。

3.根据权利要求1所述三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法，其特征在于，所述步骤2)中等比例移相操作为：以同步信号相为基准，通过加减120度得到另外两相信号。

4.根据权利要求1所述三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法，其特征在于，所述步骤3)中对A、B、C三相每周波信号的幅值进行归一化，生成幅值的二维数组；把每个周波信号离散化，计算每个周波的放电次数，并把每个周波的放电次数叠加到某一个周波内，生成放电次数的一维数组，将幅值的二维数组和放电次数的一维数组进一步处理生成PRPS谱图。

5.根据权利要求1所述三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法，其特征在于，所述步骤5)中将提取的A、B、C三相放电信号数据对应的特征向量与样本库中每个放电类型对应的特征向量进行pearson相关计算，进而识别出A、B、C三相对应的放电类型。

6.根据权利要求5所述三相共筒GIS局部放电监测中放电类型的识别方法，其特征在于，pearson相关计算的公式为：

<mrow> <msub> <mi>&amp;rho;</mi> <mrow> <mi>X</mi> <mo>,</mo> <mi>Y</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>,</mo> <mi>Y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>Y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <msqrt> <mrow> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>X</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msup> <mi>E</mi> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msqrt> <msqrt> <mrow> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>Y</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msup> <mi>E</mi> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>Y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msqrt> </mrow> </mfrac> </mrow>

其中，X为待识别放电信号对应的特征向量，Y为样本库中的特征向量，ρ_X,Y为相关系数，ρ_X,Y的绝对值越大，相关性越强。