CN116256566A

CN116256566A - 一种振荡波高压作用下电力设备介质损耗因数的评估方法

Info

Publication number: CN116256566A
Application number: CN202310065361.3A
Authority: CN
Inventors: 李洪杰; 朱孟鑫; 王利; 施方舟; 颜源
Original assignee: Xian Jiaotong University
Current assignee: Xian Jiaotong University
Priority date: 2023-02-06
Filing date: 2023-02-06
Publication date: 2023-06-13

Abstract

本发明公开了一种振荡波高压作用下电力设备介质损耗因数的评估方法，应用于高电压试验技术领域。在传统介质损耗因数评估方法中评估振荡波电压信息之外，增加评估振荡波电流，通过数学推导得到介质损耗因数与振荡波电压与电流波形参数之间关系的数学表达式；基于结合移相快速傅里叶变换和非线性最小二乘法的算法，对振荡波电压电流序列进行处理，得到波形参数估计值，进而得到介质损耗因数的估计值。本发明的介质损耗因数评估算法具有好的抗噪声干扰能力，同时介质损耗因数估计准确性高。

Description

一种振荡波高压作用下电力设备介质损耗因数的评估方法

技术领域

本发明涉及高电压试验技术领域，更具体的说是涉及一种振荡波高压作用下电力设备介质损耗因数的评估方法。

背景技术

介质损耗因数测量是容性设备绝缘状态检测中行之有效的手段之一，以介质损耗因数作为表征诸如电缆等设备的总体绝缘特性的特征量，可以发现诸如老化、受潮、水树等绝缘问题，进而避免因设备绝缘水平降低而造成的绝缘击穿与停电事故。目前常用的测量介质损耗因数方法主要分为两大类：直接法与间接法，直接法又称硬件法，常见方法包括过零比较法与电桥法以及卡路里法。间接法又称软件法，常见方法包括正弦拟合法、相关函数法以及谐波分析法。

对于容量较大的设备如电缆、定子绕组等设备，目前常采用振荡波而非正弦交流激励作为耐压试验和诊断试验的激励电源。正弦交流电源激励要么对电源容量要求高(试验变压器)要么因为开关噪声(串联谐振装置)的存在而无法准确测量局部放电。而振荡波由于其对于正弦交流有较好的一致性且设备对于电源要求低、设备体积与重量轻、同样可以激励出局部放电等优点，广泛应用于容性设备的交接、诊断、预防性试验中，多年的应用与实践表明振荡波可以有效诊断出容性设备中的绝缘故障。

目前，应用于振荡波下的介质损耗因数测量方法主要基于不同介质损耗因数下振荡波电压衰减系数的不同，通过数学推导介质损耗与电压衰减系数、频率、以及表征测量系统自身损耗的电阻之间的关系，通过计算得到介质损耗因数，但是，这种方法存是对表征测量系统自身损耗的电阻的准确估计，损耗的电阻与电压的幅值和频率以及试品电容量均相关，同时电力电子开关的非线性损耗也应该被记及，电抗的损耗亦随着测量条件不同有区别，这些问题导致现有的方法测量误差大，同时随测量过程不同而产生不同的测量误差，因此，如何提供一种能够克服检测过程中的噪声干扰、提高估计精度的振荡波下介质损耗因数测量方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种振荡波高压作用下电力设备介质损耗因数的评估方法，基于振荡波电压与电流序列，通过数学推导得到介质损耗因数与电压电流波形参数之间的关系；同时，采用移相离散傅里叶分析结合非线性最小二乘法，评估电压电流波形参数，克服检测过程中的噪声干扰问题以及估计精度问题，进而达到振荡波下介质损耗因数的准确估计。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种振荡波高压作用下电力设备介质损耗因数的评估方法，包括以下步骤：

S1、采集振荡波电压序列X_u、电流序列X_i；

S2、通过滑动窗监测振荡波电压序列X_u、电流序列X_i中的离群值，将离群值替换为最接近的非离群值元素，得到异常值处理后的振荡波电压序列X_u1、电流序列X_i1；

S3、将异常值处理后的振荡波电压序列X_u1、电流序列X_i1转化为正弦波序列X_u2、X_i2，同时得到衰减系数λ的估计值

S4、对正弦波序列X_u2、X_i2进行移相离散傅里叶分析，得到电压序列幅值U、电流序列幅值I、角频率ω，初相角φ_u、φ_i以及对应的估计值

S5、将估计值

作为初值，采用基于信赖域的非线性最小二乘算法对振荡波序列X_u1、X_i1进行参数评估，得到估算值/>

S6、基于估算值

求解介质损耗因数。

可选的，S2中的离群值为滑动窗内与中位数相差超过三倍局部换算绝对中位差的序列点。

可选的，S3具体为：

S31、采用异常值处理后的振荡波电压序列X_u1、电流序列X_i1的前十个周期数据作为衰减系数λ预估的序列X_u3、X_i3；

S32、对序列X_u3、X_i3进行移动加窗，查找窗内最大值作为峰值；

S33、对序列-X_u3、-X_i3进行移动加窗，查找窗内最大值作为谷值；

S34、基于峰值和谷值计算衰减系数λ的估计值

S35、基于衰减系数λ的估计值

计算得到正弦波序列X_u2、X_i2。

可选的，S4具体为：

S41、对正弦波序列X_u2、X_i2进行移位相加变换，得到序列X_uap、X_iap；

S42、对序列X_uap、X_iap进行快速傅里叶分析，得到相位的估计值

S43、对正弦波序列X_u2、X_i2进行快速傅里叶分析，将正弦波序列X_u2、X_i2的分析结果与序列X_uap、X_iap的分析结果结合，得到电压序列幅值、电流序列幅值、频率的估计值

可选的，S43具体为：

S431、对正弦波序列X_u2、X_i2进行快速傅里叶分析，获取正弦波序列X_u2、X_i2的离散谱表示；

S432、获取序列X_uap、X_iap的离散谱表示；

S433、基于正弦波序列X_u2和序列X_uap的相位谱主谱线差值计算频率估计值

S434、基于正弦波序列X_u2和序列X_uap的离散谱主线谱计算电压序列幅值的估计值

基于正弦波序列X_i2和序列X_iap的离散谱主线谱计算电流序列幅值的估计值/>

可选的，S6具体为：

S61、基于容性设备的等效电路，列写微分方程，得到电压和电流的表达式；

S62、求解衰减系数λ、角频率ω、相位差

的参数表达式；

S63、基于电压和电流的表达式以及参数表达式得出介质损耗因数表达式；

S64、基于估算值

求解介质损耗因数。

一种振荡波高压作用下介质损耗因数的评估系统，包括：波形测量模块、异常值处理模块、振荡波正弦化模块、傅里叶分析模块、参数评估模块、介质损耗因数计算模块；

波形测量模块，与异常值处理模块连接，用于采集振荡波电压序列X_u、电流序列X_i；

异常值处理模块，与振荡波正弦化模块连接，用于通过滑动窗监测振荡波电压序列X_u、电流序列X_i中的离群值，将离群值替换为最接近的非离群值元素，得到异常值处理后的振荡波电压序列X_u1、电流序列X_i1；

振荡波正弦化模块，与傅里叶分析模块、参数评估模块连接，用于将异常值处理后的振荡波电压序列X_u1、电流序列X_i1转化为正弦波序列X_u2、X_i2，同时得到衰减系数λ的估计值

傅里叶分析模块，与参数评估模块连接，用于对正弦波序列X_u2、X_i2进行移相离散傅里叶分析；

参数评估模块，与介质损耗因数计算模块，用于对振荡波序列X_u1、X_i1进行参数评估，得到估算值

介质损耗因数计算模块，用于基于估算值

求解介质损耗因数。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种振荡波高压作用下电力设备介质损耗因数的评估方法，具有以下有益效果：在传统介质损耗因数评估方法中评估振荡波电压信息之外，增加评估振荡波电流，通过数学推导得到介质损耗因数与振荡波电压与电流波形参数之间关系的数学表达式，基于结合移相快速傅里叶变换和非线性最小二乘法的算法，对振荡波电压电流序列进行处理，得到波形参数较为准确的估计值，进而得到介质损耗因数的估计值，具有好的抗噪声干扰能力，同时介质损耗因数估计准确性高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明的介质损耗因数评估方法流程图；

图2为本发明振荡波下容性设备的等效电路图；

图3为本发明实施例中振荡波电压峰值检测波形图；

图4为本发明实施例中振荡波电压电流正弦化波形图。

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。

本发明实施例公开了一种振荡波高压作用下电力设备介质损耗因数的评估方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1、采集振荡波电压序列X_u、电流序列X_i；

S5、将估计值

S6、基于估算值

求解介质损耗因数。

本实施例中荡波下容性设备的等效电路如图2所示，采用R1＝28Ω、L＝1.1H、C＝2.2μF、R2＝2MΩ数据生成振荡波并采集振荡波电压序列X_u、电流序列X_i，信噪比为40db，理论介质损耗因数真值为tanδ＝3.536215e-04；

进一步的，S2中的离群值为滑动窗内与中位数相差超过三倍局部换算绝对中位差的序列点。

进一步的，S3具体为：

S31、低峰值滤除：通过控制序列的周期数，采用异常值处理后的振荡波电压序列X_u1、电流序列X_i1的前十个周期数据作为衰减系数λ预估的序列X_u3、X_i3，避免峰值过低时的信噪比过低导致的低准确率；

S32、峰值检测：对序列X_u3、X_i3进行移动加窗，遍历整组数据，查找窗内最大值作为峰值，避免因噪声导致的数据误测；

S33、谷值检测：对序列-X_u3、-X_i3进行移动加窗，遍历整组数据，查找窗内最大值作为谷值，避免因噪声导致的数据误测；

S34、基于峰值和谷值计算衰减系数λ的估计值

在本实施例中，选用电压的峰值和谷值进行衰减系数λ的计算：

式中，U₁、U₂为峰值电压，U₃、U₄为谷值电压，E表示求均值，t₁、t₂、t₃、t₄分别为电压达到U₁、U₂、U₃、U₄的时间，在本实施例中，峰值电压检测波形如图3所示，以采集到的数个电压峰值为例，忽略了部分较低幅值的峰值，计算得出衰减系数λ的估计值为8.295455。

S35、基于衰减系数λ的估计值

计算得到正弦波序列X_u2、X_i2：本实施例中的正弦波序列如图4所示。/>

式中，t为自变量

进一步的，S4具体为：

在本实施例中，对长度为2N+1的正弦波序列X_u2:{x(i),0≤i≤2N-1}进行转换，得到：

对上式进行移位处理，得到：

对上式进行相加，得到序列X_uap：

X_uap＝{Nx(N-1),(N-1)x(N)+x(0),…,(N-1)x(N-2)+x(2N-2)}

对正弦波序列X_i2进行上述处理，得到序列X_iap。

在本实施例中，S4得到

的估计值分别为25004.945640、35.353929、642.772235、1.557612、3.140905；S5中采用基于信赖域的非线性最小二乘算法对振荡波序列X_u1、X_i1进行参数评估，得到估算值/>

分别为：8.295454、642.773690、1.557602、3.140950。

进一步的，S43具体为：

以正弦波序列X_u2为例，其离散谱表示为：

其中，Δω为频谱精度，ω₁为原信号X_u2的频率，Φ_u1为X_u2的初相角，F_g(kΔω-ω₁)为窗函数的离散谱，窗函数为对数据进行截取的方式，采用不同的截取函数对信号进行截断用于减少频谱能量泄漏，截断函数称为窗函数；

S432、获取序列X_uap、X_iap的离散谱表示；

以序列X_uap为例，其离散谱表示为：

其中F_g(kΔω-ω₀)为窗函数的离散谱。

其中，k表示第k条频谱线，τ＝(N-1)/2，相位谱主谱线差值为

以计算电压序列幅值的估计值

为例：

式中，X(k^*)为X(k)的离散幅值谱主谱线，Y(k^*)为Y(k)的离散幅值谱主谱线。

进一步的，S6具体为：

S61、基于容性设备的等效电路，列写微分方程，得到电压和电流的表达式；在本实施例中，基于图2所示的容性设备的等效电路得到表达式：

u_c(t)＝U₀e^-λtcos(ωt+θ)；

式中，U₀、I₀分别为电压和电流的幅值，ω为角频率，θ为电压初相角，

为相位差。

S62、求解衰减系数λ、角频率ω、相位差

的参数表达式；在本实施例中，参数表达式为：

S63、基于电压和电流的表达式以及参数表达式得出介质损耗因数表达式；在本实施例中，介质损耗因数表达式为：

S64、基于估算值

求解介质损耗因数；在本实施例中，通过下式计算介质损耗因数：

/>

在本实施例中，计算得出介质损耗因数的估计值为3.536049e-04，与真值的误差为-0.00469121％。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。