CN114089138A - 高压电缆局部放电在线监测方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种高压电缆局部放电在线监测方法，包括降噪步骤：采用变分模态分解VMD对局部放电PD信号进行分解，得到若干个IMF量；根据峭度准则计算各个IMF分量的峭度值，选取峭度值较大的IMF分量以得到重构信号；利用小波自适应阈值法对重构信号再次降噪处理；本方法的去噪效果在波形特征及准确性方面优于传统的小波阈值去噪法，具有较强的实际去噪效果；本发明还提出了高压电缆局部放电在线监测系统，包括高频电流传感器、信号调理电路、经模数转换电路、主控电路和计算机；本发明的高压电缆局部放电在线监测系统整体硬件结构简单，后期维护方便，为后续的工作提供了可靠的硬件平台。
Description
技术领域
本发明属于输电线路在线监测技术领域，具体涉及一种高压电缆局部放电在线监测方法和系统。
背景技术
电力电缆作为主要的电能传输介质，在煤矿供电系统中发挥了极其重要的作用。我国煤矿现有的供电系统普遍采用6kV或10kV的电压等级，矿用高压电缆承担着电能输送的任务，将电能源源不断地输送至各个用电设备，因此电缆的安全可靠运行决定着整个煤矿的安全运转。对电缆的绝缘性能展开实时的在线监测，提前防范电缆隐患，减少设备故障的发生，降低因停电检修造成的用户损失，对于保障煤矿供电安全十分重要。目前，用于电力电缆绝缘监测的方法主要有低频叠加法、直流分量法、电缆介质损耗法、直流电压叠加法、局部放电法等。局部放电是造成高压电气设备发生绝缘劣化和击穿的重要原因，局部放电在线检测是评估电气设备绝缘状态的有效方法。但是绝缘缺陷产生的局部放电信号通常非常微弱，采集到的信号有着幅值小，易受干扰的特点，容易被严重的背景噪声所覆盖，因此从混杂信号中获取真实局部放电信号，以及进行信号去噪是非常重要的步骤。但由于煤矿环境复杂，目前仍没有比较好的针对该种情况的在线监测系统和方法。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足而提供一种去噪效果好的高压电缆局部放电在线监测方法和系统。
本发明的技术方案如下：
高压电缆局部放电在线监测方法，包括局部放电信号的采集、局部放电信号的降噪和信号分析步骤；
其中，所述局部放电信号的降噪步骤包括：
S21设置变分模态VMD分解的初始参数，使用参数α＝2000、τ＝0，对含噪声的局部放电信号进行变分模态VMD分解得到K个IMF分量IMFk(k＝1，2，…，K)；
S22对分解得到的IMF分量做频谱分析，计算各IMF分量的中心频率，确定变分模态VMD分解初始参数K的取值；
S23计算变分模态VMD分解得到的IMF分量的峭度值Ku，选取Ku值较大的IMF分量线性叠加得到重构信号；
S24利用小波自适应阈值法处理步骤S23得到的重构信号，保留大于阈值λ的小波系数，滤除小于阈值λ的小波系数，得到去噪后的局部放电信号。
进一步的，步骤S22中，对含噪声的局部放电信号进行变分模态VMD分解得到6个IMF 分量。
进一步的，各IMF分量的表达式为
式中，
为当前剩余专
的维纳滤波，
为f(t)的傅里叶变换，
为其余所有模态的和，
为Lagrange乘法算子λ(t)的傅里叶变换，α为二次惩罚因子，ω为频率。
进一步的，步骤S23中，峭度值Ku的表达式为
式中，μ表示信号的均值，η表示信号的标准差，E(χ-μ)4表示为4阶数学期望。
进一步的，所述小波自适应阈值函数的表达式为
式中，Wj，k为各层的小波系数；λ为小波阈值；f为信号的频率。
本发明还提出了一种高压电缆局部放电在线监测系统，包括用于采集电缆局部放电信号的高频电流传感器，高频电流传感器连接有用于放大模拟信号的信号调理电路，所述信号调理电路经模数转换电路连接至主控电路，主控电路经通讯模块连接至装有分析系统的计算机。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明的高压电缆局部放电在线监测方法通过基于变分模态分解的局部放电信号白噪声降噪步骤对仿真和实测的局部放电信号进行降噪处理，对降噪后的信号通过改进的自适应阈值函数进行再次降噪处理，准确地滤除噪声的干扰，提高了采集到的局部放电信号的准确性和波形的完整性，本方法的去噪效果在波形特征及准确性方面优于传统的小波阈值去噪法，具有较强的实际去噪效果；
本发明的高压电缆局部放电在线监测系统整体硬件结构简单，后期维护方便，为后续的工作提供了可靠的硬件平台。
附图说明
图1为本发明实施例的高压电缆局部放电在线监测系统的硬件结构示意图。
图2为本发明实施例的信号调理电路的电路原理图。
图3为本发明实施例的模数转换电路的电路原理图。
图4为本发明实施例的主控电路的晶振电路的电路原理图。
图5为本发明实施例的主控电路的锁相环电路的电路原理图。
图6为本发明实施例的电源模块-5V供电电路和+3.3V供电电路的电路原理图。
图7为本发明实施例的用于FPGA供电的TPS563210降压电路的电路原理图。
图8为本发明计算机的分析系统设置的局部放电量与绝缘状态对应关系。
图9为本发明验证例PD信号、加噪后的PD信号频谱图。
图10为本发明验证例经变分模态分解得到的6个IMF分量及其频谱。
图11本发明验证例经过小波无偏估计软阈值法再次降噪后的信号波形图。
图12为本发明的方法与另外两种典型的小波去噪方法在5db低噪声环境下的去噪效果比较。
图13为本发明的方法与另外两种典型的小波去噪方法在-5db噪声环境下的去噪效果比较。
图14为本发明的方法与另外两种典型的小波去噪方法在-10db噪声环境下的去噪效果比较。
图15为本发明的方法与另外两种典型的小波去噪方法的评价比较表。
图16为本发明的实测中降噪前后的局部放电信号图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
高压电缆局部放电在线监测方法，包括局部放电信号的采集、局部放电信号的降噪和信号分析步骤；
其中，所述局部放电信号的降噪步骤包括：
S21设置变分模态VMD分解的初始参数，使用参数α＝2000、τ＝0，对含噪声的局部放电信号进行变分模态VMD分解得到K个IMF分量IMFk(k＝1，2，…，K)；
S22对分解得到的IMF分量做频谱分析，计算各IMF分量的中心频率，确定变分模态VMD分解初始参数K的取值；
S23计算变分模态VMD分解得到的IMF分量的峭度值Ku，选取Ku值较大的IMF分量线性叠加得到重构信号；
S24利用小波自适应阈值法处理步骤S23得到的重构信号，保留大于阈值λ的小波系数，滤除小于阈值λ的小波系数，得到去噪后的局部放电信号。
进一步的，步骤S22中，对含噪声的局部放电信号进行变分模态VMD分解得到6个IMF 分量。
本发明的降噪方法是基于变分模态分解的局部放电信号白噪声降噪方法，变分模态分解是一种自适应求解约束变分模型最优解其过程是通过不断迭代确定每个模态分量的中心频率和带宽，实现信号在频域内模态分量(Intrinsic Mode Function，IMF)的有效分离。变分问题可以表示为得到K个模态分量，使得各IMF的估计带宽和最小，模态的和为输入信号f；各IMF分量的表达式为
当用中心频率表达时刻得出ωk的更新表达是为
式中，
为当前剩余量
的维纳滤波，
为f(t)的傅里叶变换，
为其余所有模态的和，
为Lagrange乘法算子λ(t)的傅里叶变换，α为二次惩罚因子，ω为频率，ωk n+1是当前模态函数功率谱的中心，对
进行傅里叶逆变换可算出{uk(t)}，即IMF模态分量。得到的最优解即为各IMF的{uk}及中心频率{ωk}。
进一步的，步骤S23中，峭度值Ku的表达式为
式中，μ表示信号的均值，η表示信号的标准差，E(χ-μ)4表示为4阶数学期望。局部放电信号是一种短时、陡峭的上升信号，正常状态(即未发生局部放电现象)时，信号平稳近似服从正态分布，峭度的数值约等于3；当检测到局部放电信号时，峭度的数值会增大，且远大于3。
进一步的，在确定包含特征信息的IMF分量后，单纯地去除噪声分量，并没有达到理想的效果，因为含有特征信息的IMF分量包含着局部放电信号、白噪声信号，需要对重构后的信号再次降噪处理，达到提高噪声抑制效果。本文采用一种改进的小波自适应阈值函数，通过自适应阈值去除混杂的白噪声，对重构信号进行再次降噪。所述小波自适应阈值函数的表达式为
式中，Wj，k为各层的小波系数；λ为小波阈值；f为信号的频率；使用该阈值函数将噪声与频率建立关系，减缓了软阈值法的恒定偏差。
如图1至图7所示，本发明还提出了一种高压电缆局部放电在线监测系统，包括用于采集电缆局部放电信号的高频电流传感器，高频电流传感器连接有用于放大模拟信号的信号调理电路，所述信号调理电路经模数转换电路连接至主控电路，主控电路经通讯模块连接至装有分析系统的计算机，同时对所有模块进行了屏蔽层设计；本发明的系统采用模块化设计，整体硬件结构简单，后期维护方便，为后续的工作提供了可靠的硬件平台。
计算机作为上位机能够控制主控模块进行监测采集和停止采集、设置采集参数、报警阈值等；可以手动暂停采样，观察某一时间段内的波形情况，并可以进行快速傅立叶变换分解得到频域特征；可以调用局部放电信号噪声抑制功能，利用基于变分模态分解和自适应阈值对采集信号进行降噪处理；能够对波形进行放大、回放、导出、存储操作；采集信号传输至上位机后，运行降噪程序对采集信号进行降噪处理，即可直观的得到在时域内准确的放电量波形图，进而判断被监测电缆的绝缘状态。分析系统包括有MySQL数据库高特利系统，可将采集的局部放电信号进行降噪处理后将监测数据及时的存放在数据库内，分析系统基于放电量统计区间为主、结合φ-q图谱评判标准对电缆的绝缘状态进行评估和预警，并给予监控人员提供维护检修意见，局部放电量与绝缘状态对应关系见图8。
高频电流传感器的磁芯材料为NiZn，NiZn材料初始灵敏度低，截止频率高，拥有较宽的工作频带最高可到300MHz。将MnZn铁氧体材料制成两个半圆磁芯，外形尺寸分别为高50mm、外径100mm和内径60mm，然后将线圈绕制在磁芯，线圈匝数为8匝，积分电阻为40Ω，其理论灵敏度为5mV/mA，传感器信号输出接口采用BNC公头，采用50Ω同轴电缆连接，工作频带在1～30MHz，外部还罩设有屏蔽壳。本申请采用基于电磁耦合法的钳式高频电流传感器用于局部放电的检测，在矿用6kV供电系统中通过钳式传感器安装在屏蔽层接地线的方式，在线检测矿用高压电缆的局部放电，对电缆的绝缘状况进行实时监测。
由于高频电流传感器采集到的局部放电信号十分微弱，电压幅值较低，为满足模数转换芯片的输入要求，需要设计信号调理电路对对采集的模拟输入信号进行放大，同时使电流传感器输出的电压与后面电路的采集电压相匹配。如图2所示，本申请采用AD8009放大器，信号调理电路的放大倍数为20倍。
如图3所示，数模转换电路内部包括一个ADA4938芯片和一个AD9246芯片，ADA4938采用5V供电，可以将单端模拟信号转换为差分信号，用来驱动AD9246芯片，AD9246芯片为一款14位单通道模数转换芯片，内置基准电压源和采样保持电路，以125MSPS转换速率提供14bit精度，具有更好的输出信噪比，非常适合于中高频的数据采集场合。
FPGA主控电路主要由FPGA芯片和外围电路组成，外围电路主要包括JTAG下载电路、晶振电路、电源电路等，构成了FPGA芯片的最小应用系统。FPGA芯片是整个在线监测系统的控制核心，在完成高速ADC芯片采样的同时，还需要完成信号的数字化处理。本申请选用了EP4CE10F17C8芯片，具有较低的功耗、性价比高的优点。生产厂商提供的封装库将EP4CE10F17C8划分为13个模块(PartA～PartM)，同时将179个I/0口划分为8个模块(BANK1～BANK8)。为了保持多个BANK模块的时钟互相同步，需要将内部逻辑电路的时钟引脚与外部时钟信号相连接。EP4CE10F17C8的时钟管理电路设计都是为其内部的锁相环模块来服务的，由有源晶振来产生外部时钟输入信号，晶振电路为FPGA芯片提供时钟信号，使用50MHz的有源晶振电路连接至FPGA的E1引脚，用来驱动FPGA芯片内部的逻辑电路。晶振电路如图4所示，锁相环电路如图5所示。
JTAG下载电路通过接口将配置数据装载至FPGA内部SRAM中，用来进行内部测试和在线编程，但断电后内部中的数据就会消失，该方式主要用于逻辑功能的测试与调试，JTAG下载电路为常规配置，不再赘述。
通讯模块包括光通信模块和USB传输模块，如图1所示，由于井下供电系统的特殊环境，需要将采集到的信号传送至地面监控室，因此选用光纤传输系统作为信号传输介质。光纤传输通过专用的光缆进行数据传输，不会对现有的通信、供电系统产生干扰，具有传送容量大、传输距离长的优点，在光纤中长距离传输衰减很小，能够尽量的保证信号不失真，光通信模块是由激光器、激光驱动芯片、光接收器、光接口和电接口等构成，它的作用是实现光电信号之间的互相转换。其转换过程是将电接口接收到的电信号转变成光信号，然后通过光纤传输线将光信号传输到光接口端，光接收器将接收到的光信号转换成电信号。光缆的两端通过光纤接口连接至相应的设备或装置上。本申请采用型号为 PT7420-61-2W的小型可插拔光电转化模块，支持热拔插，减小了设计开发难度，可直接在电路上集成，减小电路板的体积。
如图1所示，USB传输模块是目前使用最广泛的通信接口之一，由于其易扩展的特性，本申请选用USB通信作为采集系统和上位机的通信方式。本申请选用FX2LP接口控制器，芯片型号为CY7C68013A作为USB接口芯片，通过USB2.0接口与上位机相连接，理论数据传输速度可以达到60MB/s。
如图6-7所示，电源模块为整套系统的硬件提供电源，主控电路的工作电压为3.3V、 2.5V、1.2V，而信号调理电路和模数转换电路的工作电压为±5V，光通信模块和USB通信模块的工作电压为3.3V，电源电路需满足上述使用需求，本申请选用RD-50A型开关电源，具有双输出开关电源的特点，工频220V～输入，可以输出±12V、±5V的电压，输出功率可达50W。±12V、+5V部分由RD-50A型开关电源提供，如图6为电源模块-5V供电电路和 +3.3V供电电路的电路原理图，-5V电压由K7812芯片和LM7905共同组成的电路提供电源，K7812芯片将正电压转换为负电压，转换效率高达96％，同时内置了保护电路和热检测，LM7905芯片输入-12V输出-5V。其中+3.3V供电采用LT1746芯片，将RD-50A开关电源输出的+5V转换为+3.3V，其电源电路的电路原理图如图6所示。FPGA芯片其内部需要分块供电，主要包含核心工作电压VCCINT为1.2V，I/O口的驱动供电VCCIO为1.8V，辅助电压输入VCCAUX为3.3V。本申请选用了TPS563210同步稳压降压器，采用8引脚SOT封装，转换效率高，输入电压5V～17V，降压后的输出电压为0.8V～7V，完全满足多种供电要求。如图7是用于FPGA供电的TPS563210降压电路的电路原理图。
验证例
为了对本发明的方法进行验证，采用局部放电数字信号的数学模型进行加入噪声处理作为模拟实际电缆的局部放电信号的发生，加噪信号可以表示为：
y(t)＝x(t)+z(t)
其中，设置局放信号的幅值为3mV；衰减系数取0.5μs，衰减振荡频率取2MHz，采样频率取50MHz，采样时间为40μs；x(t)为纯净信号；z(t)为噪声信号；y(t)为加噪后的信号。给纯净的PD信号加入均值为0，标准差为0.1的高斯白噪声，得到的PD信号、加噪后的PD信号及频谱如图9所示，图9中，加噪后的信号由图中观察可以看到PD脉冲的幅值已经产生了变化，加入的高斯白噪声已经分布于整个波形。为了便于评价，引入信噪比(Signal to NoiseRatio，SNR)、均方误差(Mean Square Error，MSE)、利用波形相似系数(NormalizedCorrelation Coefficient，NCC)来评价信号的降噪效果；计算加噪后的PD信号，SNR为-1.73dB、MSE为0.01。
经变分模态分解后得到的6个IMF分量波形如图10所示，各个IMF分量的频率围绕着中心频率分布，并计算各IMF分量的峭度值分别为IMF1＝35.51、IMF2＝33.59、IMF3＝2.95、 IMF4＝2.7、IMF5＝2.84、IMF6＝3.37，IMF1、IMF2的峭度值比起另外的三个要大得多，这是由于局部放电信号陡峭的脉冲特性决定的。因此提取了这两个IMF分量进行信号的重构。重构后的信号经过小波无偏估计软阈值法再次降噪后的信号波形如图11所示。降噪后的波形既保留了真实的幅值与放电信息，而且波形更接近真实波形，计算降噪后的信号，SNR＝18.35dB、MSE＝0.00023、λNCC＝0.982。
为了验证不同噪声环境下的处理效果，将本申请的降噪处理后的结果与小波变换的两种典型方法进行对比，小波基函数采用db6小波、4层分解，图12为5dB低噪声环境下三种方法的去噪效果比较，由图12可以看出在SNR＝5dB低噪声环境下三种方法均有效，而本文去噪方法能够更为有效地跟随波形的变化，波形保留细节更完整。图13为-5dB噪音环境中的去噪效果，图14为-10dB环境中的去噪效果，在SNR＝-5dB、-10dB环境中，第一个PD信号波形完整，幅值稍有偏差，而第二个PD信号的幅值出现了失真的现象并开始出现明显的振荡，而本文采用的方法即使在高噪声条件下仍能有效地跟踪波形的变化，保持波形的平滑，没有较多的毛刺。不同噪声环境下的去噪结果评价指标如图15所示，结果表明本文方法在波形及均方误差两个指标更优于其他两种方法。
为检测本文所用方法的实际效果，在煤矿供电系统仿真实验室对6kV的XLPE矿用高压电缆实测PD信号进行降噪处理，采用基于电磁耦合法的高频电流传感器采集实验信号，将示波器采集到的实验数据导入到MATLAB中做降噪处理。图16中的左图为采集到的局部放电信号，可以看出受噪声干扰较为严重，计算其信噪比SNR＝-2.43dB，均方误差MSE＝0.03。图16(b)为使用本文方法降噪后的结果。从实测波形看，用本文方法降噪后的波形幅值及脉冲宽度保留准确，且波形较为平滑，噪声得到了明显的抑制，通过计算降噪后的信噪比SNR＝16.53dB，MSE＝0.0032，λNCC＝0.978。综合降噪后的指标及波形表明，本文降噪方法能有效滤除噪声成分，得到抑制噪声后较为准确的局部放电PD信号。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.高压电缆局部放电在线监测方法，其特征在于，包括局部放电信号的采集、局部放电信号的降噪和信号分析步骤；
其中，所述局部放电信号的降噪步骤包括：
S21设置变分模态VMD分解的初始参数，使用参数α＝2000、τ＝0，对含噪声的局部放电信号进行变分模态VMD分解得到K个IMF分量IMFk(k＝1，2，…，K)；
S22对分解得到的IMF分量做频谱分析，计算各IMF分量的中心频率，确定变分模态VMD分解初始参数K的取值；
S23计算变分模态VMD分解得到的IMF分量的峭度值Ku，选取Ku值较大的IMF分量线性叠加得到重构信号；
S24利用小波自适应阈值法处理步骤S23得到的重构信号，保留大于阈值λ的小波系数，滤除小于阈值λ的小波系数，得到去噪后的局部放电信号。
2.根据权利要求1所述的高压电缆局部放电在线监测方法，其特征在于：步骤S22中，对含噪声的局部放电信号进行变分模态VMD分解得到6个IMF分量。
3.根据权利要求1所述的高压电缆局部放电在线监测方法，其特征在于：各IMF分量的表达式为
式中，
为当前剩余量
的维纳滤波，
为f(t)的傅里叶变换，
为其余所有模态的和，
为Lagrange乘法算子λ(t)的傅里叶变换，α为二次惩罚因子，ω为频率。
4.根据权利要求1所述的高压电缆局部放电在线监测方法，其特征在于：步骤S23中，峭度值Ku的表达式为
式中，μ表示信号的均值，η表示信号的标准差，E(χ-μ)4表示为4阶数学期望。
5.根据权利要求1所述的高压电缆局部放电在线监测方法，其特征在于：所述小波自适应阈值函数的表达式为
式中，Wj，k为各层的小波系数；λ为小波阈值；f为信号的频率。
6.高压电缆局部放电在线监测系统，其特征在于：包括用于采集电缆局部放电信号的高频电流传感器，高频电流传感器连接有用于放大模拟信号的信号调理电路，所述信号调理电路经模数转换电路连接至主控电路，主控电路经通讯模块连接至装有分析系统的计算机。
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