CN109828187A - 一种定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法。本发明的方法包括步骤：步骤S1，对首波进行定义，以明确局部检测位置，并考虑到噪声的需求对特高频传感器所提取到的特高频信号使用小波函数进行降噪，并选择信噪比最高同时保留原始波形特征量的降噪波形进行算法分析；步骤S2，采用最小能量法、互相关函数法和阈值法进行首波到达时间差提取；步骤S3，依据最小能量法所提取的首波到达时间差对时间差进行分类并处理。本发明为提高时间差算法的精确度，对局部放电源进行准确定位，保证电力设备正常运行提供支撑，确保设备故障时能够快速检修，维持电力系统稳定。
Description
技术领域
本发明涉及变电设备故障检测领域，具体地说是一种定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法。
背景技术
变电站能够将不同电压等级的电网连接起来，而变电站中变电设备的性能优劣以及运行状态决定着电力是否能够可靠传输。若变电设备出现故障，会对所在地区工业及居民用电造成影响，严重时可引发火灾，给国民生命财产安全造成威胁。
我国电网已经投入运行与计划投入运行的变电站数量巨大，每年全国总变电容量值也在不断升高，同时由于各省之间的电网联系紧密，一旦变电站变电设备出现故障，则会造成大面积停电，对国民的生产生活产生巨大影响，因此如何确保对变电站故障的及时检测以保证我国电网的稳定运行成为电网技术人员新的研究方向。而气体绝缘金属封闭开关设备(Gas Insulated Substation，GIS)由于结构紧凑，占地面积小以及基本不受外界干扰等优点，广泛引用于变电站中，决定着变电站能否正常运行。
GIS随运行时间增加，其设备内部会出现不同程度的故障，引起了电力企业的高度重视。但由于电力企业大多着眼于全局，将重点放于如何发现故障并解决故障，而较少关注故障点位置，因此，在对GIS进行检修时常造成大量成本的浪费。
目前，由于局部放电是一种最能有效反映绝缘局部缺陷的方法，而且灵敏度较高，因此在GIS的绝缘检测中，通常将局部放电作为重要参考指标。而采用特高频法对局部放电进行定位，在反映绝缘缺陷的同时能够对故障点进行定位，在电力企业中得到广泛应用；但用于GIS设备局部放电故障定位的现场检测波形干扰较大，首波可能会被淹没在噪声中，读取精度较差。故有必要对现有算法进行改进，准确定位故障点位置，追溯引发质量问题的部位，为变电设备的检修以及维持电力设备稳定运行提供有利条件。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其使用小波函数处理搜集到的实际变电设备中局部放电的特高频信号，基于最小能量法提取的时间差进行分类，分别融合阈值法、互相关函数法进行平均，由得到时间差分析局部放电产生位置，追溯引发质量问题的故障源。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：一种定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其包括步骤：
步骤S1，对首波进行定义，以明确局部检测位置，并考虑到噪声的需求对特高频传感器所提取到的特高频信号使用小波函数(dB2)进行降噪，并选择信噪比最高同时保留原始波形特征量的降噪波形进行算法分析；
步骤S2，采用最小能量法、互相关函数法和阈值法进行首波到达时间差提取；
步骤S3，依据最小能量法所提取的首波到达时间差对时间差进行分类并处理，首波到达时间差小于一定值时，将该时间差与互相关函数法所得时间差进行均值处理，首波到达时间差大于等于一定值时，将该时间差与阈值法所得时间差进行均值处理。
本发明基于现场实验数据，对3种典型时间差提取算法加以研究，分析3种典型时间差提取算法的主要误差来源，在此基础上对现有算法进行改进。本发明为提高时间差算法的精确度，对局部放电源进行准确定位，保证电力设备正常运行提供支撑，确保设备故障时能够快速检修，维持电力系统稳定。
进一步，变电设备故障的定位算法所需信息包括：变电设备型号、特高频传感器型号、特高频传感器布置、特高频传感器个数、示波器型号、示波器参数和放电源个数。
进一步，所述步骤S1中，对首波定义方法为：将特高频信号的幅值取绝对值，并对该绝对值取均值，第一个到达均值幅值的时刻记为tavg，考虑到应留有一定裕度，将t＝0至(tavg-5)时刻内的特高频信号视为噪声信号，取噪声信号所在时段的最大噪声幅值，并将其扩大1.1倍，靠近在非噪声信号所在时段幅值首次到达该值的波峰被定义为首波；该波峰所在时刻被定义为首波到达时刻。
进一步，所述步骤S1中特高频传感器所提取到的特高频信号，为使波形平滑，需在每两个采样点之间进行插值计算，增加采样点数。
进一步，所述步骤S1中对特高频信号进行小波降噪时，不仅需降低背景噪声的幅值，还应考虑所采集到的特高频信号是否在降噪过程中发生畸变。
进一步，所述步骤S2中，选用的最小能量法是利用每个时刻的特高频信号的幅值计算每个时刻的累计能量，并通过能量曲线中的拐点反映首波到达时刻，进而提取时间差。
进一步，所述步骤S2中，选用的互相关函数法依据两路特高频信号不同位置的相关程度计算时间差。
进一步，所述步骤S2中，选用的阈值法需将特高频信号提取到的电压幅值转化为功率，以提高信噪比，并选用最大背景噪声幅值的2倍作为阈值，分别提取不同特高频信号功率幅值首次超过阈值的时刻计算时间差。
进一步，所述步骤S3的具体内容为：首先采用最小能量法所提取时间差对2路特高频信号的时间差长短进行初步判断，判断该时间差是否小于一个定值，若小于该定值，则将最小能量法所提取得到的时间差与互相关函数法所提取得到的时间差进行平均值处理；否则将最小能量法所提取得到的时间差与阈值法所提取得到的时间差进行平均值处理。
进一步，所述步骤S3中定值的选取与变电设备的型号以及传感器的位置选取密切相关。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：本发明基于现有的三种典型时间差算法，分析算法利弊，综合典型算法优点提出一种时间差提取算法，较大程度提高时间差提取的精度，为发现变电设备设备故障点，追溯引发质量问题的环节提供支撑，为维持电力设备稳定运行提供有利条件。
附图说明
图1是本发明实施例所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法流程示意图；
图2是本发明实施例传感器布置安装示意图；
图3是本发明实施例4种算法提取时间差误差分析图。
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的详细说明：
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
如图1所示，本发明的一种定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1，对2个特高频传感器所提取到的2路特高频信号使用小波函数(dB2)进行降噪，并选择信噪比最高同时保留原始波形特征量的降噪波形进行算法分析。
步骤S1中变电设备故障定位算法所需信息包括：变电设备型号、特高频传感器型号、特高频传感器布置、特高频传感器个数、示波器型号、示波器参数和放电源个数。
步骤S1中对首波定义方法为：将特高频信号的幅值取绝对值，并对该绝对值取均值，第一个到达均值幅值的时刻记为tavg，考虑到应留有一定裕度，将t＝0至(tavg-5)时刻内的特高频信号视为噪声信号，取噪声信号所在时段的最大噪声幅值，并将其扩大1.1倍，靠近在非噪声信号所在时段幅值首次到达该值的波峰被定义为首波。该波峰所在时刻被定义为首波到达时刻。
步骤S1中的特高频传感器所提取到的特高频信号为使波形平滑，需在每两个采样点之间进行插值计算，增加采样点数。
步骤S1中的对特高频信号进行小波降噪时，不仅需降低背景噪声的幅值，还应考虑所采集到的特高频信号是否在降噪过程中发生畸变。
步骤S2，采用最小能量法，互相关函数法，阈值法进行首波到达时间差提取。
步骤S2中，选用的最小能量法是利用每个时刻的特高频信号的幅值计算每个时刻的累计能量，并通过能量曲线中的拐点反映首波到达时刻，进而提取时间差。
步骤S2中，选用的互相关函数法依据两路特高频信号不同位置的相关程度计算时间差。
步骤S2中，选用的阈值法需将特高频信号提取到的电压幅值转化为功率，以提高信噪比，并选用最大背景噪声幅值的2倍作为阈值，分别提取不同特高频信号功率幅值首次超过阈值的时刻计算时间差。
步骤S3，依据最小能量法所提取的首波到达时间差对时间差进行分类并处理，首波到达时间差小于一定值时，将该时间差与互相关函数法所得时间差进行均值处理，首波到达时间差大于等于一定值时，将该时间差与阈值法所得时间差进行均值处理。
步骤S3中，对提取时间差的3种典型算法加以改进。首先采用最小能量法所提取时间差对2路特高频信号的时间差长短进行初步判断，判断该时间差是否小于一个定值，若小于该定值，则将最小能量法所提取得到的时间差与互相关函数法所提取得到的时间差进行平均值处理；否则将最小能量法所提取得到的时间差与阈值法所提取得到的时间差进行平均值处理。
步骤S3中，定值的选取与变电设备的型号以及传感器的位置选取密切相关。
下面举一应用例。
首先在现场GIS的不同操作控制取样单元(Operational Control Unit,OCU)安装特高频传感器，现场GIS传感器布置图如图2所示。提取任意2路特高频信号并对信号采用3种典型算法进行时间差提取算法的分析，重复5组，结果如表1所示：
表1样本数据库部分数据
接着，基于表1中所提取得到的时间差，提出组合-平均方法融合各算法优点。在本例中，将55ns作为限定值。如图1所示，若最小能量法提取时间差为47ns及以下，则将该值与互相关函数法所得时间差进行平均处理，并输出。若最小能量法提取时间差为47ns 以上，将该值与阈值法所得时间差进行平均处理，并输出。3种典型算法与组合-平均方法所得时间差与参考时间差的误差分析如图3所示。可知互相关函数法的平均误差为58.33％，方差为0.15；最小能量法的平均误差为13.11％，方差为0.01；阈值法的平均误差为24.10％，方差为0.08。通过组合-均值所计算得到的平均误差为4.00％，方差为0.00092，说明将三种典型时间差提取算法进行组合-平均方法可有效提升时间差提取的精度。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替代，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，包括步骤：
步骤S1，对首波进行定义，以明确局部检测位置，并考虑到噪声的需求对特高频传感器所提取到的特高频信号使用小波函数进行降噪，并选择信噪比最高同时保留原始波形特征量的降噪波形进行算法分析；
步骤S2，采用最小能量法、互相关函数法和阈值法进行首波到达时间差提取；
步骤S3，依据最小能量法所提取的首波到达时间差对时间差进行分类并处理，首波到达时间差小于一定值时，将该时间差与互相关函数法所得时间差进行均值处理，首波到达时间差大于等于一定值时，将该时间差与阈值法所得时间差进行均值处理。
2.根据权利要求1所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，变电设备故障的定位算法所需信息包括：变电设备型号、特高频传感器型号、特高频传感器布置、特高频传感器个数、示波器型号、示波器参数和放电源个数。
3.根据权利要求1所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，所述步骤S1中，对首波定义方法为：将特高频信号的幅值取绝对值，并对该绝对值取均值，第一个到达均值幅值的时刻记为tavg，考虑到应留有一定裕度，将t＝0至(tavg-5)时刻内的特高频信号视为噪声信号，取噪声信号所在时段的最大噪声幅值，并将其扩大1.1倍，靠近在非噪声信号所在时段幅值首次到达该值的波峰被定义为首波；该波峰所在时刻被定义为首波到达时刻。
4.根据权利要求1-3任一项所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，所述步骤S1中特高频传感器所提取到的特高频信号，为使波形平滑，需在每两个采样点之间进行插值计算，增加采样点数。
5.根据权利要求1-3任一项所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，所述步骤S1中对特高频信号进行降噪时，不仅需降低背景噪声的幅值，还应考虑所采集到的特高频信号是否在降噪过程中发生畸变。
6.根据权利要求1-3任一项所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，所述步骤S2中选用的最小能量法是利用每个时刻的特高频信号的幅值计算每个时刻的累计能量，并通过能量曲线中的拐点反映首波到达时刻，进而提取时间差。
7.根据权利要求1-3任一项所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，所述步骤S2中选用的互相关函数法依据两路特高频信号不同位置的相关程度计算时间差。
8.根据权利要求1-3任一项所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，所述步骤S2中选用的阈值法需将特高频信号提取到的电压幅值转化为功率，以提高信噪比，并选用最大背景噪声幅值的2倍作为阈值，分别提取不同特高频信号功率幅值首次超过阈值的时刻计算时间差。
9.根据权利要求1-3任一项所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，所述步骤S3的具体内容为：首先采用最小能量法所提取时间差对2路特高频信号的时间差长短进行初步判断，判断该时间差是否小于一定值，若小于该定值，则将最小能量法所提取得到的时间差与互相关函数法所提取得到的时间差进行平均值处理；否则将最小能量法所提取得到的时间差与阈值法所提取得到的时间差进行平均值处理。
10.根据权利要求1-3任一项所述的定位变电设备局部放电故障的时间差提取分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，定值的选取与变电设备的型号以及传感器的位置选取密切相关。
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