CN108169583B - 中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法及系统 - Google Patents
中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法及系统，方法实施步骤包括针对中性点经电容接地的待检测自耦变压器检测振动信号；对待检测自耦变压器的振动信号进行频谱分析，提取振动信号2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值并计算直流偏磁振动特征参数；将直流偏磁振动特征参数输入预先训练好的机器学习分类模型，得到待检测自耦变压器当前的直流偏磁状态，机器学习分类模型通过训练包含检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数、是否发生直流偏磁状态之间的分类映射关系。本发明能够有效判别中性点经电容接地后的自耦变压器的直流偏磁状态，具有不受外界环境干扰、无需与设备带电部位接触、检测安全性与效率高的优点。
Description
技术领域
本发明涉及自耦变压器直流偏磁状态检测领域，具体涉及一种中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法及系统。
背景技术
当特高压直流输电系统以单极大地回路方式或双极不平衡方式运行时，大量直流电流在流经的大地路径上产生电位差，如果交流变压器在附近运行，直流电流将通过变压器中性接地点及输电线路组成的通路流经变压器绕组，产生直流偏磁现象。直流偏磁涉及的变压器数量众多，容易引起变压器噪声与振动加剧、铁心夹件松动、绕组松动与变形、绝缘受损、抗短路冲击能力下降以及局部过热等一系列问题，严重影响变压器的安全与稳定运行。
一般情况下，主要通过中性点电流检测判断变压器是否存在直流偏磁问题。然而，由于自耦变压器绕组结构的特殊性，以500kV自耦变压器为例，其高压侧与低压侧共用一段绕组，偏磁电流在220kV与500kV网络之间传递，即使采取中性点电容隔直措施仍无法完全消除直流偏磁对500kV自耦变压器的影响，而且此时直流偏磁无法通过中性点电流进行检测。
除了变压器中性点直流，噪声与振动也是变压器直流偏磁状态检测的重要特征量，二者与偏磁电流大小具有相同的变化趋势，且整个检测过程不与带电部位直接接触，安装传感器时无需改变中性点接地状态，对于工作人员与设备的安全性更高。然而，噪声信号检测的不确定性较高，测试结果容易受到外界环境因素的干扰。相比而言，振动检测的技术优势突出，能够诊断出自耦变压器的直流偏磁状态。
发明内容
本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种能够有效判别中性点经电容接地后的自耦变压器的直流偏磁状态，抗干扰性好、安全性高的中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法及系统，本发明能够在自耦变压器中性点经电容隔离直流接地后取代电流检测方法，有效检测出变压器的直流偏磁问题，具有不受外界环境干扰、无需与设备带电部位接触、检测安全性与效率高的优点。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
本发明提供一种中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法，实施步骤包括：
1）针对中性点经电容接地的待检测自耦变压器，检测待检测自耦变压器的振动信号；
2）对待检测自耦变压器的振动信号进行频谱分析，提取振动信号2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值，根据提取得到的2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值计算直流偏磁振动特征参数；
3）将待检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数输入预先训练好的机器学习分类模型，得到待检测自耦变压器当前的直流偏磁状态；所述机器学习分类模型通过训练包含检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数、是否发生直流偏磁状态之间的分类映射关系。
优选地，步骤1）中检测待检测自耦变压器的振动信号时，振动信号测点位置位于待检测自耦变压器的表面平面位置。
优选地，步骤2）中计算直流偏磁振动特征参数的详细步骤包括：
2.1）计算振动信号2kHz范围内50Hz及其奇次谐波频率振动信号能量与50Hz及其偶次谐波频率振动信号能量的比值R oe；
2.2）计算振动信号2kHz频谱范围内50Hz及其谐波频率的频谱复杂度H；
2.3）计算振动信号2kHz频谱范围内700Hz以上50Hz谐波频率的能量比重R 700Hz；
2.4）采用主成分分析方法对比值R oe、频谱复杂度H、能量比重R 700Hz三者进行去相关处理，得到待检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数。
优选地，步骤2.1）中比值R oe的计算函数表达式如式（1）所示；
式（1）中，A 2i 为信号50Hz偶次谐波幅值，A 2i-1为信号50Hz奇次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量。
优选地，步骤2.2）中频谱复杂度H的计算函数表达式如式（2）所示；
式（2）中，R i 为50Hz第i次谐频振动幅值比重。
优选地，50Hz第i次谐频振动幅值比重R i 的计算函数表达式如式（3）所示；
式（3）中，A i 为50Hz第i次谐波幅值，A j 为50Hz第j次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量。
优选地，步骤2.3）中能量比重R 700Hz的计算函数表达式如式（4）所示；
式（4）中，A i 为50Hz第i次谐波幅值，A j 为50Hz第j次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量。
优选地，步骤3）中的机器学习分类模型为基于最小二乘支持向量机的分类器。
优选地，所述机器学习分类模型的训练步骤包括：
S1）针对样本自耦变压器选择样本自耦变压器，针对样本自耦变压器，分别采集未发生直流偏磁时的振动信号x 1i、以及发生直流偏磁期间中性点电容投入后的振动信号x 2i；
S2）对样本自耦变压器的未发生直流偏磁时的振动信号x 1i、以及发生直流偏磁期间中性点电容投入后的振动信号x 2i进行频谱分析，提取2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值，根据提取得到的2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值计算直流偏磁振动特征参数；
S3）根据采集振动信号时样本自耦变压器是否发生直流偏磁对样本自耦变压器的直流偏磁振动特征参数进行分类，未发生直流偏磁时的直流偏磁振动特征参数类别为“1”，发生直流偏磁期间的直流偏磁振动特征参数类别为“-1”；
S4）将分类后的直流偏磁振动特征参数、及其参数类别组成训练样本，采用最小二乘支持向量机方法进行训练，得到包含检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数、是否发生直流偏磁状态之间的分类映射关系的机器学习分类模型。
本发明还提供一种中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别系统，包括计算机系统，所述计算机系统被编程以执行本发明前述中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法的步骤。
本发明中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法具有下述优点：
1、本发明在自耦变压器中性点电容隔直后、常用电流检测方法无法开展时，能够有效检测出变压器的直流偏磁状态；
2、相对于基于噪声的直流偏磁检测方法，本发明检测过程不易受到变电站周围自然与社会环境噪声的影响，检测结果更为准确可靠；
3、本发明与带电设备不存在电接触，测试过程中无需改变设备运行状态，安全性与检测效率更高。
本发明中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别系统为本发明中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法对应的系统，同样也具有本发明中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法的前述优点，故在此不再赘述。
附图说明
图1是本发明实施例方法的实现流程示意图。
图2是本发明实施例中未发生直流偏磁时自耦变压器的正常振动频谱。
图3是本发明实施例中发生直流偏磁时自耦变压器的振动频谱。
图4是本发明实施例中样本自耦变压器直流偏磁状态分类器。
图5是本发明实施例中待预测自耦变压器直流偏磁状态的分类判别结果。
具体实施方式
参见图1，本实施例中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法的实施步骤包括：
1）针对中性点经电容接地的待检测自耦变压器，检测待检测自耦变压器的振动信号；
2）对待检测自耦变压器的振动信号进行频谱分析，提取振动信号2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值，根据提取得到的2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值计算直流偏磁振动特征参数；
3）将待检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数输入预先训练好的机器学习分类模型，得到待检测自耦变压器当前的直流偏磁状态；所述机器学习分类模型通过训练包含检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数、是否发生直流偏磁状态之间的分类映射关系。
本实施例中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法能够在自耦变压器中性点经电容隔离直流接地后取代电流检测方法，有效检测出变压器的直流偏磁问题，具有不受外界环境干扰、无需与设备带电部位接触、检测安全性与效率高的优点。
本实施例中，步骤1）中检测待检测自耦变压器的振动信号时，振动信号测点位置位于待检测自耦变压器的表面平面位置，可提高变压器振动信号测试的准确性，有效反映变压器本体的真实振动情况。此外，测试过程中应避免变压器附件连接松动造成的异常振动情况。
变压器振动主要来源于铁心磁致伸缩以及绕组电动力。在电源频率为50Hz的条件下，变压器振动信号频谱基本位于2kHz范围内，而且主要集中在50Hz及其谐波频率上。经过分析发现，利用傅里叶变换方法对186组振动样本信号进行频谱分析，从中提取2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值构成频谱序列，可有效滤除非变压器本体振动信号干扰。基于该频域序列，可计算样本自耦变压器的直流偏磁振动特征参数。因此，本实施例步骤2）中对待检测自耦变压器的振动信号进行频谱分析，提取振动信号2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值，根据提取得到的2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值计算直流偏磁振动特征参数，能够确保有效滤除非变压器本体振动信号干扰。
本实施例中，步骤2）中计算直流偏磁振动特征参数的详细步骤包括：
2.1）计算振动信号2kHz范围内50Hz及其奇次谐波频率振动信号能量与50Hz及其偶次谐波频率振动信号能量的比值R oe；
2.2）计算振动信号2kHz频谱范围内50Hz及其谐波频率的频谱复杂度H；
2.3）计算振动信号2kHz频谱范围内700Hz以上50Hz谐波频率的能量比重R 700Hz；
2.4）采用主成分分析方法对比值R oe、频谱复杂度H、能量比重R 700Hz三者进行去相关处理，得到待检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数。
本实施例中，步骤2.1）中比值R oe的计算函数表达式如式（1）所示；
式（1）中，A 2i 为信号50Hz偶次谐波幅值，A 2i-1为信号50Hz奇次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量。
本实施例中，步骤2.2）中频谱复杂度H的计算函数表达式如式（2）所示；
式（2）中，R i 为50Hz第i次谐频振动幅值比重。
本实施例中，50Hz第i次谐频振动幅值比重R i 的计算函数表达式如式（3）所示；
式（3）中，A i 为50Hz第i次谐波幅值，A j 为50Hz第j次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量。
本实施例中，步骤2.3）中能量比重R 700Hz的计算函数表达式如式（4）所示；
式（4）中，A i 为50Hz第i次谐波幅值，A j 为50Hz第j次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量。
如图2所示，未发生直流偏磁时，自耦变压器振动加速度a频谱主要集中在1kHz范围内，变压器振动信号能量主要集中在100Hz、200Hz、400Hz以及700Hz等50Hz偶数倍频率上，比值R oe、频谱复杂度H、能量比重R 700Hz数值相对较小，分别为0.1868、0.022、2.2334。如图3所示，发生直流偏磁后，变压器振动信号幅值较正常条件下增大约16倍，振动信号频谱分布较正常情况发生了显著变化，出现了较多的700Hz以上高次谐波，振动信号频谱分布范围增加至2kHz，且包含较多的50Hz奇数倍谐波频率，比值R oe、频谱复杂度H、能量比重R 700Hz为0.8255、0.1757、3.3832。由图2与图3对比可见，比值R oe、频谱复杂度H、能量比重R 700Hz在直流偏磁前后发生显著变化。比值R oe表征频谱中奇次谐波含量变化，频谱复杂度H表征频谱中频率成分的复杂程度，该值越低表明频谱在某些特征频率上能量越集中，越高则振动频谱能量越分散，能量比重R 700Hz表征频谱中高次谐波含量变化。本实施例将比值R oe、频谱复杂度H、能量比重R 700Hz三个特征参数互相补充，共同构成直流偏磁特征参数。由于三个特征参数之间可能存在相互关联，因此，采用主成分分析方法对特征参数R oe、H、R 700Hz进行去相关处理，从而进一步降低特征数量，最终的变压器直流偏磁特征参数仅为两个，分别为“特征参数1”与“特征参数2”。
本实施例中，步骤3）中的机器学习分类模型为基于最小二乘支持向量机的分类器。需要说明的是，本实施例中的机器学习分类模型并不局限于采用基于最小二乘支持向量机的分类器这一种特例，此外还可以根据需要采用其他机器学习分类模型。
本实施例中，机器学习分类模型的训练步骤包括：
S1）针对样本自耦变压器选择样本自耦变压器，针对样本自耦变压器，分别采集未发生直流偏磁时的振动信号x 1i、以及发生直流偏磁期间中性点电容投入后的振动信号x 2i；本实施例中，未发生直流偏磁时自耦变压器振动信号样本数量为65，直流偏磁发生后，样本自耦变压器振动信号样本为121，样本数量共计186个。如图4所示，将变压器直流偏磁振动特征参数与参数类别组成186个训练样本，利用最小二乘支持向量机方法进行训练，所得出的样本自耦变压器直流偏磁状态分类器能够对变压器正常状态与直流偏磁状态进行正确分类。
S2）对样本自耦变压器的未发生直流偏磁时的振动信号x 1i、以及发生直流偏磁期间中性点电容投入后的振动信号x 2i进行频谱分析，提取2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值，根据提取得到的2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值计算直流偏磁振动特征参数；
S3）根据采集振动信号时样本自耦变压器是否发生直流偏磁对样本自耦变压器的直流偏磁振动特征参数进行分类，未发生直流偏磁时的直流偏磁振动特征参数类别为“1”，发生直流偏磁期间的直流偏磁振动特征参数类别为“-1”；
S4）将分类后的直流偏磁振动特征参数、及其参数类别组成训练样本，采用最小二乘支持向量机方法进行训练，得到包含检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数、是否发生直流偏磁状态之间的分类映射关系的机器学习分类模型。
本实施例中，对14组待预测自耦变压器振动信号样本进行检测，其中12组为正常状态样本，2组为直流偏磁状态样本。假设14组待预测自耦变压器振动信号样本分类未知，对其进行频谱分析，计算最终的待预测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数。如图5所示，采用最小二乘支持向量机方法，利用样本自耦变压器的直流偏磁状态分类器对14组待预测自耦变压器的最终直流偏磁振动特征参数进行分类判别，其中11组被判别为正常状态，3组被判别为直流偏磁状态，判别的准确率约为93%，满足实际应用要求。通过提高训练样本数量可进一步提高判别准确率。
此外，本实施例还提供一种中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别系统，包括计算机系统，所述计算机系统被编程以执行本实施例前述中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法的步骤，具体在此不再赘述。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法，其特征在于实施步骤包括：
1）针对中性点经电容接地的待检测自耦变压器，检测待检测自耦变压器的振动信号；
2）对待检测自耦变压器的振动信号进行频谱分析，提取振动信号2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值，根据提取得到的2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值计算直流偏磁振动特征参数；
3）将待检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数输入预先训练好的机器学习分类模型，得到待检测自耦变压器当前的直流偏磁状态；所述机器学习分类模型通过训练包含待检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数、是否发生直流偏磁状态之间的分类映射关系；
步骤2）中计算直流偏磁振动特征参数的详细步骤包括：2.1）计算振动信号2kHz范围内50Hz及其奇次谐波频率振动信号能量与50Hz及其偶次谐波频率振动信号能量的比值R oe；2.2）计算振动信号2kHz频谱范围内50Hz及其谐波频率的频谱复杂度H；2.3）计算振动信号2kHz频谱范围内700Hz以上，50Hz谐波频率的能量比重R 700Hz；能量比重R 700Hz的计算函数表达式如式（4）所示；
式（4）中，A j 为50Hz第j次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量；2.4）采用主成分分析方法对比值R oe、频谱复杂度H、能量比重R 700Hz三者进行去相关处理，得到待检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数。
2.根据权利要求1所述的中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法，其特征在于，步骤1）中检测待检测自耦变压器的振动信号时，振动信号测点位置位于待检测自耦变压器的表面平面位置。
3.根据权利要求1所述的中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法，其特征在于，步骤2.1）中比值R oe的计算函数表达式如式（1）所示；
式（1）中，A 2i 为信号50Hz偶次谐波幅值，A 2i-1为信号50Hz奇次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量。
4.根据权利要求1所述的中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法，其特征在于，步骤2.2）中频谱复杂度H的计算函数表达式如式（2）所示；
式（2）中，R i 为50Hz第i次谐频振动幅值比重。
5.根据权利要求4所述的中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法，其特征在于，50Hz第i次谐频振动幅值比重R i 的计算函数表达式如式（3）所示；
式（3）中，A i 为50Hz第i次谐波幅值，A j 为50Hz第j次谐波幅值，N为2kHz范围内信号50Hz谐频数量。
6.根据权利要求1所述的中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法，其特征在于，步骤3）中的机器学习分类模型为基于最小二乘支持向量机的分类器。
7.根据权利要求6所述的中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法，其特征在于，所述机器学习分类模型的训练步骤包括：
S1）选择样本自耦变压器，针对样本自耦变压器，分别采集未发生直流偏磁时的振动信号x 1i、以及发生直流偏磁期间中性点电容投入后的振动信号x 2i；
S2）对样本自耦变压器的未发生直流偏磁时的振动信号x 1i、以及发生直流偏磁期间中性点电容投入后的振动信号x 2i进行频谱分析，提取2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值，根据提取得到的2kHz范围内50Hz及其谐波频率的信号幅值计算直流偏磁振动特征参数；
S3）根据采集振动信号时样本自耦变压器是否发生直流偏磁对样本自耦变压器的直流偏磁振动特征参数进行分类，未发生直流偏磁时的直流偏磁振动特征参数类别为“1”，发生直流偏磁期间的直流偏磁振动特征参数类别为“-1”；
S4）将分类后的直流偏磁振动特征参数、及其参数类别组成训练样本，采用最小二乘支持向量机方法进行训练，得到包含待检测自耦变压器的直流偏磁振动特征参数、是否发生直流偏磁状态之间的分类映射关系的机器学习分类模型。
8.一种中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别系统，包括计算机系统，其特征在于：所述计算机系统被编程以执行权利要求1～7中任意一项所述中性点经电容接地的自耦变压器直流偏磁判别方法的步骤。
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