CN107991074A - 基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法，包括以下步骤：1)获取变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号，并获取所述变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号上各频率f处的幅值A_f，频率f为50Hz的倍频，求得频率f的频率比重p_f；2)根据步骤1)得到的频率f的频率比重p_f计算噪声能量熵H_i‑1；3)重复步骤1)及步骤2)，获取下一次变压器发生短路冲击时的噪声能量熵H_i；4)得噪声能量熵的变化率绝对值R；5)根据噪声能量熵的变化率绝对值R判断变压器突发短路时绕组的机械状态，该方法能够基于噪声信号实现变压器突发短路时绕组机械状态诊断。

Description

基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法

技术领域

本发明属于电力检测技术领域，涉及一种基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法。

背景技术

变压器是电力系统最重要的设备之一，其安全运行与否已与国家经济发展紧密的联系了起来。从近些年来电力变压器短路事故发生的过程、现象及其事后的解体检查来看，电力变压器之所以短路后立即造成损坏，主要是变压器本身抗短路能力不足所致。绕组在短路力的作用下，出现松动和变形而造成电力变压器损坏的事故随着绕组压紧程度减小呈现上升趋势。由很多现场实例可知，绕组抗短路强度的丧失，并不是一个一次性的过程，而是在常年累月的积累中，逐步被蚕食的过程。一次短路造成绕组松动、变形，并不一定立即引起事故，因此运行中有一部分变压器在承受短路后是“带病运行”的。由于绕组预紧力的减小，电力变压器抗短路能力显著降低，从而导致绕组的绝缘老化速度加快，诱发严重的事故。如果变压器出现故障，将导致大面积停电，这样不仅影响了工厂的生产，也影响了民众的生活。由于传统的变压器检修方法一般为人工吊罩检查，所以其检修期很长，至少要半年以上。因此，为了及时发现变压器的事故隐患，避免突发事故，提高变压器运行的可靠性，开展变压器故障诊断方法的研究具有十分重要的意义。

在众多的变压器绕组机械状态的评估方法中，振动信号分析法通过贴在变压器箱体表面的加速度传感器对变压器的振动进行在线监测，实现对变压器机械状态的评估。基于振动信号的故障诊断方法必须把传感器布置在振动设备的表面，然而对于带电设备、复杂部件振动表面、高温或油垢等恶劣环境下传感器的布置比较困难，而且仅能对振动表面的若干孤立测点的振动信号进行分析，因此只能反应设备局部的振动信息，很多情况下无法得到所关注部件的振动信息，设备整体的振动情形难以呈现；同时对于某些需要停机安装振动传感器的场合，停机安装将带来较大的经济损失；另外，由于设备故障的多样性，故障特征也各不相同，在某些故障下振动特征并不明显，而其他特征(如声学特征)比较明显，因此有必要寻求一种有效的非接触式监测与分析手段。

研究资料表明，变压器噪声是由振动产生的，如在撞击、摩擦、交变应力作用下，设备的金属外壳、线圈、铁芯、风扇等发生振动而产生噪声，振动与噪声关系密切。变压器在发生外部短路故障时，绕组中会流过较大的冲击电流，引起绕组强烈的振动，进而造成绕组变形、失稳等故障，影响变压器的安全稳定运行。

噪声是衡量设备运行状态的一项重要指标，当设备零部件的运行状态发生变化时，辐射的噪声信号也随之变化。相比振动诊断技术，声学诊断技术具有非接触式测量、设备简单、安装灵活、不影响设备正常工作和在线监测等特点，尤其适用于振动信号不易测量的场合。噪声蕴含着丰富的设备状态信息，将设备在正常运行状态下的某些噪声特征作为基准，将监测的目标信号与该基准信号进行比较，可以诊断出设备的状态和故障源，这就是声学故障诊断的基础和依据，因此急需要开发出一种基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法，以实现变压器突发短路时绕组机械状态。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法，该方法能够基于噪声信号实现变压器突发短路时绕组机械状态诊断。

为达到上述目的，本发明所述的基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法包括以下步骤：

1)获取变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号，并获取所述变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号上各频率f处的幅值A_f，频率f为50Hz的倍频，求得频率f的频率比重p_f；

2)根据步骤1)得到的频率f的频率比重p_f计算噪声能量熵H_i-1；

3)重复步骤1)及步骤2)，获取下一次变压器发生短路冲击时的噪声能量熵H_i；

4)得噪声能量熵的变化率绝对值R，其中，

R＝|(H_i-1-H_i)/H_i-1|

5)根据噪声能量熵的变化率绝对值R判断变压器突发短路时绕组的机械状态。

步骤1)中，通过传感器获取变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号，其中，传感器与变压器箱体轮廓线的距离为1米，传感器的高度为变压器箱体高度的一半。

频率f的频率比重p_f为：

噪声能量熵H_i-1为：

当R＜5％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组的抗短路冲击能力较强；

当5％≤R<10％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组出现松动；

当10％≤R<15％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组出现变形；

当15％≤R时，则说明变压器突发短路时变压器绕组变形严重。

本发明具有以下有益效果：

本发明所述的基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法在具体操作时，获取变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号，然后计算该噪声信号的噪声能量熵，再获取连续两次变压器发生短路冲击时噪声能量熵的变化率绝对值R，然后根据所述噪声能量熵的变化率绝对值R判断变压器突发短路时绕组机械状态。能够实现非接触式诊断，并且诊断方便、简单，诊断成本较低，并且设备简单、安装灵活、不影响设备正常工作，同时能够实现在线监测。

附图说明

图1为本发明计算噪声能量熵时的流程图；

图2为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

参考图1及图2，本发明所述的基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法包括以下步骤：

1)获取变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号，并获取所述变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号上各频率f处的幅值A_f，频率f为50Hz的倍频，求得频率f的频率比重p_f；

2)根据步骤1)得到的频率f的频率比重p_f计算噪声能量熵H_i-1；

3)重复步骤1)及步骤2)，获取下一次变压器发生短路冲击时的噪声能量熵H_i；

4)得噪声能量熵的变化率绝对值R，其中，

R＝|(H_i-1-H_i)/H_i-1|

5)根据噪声能量熵的变化率绝对值R判断变压器突发短路时绕组的机械状态。

步骤1)中，通过传感器获取变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号，其中，传感器与变压器箱体轮廓线的距离为1米，传感器的高度为变压器箱体高度的一半，传感器的数量为两个。

步骤1)中频率f的频率比重p_f为：

其中，根据变压器在突发短路时噪声信号的特性，其频率f为50Hz的倍频，频率范围基本处于50Hz～1000Hz的频率区间内。

步骤2)中噪声能量熵H_i-1为：

步骤5)的具体操作为：

当R＜5％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组的抗短路冲击能力较强；

当5％≤R<10％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组出现松动，由于累积效应的存在，需要考虑已遭受短路冲击的次数，并进行进一步的试验，以确定故障类型及部位；

当10％≤R<15％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组出现变形，需要尽快进行详细的规程试验，避免变压器突然故障造成大范围停电事故；

当15％≤R时，则说明变压器突发短路时变压器绕组变形严重，必须立即停运，接受详细的规程试验，避免变压器突然故障造成大范围停电事故。

Claims (5)

1.一种基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号，并获取所述变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号上各频率f处的幅值A_f，得频率f的频率比重p_f；

2)根据步骤1)得到的频率f的频率比重p_f计算噪声能量熵H_i-1；

3)重复步骤1)及步骤2)，获取下一次变压器发生短路冲击时的噪声能量熵H_i；

4)得噪声能量熵的变化率绝对值R，其中，

R＝|(H_i-1-H_i)/H_i-1|

5)根据噪声能量熵的变化率绝对值R判断变压器突发短路时绕组的机械状态。

2.根据权利要求1所述的基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法，其特征在于，步骤1)中，通过传感器获取变压器发生短路冲击时变压器箱体表面的噪声信号，其中，传感器与变压器箱体轮廓线的距离为1米，传感器的高度为变压器箱体高度的一半。

3.根据权利要求1所述的基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法，其特征在于，频率f为50Hz的倍频，频率f的频率比重p_f为：

<mrow> <msub> <mi>p</mi> <mi>f</mi> </msub> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>f</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>/</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mn>50</mn> <mn>1000</mn> </munderover> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>f</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>.</mo> </mrow>

4.根据权利要求1所述的基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法，其特征在于，噪声能量熵H_i-1为：

<mrow> <msub> <mi>H</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mo>|</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mn>50</mn> <mn>1000</mn> </munderover> <msub> <mi>p</mi> <mi>f</mi> </msub> <msub> <mi>log</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>p</mi> <mi>f</mi> </msub> <mo>|</mo> <mo>.</mo> </mrow>

5.根据权利要求1所述的基于噪声信号的变压器突发短路时绕组机械状态诊断方法，其特征在于，

当R＜5％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组的抗短路冲击能力较强；

当5％≤R<10％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组出现松动；

当10％≤R<15％时，则说明变压器突发短路时变压器绕组出现变形；

当15％≤R时，则说明变压器突发短路时变压器绕组变形严重。