CN114137373A - 一种基于振动和声纹特征量提取的gil设备故障联合定位及预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，属电力技术领域。基于振动图谱和声波谱，提取GIL设备的振动特征量和声纹特征量，建立振动图谱和声波谱的关联及与GIL常见故障之间的映射关系，构建基于人工智能算法的GIL设备故障预警仿真模型，完善基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位技术。在周期性振动的情况下监控其振动信号，采用声学阵列传感器捕捉GIL在交流耐压试验时释放的声纹信息，由此进行GIL故障的准确定位。本发明解决了满足简单有效、经济、易操作、可行性高等要求，以便能够让工作人员在第一时间观测到GIL设备可能发生的故障的定位，便于及时的维修处理的问题。
Description
技术领域
本发明涉及电力技术领域，尤其是涉及一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法。
背景技术
为降低GIL设备故障后的严重损失，准确、可靠地检测运行中GIL的安全隐患一直是高压电器设备巡检工作的重点。这方面需要开展对GIL设备故障的预警技术研究，及时发现GIL故障的早期征兆并加以排除。同时，也需要对GIL击穿气室和击穿点进行准确定位，否则会导致故障点的误判及GIL设备的错误拆卸，延长站点停电周期，也严重降低设备寿命。因此，GIL故障预警和定位一直是运维人员的关注热点。
随着GIL的应用越来越广泛，GIL的故障问题显得尤其突出，需要成熟可靠的检测手段。
中国专利文献CN201921718738.6公开了一种用于高压GIL设备故障精确定位装置和系统，涉及电气设备技术领域。本申请实施例提供的用于高压GIL设备故障精确定位装置和系统，通过在GIL设备两端设置监测单元，及时监测GIL设备发生故障时的暂态电压，并对暂态电压到达监测单元的时刻进行记录，并将暂态电压以及暂态电压到达监测单元的时刻传输至控制单元，以使控制单元及时对GIL设备故障所产生的暂态电压进行处理，提高了GIL设备故障处理的及时性。但其无法解决易受外界干扰的问题。
中国专利文献CN201910972415.8公开了一种用于高压GIL设备故障精确定位装置和方法，涉及电气设备技术领域。本发明实施例提供的用于高压GIL设备故障精确定位装置和方法，通过在GIL设备两端设置监测单元，监测GIL设备发生故障时的暂态电压，并对暂态电压到达监测单元的时刻进行记录，从而获得暂态电压传输至GIL设备两端监测单元的时延，根据暂态电压传输的时延，结合暂态电压在GIL设备传输速度，即可实现对GIL设备故障发生位置的快速定位，精确度高。但其无法解决经济性差的问题。
发明内容
本发明要解决的问题在于提供一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，解决满足简单有效、经济、易操作、可行性高等要求，以便能够让工作人员在第一时间观测到GIL设备可能发生的故障的定位，便于及时的维修处理，以确保特高压变电站的正常运行的问题。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，基于振动图谱和声波谱，提取GIL设备的振动特征量和声纹特征量，建立振动图谱和声波谱的关联及与GIL常见故障之间的映射关系，构建基于人工智能算法的GIL设备故障预警仿真模型，完善基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位技术。在周期性振动的情况下监控其振动信号，采用声学阵列传感器捕捉GIL在交流耐压试验时释放的声纹信息，由此进行GIL故障的准确定位。
优选的，利用有效噪声抑制技术，去除检测现场的振动信号及声纹信号的背景噪声，形成GIL设备振纹和声纹信号的准确特征量提取的关键技术。
优选的, 通过理论分析和仿真建模等手段，对GIL设备的绝缘薄弱点周围电场分布进行计算，找出其中规律。
优选的，通过GIL结构的固有振动频率和常见声源的特征量，分析GIL故障的振动机理和声源定位技术的实现原理。
优选的，通过图谱特征量，探索不同负荷、传感器布点位置、外界环境等多因素对图谱的影响，并基于数字滤波技术开展GIL故障特征值提取。
进一步的，GIL故障定位技术难点包括：传感器选型、布点位置、信号特征量提取等。结合实际GIL设备的振动图谱和声波谱，研究并提出图谱特征量，探索不同负荷、传感器布点位置、外界环境等多因素对图谱的影响，并基于数字滤波技术开展GIL故障特征值提取。公开于2019年10月14日的中国专利文献CN201921718738.6公开了一种用于高压GIL设备故障精确定位装置和系统。只是解决了GIL设备故障处理的及时性问题。
即使采用GIL故障定位技术，由于长距离的GIL气室众多，直接采用常规的气体分解产物检测法定位故障气室所需时间成本太大，不具实用性。同时，目前对输电线路的故障定位技术研究大多针对常规的架空线路以及电缆，定位精度大多在500米左右，不一定能满足长距离GIL管母故障定位的需求。目前针对GIL现场故障主要有基于暂态电压监测、红外测温方法、光纤光栅技术、局部放电检测、振动检测的GIL故障定位方法等几种，但总体来说定位精度仍存在一定误差。公开于2019年10月14日的中国专利文献CN201910972415.8公开了一种用于高压GIL设备故障精确定位装置和方法。只是解决了对GIL设备故障发生位置的快速定位，精确度高的问题。
本发明提出的基于振动和声纹特征量提取的联合定位方法属于接触+非接触式混合定位技术，利用空间坐标定位将GIL现场布置进行区域精细划分，可显著提高现有故障定位技术的精度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明由于GIL是传输大电流的线路，因此线路长期处于周期性振动的状态。在周期性振动的情况下监控其振动信号，很容易识别出变动信号。由于该方法采集的是实时非电量信号，灵敏较高，并且不易受外界干扰。同时，当出现故障时，与故障点相隔不同距离的传感器收集到的振动信号是不同的，因此可以达到发现故障先兆并进行灵敏识别的效果。
此外，由于GIL设备在交流耐压试验时会向GIL本体施加高压，诱发绝缘薄弱点发生击穿放电，同时引起周围介质的强烈震动，经气体和固定的传播介质会形成高幅值的声波信号，故可考虑采用声学阵列传感器捕捉GIL在交流耐压试验时释放的声纹信息，由此进行GIL故障的准确定位。
综上可知，采用基于振动和声纹特征量提取的GIL故障预警与定位方法，将有较好的GIL故障预警和定位功能。
本发明提出的基于振动和声纹特征量提取的联合定位方法属于接触+非接触式混合定位技术，利用空间坐标定位将GIL现场布置进行区域精细划分，可显著提高现有故障定位技术的精度。利用基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障预警和联合定位方法，有助于提高电网核心设备安全性，节约运维阶段成本，切实提高电网企业经济效益。建立GIL故障先兆的预警和快速反应机制，有助于降低GIL设备发生重大安全事故的风险，增加变电站安全运行时长，提高运维检修效率，从而提升电网可靠性，保证我国能源输送安全。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
图1：本发明实施例1的原理图；
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合实施例和附图进一步清楚阐述本发明的内容，但本发明的保护内容不仅仅局限于下面的实施例。在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。
实施例1
一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，基于振动图谱和声波谱，提取GIL设备的振动特征量和声纹特征量，建立振动图谱和声波谱的关联及与GIL常见故障之间的映射关系，构建基于人工智能算法的GIL设备故障预警仿真模型，完善基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位技术。在周期性振动的情况下监控其振动信号，采用声学阵列传感器捕捉GIL在交流耐压试验时释放的声纹信息，由此进行GIL故障的准确定位。
进一步的，利用有效噪声抑制技术，去除检测现场的振动信号及声纹信号的背景噪声，形成GIL设备振纹和声纹信号的准确特征量提取的关键技术。
进一步的, 通过理论分析和仿真建模等手段，对GIL设备的绝缘薄弱点周围电场分布进行计算，找出其中规律。
进一步的，通过GIL结构的固有振动频率和常见声源的特征量，分析GIL故障的振动机理和声源定位技术的实现原理。
进一步的，通过图谱特征量，探索不同负荷、传感器布点位置、外界环境等多因素对图谱的影响，并基于数字滤波技术开展GIL故障特征值提取。
本发明由于GIL是传输大电流的线路，因此线路长期处于周期性振动的状态。在周期性振动的情况下监控其振动信号，很容易识别出变动信号。由于该方法采集的是实时非电量信号，灵敏较高，并且不易受外界干扰。同时，当出现故障时，与故障点相隔不同距离的传感器收集到的振动信号是不同的，因此可以达到发现故障先兆并进行灵敏识别的效果。
此外，由于GIL设备在交流耐压试验时会向GIL本体施加高压，诱发绝缘薄弱点发生击穿放电，同时引起周围介质的强烈震动，经气体和固定的传播介质会形成高幅值的声波信号，故可考虑采用声学阵列传感器捕捉GIL在交流耐压试验时释放的声纹信息，由此进行GIL故障的准确定位。
综上可知，采用基于振动和声纹特征量提取的GIL故障预警与定位方法，将有较好的GIL故障预警和定位功能。
本发明提出的基于振动和声纹特征量提取的联合定位方法属于接触+非接触式混合定位技术，利用空间坐标定位将GIL现场布置进行区域精细划分，可显著提高现有故障定位技术的精度。利用基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障预警和联合定位方法，有助于提高电网核心设备安全性，节约运维阶段成本，切实提高电网企业经济效益。建立GIL故障先兆的预警和快速反应机制，有助于降低GIL设备发生重大安全事故的风险，增加变电站安全运行时长，提高运维检修效率，从而提升电网可靠性，保证我国能源输送安全。
实施例2
一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，与实施例1不同的是：通过理论分析和仿真建模等手段，对GIL设备的绝缘薄弱点周围电场分布进行计算，找出其中规律。研究GIL结构的固有振动频率（范围）和常见声源的特征量，实现GIL故障的振动机理和声源定位。
本发明可运用于各电压等级的GIL设备，可及时、可靠、有效地对GIL运行故障先兆实施预警和定位，保证GIL设备及整个电网的安全稳定运行，极大地提升变电站运检效率，提高现场设备状态检测的准确性和有效性，保证青豫直流战略工程的长期安全稳定运行，减少设备故障的发生，缩短电网设备维修时间，节省停电维修等成本以及因此造成的经济损失。本发明成果和应用推广后，首先可以提升GIL设备的运行安全，其次可提升本省的设备运维检修水平，最后本项目的技术推广将带来可观的经济、社会及环境效益。
实施例3
一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，与实施例1不同的是：基于振动图谱和声波谱，提取GIL设备的振动特征量和声纹特征量，建立振动图谱和声波谱的关联及与GIL常见故障之间的映射关系，构建基于人工智能算法的GIL设备故障预警仿真模型，完善基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位技术。
将极大地提升变电站运检效率，破解现场人员不足的困境，促进电网安全、经济运行，有利于国家能源输送安全。助力国家重大战略青豫直流工程的安全经济运行，提升设备运行效益，有助于提升电网公司社会形象，实现经济效益与安全运行双赢机制。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (5)
1.一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，其特征在于，基于振动图谱和声波谱，提取GIL设备的振动特征量和声纹特征量，建立振动图谱和声波谱的关联及与GIL常见故障之间的映射关系，构建基于人工智能算法的GIL设备故障预警仿真模型，完善基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位技术。在周期性振动的情况下监控其振动信号，采用声学阵列传感器捕捉GIL在交流耐压试验时释放的声纹信息，由此进行GIL故障的准确定位。
2.如权利要求1所述的一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，其特征在于，利用有效噪声抑制技术，去除检测现场的振动信号及声纹信号的背景噪声，形成GIL设备振纹和声纹信号的准确特征量提取的关键技术。
3.如权利要求1所述的一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，其特征在于,通过理论分析和仿真建模等手段，对GIL设备的绝缘薄弱点周围电场分布进行计算，找出其中规律。
4.如权利要求1所述的一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，其特征在于，通过GIL结构的固有振动频率和常见声源的特征量，分析GIL故障的振动机理和声源定位技术的实现原理。
5.如权利要求1所述的一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，其特征在于，通过图谱特征量，探索不同负荷、传感器布点位置、外界环境等多因素对图谱的影响，并基于数字滤波技术开展GIL故障特征值提取。
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