CN113311356A - 基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，包括如下过程：利用降噪处理后的实测电压、降噪处理后的实测电流、电抗额定值以及三相并联电抗器支路的数学模型，求解得到三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值；根据三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值判断三相并联电抗器是否发生了匝间短路故障。本发明通过对实际测量的电流、电压数据的实时处理和分析，可以达到对并抗运行的状态的确定判断，及时发现并抗故障。本发明不需要加装额外的传感器，灵敏度高，成本低，抗干扰能力强，具有良好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及电抗器领域，尤其涉及一种用于干式空心并联电抗器的故障在线监测方法，具 体是一种基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法、系统、计算设备及存储介质。
背景技术
随着电网容量的增大引起电力系统的容性无功增加，需要大量的并联电抗器进行无功补 偿，其运行的可靠性直接影响着电力系统的安全与稳定。目前，国内外对干式空心电抗器状态 检修均重视不足，随着越来越多的干式空心电抗器投入运行，持续运行后的干式空心电抗器故 障概率逐年上升，给整个电力系统的安全生产带来了重大隐患。在长期的使用过程中，根据历 次事故解体分析，总结发现干式空心电抗器常见故障主要集中在以下几个方面：匝间绝缘击穿、 表面闪络放电、调匝环故障、噪音异常，其中由于匝间绝缘失效导致的匝间短路故障是造成干 式空心电抗器烧毁的主要原因。
近年来，国内外对电抗器匝间短路故障在线监测方法不断进行研究，目前主要有以下几种 方法：温度检测法、不平衡磁通测量法、烟感检测法、阻抗检测法，其中，温度检测法只能检 测到包封外表面的局部温升，不平衡磁通法极易受到其他电气设备的干扰，烟感检测法只能在 故障后期起火燃烧时才能检测到，局放检测法极易受到电磁干扰的影响。在实际运行中现有的 这些监测方法都存在抗干扰能力差、可靠性低、检测能力弱等缺点，不能在电抗器发生匝间短 路故障的早期及时的对故障电抗器做出预警。因此为了避免并抗事故的发生，就需要一种灵敏 度高、抗干扰能力强的并联电抗器在线监测方法，能够在并抗故障早期对电抗器的运行状态准 确做出预警。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法、系 统、计算设备及存储介质，以解决目前并联电抗器(以下简称并抗)在发生匝间短路故障的前 期阶段无法被检测到，不能及时的切除出现故障的并抗，导致事故扩大，影响电网安全运行的 问题。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，包括如下过程：
利用降噪处理后的实测电压、降噪处理后的实测电流、电抗额定值以及三相并联电抗器支 路的数学模型，求解得到三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值；
根据三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值判断三相并联电抗器是否发生了匝间短路故 障。
优选的，所述三相并联电抗器支路的数学模型如下：
式中，λ为并联电抗器的各相，Lλ′为λ相的时变电抗值，iλ为λ相电流，t为时间，Rλ为正常工况下三相并联电抗器λ相的等值电阻，uλ为λ相电压，u0为中性点电压；
将降噪处理后的实测电压、降噪处理后的实测电流和电抗额定值代入所述三相并联电抗器 支路的数学模型转化得到的线性方程组，求解得到三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值。
优选的，λ相的时变电抗值
的n次插值多项式L(x)为：
其中，k为插值节点的次序，n为待求电抗插值节点总个数，yk为并抗在插值节点xk的处 电抗值，lk为电抗插值节点xk的上拉格朗日插值基函数；
三相并联电抗器支路的数学模型中的
为n次插值多项式L(x)的一阶导数。
优选的，根据三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值判断三相并联电抗器是否发生了匝间 短路故障的过程包括：
获取三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值的频谱信息；
若频谱信息中包含直流分量，不包含其它频率的分量，则三相并联电抗器运行正常；
若频谱信息中包含直流分量，还包含100Hz的分量，且当100Hz的分量含量超过预设比 例时，则表明三相并联电抗器发生了发生匝间短路故障。
优选的，对三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值进行离散傅里叶变换，获得频谱信息。
优选的，所述预设比例为3％。
优选的，降噪处理后的实测电压和降噪处理后的实测电流获取过程包括：
测量获取带有噪声的录波数据；
对带有噪声的录波数据执行经验模态分解，获得一系列子信号分量；
基于相关系数，从所述子信号分量中筛选出噪声分量信号并去除；
对去除了噪声分量信号之后剩余的子信号分量进行小波阈值降噪处理；
将经过小波阈值降噪处理后的各子信号分量重构得到最终的降噪数据；
所述录波数据为电压或电流。
本发明还提供了基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测系统，包括：
计算模块：用于利用降噪处理后的实测电压、降噪处理后的实测电流、电抗额定值以及三 相并联电抗器支路的数学模型，求解得到三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值；
故障判断模块：用于根据三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值判断三相并联电抗器是否 发生了匝间短路故障。
本发明还提供了一种基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现本发明如上所述基于时频特征关联的高压并联电 抗器故障在线监测方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计 算机程序被处理器执行时实现本发明如上所述基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线 监测方法的步骤。
本发明具有以下有益效果：
本发明基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，利用降噪处理后的实测电 压、降噪处理后的实测电流、电抗额定值以及三相并联电抗器支路的数学模型，求解得到三相 并联电抗器各相并抗的时变电抗值，根据三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值判断三相并联 电抗器是否发生了匝间短路故障。从上述可以看出，本发明通过对实际测量的电流、电压数据 的实时处理和分析，可以达到对并抗运行的状态的确定判断，及时发现并抗故障。本发明不需 要加装额外的传感器，灵敏度高，成本低，抗干扰能力强，具有良好的应用前景。
附图说明
图1为本发明基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法的流程图。
图2为本发明实施例中步骤(1)的三相并联电抗器主接线示意图。
图3为本发明实施例中步骤(2)的算法流程图。
图4为本发明实施例中步骤(3)的算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的具体实施例进行详细说明。
实施例
参照图1和图2，本实施例提出的基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法， 包括以下步骤：
(1)基于时变参数并抗匝间短路故障模型，建立三相并抗支路的数学模型；具体过程包 括以下步骤：
1-1)高压线路并联电抗器常采用中性点经小电抗接地，正常工况下并抗支路电路方程如 下所示：
其中，三相并联电抗器的三相分别为A相、B相和C相，La、Lb、Lc分别为正常工况下三相并抗的电抗值，Ra、Rb、Rc分别为正常工况下三相并抗的等值电阻，u0为中性点电压， ia、ib、ic分别为A、B、C三相的电流，t为时间，ua、ub、uc分别为A、B、C三相的电 压，t为时间。由于中性点小电抗的存在，中性点电压u0不等于零，中性点电压u0可通过下式 求出：
式中，R0、L0分别为中性点小电抗的等值电阻值和电抗值。
1-2)当并抗发生匝间短路故障后，随着故障的发展，并抗的电抗值逐渐减小，故障过程 中的并抗电抗值用时变电感模型L(t)表示。时变电感元件的电流电压关系为：
式中，i表示流过电感的电流，u表示电感两端的电压，ψ表示磁链。
假设A相并抗发生故障，包含时变电感模型的A相并抗支路电路方程如下所示：
上式中，
表示随时间变化的A相并抗电抗值，上式中仅A相故障并抗的电抗值为未知 量，可根据上式求解得到A相并抗的电抗值，B相和C相同理。
(2)参照图3，测量并抗母线电压与并抗支路电流数据，基于经验模态分解的降噪算法， 对电压与电流数据进行降噪处理；具体包括如下步骤：
2-1)测量获取带有噪声的电压录波数据、电流录波数据，分别对电压录波数据、电流录 波数据进行步骤2-2)至步骤2-5)的降噪流程，以下将电压录波数据和电流录波数据简称为 录波数据；
2-2)对录波数据执行经验模态分解，获得一系列子信号分量；
2-3)基于相关系数，从获得的一系列子信号分量中筛选出噪声分量信号并去除；其中， 相关系数r的表达式如下：
式中，t采样时间，T为采样点总个数，x(t)为原始未分解信号，d(t)为分解后的子信号， 当子分量与原信号的相关系数r小于0时，去除该分量；
2-4)对一系列子信号分量中剩余的子信号分量(即有效子信号分量)进行小波阈值降噪 处理，其中，小波阈值降噪所选取的小波基函数为db7，分解尺度选为3；
2-5)将经过小波阈值降噪处理后的各子分量信号重构得到最终的降噪数据。
(3)参照图4，提出基于谱配点法的并抗电抗值的求解算法，利用降噪处理后的电压与 电流数据、电抗额定值以及三相并抗支路数学模型，基于故障录波数据求解各相并抗的时变电 抗值；本步骤的具体过程包括以下步骤：
3-1)下式为A相待求并抗电抗值的一阶微分方程：
通过步骤3-2)至3-4)求解A相待求并抗的电抗值。
3-2)对n阶勒让德多项式pn(x)求导得到p′n(x)，设xk(k＝0,1,…,n)是Pn′(x)＝0的根，以xk为节点构造拉格朗日插值多项式，设电抗在对应节点的值分别为y0,y1,…,yn；其中，n阶勒让 德多项式pn(x)表达式如下：
3-3)根据勒让德插值节点，分别构造待求电抗在n+1个节点上的n次拉格朗日插值基函 数，分别为l0,l1,…,ln，得到待求电抗
的n次插值多项式L(x)：
3-4)对L(x)求导得到L′(x)(即上述A相待求并抗电抗值的一阶微分方程中的
)， 将L(x),L′(x)代入A相待求并抗电抗值的一阶微分方程，再将A相待求并抗电抗值的一阶微分 方程转化为待求解的线性方程组，联立求解，得到A相的时变电抗值，B相和C相同理。
(4)提出并抗匝间短路故障识别判据，判断求得的并抗电抗值是否满足匝间短路故障识 别判据，从而确定并抗是否发生了匝间短路故障；本步骤具体包括以下步骤：
4-1)对求解得到的时变电抗值序列进行离散傅里叶变换，获得频谱信息；
4-2)并抗在正常运行时，电抗值恒定，频谱信息中除包含直流分量外，不包含其它频率 的分量。当并抗发生匝间短路故障时，在电压和电流的共同作用下，短路点处出现周期性的电 弧“熄灭-重燃”现象。因此，并抗电抗值的频谱信息中除了包含直流分量外，还包含100Hz 含量。当并抗电抗值频谱中的100Hz含量超过3％，则有故障，发出预警信息。当并抗电抗值 频谱中100Hz含量低于3％，则不执行其他操作，继续运行。
综上，本发明基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，首先基于时变参数 并抗匝间短路故障模型，建立三相并抗支路的数学模型；然后基于经验模态分解的降噪算法， 对测量的电压与电流数据进行降噪处理；最后基于谱配点法的并抗电抗值的求解算法，利用降 噪处理后的三相电压电流数据，以及电抗额定值，求解各相的并抗电抗值，并根据电抗值的频 谱信息判断并抗是否发生故障。本发明不需要加装额外的传感器，灵敏度高，成本低，抗干扰 能力强，具有良好的应用前景。
Claims (10)
1.基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，其特征在于，包括如下过程：
利用降噪处理后的实测电压、降噪处理后的实测电流、电抗额定值以及三相并联电抗器支路的数学模型，求解得到三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值；
根据三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值判断三相并联电抗器是否发生了匝间短路故障。
2.根据权利要求1所述的基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，其特征在于，所述三相并联电抗器支路的数学模型如下：
式中，λ为并联电抗器的各相，
为λ相的时变电抗值，iλ为λ相电流，t为时间，Rλ为正常工况下三相并联电抗器λ相的等值电阻，uλ为λ相电压，u0为中性点电压；
将降噪处理后的实测电压、降噪处理后的实测电流和电抗额定值代入所述三相并联电抗器支路的数学模型转化得到的线性方程组，求解得到三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值。
3.根据权利要求2所述的基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，其特征在于，λ相的时变电抗值
的n次插值多项式L(x)为：
其中，k为插值节点的次序，n为待求电抗插值节点总个数，yk为并抗在插值节点xk的处电抗值，lk为电抗插值节点xk的上拉格朗日插值基函数；
三相并联电抗器支路的数学模型中的
为n次插值多项式L(x)的一阶导数。
4.根据权利要求1所述的基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，其特征在于，根据三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值判断三相并联电抗器是否发生了匝间短路故障的过程包括：
获取三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值的频谱信息；
若频谱信息中包含直流分量，不包含其它频率的分量，则三相并联电抗器运行正常；
若频谱信息中包含直流分量，还包含100Hz的分量，且当100Hz的分量含量超过预设比例时，则表明三相并联电抗器发生了发生匝间短路故障。
5.根据权利要求4所述的基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，其特征在于，对三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值进行离散傅里叶变换，获得频谱信息。
6.根据权利要求4所述的基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，其特征在于，所述预设比例为3％。
7.根据权利要求1所述的基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法，其特征在于，降噪处理后的实测电压和降噪处理后的实测电流获取过程包括：
测量获取带有噪声的录波数据；
对带有噪声的录波数据执行经验模态分解，获得一系列子信号分量；
基于相关系数，从所述子信号分量中筛选出噪声分量信号并去除；
对去除了噪声分量信号之后剩余的子信号分量进行小波阈值降噪处理；
将经过小波阈值降噪处理后的各子信号分量重构得到最终的降噪数据；
所述录波数据为电压或电流。
8.基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测系统，其特征在于，包括：
计算模块：用于利用降噪处理后的实测电压、降噪处理后的实测电流、电抗额定值以及三相并联电抗器支路的数学模型，求解得到三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值；
故障判断模块：用于根据三相并联电抗器各相并抗的时变电抗值判断三相并联电抗器是否发生了匝间短路故障。
9.基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述基于时频特征关联的高压并联电抗器故障在线监测方法的步骤。
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|---|---|
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101630833A (zh) * | 2009-08-21 | 2010-01-20 | 江西省电力公司超高压分公司 | 基于参数不平衡检测的高压并联电抗器匝间保护方法 |
| CN102620928A (zh) * | 2012-03-02 | 2012-08-01 | 燕山大学 | 基于小波半软阈值和emd的风电齿轮箱故障诊断方法 |
| CN105841746A (zh) * | 2016-05-23 | 2016-08-10 | 国网山西省电力公司运城供电公司 | 一种多参数融合的高压大容量干式电抗器在线监测装置 |
| CN106771840A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-05-31 | 西安理工大学 | 一种干式空心电抗器匝间短路故障在线检测方法 |
| CN109038489A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-18 | 许继集团有限公司 | 一种高压并联电抗器匝间故障保护方法 |
| CN109387734A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-02-26 | 哈尔滨理工大学 | 干式空心电力电抗器匝间短路故障在线监测装置及其监测方法 |
| CN110147739A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-08-20 | 河海大学 | 一种基于多重分形谱算法的电抗器故障识别方法 |
| CN110967654A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-04-07 | 国网浙江省电力有限公司检修分公司 | 一种干式空心串联电抗器匝间故障监测及保护识别方法 |
-
2021
- 2021-04-15 CN CN202110406823.4A patent/CN113311356B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101630833A (zh) * | 2009-08-21 | 2010-01-20 | 江西省电力公司超高压分公司 | 基于参数不平衡检测的高压并联电抗器匝间保护方法 |
| CN102620928A (zh) * | 2012-03-02 | 2012-08-01 | 燕山大学 | 基于小波半软阈值和emd的风电齿轮箱故障诊断方法 |
| CN105841746A (zh) * | 2016-05-23 | 2016-08-10 | 国网山西省电力公司运城供电公司 | 一种多参数融合的高压大容量干式电抗器在线监测装置 |
| CN106771840A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-05-31 | 西安理工大学 | 一种干式空心电抗器匝间短路故障在线检测方法 |
| CN109038489A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-18 | 许继集团有限公司 | 一种高压并联电抗器匝间故障保护方法 |
| CN109387734A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-02-26 | 哈尔滨理工大学 | 干式空心电力电抗器匝间短路故障在线监测装置及其监测方法 |
| CN110147739A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-08-20 | 河海大学 | 一种基于多重分形谱算法的电抗器故障识别方法 |
| CN110967654A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-04-07 | 国网浙江省电力有限公司检修分公司 | 一种干式空心串联电抗器匝间故障监测及保护识别方法 |
Non-Patent Citations (1)
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|---|
| 罗昊: "基于扩展Park’s矢量法的异步电机定子绕组匝间短路故障诊断技术研究", 《机电信息》 * |
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